ScholarWorks@숙명여자대학교

초록

최근 인공지능, 빅데이터, 네트워크, 사물인터넷 등의 기술을 통한 스마트시티 핵심 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중 의료 인공지능(AI) 분야의 기술은 인공 신경망 모델을 통해 질병을 분류하고 환자에게 적절한 치료법을 추천하는데 인상적인 성능을 보여주고 있다. 하지만 기존의 중앙 집중식 학습 방식으로 의료 진단 모델을 학습시키기 위해선 개인 기기에 저장된 대량의 임상 데이터를 수집해야 하는데, 이는 데이터 프라이버시 문제를 야기한다. 최근 연합 학습 분야에서 연구된 attentive aggregation mechanism 기반의 연합 학습 기법은 기존의 연합 학습 기법에 주의 기법(attention)을 적용해 개인의 데이터 프라이버시를 지키면서 이전보다 높은 성능을 보였다. 따라서, 본 논문에서는 attentive aggregation mechanism 기반의 연합 학습 기법을 통해 개인 기기의 임상 데이터의 외부 유출 없이 임상 의사결정 지원 인공 신경망 모델을 학습시키는 알고리즘을 적용한 질병 진단과 그에 따른 개인 맞춤형 약물 추천 시스템을 통합한 임상 의사 결정 지원 시스템을 제안한다.

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