머신러닝 기반의 약물 중독에 의한 호흡부전 예측

제목 : 머신러닝 기반의 약물 중독에 의한 호흡부전 예측
저자 : 한상욱, 채민수, 이화민
게재지 : 2021년 한국인터넷정보학회 춘계학술발표대회
장소 : 경주, 코모도호텔 경주
교신저자 : 이화민

초록
농촌지역 약물 중독으로 인한 사망자 수는 2020년 855명 이상으로 자궁암, 간염, 뇌종양, 식도암, 백혈병, 유방암, 알츠하이머 등의 질병으로 사망한 사람들의 숫자와 비교하여 결코 적지 않다. 우리나라 농업인의 급성 농약중독 유병률은 22.9~86.7%로 다양하다. 지역, 대상, 계절, 조사방법 등에 따라 상당한 차이가 있다. 농촌진흥청에서 정확한 피해 실태와 함께 그 전모를 파악하기 어려우며, 적절한 대책을 세울 수 없다고 설명하고 있다. 따라서 오직 예방 대책만이 강조되는 수준에 있다. 본 논문에서는 생체신호와 임상검사의 시계열 의료 데이터를 이용하여 약물 중독 환자의 호흡부전 증상을 예측하였다. 순천향대학교 천안병원에서 제공받은 1548명의 환자데이터를 기반으로 연구를 진행 하였으며, 생체정보와 Lab data를 합친 입력 요소 91개를 활용하였다.

Acknowledgments
이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 중견연구지원사업과 현장맞춤형 이공계 인재양성지원사업의 지원을 받아 수행된 연구임. (NRF-2021R1A2C1009290 & No. 2019H1D8A1105622).