[VitalCare] #4 EHR 데이터를 활용한 의료인공지능 모델 개발 파이프라인

본 글은 EHR(Electronic Health Record) 데이터를 활용하여 의료 인공지능 모델을 개발하는 파이프라인을 소개합니다. 환자 상태의 조기 예측은 예방적 개입과 병원 자원 할당에 중요하며, EHR 데이터는 수치화 및 지속적인 기록으로 활용 가치가 높습니다.

기존 규칙 기반 접근법과 달리 딥러닝은 환자 특성, 시간 정보, 다중 정보 반영에 유리하여 주목받고 있습니다. 논문 "Use of deep learning to develop continuous-risk models for adverse event prediction from electronic health records"를 기반으로, 모델 개발 파이프라인을 문제 정의, 데이터 전처리, 모델 구조 선정, 모델 보정 및 불확실성 추정, 모델 일반화 가능성 평가의 5단계로 나누어 설명합니다.

특히 문제 정의 단계에서는 데이터 기반 해결 가능성 검토와 적절한 데이터 수집의 중요성을 강조합니다.