The Analysis of Adequacy on Cancer-related Medical articles Using Machine learning
Junyoung Park, Minsik Lee, Imryung Kim, Junghee Yoon, Juhee Cho, Jun‐Dong Cho · 2016
국내 암 발생 및 사망자 수가 꾸준히 증가하는 가운데, 환자들은 자신의 치료에 도움이 되는 정보를 찾기 위해 여러 매체들을 통해 정보를 수용한다. 이러한 니즈에 맞춰 언론 매체의 암 관련 의료 기사의 수 및 그 영향력이 증가하고 있다. 하지만, 일부 기사들은 과학적 근거가 불충분하거나 약의 효능을 과장하였으며, 특정 병원 및 의약품의 홍보성 기사들 또한 증가하고 있다. 이러한 기사들은 환자들에게 잘못된 정보를 제공하는 등의 문제를 발생하게 된다. 올바른 정보를 제공하기 위해 각 병원에서는 의료진이 직접 기사의 적절성을 판단하여 기사를 분류하지만, 해당 병원에 내방하거나 홈페이지에 접속하여 확인해야 하는 등 일반 환자들이 적절성이 검증된 정보를 얻는데 어려움이 있다. 본 연구는 2014 년 한해 동안 발행된 암 관련 의료 기사 데이터와 의료진에 의해 적절성 판단 후 게재된 서울 모 종합병원에서 제공하는 기사와의 관계를 분석하여, 기존의 글자수를 통해 기사의 적절성을 판단하는 방법에서 더 나아가 단어의 빈도 및 연관성을 통해 기사의 적절성을 판단하고 예측하는 시스템을 제안하고자 한다.