이 논문은 비소세포폐암으로 새로이 진단 받은 환자에서 수술 전 병기판정에 통상적으로 골 스캔의 유용성에 대하여 연구하였다. 대상 및 방법: 서울대병원에서 2000년 1월부터 12월까지 비소세포 폐암으로 진단 받은 환자 258명을 대상으로 하였다. 수술 전 병기는 과반수에서(132명) 수술이 불가능할 정도로 진행된 상태였다. 골 원격전이의 임상 평가 항목으로 증상, alkaline phosphatase, calcium 등을 채택하였고 모든 환자의 골 스캔 결과를 검토하여, 각각의 민감도, 특이도, 음성 예측률, 양성 예측률을 산출하였다. 최종적인 골 전이의 판단은 일반 X-lay나 MRI 또는 골 생검을 기준으로 하였다. 골 전이만 없다면 수술이 가능한 (“potentially operable”)환자 126명의 임상 경과를 따로 분석하여 수술 대상 환자에서 골 전이에 대한 임상 평가의 중요성을 검토하였다. 결과: 골 전이에 대한 골 스캔의 민감도는 96%, 특이도는 75% 양성 예측률은 44%, 음성 예측률은 99%였고, 골 스캔에 대한 임상 평가의 민감도, 특이도, 양성 예측률, 음성 예측률은 각각 54%, 73%, 54%, 72%였다. 골 전이에 대한 임상 평가의 경우는 80%, 70%, 38%, 94%였다. 골 전이만 배제하면 수술이 가능하였던 “potentially operable”군 환자 126명에서 골 전이에 대한 임상 평가의 음성 예측률은 99%였다. 결론: 폐암 진단 당시 병기 결정에 있어서, 골 전이에 대한 철저한 임상 평가가 필수적이다. 특히 골 전이 외에 다른 수술 불가능 요인이 없는 환자군에서 임상 평가 결과 특이사항이 없을 경우 골 전이의 확률이 매우 낮아, 통상적인 골 스캔 없이도 근치적 수술을 고려할 수 있음을 확인하였다. 그러나 임상 평가 결과 양성인 경우에는 약 30% 이상의 환자에서 골 전이가 발견되므로 골 전이를 발견하기 위한 골 스캔은 물론 다른 여러 가지 진단법을 적극적으로 검토해야 한다.
본 연구에서는 임상도와 HyTAG 모형을 적용하여 기후변화에 따른 경기도 용인시 임상의 잠재 생육적지 분포 변화와 산림 재적 및 탄소저장량 변화를 예측하였다. 이를 위해 제5차 임상도와 전국산림자원조사를 이용한 생장모델을 적용하여 현재의 용인시 산림재적을 예측하였다. HyTAG 모형을 적용하여 10년 단위로 미래 100년 후까지 잠재생육 적지 분포를 예측하고, 생장모델인 대수차 변형을 이용하여 산림 재적을 산출하였다. 용인시 산림을 제5차 임상도를 이용하여 분석한 결과, 현재 침엽수림 37.8%, 활엽수림 62.2%로 분포하고 있었다. HyTAG 모형을 적용한 30년 후 임상의 분포는 침엽수림 0.13%, 활엽수림 99.97%로 변화하였으며, 60년 후에 용인시 전체의 임상이 활엽수림으로 분포하는 것으로 나타났다. 또한, 현재 산림탄소량은 1,773,862 tC(56.79 tC/ha)로 측정되었으며 HyTAG 모형을 적용한 50년 후에 탄소저장량은 4,432,351 tC(141.90 tC/ha), 100년 후에는 6,884,063 tC(220.40 tC/ha)로 예측되었다. HyTAG 모형에 따른 수종별 변화를 분석해 본 결과, 잣나무, 낙엽송, 리기다소나무, 소나무는 각각 10년, 30년, 30년, 50년 이후에는 기후에 적합하지 않는 것으로 예측되었으며, 모두 참나무류가 적합한 것으로 예측되었다.
복합 질환과 관련된 임상데이터에 대한 예측 모델을 회귀분석, 신경망, 또는 MDR과 같은 방법을 이용하여 분석할 경우 데이터의 차원 문제(Dimensionality Problem)가 발생할 수 있다. 엔트로피(Entropy)를 이용한 의사결정규칙 방법은 이러한 데이터의 차원 문제를 줄이고 의사결정규칙의 결과를 바로 해석할 수 있다는 점에서 질환 예측 모델을 만드는데 유용하다. 본 논문에서는 천식과 관련된 임상데이터를 사용하여 예측 모델을 구성하고 결과를 분석한다.
