프로젝트)의료데이터활용한 예측과 블록체인과의 연결성_그라운드X

이번 프로젝트의 목적

• 내가 설정한 포지션에서 적합한 가설을 세우고 가설을 검증해본다.
• 가설 검증을 위한 딥러닝 파이프라인을 구축해보는 데 의의를 둔다. (성능보다 의미)

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타겟회사 : 그라운드 X (블록체인회사)

블록체인을 활용할수있는 분야는 어떻게 될까?

 

블록체인(클레이튼 생태계)를 활용한 그라운드 X의 목표

지연 시간이 적은 네트워크 응답성, 안정적이지만 강력한 트랜잭션 처리량, 서비스 체인을 통한 유연한 확장성 및 최종 사용자를 위한 트랜잭션 요금 보조금까지 Klaytn이 제공하는 다양한 기능을 통해 BApp 설계자는 기술의 제약없이 고객을 위한 최상의 경험을 제공할 수 있게 될 것

출처 : www.klaytn.com/

 

이중 매일 수많은 데이터들이 전국에서 발생하고 그 양이 방대하면 실용적인 부분이 어디일지 고민하였고,

'의료데이터'가 그중 하나라는 결론을 내렸다.

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전국 30명 이상 환자 유치가능한 병원 7000곳

작은 규모의 동네병원까지 포함하면 훨씬 더 많은 것이며, 매일 발생하는 데이터의 양 많다

 

매일 수많은 의료검진 데이터들을 어디에서 어떻게 보관할까?

만약 건강보험공단에서 전부 관리하면 고비용일것이며

또한 각 병원에서 각자 따로 관리한다면 이또한 환자들에게 굉장히 불편한 경험이 될것이다.

이사를 가거나 병원을 옮길때 왜 꼭 엑스레이나 MRI를 다시 찍어야할까?

이전 병원에서의 데이터를 자동으로 넘겨주면 환자입장에서 비용도 아끼고 시간도 아낄수 있을텐데

 

이를 블록체인 기술을 활용하면 충분히 개선가능한 서비스가 될 거라 생각한다

(각 병원의 수익성 악화로 블록체인 기술을 받아들이지 않을 거라는 예측은 배제하자)

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감기 발생 날짜별 시계열데이터로 감기지역 발생 수치 예상하여

각 지역의 병원에 미리 안내해주는 서비스

+

눈병, 피부염, 천식도 추가로 진행

 

빅데이터 감기 지역별 감기발생

출처 : www.data.go.kr/data/15028050/fileData.do

공공데이터 포털

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활용방법

ahnjg.tistory.com/33

[keras, TF2.0] 온도 데이터, 시계열 예측하기 (Time Series Forecasting)