환자의 주관적 증상 텍스트에 대한 진료과목 분류 모델 구축 - 이서희; 강주영 (한국빅데이터학회 학회지, 2021)
의료 인공지능 분야에서 의사의 판단에 도움을 줄 수 있는 질환 예측 및 분류 알고리즘에 대해선 많은연구가 이뤄져왔지만, 의료 소비자의 정보 획득과 판단에 도움을 줄 수 있는 인공지능에 대해선 상대적으로 관심이 적다. 네이버 지식인에 지난 1년 간 자신의 증상엔 어떤 병원을 가야할 지 질문하는 질문 건수만 해도 15만 건이 넘는다는 사실은 의료소비자들에게 적합한 의료정보의 제공이 필요하다는 반증이기도 하다. 따라서 본 연구에선 의료소비자들이 자신의 증상에 대한 진료과목을 선택하는데 도움을 줄 수 있도록네이버 지식인에서 환자들이 직접 서술한 증상 텍스트를 수집하여 8개 진료과목을 분류하는 분류모델을 구축했다. 우선 환자의 주관이 개입된 데이터의 타당성과 객관성을 확보하기 위해 객관적 증상 텍스트(서울응급의료 정보센터에서 정리한 진료과목 별 주요 질환 증상)와 주관적 증상 텍스트(지식인 데이터) 간 유사도 측정을 수행하였다. 유사도 측정 결과, 두 텍스트가 동일한 진료과목의 증상일 경우 상이한 진료과목의 증상 텍스트에 비해 상대적으로 높은 유사성을 가진다는 것을 입증했다. 상기 절차를 따라 타당성을 확보한 주관적 증상텍스트를 대상으로 릿지회귀모델을 사용하여 분류모델을 구축한 결과 0.73의 정확도를 확보할 수 있었다.
Keywords: 진료과목 분류; 머신러닝; 유사도 분석; 주관적 증상; Medical subjects classification; machine learning; similarity analysis; subjective symptoms