다중 증상 환자를 위한 기계 학습 기반의 질환 진단 시스템

Abstract

환자들이 증상에 대한 질환 정보를 얻기 위해 사용하는 기존의 진단 시스템은 단일 증상만 검색할 수 있으며, 복수의 증상에 대한 검색이 어려운 문제가 있다. 또한 환자가 기저질환을 보유하고 있는 경우 다수의 질환에 대한 증상이 혼재하여 정확한 진단 결과를 도출하기 어렵다. 본 논문에서는 기존 질환 진단 시스템의 문제를 해결하기 위해 기계 학습 기반 다중 증상 진단 시스템을 제안한다. 또한 여성 질환 데이터를 수집하여 2가지 증상 임베딩 방법과 6개의 기계 학습 모델을 조합한 비교 실험을 진행하고, 제안된 시스템의 질환 검색 성능에 대한 우수성을 보인다.