과학과 의학의 급진적인 발전으로 과거에는 불치병으로 분류 되었던 많은 질병들이 현재는 백신이나 치료제에 의해 예방과 완치 가 가능해 졌다. 과거에는 높은 사망률을 기록했던 전염병이나 감염 병의 경우 현재는 백신의 보급으로 대부분 예방이 가능하며, 특히 미생물에 의한 감염은 종두법과 항생제의 개발로 더 이상 인간의 목숨을 위협하는 일이 드물게 되었다. 하지만 건강 행태나 식습관 의해 발생되는 질병의 경우 아직 뚜렷한 해결책이 제시되고 있지 않은 실정이다. 특히 만성질환의 경우 전 세계적으로 기대 수명이 높아짐과 동시에 유병률 또한 길어지게 되면서 관리가 잘 이루어지 지 않을 시 이로 인한 합병증에 의해 현재 전 세계적으로 가장 많 은 사망률을 기록하고 있다. 따라서 사전에 본인의 건강 상태를 주 기적으로 파악하고 발병 가능한 질환들에 대한 신뢰할 만한 전문 지식을 습득하여 예방이 최우선시 되어야 한다. 더욱이 현대인들의 삶은 갈수록 바빠지고 보살핌이 필요한 고령화 인구의 증가로 비교 적 가벼운 질병들을 방치하게 됨으로써 심각한 질병이 되거나 단일 질병의 결과로 다발성 질환을 갖는 환자수가 크게 증가하고 있는 추세이다. 인터넷과 각종 미디어의 발달로 다양한 정보와 전문지식 을 쉽게 접할 수 있어 현대인들의 삶의 질은 높아졌지만 생활 흐름 또한 급속도로 증가하게 되면서 건강을 돌보는 일에 소홀해지게 되 었으며, 산업화와 도시화로 인해 지리적이나 경제적인 환경에 의해 의료 혜택을 받지 못하는 노인층이 증가하게 되면서 검증되지 않은
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민간요법을 사용하거나 쉽게 치료가 가능한 질병 임에도 불구하고 적절한 치료시기를 놓쳐 질병을 악화시켜 결국 사망에 이르게 되는 경우가 증가하고 있다. 따라서 이러한 시간적, 지리적, 경제적 비용 에서의 부담을 줄이고 본인의 건강 상태를 미리 파악하고 예방이 가능한 지능형 자가 진단 시스템을 통해 합병증으로 인한 피해를 최소화하고 좀 더 효율적인 질병 관리가 이루어져야 할 것이다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 따라 국내 주요 사망 원인이 되는 질 병들을 분류하고 대용량의 설문조사 자료와 참고 문헌 및 전문 서 적을 통해 건강 지표가 될 수 있는 요인들에 각각의 가중치 값을 부여하여 최근 각광받고 있는 기계학습법에 적용시켜 연구를 실행 하였다. 이를 체계적으로 데이터베이스화 시켜 관련분야 연구자들에 게는 각 질환에 관련된 통합적인 데이터를 제공하여 연구에 이용 가능한 인프라를 제공하고자 하였으며, 전문 지식이 부족한 일반인 들에게는 웹 인터페이스를 통해 시공간의 제약에서 벗어나 본인들 의 건강 상태를 체크하고 간단한 증상들과 평소 생활 습관에 대한 세부적인 항목들을 선택하게 함으로써 발병 가능한 질병 목록과 이 를 사전에 예방 가능한 지식 정보를 함께 제시하여 국민 보건에 기 여하고자 하였다. 먼저, 통계청에서 제공하는 자료를 참고하여 국내 주요 사망 원인이 되는 질병들을 분류하고, 국민건강영양조사에서 제공하는 설문 조사 자료에서 주요 질병들의 지표로 활용될 수 있 는 건강 행태 문답과 건강 상태 및 기존 의사의 진단으로 유병 여 부를 파악할 수 있는 항목들을 선별하여 개인 아이디 별로 분류하 여 질환 관련 통합 데이터베이스인 LCBB-SC를 구축하였다. 구축된 데이터베이스를 기반으로 본인이 자각할 수 있는 증상이나 직∙간접 적으로 질병 요인이 될 수 있는 건강 행태 목록을 대상으로 상관 관계 분석과 머신 러닝 분석을 실행하여 사용된 알고리즘의 성능을 평가하고, 피드포워드 기법을 적용하여 데이터 양이 증가할수록 좀
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더 정확한 분석이 가능할 수 있도록 시스템을 구축하였다. 각 질병 에 주요 요인이 될 수 있는 지표들의 선정과정에서는 머신 러닝 알 고리즘뿐 아니라 SAS를 이용한 상관 관계 분석과 distance matrix
(DM)를 활용하여 검증 과정을 거쳤다. 그 결과 머신 러닝을 통해
분류된 질병들과 요인들 사이에 통계적으로도 높은 상관 관계가 있 음을 확인할 수 있었다(p-value<0.0001). 향후 더 많은 데이터가 축적 될 시 알고리즘의 특성상 정확하고 예측도가 높은 결과값을 추출할 수 있으며 이러한 메커니즘이 자가 진단 시스템에 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다. 추후 최신 연구 결과와 전문 정보를 추가하 고 성능이나 속도 면에서 향상된 알고리즘으로 업데이트하면서 신 뢰할 만한 시스템을 구축하여, 각종 질환들의 유병률과 발병률을 낮 추고 위험 요소가 될 수 있는 잠재적인 건강 행태 개선을 통해 사 전에 질병을 예방하여 질병 발생 피해를 최소화 시킴으로써 국민 건강 증진에 기여할 수 있을 것이라 기대한다.
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