Bi - LSTM 기반 당뇨병 과 BP 분류 및 약물 부작용 예측 에 있 어서 , CNN , MLP , SVM , 로지스틱 회귀 ( logistic regression ) , 의사 결정 트리 및 KNN 과 같 은 기계 학습 접근 방식 은 분류 , 특징 선택 , 데이터 정규 화 및 통계 분석 에 유용 한 알고리즘 이 다 . 이러 한 접근 방식 은 지도 및 비지 도 방법 을 사용 하 여 작업 을 수행 한다 . 그러나 데이터 크기 가 크 면 시간 이 많이 걸리 고 성능 이 저하 된다 . 따라서 제안 된 의료 모니터링 시스템 에서 는 환자 의 당뇨병 , BP , 정신 건강 , 당뇨병 약물 의 부작용 등 을 분류 하 는 데 Bi - LSTM 를 사용 한다 . 추천 시스템 은 당뇨병 , 고 혈압 , 스트레스 , 우울증 , 당뇨병 약물 의 심한 부작용 등 에 의해 활성 화 된다 . 도 5 는 당뇨병 , BP , 정신 건강 , 약물 부작용 의 분류 를 위한 Bi - LSTM 의 구조 를 보여준다 . 그리드 검색 최적화 알고리즘 을 적용 하 여 LSTM 모델 의 하이퍼 파라미터 에 대한 최적 의 값 을 식별 한다 . 하이퍼 파라미터 드롭아웃 속도 , 에 폭 ( epochs ) , 배치 크기 및 학습 속도 에 대해 선택 된 최적 값 은 각각 0 . 3 , 30 , 32 , 0 . 001 이 다 . 그림 6 과 같이 , LSTM 은 네 가지 다른 유형 의 데이터 세트 를 분류 하 는 데 사용 된다 . 당뇨병 분류 를 위해 , Pima Indians 당뇨병 데이터 세트 는 UCI 기계 학습 저 장소 에서 수집 되 었 다 . Pima Indians 데이터 세트 에 는 768 명 의 환자 의 기록 이 들 어 있 는데 , 이 중 268 명 이 당뇨 양성 반응 을 보인 반면 500 명 은 정상 검사 를 받 았 다 . 데이터 집합 에 는 8 개 의 입력 속성 이 있 다 . 그러나 당뇨병 분류 모형 을 훈련 하 는 데 는 6 가지 속성 만 사용 된다 . 이러 한 속성 은 연령 , BMI , BP , 혈장 포도당 , 당뇨병 혈통 기능 , 2 시간 혈청 인슐린 등 이 다 . 집중 치료 II ( MIMIC - II ) 데이터베이스 의 PhysioNet 다중 파라미터 지능 형 모니터링 데이터 세트 를 사용 하 여 BP 분류 모델 을 교육 했 다 . 이 데이터 세트 는 BP 와 심박수 ( HR ) 를 포함 한 다수 의 활력 징후 샘플 로 구성 된다 . 약물 부작용 예측 에 대한 데이터 세트 는 UCI 저 장소 에서 수집 했 다 . 이 데이터 집합 은 6 개 의 속성 으로 구성 되 어 있 다 . 그러나 제안 된 작업 에서 는 두 가지 속성 ( 약물 과 환자 리뷰 의 이름 ) 만 고려 된다 .