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학술저널
저자정보
이지연 (부산대학교) 이해원 (부산대학교) 김남권 (부산대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제26권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
1,191 - 1,203 (13page)
DOI
10.37727/jkdas.2024.26.4.1191

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본 연구는 골관절염 환자의 건강 관련 삶의 질을 분석하고 머신러닝을 활용하여 삶의 질을 추정하는 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 하였다. 분석 자료는 2019년 국민건강영양조사를 이용하였으며, 관절염이 삶의 질에 미치는 영향을 분석하기 위해 인구 사회학적 요인과 질병 요인 등을 포함한 위계적 회귀분석을 수행하였다. 또한 다중회귀, 라쏘규제회귀(lasso regularized regression), 랜덤포레스트(random forest), XGBoost(extreme gradient boosting)와 같은 머신러닝 기법을 사용하여 예측 모델을 개발하였다. 분석 결과, 총 8,110명의 데이터에서 삶의 질 변수 EQ-5D의 결측값이 있는 19세 미만 대상자를 제외한 5,837명을 최종 분석 대상으로 선정하였고, 이 중 602명이 관절염 유병 군으로 확인되었다. 관절염 유병 군에서 EQ-5D로 측정된 삶의 질은 정상군보다 유의하게 낮았으며, 인구 사회학적 및 질병 이환 변수 등을 포함한 위계적 회귀 분석에서 관절염의 삶의 질에 대한 유의한 영향을 확인하였다. XGBoost(default)에 비교하여 다중회귀와 라쏘회귀 모형, 랜덤포레스트, XGBoost(tuned) 등의 예측 성능은 유의하게 양호한 것으로 나타났으며 네 모델 간의 유의한 차이는 없었다. 랜덤포레스트와 XGBoost의 사후 분석에서 관절염이 주요 변수임을 확인하였으며, 다중회귀 및 라쏘회귀를 사용하여 관절염 환자의 삶의 질 예측 회귀식을 최종 도출하였다. 본 연구는 머신러닝을 활용하여 관절염 환자의 삶의 질을 예측한 최초의 시도이며, 관절염에 대한 새로운 임상 평가 및 중재 효과 평가에 기여할 것으로 사료된다.
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