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- 저자 : 김임령(Imryung Kim) (검색결과 1 건)
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머신러닝을 활용한 암 관련 의료 기사 데이터의 적절성 분석
박준영(Junyoung Park),이민식(Minsik Lee),김임령(Imryung Kim),윤정희(Junghee Yoon),조주희(Juhee Cho),조준동(Jundong Cho) 한국HCI학회 2016 한국HCI학회 학술대회 Vol.2016 No.1
국내 암 발생 및 사망자 수가 꾸준히 증가하는 가운데, 환자들은 자신의 치료에 도움이 되는 정보를 찾기 위해 여러 매체들을 통해 정보를 수용한다. 이러한 니즈에 맞춰 언론 매체의 암 관련 의료 기사의 수 및 그 영향력이 증가하고 있다. 하지만, 일부 기사들은 과학적 근거가 불충분하거나 약의 효능을 과장하였으며, 특정 병원 및 의약품의 홍보성 기사들 또한 증가하고 있다. 이러한 기사들은 환자들에게 잘못된 정보를 제공하는 등의 문제를 발생하게 된다. 올바른 정보를 제공하기 위해 각 병원에서는 의료진이 직접 기사의 적절성을 판단하여 기사를 분류하지만, 해당 병원에 내방하거나 홈페이지에 접속하여 확인해야 하는 등 일반 환자들이 적절성이 검증된 정보를 얻는데 어려움이 있다. 본 연구는 2014 년 한해 동안 발행된 암 관련 의료 기사 데이터와 의료진에 의해 적절성 판단 후 게재된 서울 모 종합병원에서 제공하는 기사와의 관계를 분석하여, 기존의 글자수를 통해 기사의 적절성을 판단하는 방법에서 더 나아가 단어의 빈도 및 연관성을 통해 기사의 적절성을 판단하고 예측하는 시스템을 제안하고자 한다. While national cancer incidence and death toll steadily increased, patients are receiving information through several media to find information that will help in their treatment. The number of cancer-related medical articles in the media to meet these needs and its influence has increased. However, some articles have insufficient scientific evidence and exaggerate drug’s effectiveness and there is also increasing in articles to promote a particular hospital or medicines. These articles cause problems to provide wrong information to the patients. In hospitals, doctors classify articles in order to provide the correct information to their patients but, people do not visit hospital have difficulty to obtain the information classified by doctors. This study is to analyze the appropriateness of cancer-related medical articles published during the year 2014, we propose a system for classifying an article that provides right information to the patient.
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