• 제목/요약/키워드: Metabolic parameters

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SVM과 meta-learning algorithm을 이용한 고지혈증 유병 예측모형 개발과 활용 (Development and application of prediction model of hyperlipidemia using SVM and meta-learning algorithm)

  • 이슬기;신택수
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.111-124
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    • 2018
  • 본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

흰쥐에서 출혈성 쇼크 후 회복 시 저체온법 및 수액 치료에 따른 폐장의 염증성 변화 (Inflammatory Reponse of the Lung to Hypothermia and Fluid Therapy after Hemorrhagic Shock in Rats)

  • 장원채;범민선;정인석;홍영주;오봉석
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제39권12호
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    • pp.879-890
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    • 2006
  • 배경: 출혈성 쇼크는 허혈 시 발생하는 산소산화물 등에 의해 체내에 여러 가지 염증반응을 일으킴으로써 각 장기의 기능부전을 초래한다. 특히 폐장은 허혈 시 조기에 폐포 세포의 투과성이 증가하여 부종, 염증세포의 침윤 및 출혈 등이 일어나 호흡부전증을 초래한다. 또한 출혈성 쇼크 시 기본적으로 시행하는 수액 요법은 간질의 부종을 일으켜 폐장의 기능을 감소시킬 수 있는 위험 요소이다. 따라서 출혈성 쇼크 후 폐장의 기능 저하를 예방하기 위해서는 폐장의 염증 반응을 줄이고 폐부종을 최소화시키는 노력이 필요하다. 대상 및 방법: $300{\sim}350$ gm 정도의 수컷 흰쥐를 이용하여 경정맥을 통해 약 3 mL/100 g의 혈액을 제거하여 평균 경동맥압 $35{\sim}40$ mmHg의 출혈성 쇼크 상태(I단계, 60분)를 유도하고 유지한 후, 제거한 혈액을 재주입하고 수액요법을 실시하여 평균 경동맥압을 80 mmHg로 유지하는 소생 상태(II 단계, 60분)를 시행한 후 약 3시간 정도 경과를 관찰(III 단계)하였다. 실험동물은 3군으로 나누어 실험하였으며 I군(n=10)은 I 단계 시 직장체온을 $37{\pm}1^{\circ}C$로 유지하고 II 단계에서 린저액을 이용하여 수액요법을 실시하였다. II 군(n=10)은 I 단계 시 직장체온을 $33{\pm}1^{\circ}C$로 유지하고 II단계에서 린저액을 이용한 수액요법을 실시하였다. III군은 I단계 시 $33{\pm}1^{\circ}C$로 체온을 유지하였고 II 단계에서 5% 알부민액을 이용하여 수액요법을 실시하였다. 각 군 모두 실험 전, I, II, III 단계 후반에 혈류역학적 인자(심박수, 평균 경동맥압), 동맥혈 가스 분석, 혈청내 포도당과 LDH, I, II단계의 투여 수액양, 기관지-폐포 세척액의 Interleukin(IL)-8을 측정하였고, 조직검사를 통해 염증반응의 정도를 조직학적 점수로 평가하였다. 결과: I군의 4예를 제외한 26예가 III단계까지 생존하였다. 각 군 간의 평균 경동맥압의 유의한 차이는 없었다. 그러나 실험 1단계에서의 채혈량은 I군은 $3.2{\pm}0.5$ mL/100 g으로 II, III 군의 $3.9{\pm}0.8$ mL/100 g, $4.1{\pm}0.7$ mL/100 g에 비해 각각 유의하게 적었다(p< 0.05). II 단계에서의 투여 수액량은 I 군 $28.6{\pm}6.0$ mL, II 군 $20.6{\pm}4.0$ mL, III 군 $14.7{\pm}2.7$ mL로 각 군 간에 통계적인 유의성이 있었다(p<0.05). 혈청내 칼륨 농도는 I군에서 II군에 비해 소생술 후 의의 있게 높았으며(p<0.05), 포도당 농도는 II단계의 I군에서 타군과 비교하여 현저히 낮았다(p<0.05). IL-8은 I 군 $1,834{\pm}437$ pg/mL, II 군 $1,006{\pm}532$ pg/mL, III군 $764{\pm}302$ pg/mL로 I 군에서 II 및 III군과 비교하여 통계적으로 유의하게 높았으며(p<0.05), 폐조직의 조직검사를 통해 평가한 염증세포 분포 점수에서 III 군이 $1.6{\pm}0.6$으로 I 군 $2.8{\pm}1.2$에 비해 통계적으로 유의하게 낮았다(p<0.05). 결론: 압력 조절형 출혈성 쇼크 모델에서 시행한 저체온법은 정상체온을 유지하고 있는 군에 비해 쇼크 상태에서의 기초대사량을 줄여줌으로써 허혈에 의한 조직의 직접적인 손상을 억제할 수 있으리라 생각된다. 또한 저체온법은 수액의 사용량을 줄여주고 IL-8등의 싸이토카인 분비를 억제시키며 백혈구의 침윤을 줄여줌으로써 쇼크 후 폐장의 기능 회복에 도움을 준다. 그러나 저체온법을 시행한 군에서도 투여하는 수액을 달리함으로써 폐장의 염증변화나 손상이 차이를 나타낼 수 있을 것으로 생각되며 이에 대한 세심한 연구가 있어야 할 것이다.