Diabetes Prediction Based on Environmental Factors Using a GAN-LSTM Model

본 논문은 딥러닝 기술을 활용하여 환경적 요인들이 당뇨병 발병에 미치는 영향을 분석하고, 이를 바탕으로 당뇨병 발생 가능성을 예측하는 모델을 제시한다. 당뇨병은 전 세계적으로 심각한 공중 보건 문제 중 하나로, 특히 제2형 당뇨병의 발병률이 급증하고 있다. 전통적으로 당뇨병 예측 모델은 유전적 요인과 생활 습관(예: 식습관, 운동량)을 주로 고려해왔다. 그러나 최근 연구들은 환경적 요인도 당뇨병 발병에 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구에서는 GAN으로 최적의 당뇨병 발병 데이터를 생성하고, 이 데이터를 이용하여 LSTM 기반으로 발병 여부를 예측한다. 이를 통하여 환자의 생체 신호, 생화학적 지표, 생활 습관 등 당뇨병 유발 데이터의 특징을 학습하고 패턴을 파악함으로써 당뇨병 질환 예측 문제에 효율적으로 접근할 수 있다. 시험 결과, 딥러닝 모델은 뛰어난 예측 성능과 더불어 시간에 따라 변하는 변수의 영향을 고려하여 동적인 예측을 수행할 수 있는 장점을 보인다. 딥러닝을 통한 예측 모델은 조기 진단과 개인 맞춤형 치료 전략의 개발에 큰 기여와 당뇨병 환자의 건강 관리에 도움이 될 것으로 기대된다.