- 주제
디지털의료, 인공지능, chatGPT, AR/VR, 빅데이터, 블록체인, 스마트병원, 고령친화, 장애인, 재활복지, 치매극복, 헬스케어용품, 의료기기, 5G, IoT, App, 메타버스 등 자유주제
고려사항
부산광역시에서 주최한 해커톤이기 때문에 부산시의 특성을 고려한 헬스케어 주제를 선정해야 함.
부산광역시의 공공 데이터 사이트인 부산광역시 빅데이터 웨이브의 통계자료 확인 결과 부산광역시는 고령자, 외국인 시민이 증가하는 추세를 보이고 있음.
따라서 고령자, 외국인을 타겟으로 하는 질병 예측 혹은 헬스케어 서비스 관련 비즈니스 모델 개발이 필요할 것으로 보임.
- 머신러닝을 활용한 예측 모델, 분류 모델, 군집, 이상 탐지 가능
- 치매 데이터 분석 예측 모델
고령자에게 주로 발병하는 치매를 주제로한다면 치매 예측 모델이 가능할 것으로 보이나,
너무 뻔한 주제이며 이미 관련 연구가 너무 많아 반려.
기억의 불치병 알츠하이머...하지만 AI는 완치에 도전한다
Machine learning methods for predicting progression from mild cognitive impairment to Alzheimer’s disease dementia: a systematic review
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음성 데이터 패턴 분석 파킨슨병 예측 모델
음성 데이터도 시계열 데이터이기 때문에 이상 탐지를 통한 파킨슨병의 조기 진단 혹은 예측을 할 수 있는 모델을 개발하는 것
개인적으로 관심이 있는 시계열 데이터 분석과 관련되면서도 머신러닝, 딥러닝이 가능한 주제로 보여 매우 유력한 주제 후보이다.
이 주제를 선정하기 전, 부산광역시의 파킨슨병 현황을 조사할 필요가 있음
주말을 활용하여 [국가통계포털]도 확인해서 시도별 사망자 현황, 질병 현황 등을 좀 살펴봐야 할 듯(https://kosis.kr/search/search.do;jsessionid=7EOA01ijI6C1vxkGCmYNpZs_gGVq4hSvUIclnzd7.esvwas4_S41) -
대학병원 내 환자수 예측 모델
요즘 대학병원의 진료 대기 시간이 많이 길고 사람이 많이 몰려서 환자 수요를 예측하여 근무 간호사, 의사 스케줄을 조절할 수 있도록 하는 모델을 개발할까도 생각했는데
실제로 이런 연구가 많이 논의되고 있어 해커톤 주제로는 적절하지 않다는 생각이 들었다.
병원 외래환자수의 예측을 위한 시계열 데이터처리 딥러닝 시스템
추가 조사 필요사항
부산광역시의 인구 분포 현황, 주요 사망 원인, 주요 질병, 건강보험료 현황, 내국인/외국인 환자 현황
부산대학교병원의 외래환자수 통계 등의 자료를 살펴본 뒤에
사용가능한 공공데이터가 있는지 확인필요
