의료 분야에서 실제 병원에서 적용 가능한 머신러닝 프로젝트 예시를 소개드릴게요. 특히 중요한 이상 심전도(EKG) 자동 분류 프로젝트입니다. 이건 실제로 여러 병원과 스타트업에서 상용화가 되고 있는 매우 실전적인 사례입니다.
🩺 실제 사례: 이상 심전도(EKG) 자동 분류 프로젝트
🔍 1단계. 문제 정의 & 목표 설정
| 항목 | 예시 |
|---|
| 🎯 문제 정의 | 심전도(EKG) 신호를 분석하여 정상/이상 여부를 자동으로 분류 (이진 분류 문제) |
| 📈 목표 지표 | F1 Score, Recall (오진 최소화, 특히 False Negative) |
| 🎯 성공 기준 | F1 Score > 90%, Recall > 95% (환자 위험을 놓치지 않기 위해) |
📥 2단계. 데이터 수집
| 항목 | 예시 |
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| 🔍 내부 데이터 | 병원 자체 수집 EKG 데이터, 환자 메타데이터 (성별, 나이, 질병 이력) |
| 🌐 외부 데이터 | MIT-BIH Arrhythmia Database 등 공개 의료 데이터 |
| 🛠 웨어러블 | 스마트워치, 심전도 측정 기기에서 수집되는 실시간 신호 데이터 |
🧹 3단계. 데이터 정제 및 전처리
| 항목 | 예시 |
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| 🧼 결측치 처리 | 비정상 신호 제거, 잡음이 많은 구간은 제외 |
| 🧾 이상치 제거 | 심박수 300bpm 이상/이하 등 생리학적으로 불가능한 값 제거 |
| 🧮 인코딩 | 질병 코드, 병력 이력 → OneHot 인코딩 |
| ⚖️ 스케일링 | 신호 데이터를 정규화 (e.g., -1 ~ 1로 MinMax 스케일링) |
| 🧪 데이터 분할 | 환자 기준으로 Train/Test Split (데이터 누수 방지) |
🧠 4단계. 모델링
| 항목 | 예시 |
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| 📌 기본 모델 | Logistic Regression, SVM |
| 🔍 복잡한 모델 | RandomForest, LightGBM |
| 🤖 신경망 | CNN (1D Conv로 EKG 시계열 처리), LSTM (시간 흐름 반영) |
| 🔎 하이퍼파라미터 튜닝 | GridSearchCV, Bayesian Optimization 사용 |
🔁 5단계. 검증 및 평가
| 항목 | 예시 |
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| 🧪 검증 방식 | K-Fold + Stratified 방식 (클래스 불균형 대응) |
| 📈 성능 지표 | Accuracy, Precision, Recall, F1 Score (Recall 중요!) |
| 📊 시각화 | ROC Curve, PR Curve, Confusion Matrix, Grad-CAM 시각화 |
🧠 6단계. 모델 개선 전략
| 항목 | 예시 |
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| 💡 피처 엔지니어링 | RR 간격, P-QRS-T 간 구간 길이 추출 (의학적 의미 기반) |
| 💼 데이터 확장 | 이상 케이스 oversampling, GAN 기반 시뮬레이션 |
| 🔍 모델 교체 | CNN + Attention, Hybrid 모델 실험 |
| 🧬 앙상블 | LightGBM + CNN 앙상블로 결과 투표 or 평균 |
🚀 7단계. 배포 및 운영
| 항목 | 예시 |
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| 💾 모델 저장 | torch.save() (PyTorch 기반 CNN 모델) |
| 🧪 테스트 API | 의료 영상 시스템(PACS)와 연동되는 Flask API |
| 🔍 모니터링 | 환자별 예측 로그 추적, 오진률 대시보드 |
| ♻️ 재학습 자동화 | 주기적 의료 기록 기반 Fine-tuning, Active Learning 적용 |
💡 실전 팁
- 의료 데이터는 개인정보보호법과 IRB 승인 등 윤리적인 고려가 매우 중요합니다.
- 이 프로젝트는 논문/특허 출원 또는 AI 의료기기 인증으로도 확장 가능합니다.