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헬스케어에서 인공지능을 활용한 라이프로그 분석과 미래
Lifelog Analysis and Future using Artificial Intelligence in Healthcare 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.8 no.2, 2022년, pp.1 - 6  

박민서 (서울여자대학교)

초록
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라이프로그는 다양한 디지털 센서로부터 수집되는 개인의 디지털 기록으로, 활동량, 수면 정보, 체중 변화, 체질량, 근육량, 지방량 등이 포함된다. 최근, 웨어러블 디바이스가 보편화되면서 양질의 라이프로그 데이터가 많이 생산되고 있다. 라이프로그 데이터는 개인의 신체의 상태를 보여주는 데이터로, 개개인의 건강관리 뿐만 아니라, 질병의 원인 및 치료에도 활용될 수 있다. 그러나, 현재는, AI/ML 기반의 상관관계 분석 및 개인화를 반영하지 못하고 있다. 단순 기록이나 단편적인 통계치를 제시하는 수준에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는, 라이프로그 데이터와 질병과의 연관성 및 AI/ML 기술의 라이프로그 데이터의 적용 사례를 살펴보고, 더 나아가, AI/ML을 활용한 라이프로그 데이터 분석 프로세스를 제안하고, 실제 갤럭시워치에서 수집된 데이터를 사용하여, 분석 프로세스를 실증한다. 더불어, 미래의 헬스케어 서비스인, 라이프로그 데이터와 식단, 건강정보, 질병정보와의 융복합 서비스 로드맵을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Lifelog is a digital record of an individual collected from various digital sensors, and includes activity amount, sleep information, weight change, body mass, muscle mass, fat mass, etc. Recently, as wearable devices have become common, a lot of high-quality lifelog data is being produced. Lifelog ...

주제어

#라이프로그   #인공지능/머신러닝   #질병   #헬스케어   #융복합 서비스  

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참고문헌 (33)

  1. Dodge, M. and Kitchin, R., "Outlines of a world coming into existence," Pervasive computing and the ethics of forgetting. Environment and Planning B: Planning and Design, Vol. 34, No. 3, pp.431-445, 2007. DOI:10.1068/b32041t 

  2. Livingston et al., "Dementia prevention, intervention, and care.," Lancet, Vol. 16, No. 390 (10113), pp.2673-2734, 2017. DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30367-6 

    상세보기 crossref

  3. Schulam, P. and Saria, S. "Integrative Analysis using Coupled Latent Variable Models for Individualizing Prognoses," Journal of Machine Learning Research, Vol. 17, No. 232, pp. 1-35. url: http://jmlr.org/papers/v17/15- 436.html, 2016. 

  4. Mammen, G. and Faulkner G., "Physical activity and the prevention of depression: a systematic review of prospective studies.," Am J Prev Med., Vol. 45, No. 5, pp. 649-657, 2013. DOI: 10.1016/j.amepre.2013.08.001 

    상세보기 crossref

  5. Das, P. et al., "Rethinking our approach to physical activity," Lancet., Vol. 380, No. 9838, pp.189-190, 2012. DOI: 10.1016/S0140-6736(12)61024-1 

    상세보기 crossref

  6. JoAnn, E. et al., "Walking Compared with Vigorous Exercise for the Prevention of Cardiovascular Events in Women," N Engl J Med, 347, pp.716-725, 2002. DOI: 10.1056/NEJMoa021067 

    상세보기 crossref

  7. Christie, Y. et al., "Physical activity of moderate intensity and risk of type 2 diabetes, A systematic review.," Diabetes Care, Vol. 30, No. 3, pp. 744-752, 2007. DOI: 10.2337/dc06-1842 

    상세보기 crossref

  8. Paddy, C. et al., "Benefits for Type 2 Diabetes of Interrupting Prolonged Sitting With Brief Bouts of Light Walking or Simple Resistance Activities," Diabetes Care, Vol. 39, No. 6, pp. 964-972, 2017.DOI: 10.2337/dc15-2336 

    상세보기 crossref

  9. Christine, M et al., "State of the epidemiological evidence on physical activity and cancer prevention," European Journal of Cancer, Vol. 46, No. 14, pp. 2593-2604, 2010. DOI: 10.1016/j.ejca.2010.07.028 

    상세보기 crossref

  10. Faith, S., Luyster et al., "Sleep: A Health Imperative," Sleep, Vol. 35, No. 6, pp. 727-734, 2012. DOI: 10.5665/sleep.1846 

    상세보기 crossref

  11. Daniel, et al., "Shapley values for feature selection: The good, the bad, and the axioms," arXiv:2102. 10936, 2021. DOI: 10.48550/arXiv.2102.10936 

  12. Cappuccio, F. P. et al., "Meta-analysis of short sleep duration and obesity in children and adults," Sleep, Vol. 31, pp. 619-626, 2008. DOI: 10.1093/sleep/31.5.619 

    상세보기 crossref

  13. Marshall, N. S., Glozier, N., Grunstein, R. R., "Is sleep duration related to obesity. A critical review of the epidemiological evidence," Sleep Med Rev, Vol. 12, pp. 289-298, 2008. DOI: 10.1016/j.smrv.2008.03.001 

