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말기 암 환자에서 임상변수를 이용한 생존 기간 예측 (Prediction of Life Expectancy for Terminally Ill Cancer Patients Based on Clinical Parameters)

  • 염창환;최윤선;홍영선;박용규;이혜리
    • Journal of Hospice and Palliative Care
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    • 제5권2호
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    • pp.111-124
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    • 2002
  • 목적 : 의학의 발달로 인간의 생존 기간이 길어졌지만, 암 발생율과 사망율은 오히려 증가하고 있어 그로 인해 말기 암 환자는 계속 늘어나고 있는 실정이다. 말기 암 환자를 진료하는 데 있어서 환자의 생존 기간을 예측하는 것은 중요한 문제로 만약 환자의 생존 기간을 예측할 수 있다면 남은 시간에 따라 환자, 가족, 의료진은 치료의 선택에 큰 차이를 보일 것이다. 이에 저자 등은 말기 암 환자에서 사망 위험도를 높이는 예후 인자를 알아내고 이들 예후 인자의 개수에 따른 생존 기간을 예측하여 말기 암 환자의 진료에 도움이 되고자 하였다. 방법 : 2000년 7월 1일부터 2001년 8월 31일 사이에 국민건강보험공단 일산병원 가정의학과에 말기 암으로 입원한 환자 157명을 대상으로 입원당시 환자의 임상변수 31가지를 조사하였다. 그리고 환자의 의무기록과 조사된 환자의 신상기록을 가지고 2001년 10월 31일까지의 환자의 생존 여부를 확인하였다. Kaplan-Meier 방법과 로그순위 검정(log-rank test)을 이용하여 임상변수에 따른 생존 기간에 차이가 있는지를 알아보았다. Cox의 비례위험함수 모형(Cox's proportional hazard model)을 이용하여 임상변수 중 사망 위험도를 높이는 유의한 변수를 얻은 후 이를 예후 인자로 삼고, 이것을 와이블 비례위험함수 모형(Weibull proportional hazard function model)을 이용하여 예후 인자들의 유무에 따른 생존 기간의 평균, 중앙값 제 1사분위수 그리고 제 3사분위수를 계산하여 생존기간을 예측하였다. 결과 : 말기 암 환자 157명 중 성별은 남자가 79명(50.3%), 여자가 78명(49.7%)이었고, 평균 연령은 남자가 $65.1{\pm}13.0$세, 여자는 $64.3{\pm}13.7$세였다. 암의 종류를 보면 위암이 36명(22.9%)으로 제일 많았고, 폐암이 27명(17.2%), 대장암이 20명(12.7%) 순이었다. 의식변화, 식욕부진, 저혈압, 수행능력 저하, 백혈구 증가증, 중성구 증가증, 크레아티닌 증가, 저알부민혈증, 고빌리루빈혈증, 간효소(SGPT)치 증가, 프로트롬빈 시간(PT) 연장, 활성부분 트롬보플라스틴 시간(aPTT) 연장, 저나트륨혈증, 고칼륨혈증 등을 보이는 환자는 통계학적으로 유의하게 생존 기간이 짧았다. 이중 Cox의 비례위험함수 모형을 통해 수행능력 저하, 중성구 증가증, PT 연장, aPTT 연장인 경우가 환자의 사망위험도를 높이는 유의한 예후 인자로 나왔다. 생존 기간의 중앙값은 4가지 인자가 모두 있는 경우는 3.0일, 3가지만 있는 경우는 $5.7{\sim}8.2$일, 2가지만 있는 경우는 $11.4{\sim}20.0$일, 1가지만 있는 경우는 $27.9{\sim}40.0$일, 4가지 모두 없는 경우는 77일로 나왔다. 결론 : 말기 암 환자에서 수행능력 저하, 중성구 증가증, PT 연장, aPTT 연장이 사망위험도를 높이는 예후 인자임을 알 수 있었다. 이들 4개 인자를 통해 말기 암 환자에서 생존 기간을 예측할 수 있을 것으로 사료된다.

