The present invention relates to a disease diagnosing system through modularized reinforcement learning, capable of performing machine learning by maximally securing learning data with high quality in a process of generating and refining the learning data by refining the initial learning data generated through simple learning based on medical information such as medical images, medical history, health values, family history, sex, race, etc., by reflecting opinions of doctors, and performing the machine learning based on final learning data which is refined to generate a prediction model, thereby improving the prediction performance of the generated prediction model.본 발명은 의료영상, 병력, 건강수치, 가족력, 성별, 인종 등의 의료정보를 기반으로 심플 러닝(simple learning)을 통해 생성한 초기 학습데이터를 의사의 의견을 반영하여 정제하고, 정제한 최종 학습데이터를 토대로 기계학습을 수행하여 예측모델을 생성함으로써, 학습데이터의 생성 및 정제를 수행하는 과정에서 양질의 학습데이터를 최대한 확보하여 기계학습이 이루어지도록 하고, 이를 통해 생성한 예측모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 모듈화된 강화학습을 통한 질병 진단 시스템에 관한 것이다.
