정형 및 비정형데이터를 통합한 미세먼지 관련 질병 진료 건수 예측에 관한 연구

국내의 미세먼지가 점점 심해짐에 따라 많은 국민들의 건강에 대한 불안이 높아지고 있다. 장기간 미세먼지에 노출되면 면역력이 저하되어 천식, 폐렴, 비염 등의 각종 질병을 유발한다. 이에 따라 국민들의 건강증진 및 의료비 절감등의 효과를 위해 미세먼지 관련 질병 진료 건수를 예측하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스기사인 비정형데이터와 정형데이터를 통합하여 딥러닝 모델과 통계적 방법론을 적용한 폐렴 및 천식 진료 건수 예측 방법론을 제안한다. 먼저 뉴스기사인 비정형데이터와 공공데이터인 정형데이터를 통합하여 데이터셋을 구축하였고, 예측 정확도를 향상시키고자 하였다. 딥러닝 및 통계적 방법론을 통해 폐렴과 천식 진료 건수를 예측하였으며, 정형데이터만 포함한 데이터셋의 분석 결과와 정형 및 비정형데이터를 통합한 테이터셋의 분석 결과를 비교하였다. 정형 및 비정형데이터를 통합한 테이터셋의 예측 결과가 더 우수하였으며, LSTM과 GRU의 예측 성능이 가장 우수하였다. 정형 및 비정형데이터의 통합으로 질병 진료 건수 예측 정확도가 향상되었으며, 이를 통해 의료비 절감 및 의료대응 체계 구축의 긍정적인 효과를 기대한다.