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유전자 알고리즘을 이용한 다분류 SVM의 최적화: 기업신용등급 예측에의 응용 (Optimization of Multiclass Support Vector Machine using Genetic Algorithm: Application to the Prediction of Corporate Credit Rating)

  • 안현철
    • 경영정보학연구
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    • 제16권3호
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    • pp.161-177
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    • 2014
  • 기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

대량 객혈환자에서 기관지 동맥색전술의 효과 (Effect of Bronchial Artery Embolization(BAE) in Management of Massive Hemoptysis)

  • 여동승;이숙영;현대성;이상학;김석찬;최영미;서지원;안종현;송소향;김치홍;문화식;송접섭;박성학;김기태
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제46권1호
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    • pp.53-64
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    • 1999
  • 연구배경: 대량객혈을 치료하지 않는 경우 사망률이 50% 이상으로 매우 높은 것으로 알려져 있다. 대부분의 경우 출혈이 기관지 동맥에서 발생하고, 기관지 동맥색전술은 75-90% 의 환자에서 즉각적인 지혈효과를 가져오므로 대량객혈의 효과적인 치료방법으로 받아들여 지고 있다. 저자들은 대량 객혈환자에서 기관지 동맥 색전술의 유용성과 효과를 알아 보고자 하였고 또한, 성공적인 색전술후 재출혈에 관여 하는 인자를 알아보고자하였다. 방 법: 1990년 2월부터 1996년 7월 까지 가톨릭 의과대학 소속 7개 부속병원에 객혈을 주소로 내원하여 2 회 이상 객혈을 보이거나, 1 일 400-600cc 이상 대량 객혈을 보이는 환자에서 동맥색전술을 시행한 환자중에서 1년이상 경과관찰이 가능한 146명을 대상으로 하였다. 결 과: 기관지 동맥색전술을 시행한 환자는 남자 98예(67.1%), 여자48예(32.9%)였고, 객혈의 원인 질환으로는 폐결핵 및 이와 동반된 병변이 106예(72.6%)로 가장 많았다. 지혈에 사용된 색전물질로는 Ivalon을 단독으로 사용한 예가 58예(39.7%)로 가장 많았고, Gelfoam만 사용한 예는 52예(35.6%), 코일과 Gelfoam을 병용한 예는 24예(16.4%), Ivalon과 Gelfoam을 병용한 예는 9예(6.2%), 코일만 사용한 예는 3예(2.1%)이었다. 기관지 동맥색전술을 이용한 24시간 이내의 지혈의 성공률은 95%였으며, 추적관찰 중 객혈의 재발은 36예(24.7%)였고, 2 회이상 재발한 환자는 6예(4.1%)였다. 기관지 동맥색전술의 합병증은 40명(27.4%)의 환자에서 총 58 건수가 발생하였는데, 발열이 22 건(37.9%)으로 가장 많았고, 흉통 9건(32.8%), 두통 4건(6.9%), 오심 및 구토 3건(5.2%), 부정맥 2건(3.4%)순으로 나타났고, 기타 기침, 요통, 마비성장폐색, 배뇨장애, 하지감각 소실, 견갑골 통증, 저혈압, 두드러기등이 각각 1건씩 발생하였다. 초기 기관지동맥 조영술 소견상 색전의 대상이 양측성인 경우, 체측부동맥-폐동맥간 단락이 있는 경우, 신생혈관 형성, 동맥류, 출혈의 직접적인 소견인 조영제외 누출, 체측부동맥이 영양동맥으로 관여한 경우 등 이들 모두에서 재발군과 비재발군 사이에서 유의한 차이를 보이지 않았다(P>0.05). 원인 질환별, 지혈에 사용한 색전물질, 공동이 있는 경우, 국균종이 동반된 경우, 기관지 확장증이 동반된 경우, 폐기종이 동반된 경우 모두 재발군과 비재발군 사이에서 유의한 차이를 보이지 않았으나(P>0.05), 늑막에 병변이 있는 경우 양군 사이에 유의한 차이가 있었다(P<0.05). 결 론: 기관지 동맥색전술은 대량 객혈시 안전하고, 심각한 합병증의 빈도가 적은 시술로서 특히 초기 지혈효과가 뛰어난 시술방법으로 사료된다. 초기 기관지 동맥조영술 소견에서 출혈의 재발을 예견할 수 있는 의미있는 지표는 없었으나, 늑막에 병변이 있는 경우 재발의 빈도가 높은 것으로 보아 향후 이에 대한 재검토가 필요할 것으로 사료된다.