의료 노모그램은 환자에 대한 임상정보를 축적하고 분석하여 만든 수식적인 임상 의료예측 지식을 그래픽으로 표현한 것을 말한다. 의료 노모그램이 환자 진료에 기여하기 위해서는 가능하면 많은 임상 사례들이 추적되어 이들로부터 의료예측 지식을 추출하는 것이 필요하다. 또한 가용한 사례 데이터들로부터 정확도가 높은 예측 모델을 생성하여 노모그램으로 제공해야 한다. 이러한 노모그램은 환자진료 시점에서 쉽게 활용할 수 있도록 제공하는 것이 바람직하다. 이 논문에서는 이러한 요구조건들을 고려하여 제안한 노모그램 서비스 시스템을 소개한다. 제안한 시스템에서는 가능하면 많은 사례를 활용할 수 있도록 하기 위해 웹기반의 사례정보 데이터베이스 시스템을 포함하고, 임상 사례 데이터들을 활용하여 주기적으로 노모그램을 자동으로 갱신하도록 한다. 그 결과를 임상현장에서 바로 사용할 수 있도록 하기 위하여 앱 프로그램 통하여 스마트 단말기를 활용하도록 한다. 이 앱은 노모그램 서버에 직접 접근하여 가장 최근의 노모그램에 근거한 예측 결과를 제공한다. 끝으로 제안된 서비스 시스템 구조를 적용하여 개발된 방광암 환자의 재발율 및 생존율에 대한 노모그램 서비스 시스템을 소개한다.
본 논문은 악안면 기형 환자의 해부학적 구조를 기반으로 하여 임상적으로 수술 결과 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 이 방법은 환자의 평면 방사선 사진으로부터 환자의 경조직과 연조직의 외곽선을 추출하고, 이를 바탕으로 연조직 이동량 예측 함수를 이용함으로써 환자의 해부학적 특성을 고려한 가상 수술을 수행한다. 예측함수는 경조직 특징점 8개의 이동량에 따른 연조직 특징점 10개의 변화량을 함수로 만든 것으로, 100명의 임상 결과를 바탕으로 도출한 것이다. 또한 환자의 평면 방사선 사진과 특징 부위의 외곽선, 그리고 환자의 외형사진을 쉽게 정합하는 인터페이스를 제공함으로써, 환자의 가상 수술 후 결과를 평면 방사선 사진 및 측면사진으로 표현하는 특징이 있다.
심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 진단 결과의 부 정확성으로 인해 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.
임상의사결정시스템은 누적된 의료 데이터를 활용하여 머신러닝으로 학습된 AI 모델을 환자의 진단 및 진료 예측에 적용한다. 그러나 기존의 블랙박스 기반의 AI 응용은 시스템이 예측한 결과에 대해 타당한 이유를 제시하지 못하여 설명성이 부족한 한계점이 존재한다. 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 임상의사결정시스템의 개발 단계에서 설명이 가능한 XAI를 적용하는 시스템 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존의 AI모델에 설명성이 가능한 특정 XAI 기술을 추가로 적용시켜 블랙박스의 한계점을 보완할 수 있다. 제안 모델의 적용을 보이기 위해 LIME과 SHAP을 활용한 XAI 적용 사례를 제시한다. 테스트를 통해 데이터들이 모델의 예측 결과에 어떤 영향을 미치는지 다양한 관점에서 설명할 수 있다. 제안된 모델은 사용자에게 구체적인 이유를 제시함으로써 사용자의 신뢰를 높일 수 있는 장점을 가진다. 아울러 XAI의 적극적인 활용을 통해 기존 임상의사결정시스템의 한계를 극복하고 더 나은 진단 및 의사결정 지원을 가능하게 할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리 대상지역 중 총 6개 연구지역(춘천, 성남, 세종, 대전, 미량, 부산)을 선정하여 토사재해 위험지 예측 분석을 실시하였다. 분석에 사용된 모델은 현재 토사재해 위험지 예측에 보편적으로 사용되고 있는 기존 모델(SINMAP, TRIGRS)과 본 연구를 통해 개발된 프로그램(LSMAP)을 활용하였으며, 결과 비교분석을 통해 개발모델의 적용성을 검토하였다. 토사재해 위험지 예측에 사용되는 매개변수는 크게 지형특성, 토질특성, 임상특성, 강우특성으로 분류하였으며, 각 모델에 따른 토사재해 위험지 예측 분석 결과 LSMAP 및 TRIGRS에 비해 SINMAP을 이용한 분석은 대체로 위험지를 광범위하게 예측하였다. 이러한 결과는 모델별 적용되는 분석 매개변수의 차이에 의한 것으로 판단된다. 또한 임상특성을 고려한 LSMAP은 TRIGRS 결과와 비교하였을 때 예측 위험지 기준 -0.04~2.72%의 범위 내로 유사한 경향을 보이는 것으로 분석되었다. 이는 산지에 분포하는 임상 정보가 비탈면 안정에 다양한 영향을 미치는 것이라 할 수 있으며, 토사재해 위험지 예측에 중요한 매개변수임을 알 수 있다.
