Machine learningbased identification of dietsupplement pattern networks and assessment of their associations with chronic disease outcomes
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710111961
과학기술정보통신부
한국연구재단
순천향대학교
전신영
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,340만원
6,340만원
기초연구
대학
충청남도 아산시
보건의료 > 보건학 > 보건영양/영양역학
한국인의 식이-식이보충제 통합 영양소 섭취 패턴 네트워크를 머신러닝 기반으로 도출하고, 도출된 패턴과 만성질환의 주요 선행질환 간의 단면적 및 종단적 연관성을 평가함. 이를 통해 한국인의 식이 및 식이보충제 이용 행태에 기반한 만성질환 예방 전략과 맞춤형 영양 중재의 과학적 토대를 마련함.
...) 자료를 활용하여 청소년, 성인, 노인의 3개 생애주기별로 구분된 식이-식이보충제 통합 데이터셋을 구축함. 구축된 데이터셋을 기반으로 변수 간의 조건부 독립성을 반영하는 Gaussian ... 식이-식이보충제 패턴 네트워크가 만성질환 발생에 미치는 영향을 종단적으로 평가함. 이를 위해 보건의료 빅데이터 통합 플랫폼을 통해 KNHANES와 건강보험심사평가원(HIRA) 연계 자료를 신청하여, 조사 ...
... 한국인의 생애주기별 식이-식이보충제 패턴 네트워크를 도출하고 건강 영향을 평가하므로, 그 결과는 생애주기별 영양 정책 수립과 임상 영양 중재 가이드라인 개발에 직접 활용될 수 있음.2) 데이터 기반 식이-식이보충제 패턴 파악 프레임워크 개발: 본 연구를 통해 복합적 영양소 섭취 패턴을 데이터 기반으로 규명하고 건강 결과를 예측할 수 있는 분석 프레임워크가 개발되면, 향후 개인의 ...