Target

종단적 연구를 통해 코티졸, 멜라토닌, 일주기 리듬, 수면 양상등이 치매 환자의 행동 심리 증상에 미치는 영향을 파악하고, 머신 러닝을 이용하여 치매 환자의 행동 심리 증상(종류, 빈도, 발생 및 지속 시간)에 대한 예측 모델을 개발, 이를 임상에 적용하여 그 활용 가능성을 평가  

Challenge
1. 치매 환자를 대상으로 조사된 자료로 실질적인 조사가 어려워 데이터 양이 부족
2. 다양한 형태의 조사 기록 파일이 존재(로그 데이터, 설문지 데이터, 일지기록 등)
3. 데이터의 시점 불일치

How to
1. 분석 기준을 환자가 아닌 건별 케이스로 적용
2. 다양한 형태의 엑셀 파일을 RDBMS로 구축
3. 데이터 시점을 일치시켜 일관된 기준의 분석 마트를 구성

4. 검증된 모델 방법론 적용 

Outcome
1. 치매행동심리증상(BPSD)의 이상 행동별 예측 모델 개발