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한국에서 노화에 따른 폐기능지표의 변화양상 (The Influence of Aging on Pulmonary Function Tests in Elderly Korean Population)

  • 이재명;김은정;강민종;손지웅;이승준;김동규;박명재;이명구;현인규;정기석
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제49권6호
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    • pp.752-759
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    • 2000
  • 연구배경 : 폐기능 검사는 민족과 인종 그리고 거주지역뿐만 아니라 연령에 따라서도 차이가 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 대부분의 검사실에서 검사기기에 내장된 평균적 표준치를 기준으로 삼고 있는 실정이어서 노령인구에 대한 폐기능검사 표준을 조사할 필요가 있었다. 이에 건강한 노인을 대상으로 폐기능검사를 시행하여 연령증가에 따른 폐기능의 변화를 확인하고 이를 토대로 표준치를 제시하고자 하였다. 방법 : 65세 이상의 남녀 각 100명을 대상으로 폐기능검사를 시행하였다. 측정된 FVC, $FEV_1을 Windows용 SPSS 8.0 version을 이용하여 연령 및 사용하여 다중회기분석을 시행하였다. 노인들의 연령과 키를 현재까지 많이 쓰이고 있는 다중선형회기식으로 분석하여 저자들의 다중선형회기식과의 차이를 분석하였다. 결과 : 대상 200예 중 남자노인의 평균연령은 $71.5{\pm}5.1$세였고, 평균신장은 $163.5{\pm}6.20$cm 였다. 이들의 평균 FVC는 $3.42{\pm}0.48{\ell}$, 평균 $FEV_1$$2.71{\pm}0.39{\ell}$였다. 여자노인의 평균연령은 $72.0{\pm}5.1$세였고, 평균 신장은 $149.1{\pm}5.93$cm 였다. 이들의 평균 FVC는 $2.22{\pm}0.42{\ell}$ 였고, 평균 $FEV_1$$1.83{\pm}0.33{\ell}$였다. 단변수 분석에서 선형적 연관성을 보인 연령과 신장을 독립변수로 한 다중회귀식을 계산하였고 이를 기존의 다종선형회기식과 비교한 결과 $FEV_1$은 Morris등의 다중선형회기식에 의한 예측치가 실측치보다 낮게 예측되어 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 결론 : 65세 이상의 정상노인에서 폐기능 검사를 시행한 결과 연령의 증가에 따라 폐기능이 통계적으로 의미있게 감소함을 확인하였다. 또한 이들의 폐기능 실측치를 다종선형회귀식을 도출하여 기존에 보고된 식들과 비교한 결과 기존의 다중선형회귀식이 한국노인의 표준을 대변할 수 없음을 증명하였다. 저자들의 다중선형회귀식은 노인 연령균에서 오차가 적어 한국노인의 폐기능을 예측하는데 유용할 것으로 기대되었다.

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비소세포폐암에서 p53과 bcl-2의 발현이 예후에 미치는 영향 (Prognostic Value of the Expression of p53 and bcl-2 in Non-Small Cell Lung Cancer)