본 연구는 산불피해가 발생한 접경지역 산림 내 희귀특산식물(개느삼) 분포를 예측하고 피해를 정량화하고자 수행되었다. 이를 위해 산불피해강도에 따른 산림면적 피해(NBR), 임상도를 통한 수종별 피해(Vegetation map), MaxEnt 모델 분석을 수행, 보다 정밀한 결과를 도출하고자 하였다. 우선, 산불피해강도 분석은 위성영상(Landsat-8)을 활용하여, 산불피해강도(ΔNBR2016-2015)를 분석하고 피해범위를 도출하였다. 임상도 작성은 환경부의 토지피복도, 산림청의 임상도, 자체적으로 식생조사를 진행하여, 산불 전·후의 임상도를 작성하고, 수종 피해 및 변화를 확인하였다. 마지막으로 MaxEnt 모델 분석은 관련문헌과 자체조사 자료를 기준으로 작성된 개느삼 실제서식지 좌표를 활용하여, AUC(Area Under Curve) 값을 도출하였다. 분석된 결과의 정밀도를 높이고자, 임상도와 결합하여, 개느삼이 주로 분포하는 소나무 군락 및 소나무-참나무림 군락을 대상으로 재분석한 결과, 대상지 내 개느삼 실제출현 좌표 325개소 중 299개 지점에서 개느삼 출현가능성이 92.0%로 예측되어 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 해당 자료를 산불피해강도(ΔNBR2016-2015) 자료와 중첩한 결과, 산불피해지 내 개느삼 서식가능지(예측) 면적 44,760 m2의 45.9%인 20,552 m2가 훼손된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 산불로 인해 훼손된 희귀식물 서식지 면적을 정량화하고 희귀식물 보전·관리를 위한 사례가 될 것으로 기대된다.
목적 이 연구는 경동맥 폐쇄성 병변에 의해 발생한 급성 뇌경색 환자에서 응급 경동맥 스텐트 설치술 후 양호한 임상 결과의 독립적인 예측인자를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 경동맥 폐쇄성 병변에 의한 급성 뇌경색 증상 발생 후 6시간 이내에 응급 경동맥 스텐트 설치술을 시행 받은 93명의 환자를 대상으로 하였다. 양호한 임상 결과를 보인 군과 불량한 임상 결과를 보인 군 간의 인자들을 비교하였으며, 양호한 임상 결과(3개월째 modified Rankin Scale 2 이하)를 예측하는 독립인자를 알아보기 위하여 로지스틱 회귀 분석을 사용하였다. 결과 76명(81.7%)의 환자가 두개내 중복폐색을 동반하였으며, 이들 중 55명이 두개내 재개통치료를 시행 받았다. 전체적인 혈관 재개통 성공률은 74.2%(69/93)였다. 3개월째 양호한 임상 결과의 비율은 51.6%(48/93)였으며 사망률은 6.5%(6/93)였다. 이분형 로지스틱 회귀분석에서 diffusion-weighted imaging-Alberta Stroke Program Early CT Score [odds ratio (이하 OR), 1.487; 95% confidence interval (이하 CI), 1.018-2.173, p = 0.04], 성공적인 재관류(OR, 5.199; 95% CI, 1.566-17.265, p = 0.007), 뇌실질 출혈(OR, 0.042; 95% CI, 0.003-0.522, p = 0.014) 등이 양호한 임상 결과를 예측하는 독립인자였다. 결론 초기 뇌경색 크기, 혈관 재관류, 그리고 실질성 뇌출혈 등이 급성 뇌경색 환자에서 응급경동맥 스텐트 설치술 후 양호한 임상 결과를 예측하는 독립인자였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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