본 논문은 만성 질환자의 치료 순응도 예측을 위한 지능형 시스템인 AIMI (Adherence Forecasting and Intervention with Machine Intelligence)를 제안합니다. AIMI는 스마트폰 센서와 과거 약물 복용 이력을 활용하여 약 복용을 잊을 가능성을 예측하는 시스템입니다. 심혈관 질환자 27명을 대상으로 한 사용자 연구를 통해 CNN 및 LSTM 기반 예측 모델을 개발하였으며, LSTM 모델이 0.932의 정확도와 0.936의 F-1 점수로 약물 복용 순응도를 예측하는 것을 확인하였습니다. 또한, 다양한 ablation study를 통해 미래 정보와 개인화된 학습을 활용하는 것이 예측 정확도를 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 소스 코드는 깃헙에 공개되어 있습니다.
