의료 데이터 기반 질환 예측 분석｜6대 주요 질환 분류 모델 구축

씨에스리 이수빈 헬스케어 합성데이터를 활용한 6대 주요 질환 다중 분류 예측 모델 구축 1. 분석 배경 및 목적 1.1.

분석 배경 현대 의료 환경에서는 환자의 다양한 의료 이용 정보(입원 유형, 재원일수, 진료비, 투약 이력 등)가 방대하게 축적되고 있으나, 이를 체계적으로 활용하여 질환을 예측하거나 환자를 분류하는 데이터 기반 의사결정은 아직 충분히 활성화되지 않은 상황이다. 특히 만성 질환(관절염, 당뇨, 고혈압, 비만 등) 및 중증 질환(암, 천식)은 조기 발견과 예방적 개입이 치료 효과와 의료비 절감에 결정적인 역할을 한다.

이러한 배경에서, 환자의 의료 이용 패턴을 분석하여 질환을 조기에 예측하는 머신러닝 기반 분류 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 분석은 Python의 Faker 라이브러리를 활용하여 생성된 헬스케어 합성데이터(49,992건)를 기반으로, 실제 의료 데이터를 대체하여 질환 분류 예측 모델의 구축 가능성과 절차적 타당성을 검증하고자 하였다. 1.2.

분석...