  • 양석철;윤호주;신동호;박성수;이정희;금주섭;공구;이중달
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제45권5호
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    • pp.962-974
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    • 1998
  • 연구배경: 최근 폐암은 전세계적으로 증가 추세에 놓여 있을 뿐 아니라 서구에서는 여성 폐암 환자의 비율이 크게 늘고 있으며 이미 폐암은 유럽과 미주에서 사망원인 1위의 암종으로 이미 우리 나라를 비롯하여 다른 여러 국가에서도 비슷한 경향을 보이고 있다. 원발성 폐암의 80%가 비소세포폐암으로 진행이 국소적인 폐암인 경우 수술적 제거가 주된 치료이나 이러한 양호한 경우에도 환자의 약 50% 만이 5년이상 생존할 수 있다. 확실히 비슷한 병기에도 불구하고 환자의 생존률은 현격한 차이를 보이고 있기 때문에 폐암의 분자학적, 생물학적 특정 등에 대한 연구가 진행되어 생존률을 보다 정확하게 예측하고 각각의 환자에 대한 보다 알맞는 치료 방법을 적용하기 위한 새로운 예후적 인자를 알려는 노력이 진행되고 있다. 앙은 세포의 증식과 함께 apoptotic 세포 소실의 감소에 의해 성장할 수 있다. 일반적으로 고형 종양은 성장과 세포의 손실은 종양의 전이, 분화, 죽음 등의 다양한 생물학적인 기전에 의하여 야기된다. 이중에 세포의 죽음은 면역학적 반응, 불가항력적인 미세환경의 상태 (세포의 괴사), 또는 apoptosis와 같은 유전자적인 조절에 의하여 생기게 된다. 암은 세포 주기의 증가로 인한 방법(종양 유전자의 활성도의 종가)과 세포 주기 진행억제의 감소(암억제 유전자의 소실), bcl-2의 과발현과 같은 antiapoptosis signal의 감소 및 bax의 감소 또는 p53의 돌연변이와 같은 proapoptosis signal의 감소 등을 야기하게 되는 유전자의 돌연변이에 의해 발생된다고 할 수 있다. 세포소실에 대한 변수에 대해 체계적인 연구가 거의 없지만 몇몇 단일 변수에 대한 연구가 진행되었다. 이에 저자들은 비소세포폐암에서 예후적 인자로서의 p53과 bcl-2의 발현이 환자의 예후에 어떠한 영향을 보이는지 알기 위해 본 연구를 시행하였다. 방 법: 1980년부터 1994 년 한양대학교 부속병원에서 비소세포폐암으로 진단된 후 술전 병기가 초기(병기 I-IIIa) 라고 판단되어 치료 목적으로 광법위 폐절제술을 시행받은 환자중 수술후 1 달이내에 수술의 합병증으로 사망한 예를 제외한 환자와 이들의 폐절제 조직 총 84예를 대상으로 하였는데 환자는 원발 폐암과 림프절에 대해 광범위 절제술(엽절제술 또는 전폐절제술)을 시행하였으며 환자는 술전에 아무런 치료 (방사선 또는 항암약제 치료)도 받지 않았고 술후에는 각각의 조직학적 병기에 따라 보조 치료를 받았다. 폐절제로 얻은 조직의 조직학적 특징은 WHO 표준 기준에 맞추었고 또한 환자의 조직병리학적 병기 판정은 TNM 병기 판정 기준에 맞추었다. 이와 같이 얻어진 이용하여 p53과 bcl-2 각각의 단클론 항체로 면역조직화학적 염색을 시행하였고 이의 발현과 환자의 생존률과의 연관성을 알아보았다. 결 과: p53과 bcl-2의 발현은 총 84예에서 시행하여 각각 47예 56.0%, 15예 17.9%의 발현율을 보였다. bcl-2의 발현군은 생존기간이 $64.23{\pm}10.73$달이었으나 음성군은 생존기간이 $35.28{\pm}4.39$달 (p=0.03)로 전체 환자의 생존과 bcl-2의 발현은 밀접한 연관을 보였고 cyclin D1은 양성 발현군의 생존 기간이 $22.76{\pm}3.50$개월, 음성 발현군의 생존기간이 $45.38{\pm}5.64$개월 (p=0.0515)로 생존율과의 상당한 통계적인 연관성의 가능성을 나타내었지만 p53 의 경우는 통계적 의의를 찾을 수 없었다(양성군의 생존기간 $34.71{\pm}6.12$ 달, 발현 음성군의 생존기간 $45.35{\pm}6.30$ 달, p=0.21). 결 론: 결론적으로 본 연구에서는 비소세포폐암에서 bcl-2의 발현은 양호한 예후 인자로 작용하였으며 p53의 발현은 비소세포폐암의 예후적인 인자로의 통계학적 의미를 찾을 수가 없었다. 또한 bcl-2의 발현과 p53 발현 사이에 역관계가 있다는 보고가 있어서 이의 연관성을 알아보았으나 생존율에 대한 bcl-2와 p53의 발현에서 일어날 수 있는 네가지 조합 ; bcl-2(+)/p53(+), bcl-2 (+)/p53(-), bcl-2(-)/p53 (+) 및 bcl(-)/p53(-) 사이에서 통계학적 의의를 발견하지 못하였다. 결론적으로 폐암의 발암과정은 어느 한 유전자 또는 인자에 의해 야기되는 단순한 과정이 아니고 여러 조절인자들의 복합적인 복잡, 다양한 상호간의 작용에 의해서 서로 영향을 주므로써 폐암의 발암과정의 중요한 기전이 된다고 생각되므로 보다 광범위한 연구가 필요하다고 사료된다.

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딥러닝 시계열 알고리즘 적용한 기업부도예측모형 유용성 검증 (Corporate Default Prediction Model Using Deep Learning Time Series Algorithm, RNN and LSTM)

  • 차성재;강정석
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.1-32
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    • 2018
  • 본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

ICT 인프라 이상탐지를 위한 조건부 멀티모달 오토인코더에 관한 연구 (A Study of Anomaly Detection for ICT Infrastructure using Conditional Multimodal Autoencoder)

  • 신병진;이종훈;한상진;박충식
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.57-73
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    • 2021
  • ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.