Stroke Disease Prediction based on Deep Learning using the Elderly Cohort DB

뇌졸중은 전 세계적으로 암과 심장질환 다음으로 발병하는 중요한 사망원인이며, 통계청의 사망 통계분석에 따르면 매일 70여명의 사망자가 발생하고 있다. 특히, 2030년에는 인구 고령화로 인하여 뇌졸중과 관련된 질환 발생이 3배 이상 급증할 것으로 예상되고 있다. 따라서 뇌졸중 질환으로 사망과 진료비 부담을 줄이고 사회적 손실을 최소화하기 위한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 기반의 뇌졸중 질환 예측을 가능케 하는 새로운 모델을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 국민건강보험공단에서 공개한 60세 이상의 고령자 코호트 558,147명의 데이터를 이용하여 뇌졸중 질환 예측 모델을 검증하였다. 실험을 통하여 한국인 고령자를 위한 뇌졸중 질환 예측 결과와 모델의 정확성을 확인하였다.