최근 몇 년 간 의사 결정 트리 , 지원 벡터 머신 ( Support Vector Machine ; SVM ) , KNN ( K - Nearest Neighbors ) , 퍼지 로직 , 다중 퍼셉트론 ( ( Multilayer Perceptron ; MLP ) 와 같 은 기계 학습 ( Machine Learning ; ML ) 기술 을 사용 하 여 당뇨병 과 BP 환자 를 모니터 하 고 적절 한 치료 를 제공 한다 . 그러나 지속 적 인 환자 모니터링 은 센서 데이터 , 환자 프로필 , 의료 기록 , 실험실 테스트 및 의사 노트 와 같 은 대량 의 의료 데이터 를 생성 한다 . 의료 및 소셜 네트 워킹 데이터 모두 몇 년 사이 에 크 게 증가 했 는데 이 를 빅 데이터 ( 구조 화 되 지 않 은 데이터 와 구조 화 된 데이터 모두 ) 라고 한다 . 기존 의 접근 법 과 ML 기법 은 의미 있 는 정보 의 추출 과 비 정상 적 인 예측 을 위해 이러 한 데이터 를 잘 다루 지 못할 수 있 다 . 또한 이러 한 데이터 는 실시간 으로 지능 적 으로 처리 되 기 전 에 는 의료 산업 에 도움 이 되 지 않 을 수 있 다 . 이 를 위해서 는 빅 데이터 클라우드 플랫폼 과 장 단기 메모리 ( Long Short Term Memory ; LSTM ) 와 같 은 고급 심층 학습 방식 이 필요 하 다 .