최종 프로젝트
프로젝트 기획
경도인지장애의 10~15%는 치매로 발병하는 경우가 다수이
문제 1. 만 40세 이상의 경우 치매 검사 접근성이 낮음
문제 2. 경도 인지 장애의 심각성이 낮고, 이 개념에 대해서 알려지지도 않아 경각심이 낮음
라이프로그 데이터로는 행동, 수면 패턴에 대한 데이터로 치매 예측 모델을 만들고
2024년도 부산시 지역사회건강조사 데이터로는 경도인지장애 경험 여부를 통한 인지장애 예측 모델을 만들기로 함
- 왜 부산인가?
부산은 전국 특광역시 중 고령화가 가장 급속히 진행중이며 가장 심각한 도시이기 때문임.
따라서 고령화 사회에서 치명적인 질병인 치매 및 인지장애에 대한 예방 및 조기 검진을 위한 서비스를 제작하고자 함
타겟층인 고령자는 어플리케이션 뿐만이 아니라 문자에 대한 접근성 및 친화도가 낮기 때문에 가장 익숙한 수단인 전화를 활용하여 치매 선별 검사(CIST)와 경도인지장애 예측 모델을 통한 예측을 진행함
주요 8대 요인 중 실제로 EDA 결과 두 집단간의 유의미한 차이를 보인 스트레스, 수면, 우울감 관련 변수들로 경도인지장애 예측 모델을 제작하기로 함
데이터 EDA 및 전처리
- AI Hub 웨어러블 기기를 통한 라이프로그 데이터
- 비활동 알람 횟수별 운동량 비교
- 운동 시간별 휴식 시간 비교
- 2024년도 부산시 지역사회건강조사
- 전체적으로 치매선별검사 시행과 미시행에 대한 차이 파악
- 건강수준 시각화
- 치매선별검사 미시행자들의 인지 장애 여부, 인지 장애 정도, 인지 상담 여부 확인
- 7(모름), 9(응답거부)에 해당하는 데이터를 결측값(NaN)으로 대체 후 중앙값으로 대체
- 8(비해당)에 해당하는 데이터를 0으로 대체 (결측치 처리를 하면 안되기 때문에)
결과 해석 및 보고
- 2024년도 부산시 지역사회건강조사 데이터 EDA 결과, 스트레스, 우울감, 수면의 질 등이 경도인지장애와 유의미한 상관관계가 있는 것으로 확인됨.
모델링 및 평가
- ML / DL 활용하여 치매 및 경도인지장애 여부를 예측하는 이진 분류 모델을 개발
- API를 활용하여 사용자의 발화를 분석하여 CIST 인지 검사를 수행하는 코드 개발
대시보드 제작
- 실제 어플리케이션/웹사이트 개발이 어려운 상황이나, 이해를 위해 UI/UX 및 작동 시연 영상 등을 제작하는 것으로 결정했다.
