A Study on the Artificial Intelligence Model for Prediction of White Blood Cell Count Using GAN

백혈구 수치는 체내 염증 수치 및 패혈성 쇼크를 알 수 있는 중요한 인체정보이다. 그러나 백혈구 수치는 혈액검사가 필요하며, 검사결과를 확인하기 위해서는 2시간의 의료대기 시간이 필요하다. 따라서 응급한 환자들은 혈 액검사 결과를 기다리는 동안에 의료적 대응을 받기 어려울 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 현장에서는 생체신 호 및 정보를 바탕으로 의료적 대응을 수행하지만, 정량적으로 제공되는 백혈구 수치에 따른 대응과는 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 GAN(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 환자의 생체신호 및 정보를 입력받아, 백혈구 수치를 예측하는 인공지능 모델에 관한 연구를 수행했다. 모델의 검증은 원본 데이터와 결측 데이 터를 혼합하여, 인공지능 모델에 입력했을 때의 성능으로 구성했다. 검증 결과로는 백혈구 예측모델을 통해 생성된 백혈구 수치를 포함한 혼합 데이터군이 원본 데이터군보다 패혈증 환자에 대한 검출 성능이 뛰어난 것으로 나타났다.