    상세보기 crossref

  14. Patel, S. R. , et al., "Short sleep duration and weight gain: a systematic review," Obesity, Vol. 16, pp. 643-653, 2008. DOI: 10.1038/oby.2007.118 

    상세보기 crossref

  15. Knutson, K. L., "Sleep duration and cardiometabolic risk: A review of the epidemiologic evidence," Best Pract Res Clin Endocrinol Metab, Vol. 24, pp.731-743, 2010. DOI: 10.1016/j.beem.2010.07.001 

    상세보기 crossref

  16. Gottlieb, DJ, et al., "Association of sleep time with diabetes mellitus and impaired glucose tolerance," Arch Int Med, Vol. 165, pp. 863-867, 2005. DOI: 10.1001/archinte.165.8.863 

    상세보기 crossref

  17. Kakizaki, M. et al., "Sleep duration and the risk of prostate cancer: the Ohsaki Cohort Study," Br J Cancer, Vol. 99, pp176-178, 2008. 

    상세보기

  18. Thompson, C. L. et al., "Short duration of sleep increases risk of colorectal adenoma," Cancer, Vol. 117, pp. 841-847, 2010. DOI:10.1002/cncr.25507 

    상세보기 crossref

  19. Wu, A. H. et al., "Sleep duration, melatonin and breast cancer among Chinese women in Singapore," Carcinogenesis, Vol. 29, 1244-1248, 2008. DOI: 10.1093/carcin/bgn100 

    상세보기 crossref

  20. Verkasalo, P. K. et al., "Sleep duration and breast cancer: a prospective cohort study," Cancer Res, pp. 65-95, 2005. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-05-2138 

    상세보기 crossref

  21. Kolstad, H. A., "Nightshift work and risk of breast cancer and other cancersa critical review of the epidemiologic evidence," Scand J Work Environ Health, Vol. 34, pp. 5-22, 2008. DOI: 10.5271/sjweh.1194 

    상세보기 crossref

  22. Viswanathan, A. N. et al., "Night shift work and the risk of endometrial cancer," Cancer Res, Vol. 67, No. 21, pp. 10618-10622, 2007. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-07-2485. 

    상세보기 crossref

  23. Hu, F. B., et al., Obesity Epidemiology, NY: Oxford University Press, New York, 2008. 

  24. Maclure, K. M. et al., "Weight, diet, and the risk of symptomatic gallstones in middle-aged women," N Engl J Med., Vol. 321, No. 9, pp. 563-569, 1989. DOI: 10.1056/NEJM198908313210902 

    상세보기 crossref

  25. Song, M. et al., "Adulthood weight change and risk of colorectal cancer in the Nurses'Health Study and Health Professionals Follow-up Study.," Cancer Prev Res (Phila), Vol. 8, No. 7, pp. 620-627, 2015.DOI: 10.1158/1940-6207.CAPR-15-0061 

    상세보기 crossref

  26. Balbir, S. et al., "A Machine Learning Approach for Predicting Weight Gain Risks in Young Adults," IEEE International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT), 2019. DOI: 10.1109/DESSERT.2019.8770016 

    crossref

  27. Kim, B. Y. and Shin, M. H., "Procedure for the Selection of Principal Components in Principal Components Regression," The Korean Statistical Society, Vol. 23, No. 5, pp. 967-975, 2010. https://doi.org/10.5351/KJAS.2010.23.5.967 

    원문보기 상세보기 crossref

  28. Thamrin, S. A., Arsyad, D., and Nasir, S., "Predicting Obesity in Adults Using Machine Learning Techniques: An Analysis of Indonesian Basic Health Research 2018," Frontiers in Nutrition, Vol. 8, No. 252, 2021. 

  29. Delnevo, G., Mancini, G., Roccetti, M., Salomoni, P., Trombini, E., and Andrei, F., "The Prediction of Body Mass Index from Negative Affectivity through Machine Learning: A Confirmatory Study," Sensors, Vol. 21, No. 7, 2361, 2021. DOI:10.3390/s21072361 

    상세보기 crossref

  30. V. Jindal. "Integrating Mobile and Cloud for PPG Signal Selection to Monitor Heart Rate during Intensive Physical Exercise," 2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems (MOBILESoft), pp. 36-37, 2016. DOI: 10.1109/MobileSoft.2016.027. 

  31. F. Attal et al. "Physical Human Activity Recognition Using Wearable Sensors," Sensors, Vol. 15, No. 12, pp.31314-31338, 2015. DOI:10.3390/s151229858 

    상세보기 crossref

  32. K. Yu and Andrew Beam and I. Kohane. "Artificial intelligence in healthcare," Nature Biomedical Engineering, Vol.2, pp. 719-731, 2018. 

    상세보기

  33. Ton Cellophane and Aeilko Zwinderman. Machine Learning in Medicine - A Complete Overview. Jan. 2015. isbn: 978-3-319-15194-6. DOI: 10.1007/978-3-319-15195-3. 

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