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생기한의원이 만성 피부 질환 환자의 생활 습관을 효과적으로 관리하고 증상을 예측할 수 있는 기계 학습 기반 예측 모델을 성공적으로 개발했다고 발표했다. 이는 한의학과 최신 기술의 융합을 통한 치료 접근법을 제시하고 있다.

이번 연구는 생기한의원 전국 20개 지점 네트워크에서 치료 중인 264명의 환자를 대상으로 진행되었다. 연구진은 환자들의 생활 습관, 행동 요인 및 치료 변수를 분석하여 피부 질환 증상 변화와의 상관관계를 도출했다.

생기한의원 측은 이를 통해 로지스틱 회귀(LR) 및 랜덤 포레스트(RF)를 포함한 여섯 가지 기계 학습 모델을 평가했으며, 최종적으로 로지스틱 회귀 모델이 가장 높은 성능을 보여 최종 예측 모델로 선정되었고, 한약 사용과 병원 방문이 만성 피부 질환 증상과 밀접하게 관련이 있음을 확인했다. 또한 랜덤 포레스트 모델은 한약 사용, 운동, 밀가루 섭취가 피부 질환 증상과 관련이 있음을 보여주었다. 이 연구는 생활 습관 관리가 만성 피부 질환 관리에 있어 중요한 역할을 한다는 것을 입증했다고 전했다.

이어, 이번 연구를 통해 전통 한의학과 최신 기술의 융합을 통한 혁신적인 치료 방법을 제시하고 있다. 연구 결과는 한약 사용과 같은 전통적인 치료법이 효과적일 수 있음을 시사하며, 환자 개개인의 생활 습관을 고려한 맞춤형 치료 방안의 중요성을 강조하고 있다. 이는 만성 피부 질환의 재발률을 줄이고 환자의 삶의 질을 향상시키는 데 크게 기여할 것으로 기대된다고 전했다.

이번 연구는 만성 피부 질환 환자들에게 보다 나은 치료 방법을 제공하기 위한 우리의 노력의 일환이다. 기계 학습 모델을 통해 환자 개개인의 생활 습관을 분석하고, 이를 기반으로 한 맞춤형 치료 계획을 수립함으로써 치료 효과를 극대화할 수 있을 것이다.

"Informatics in Medicine Unlocked" 저널에 게재된 이번 연구는 저널의 높은 신뢰성과 영향력을 바탕으로 SCI급 학술적 가치를 인정받고 있다. 해당 저널은 2022년 기준 임팩트 팩터(IF) 6.26을 기록했으며, 보건 정보학 분야에서 Q2 등급을 받고 있다 (Scimago) (Resurchify).

생기한의원 측은 이번 연구 결과를 바탕으로 만성 피부 질환 환자를 위한 생활 습관 관리 프로그램을 개발하고, 이를 통해 환자들이 보다 건강한 생활을 영위할 수 있도록 지원할 계획이다. 또한, 지속적인 연구를 통해 기계 학습 모델의 정확도를 높이고, 보다 다양한 질환에 적용할 수 있는 예측 모델을 개발할 예정이라고 전했다.