(주)휴니버스

Step 4: 데이터 가공 및 전처리

결측치 처리 방식

이상치 제거 기준

자동 처리 옵션

데이터 정규화

범주형 변수 인코딩

날짜 변수 변환

처리 결과 미리보기

데이터 품질 향상

결측치 처리:1,234건

이상치 제거:89건

최종 레코드:124,567건

변수 수:45개

Step 6: 코호트 구성

포함/제외 기준을 설정하여 최종 분석 대상 환자군을 확정합니다.

포함 기준 (Inclusion Criteria)

연령 ≥ 18세

제2형 당뇨병 진단 (E11.x)

최소 1년 이상 추적 관찰

제외 기준 (Exclusion Criteria)

제1형 당뇨병 진단 이력

임신성 당뇨

예상 코호트 규모45,678명

전체 대상자 대비 73% 해당

Step 7: AI 모델 자동 학습

기본 제공 모델

XGBoost

예상 정확도: 92.3%

LightGBM

예상 정확도: 91.8%

Random Forest

예상 정확도: 89.5%

Neural Network

예상 정확도: 90.1%

커스텀 모델

Custom_DM_Predictor_v2커스텀

PyTorch · 85.2MB · 2024-12-27

모델 경량화 설정 (Pruning)

HIS 탑재를 위한 모델 경량화 수준을 설정합니다.

경량화 수준50%

높은 정확도작은 모델 크기

예상 모델 크기:~125MB

추론 시간:~50ms

정확도 손실:-1.2%

Step 8: 결과 해석 및 품질 검증

주요 성능 지표

0.923

AUC-ROC

우수

89.5%

Accuracy

양호

85.2%

Recall

양호

91.8%

Precision

우수

ROC Curve

Confusion Matrix

1,245

True Positive

112

False Positive

218

False Negative

2,891

True Negative

변수 중요도 (Top 5)

HbA1c92%

연령78%

BMI65%

당뇨 이환기간58%

흡연 여부42%

모델 검증 상태

교차 검증 완료

5-Fold CV 수행

과적합 검증 통과

Train-Test 성능 차이 정상

통계적 유의성 확인

p-value < 0.001

Step 9: 자동 리포트 생성

연구 결과를 논문 초안 수준의 보고서로 자동 생성합니다. 연구 목적, 방법론, 결과 해석, 시각화 자료가 포함됩니다.

리포트 유형 선택

출력 형식

리포트 생성 현황

데이터 수집 완료

4,466명 환자 데이터

완료

모델 분석 완료

XGBoost, AUC 0.923

완료

리포트 초안 생성 중

예상 시간: 약 2분

진행 중

생성된 리포트

당뇨병 예측 모델 연구보고서

2024-12-28 생성

성능 분석 요약 리포트