Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis
과정 개요
‘AI for Medical Prognosis’는 의료 분야에서 AI와 머신 러닝이 어떻게 활용되고 있는지를 심층적으로 다루는 특별 과정입니다. 이 과정은 의사들이 환자의 건강을 보다 정확하게 진단하고, 미래의 건강 상태를 예측하며, 더 나은 치료 방법을 추천하는 데 도움을 주기 위한 현장 경험을 제공합니다.
커리큘럼 살펴보기
1. 선형 예측 모델
로지스틱 회귀를 사용하여 선형 예측 모델을 구축하고, 일치를 평가하기 위해 일치도 지수(concordance index)를 계산합니다. 이후 기능 상호 작용을 추가하여 모델의 성능을 개선합니다.
2. 나무 기반 모델을 활용한 예측
질병의 위험을 예측하기 위해 의사 결정 트리 및 랜덤 포레스트 모델을 튜닝하고, 모델 성능을 c-index를 사용하여 평가합니다. 이 과정에서는 누락된 데이터를 식별하고, 누락된 데이터를 보완하여 모델 성능을 개선하는 방법도 학습합니다.
3. 생존 모델 및 시간적 요소
질병 발생 시간이 변수인 데이터를 다루며, 10년 위험 예측이 아닌 5년, 7년 또는 10년 위험을 예측하는 더 유연한 모델을 구축하게 됩니다.
4. 선형 및 나무 기반 모델을 사용한 위험 모델 구축
생존 데이터를 바탕으로 선형 모델과 나무 기반 위험 모델을 적합시키고, 각 환자의 건강 프로필에 따라 맞춤형 위험 점수를 생성합니다. 이 점수는 특정 질병에 걸릴 상대적 위험을 나타냅니다.
추천 이유
이 과정은 머신 러닝을 의료에 접목할 수 있는 절호의 기회를 제공합니다. 실용적인 문제를 해결하는 방법을 배우고, 객관적인 데이터를 바탕으로 의사결정을 내리는 방법을 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 의료 분야에 관심이 있고 AI 기술을 배우고 싶다면 이 과정이 강력히 추천됩니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis