다양한 당뇨병 유형의 발병 위험 요인 분석 및 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델 개발에 관한 종합적 연구 (A Comprehensive Study on the Analysis of Risk Factors for Various Types of Diabetes Mellitus and the Development of Predictive Models Using Machine Learning Techniques)

서지정보

· 발행기관 : 한국의료정보교육협회
· 수록지 정보 : 보건의료생명과학논문지 / 12권 / 2호 / 587 ~ 597페이지
· 저자명 : 심현, 김현욱, 김항건, 김윤희, 윤희정

초록

본 연구는 제1형 당뇨병, 전당뇨, 스테로이드 유발 당뇨 등 주요 당뇨병 유형별 위험 요인을 심층 분석하고, 각 유형의 발병 예측 모델을 구축하였다. 이를 위해 의료, 유전적, 환경적, 생활습관적 요인을 포함한 데이터셋을 활용하여 통계 분석, 상관관계 평가, 회귀분석 및 머신러닝 기법을 적용하였다. 분석 결과, 제1형 당뇨병은 유전적 마커와 자가항체의 존재가 중요한 예측 요인으로 확인되었으며, 이는 유전적 요인의 영향이 큼을 나타낸다. 전당뇨의 경우 높은 BMI, 불건강한 식습관, 낮은 신체 활동 수준이 주요 위험 요인으로 도출되었다. 스테로이드 유발 당뇨에서는 스테로이드 사용 이력이 가장 강력한 위험 요인으로 나타났다. 랜덤 포레스트 모델을 통한 예측에서는 약 90%의 정확도를 달성하였으며, 변수 중요도 분석을 통해 각 변수의 영향력을 파악하였다. 본 연구는 당뇨병 유형별 주요 위험 요인을 규명하고, 높은 정확도의 예측 모델을 제시함으로써 개인화된 의료 서비스 제공과 당뇨병 예방 및 관리에 기여할 수 있는 근거를 마련한다.

영어초록

This study conducted an in-depth analysis of risk factors associated with major types of diabetes, including Type 1 diabetes, prediabetes, and steroid-induced diabetes, and developed predictive models for the onset of each type. Utilizing datasets that included medical, genetic, environmental, and lifestyle factors, the study applied statistical analysis, correlation assessment, regression analysis, and machine learning techniques. The analysis identified genetic markers and the presence of autoantibodies as key predictors for Type 1 diabetes, emphasizing the significant role of genetic factors. For prediabetes, high BMI, unhealthy dietary habits, and low levels of physical activity emerged as major risk factors. In the case of steroid-induced diabetes, a history of steroid use was determined to be the strongest risk factor. Predictive modeling using a random forest algorithm achieved an accuracy of approximately 90%, and variable importance analysis provided insights into the influence of individual predictors.

참고자료

· 없음