시계열탐지 (1) 썸네일형 리스트형 의약품 부작용의 패턴 인식: 신경망을 활용한 시계열 탐지 기법 – EHR 기반 부작용 발생 시점 예측과 딥러닝 기술의 접목 –1. 부작용 탐지의 새로운 패러다임: ‘예방적 감지’의약품은 치료 목적이지만, 모든 환자에게 동일한 효과와 안전성을 보장하지 않습니다. 특히 만성질환 치료제, 항암제, 면역억제제 등은 복용 도중 예기치 못한 부작용을 유발할 수 있으며, 이로 인해 복약 순응도 저하나 치료 실패, 심할 경우 입원이나 사망으로 이어질 수도 있습니다.기존의 부작용 감시는 의사가 보고하거나 환자가 자발적으로 불편을 호소한 이후에야 탐지되는 경우가 대부분이었습니다. 그러나 최근 EHR(전자건강기록)의 활용과 AI 기술의 발달로 부작용이 발생하기 전의 전조 패턴을 탐지하고 조기 경고하는 접근이 가능해지고 있습니다. 이 중에서도 신경망 기반의 시계열 탐지 모델은 시간 축을.. 이전 1 다음
