sooooojinlee/Health-Care-Big-Data-Project

👩‍⚕️ Health-Care-Big-Data-Project 👨‍⚕️

Overview

• Organization : POSCO AI BIG DATA ACADEMY
• Industry : Health
• Project Title : 중증질환 위험도 예측 모델 개발 및 위험도 수준별 맞춤 의료 서비스 제공으로 헬스케어 시장 선점
• Project Description : 2016년 기준 건강검진 수검자의 기본정보(성, 연령대, 시도코드 등)와 검진내역(신장, 콜레스테롤, 혈색소 등) 데이터를 활용한 중증질환 발병 위험수준 예측 및 개선안 도출
• Author(s) : 박규동, 공은비, 김규리, 김송일, 박병수, 이수진
• Date : 19/11/04 ~ 19/11/15

Dataset

• health_data.csv : 국가건강검진정보 개인 건강검진 결과 데이터 100만 건 중 7만 건 랜덤 추출
• cell_img.csv : 악성/양성종양 세포 MRI 이미지 데이터
• hospital_basic_info.csv : 전국 시도별 병원 위치 정보 데이터
• hospital_medical_sub_spec.csv : 병원 진료 과목 정보 데이터

📆 Timeline

date	day	note
19/11/04	mon	헬스케어 비즈니스 상황 분석, 추진배경 작성
19/11/05	tue	현황 및 개선기회 작성
19/11/06	wed	데이터 셋 확인, 웹 구현 시작
19/11/07	thur	도메인 지식, 변수 파악, 파생변수 생성, 태블로 시각화
19/11/08	fri	변수 파악 및 탐색적 분석, 추진배경 재작성, 구글 API 병원 위치 정보 지도 시각화, 태블로 시각화, 암 진단 모델링
19/11/09	sat	탐색적 분석 및 인사이트 도출
19/11/10	sum	탐색적 분석 후 분석 방향에 대한 고민, 데이터셋 통합 시도
19/11/11	mon	HRA 발견, 심뇌혈관질환 위험도 계산, 대사증후군 모델링, 암 모델링(LR, DT, RF, GB, XGB)
19/11/12	tue	심뇌혈관질환 위험도 계산, 대사증후군 모델링, 암 모델링, 카이제곱 검정으로 지역별 의료인프라 차이 확인
19/11/13	wed	카이제곱검정, PPT 구성
19/11/14	thur	최종 PPT 완성
19/11/15	fri	최종 발표

Notebooks and Analysis

The project includes the following notebooks (data manipulation and analysis):

• Data Preprocessing

• Data Exploration

• Modeling & Evaluating model performance (1)-대사증후군

• Modeling & Evaluating model performance (2)-심혈관질환

• Modeling & Evaluating model performance (3)-암

• Web

• Project Portfolio

It is recommended to view the notebooks in the above order to avoid missing out on code explainations.

Tech

The following technologies were used for this part of the project:

• Python 3
• iPython Notebooks: For interactive code development and result presentation.
• Pandas: Python package for data analysis.
• Matplotlib and Seaborn: Python 2D plotting library.

🗄️ Reference

#	title	source	note
1	국가건강검진 건강위험평가 개선	질병관리본부	health_data 변수 전처리 참고, 심뇌혈관질환 위험도 계산
2	국가중점개방데이터 사용자 매뉴얼(ver4.0)	국민건강보험공단 빅데이터운영실	health_data 변수 파악
3	대한진단검사학회	대한검사의학회	각 질병 진단 기준을 파악하여 파생변수 생성
4	라이프시맨틱스	라이프시맨틱스	데이터 분석 후 개선안 수립 시 참조
5	메트라이프	메트라이프	데이터 분석 후 개선안 수립 시 참조
6	직장에서의 뇌·심혈관계질환 예방을 위한 발병위험도 평가 및 사후관리지침	한국산업안전보건공단	심뇌혈관질환 예측 모델을 만들기 위해 참고
7	일반적으로 잘 알려져 있는 심혈관질환의 위험인자	대한심장학회	중증질환의 주요 위험인자인 대사증후군 진단 기준 참고

🔗 Appendix

국가건강검진 건강위험평가 개선 참고 페이지

p.37~64 예측 모형에 대한 설명
p.82 기존 예측 모형
p.100 생활습관 요인 정의
p.109 수검여부에 따른 건강위험요인 변화여부 비교
p.127 (p.144, p.221) HRA 로직 수정 및 시범 적용
p.204 서비스 예시
p.216 결론 및 발전방향
p.219 스마트 헬스케어 분야 활용
p.222 변수 재정리
p.231 건강위험요인 알아보기 평가기준
p.233 로직계산 예시