[논문]데이터마이닝 기법 및 요인분석을 이용한우울증 및 심장병 질환 예측

홍유식; 이현숙; 이상석

doi:10.7236/jiibc.2023.23.4.127

데이터마이닝 기법 및 요인분석을 이용한우울증 및 심장병 질환 예측
Disease Prediction of Depression and Heart Trouble using Data Mining Techniques and Factor Analysis 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.23 no.4, 2023년, pp.127 - 135

홍유식 (상지대학교 정보통신 소프트웨어공학과) , 이현숙 (상지대학교 디지털헬스케어학과) , 이상석 (상지대학교 디지털헬스케어학과)

초록
AI-Helper

요즘, 우울증 및 스트레스로 자살하는 환자가 급증하고 있다. 뿐만 아니라, 스트레스 및 우울증이 오래 지속되면, 심장병 및 뇌 질환, 고혈압 등을 유발할 수 있는 위험한 요소로 질환이다. 그러나, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 우울증 및 심장병 환자에게는 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 그러므로, 세계 여러 나라에서, 심전도 및 산소포화도, 뇌파 분석 기능을 이용해서 우울증 위험환자 및 자살 위험환자를 조기에 판단하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 분석하기 위해서, 심장병 가설데이터를 수립해서, 심장병 위험환자를 판단하는 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 특히, 심장병 발생 예측을 을 10% 이상 향상하게 시키기 위해서, 퍼지 추론을 사용하는 모의실험을 수행하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Nowadays, the number of patients committing suicide due to depression and stress is rapidly increasing. In addition, if stress and depression last for a long time, they are dangerous factors that can cause heart disease, brain disease, and high blood pressure. However, no matter how modern medicine has developed, it is a very difficult situation for patients with depression and heart disease without special drugs or treatments. Therefore, in many countries around the world, studies are being actively conducted to determine patients at risk of depression and patients at risk of suicide at an early stage using electrocardiogram, oxygen saturation, and brain wave analysis functions. In this paper, in order to analyze these problems, a computer simulation was performed to determine heart disease risk patients by establishing heart disease hypothesis data. In particular, in order to improve the predictive rate of heart disease by more than 10%, a simulation using fuzzy inference was performed.

주제어

표/그림 (12)

그림 그림 1. 스트레스 판단 및 우울증 자가 진단 TEST Fig. 1. Stress judgment and depression self-diagnosis test
그림 그림 2. 뇌파 기반 조명 동작 화면 Fig. 2. Brain waveform-based lighting therapy execution screen
표 표 1. 실맥 허맥 188명 실제 임상 데이터 Table 1. Table 1 Actual clinical data of 188 patients with SIL PULSE and HUE PULSE
표 표 2. 심장병 예측 판단용 400명 가설 데이터 Table 2. 400 hypothetical data for heart disease predictive judgment
표 표 3. 심장병 진단용 독립변수및 종속 변수 Table 3. Independent and dependent variables for diagnosis of heart disease
그림 그림 3. 심장병 예측확률 모의실험 결과 Fig. 3. Heart disease prediction probability simulation results
그림 그림 4. 심장병 예측 상관도 분석 Fig. 4. Cardiac disease prediction correlation analysis
그림 그림 5. 데이터마이닝 기반 실허맥 요인분석 결과화면 Fig. 5. Data mining-based forceful heart deficient factor analysis result screen
그림 그림 6. WEKA TOOL 신경망 기반 심장병 위험도 예측 Fig. 6. WEKA TOOL neural network-based heart disease prediction risk
그림 그림 7. MATLAB기반 심장병예측 판단 퍼지 멤버십 화면 Fig. 7. Matlab-based heart disease prediction judgment fuzzy membership screen
그림 그림 8. MATLAB 기반 심장병 예측 판단 퍼지 규칙 Fig. 8. Fuzzy rules for predicting heart disease based on MATLAB
그림 그림 9. MATLAB 기반 심장병 예측 판단 퍼지 규칙 Fig. 9. Fuzzy rules for predicting heart disease based on MATLAB

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SeongeunHong,JunilBang,YoungjinKim,Hwajong Kim,"Research on Time Aligned-LSTM Human Activity Prediction Model using Time Information",The Journal of Korean Institute of Information Technology,Vol. 20, No. 10, 2022

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