부산대학교 도서관

지난 수십 년 간 연구자들은 효과적인 진료지원시스템을 개발하기 위해 다양한 도구와 방법론들을 제안하였고 지금도 새로운 방법론과 도구들을 계속적으로 개발하고 있다. 그 중에서 흉통으로 응급실에 내원한 노인환자에 대한 정확한 진단은 중요한 이슈 중의 하나였다. 따라서 많은 연구자들이 의사의 진단 능력을 향상시키기 위한 지능적인 의료의사결정과 시스템 개발에 투신하고 있지만 전통적인 의료시스템에 따른 대부분의 진료의사결정이 단일 분류기(classifier)에 기반하고 있어 만족스런 성능을 보여주지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 이 논문은 앙상블 전략을 활용하여 의사들이 노인환자들의 흉통을 더 정확하고 빠르게 진단하는데 있어 도움을 줄 수 있게 하였다. 의사결정나무, 인공신경망, SVM 모델을 결합한 앙상블 기법을 실제 응급실에서 수집한 응급실 자료에 적용하였고, 그 결과 단일 분류기를 사용하는 것에 비해 월등히 향상된 진단 성과를 보이는 것을 관찰할 수 있었다.