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Disease risk prediction system using correlated health indexes

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 7 Number 4 (2018.12)바로가기
  • 페이지
    pp.1-9
  • 저자
    Yoonjung Kim, Hyeon Seok Son, Hayeon Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A345754

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
With developments in science and technology and improvement in living standards, human life expectancy is steadily increasing worldwide. For effective healthcare, it is necessary to check health conditions according to individuals’ behavior and acquire prior knowledge on possible diseases. In this study, we classified the diseases that are major causes of death in Korea by referring to data provided by the Korea National Health and Nutrition Examination Survey. We selected indexes that could be used as indicators of major diseases and created the LCBB-SC. In the LCBB-SC, the data are systematically subdivided into related fields to provide integrated data related to each disease and to provide an infrastructure that can be used by researchers. In addition, by developing a web interface allowing for self-symptom assessments, this resource will be beneficial to people who want to check their own health condition using a list of diseases that might be caused by their behaviors.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Results
3.1 Web-interface
3.2 Machine learning analysis
4. Discussion
5. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

Database Chronic disease Machine learning Self-symptom checker Bioinformatics

저자

  • Yoonjung Kim [ Laboratory of Computational Biology & Bioinformatics, Institute of Public Health and Environment, Graduate School of Public Health, Seoul National University, Seoul, Korea ]
  • Hyeon Seok Son [ SNU Bioinformatics Institute, Interdisciplinary Graduate Program in Bioinformatics, College of Natural Science, Seoul National University, Seoul, Korea ]
  • Hayeon Kim [ Department of Biomedical Laboratory Science, Kyungdong University, Wonju, Gangwondo, Korea ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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