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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 141 - 146 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.2.141
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신장암은 임상 병기 및 조직병리학적 특성에 따라 다양한 치료법이 존재하므로 임상 현장에서 정확하고 효율적인 치료 결정이 시급한 상황이다. 본 연구에서는 임상의들이 환자별 맞춤형 치료 방법을 결정하도록 지원하는 시스템을 제안한다. 시스템 개발을 위해 2008년부터 2021년까지 양산부산대학교병원을 내원한 신장암 진단 환자들의 데이터를 수집하고, Decision Tree 머신러닝 알고리즘을 적용한다. 또한 전체 특징(feature) 집합 중 특징집합의 수가 분류에 미치는 영향을 알아보기 위해 feature selection을 적용한다. Feature selection으로 선택한 50개의 특징과 임상의가 직접 추출한 50개의 특징에 대한 머신러닝 성능을 비교한 결과, 특징의 수가 증가할수록 성능이 높아지는 경향을 보였고, 사전 지식을 바탕으로 특징을 사용할 경우 feature selection을 적용한 결과보다 조금 더 나은 성능을 보였다. 따라서, 본 연구에서 개발한 시스템의 성능은 신뢰할 만하다고 판단되며, 추후 개발 시스템을 활용하여 의료현장에서 임상의와 환자의 시간과 경제적 비용이 절감될 것을 기대할 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 및 분석
3. 머신러닝 수행
4. 머신러닝 수행 결과
5. 고찰
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
“National Cancer Information Center,” Available: https://ncc.re.kr/cancerStatsView.ncc?bbsnum=598&searchKey=total&searchValue=&pageNum=1, 2019, [accessed: May 09, 2022].
Robert J Motzer, Eric Jonasch and Neeraj Agarwal et al., “Kidney Cancer, Version 3.2022, NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology,”J. of National Comprehensive Cancer Network, vol 20, no. 1, pp. 71-90, 2022.
Jiang, Xia, Alan Wells, Adam Brufsky, and Richard Neapolitan, “A clinical decision support system learned from data to personalize treatment recommendations towards preventing breast cancer metastasis,” PloS one, vol. 14, no. 3, e0213292, pp. 1-18, 2019.
Sesen, M. Berkan, Ann E. Nicholson, Rene Banares-Alcantara, Timor Kadir, and Michael Brady, “Bayesian networks for clinical decision support in lung cancer care,” PloS one, vol. 8, no. 12, e82349, pp. 1-13, 2013.
Wagholikar, Kavishwar B., Kathy L. MacLaughlin, Michael R. Henry, Robert A. Greenes, Ronald A. Hankey, Hongfang Liu, and Rajeev Chaudhry, “Clinical decision support with automated text processing for cervical cancer screening,” Journal of the American Med
Robert J Motzer, Eric Jonasch and Neeraj Agarwal et al., “Kidney Cancer, Version 3.2022, NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology,”J. of National Comprehensive Cancer Network, vol 20, no. 1, pp. 71-90, 2022.
Jiang, Xia, Alan Wells, Adam Brufsky, and Richard Neapolitan, “A clinical decision support system learned from data to personalize treatment recommendations towards preventing breast cancer metastasis,” PloS one, vol. 14, no. 3, e0213292, pp. 1-18, 2019.
Sesen, M. Berkan, Ann E. Nicholson, Rene Banares-Alcantara, Timor Kadir, and Michael Brady, “Bayesian networks for clinical decision support in lung cancer care,” PloS one, vol. 8, no. 12, e82349, pp. 1-13, 2013.
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