전통 중국 의학 데이터 마이닝의 도전과 해결책
전통 중국 의학(TCM) 분야에서 데이터 마이닝은 신약 개발과 경험적 지식 전수를 위한 중요한 방법으로 주목받고 있습니다. 하지만 이 과정에서는 연구 계획의 최적화 문제와 비표준 통계적 처리 등 여러 도전 과제들이 존재하고 있습니다. 주요 문제점과 이를 해결하기 위한 방안을 제시합니다.
연구 계획 설계에서 효율성 개선 필요
첫 번째 문제는 연구 계획 설계입니다. 연구는 개별 사례의 효능과 품질을 철저히 고려할 필요가 있습니다. 이러한 고려는 데이터 마이닝의 정확성과 유용성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
연관 규칙과 리프트에 대한 주의
연관 규칙 분석에서는 신뢰도 차이에 대한 심도 있는 분석이 필요합니다. 또한, 리프트(Lift)는 중요한 요소임에도 자주 간과되고 있습니다. 이는 데이터 간의 연관성을 보다 명확히 이해하는 데 필수적입니다.
복잡한 군집 분석 단계의 개선
군집 분석은 TCM 데이터에서 특히 복잡한 단계입니다. TCM의 빈도, 네트워크 토폴로지 매개변수, 실용적 응용 등 다양한 요소를 고려해 변수를 선택해야 합니다. 개선이 필요한 영역은 거리 계산과 군집 방법으로, Jaccard 거리 등의 방법론에 주목하며, 임상 데이터의 특성을 반영해 해결책을 제시해야 합니다. 모호한 군집 결과가 아닌, 객관적인 평가 지표를 바탕으로 한 최종 군집 계획이 필수적입니다.
이진 변수 상관 계수 계산의 개선
마지막으로, 상관 계수를 계산할 때는 적합한 알고리즘 선택이 중요합니다. 연속 변수에만 적합한 알고리즘을 이진 변수에도 적용하는 오차를 피해야 합니다.
이러한 연구는 TCM 임상 데이터와 통계 원칙의 특성을 바탕으로 개선된 데이터 마이닝 접근법을 제공할 수 있으며, 이는 향후 연구에 중요한 참고 자료가 될 것입니다.
출처 : 원문 보러가기
