• Title/Summary/Keyword: 임상 결과 예측

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GIS 공간분석기술을 이용한 산불취약지역 분석

  • 한종규;연영광;지광훈
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2002.03b
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    • pp.49-59
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    • 2002
  • 이 연구에서는 강원도 삼척시를 대상으로 산불취약지역 분석모델을 개발하고, 개발된 분석모델을 기반으로 산불취약지역을 표출하였으며, 이를 위한 전산프로그램을 개발하였다. 산불취약지역 공간분석자료로는 NGIS 사업을 통해 구축된 1/25천 축척의 수치지형도, 수치임상도 그리고 과거 산불발화위치자료를 사용하였다. 산불발화위치에 대한 공간적 분포특성(지형, 임상, 접근성)을 기반으로 모델을 설정하였으며, 공간분석은 간단하면서도 일반인들이 이해하기 쉬운 Conditional probability, Likelihood ratio 방법을 사용하였다. 그리고 각각의 모델에 대한 검증(cross validation)을 실시하였다. 모델 검증방법으로는 과거 산불발화위치자료를 발생시기에 따라 두 개의 그룹으로 나누어 하나는 예측을 위한 자료로 사용하고, 다른 하나는 검증을 위한 자료로 사용하였다. 모델별 예측성능은 prediction rate curve를 비교·분석하여 판단하였다. 삼척시를 대상으로 한 예측성능에서 Likelihood ratio 모델이 Conditional probability 모델보다 더 낳은 결과를 보였다. 산불취약지역 분석기술로 작성된 상세 산불취약지역지도와 현재 산림청에서 예보하고 있는 전국단위의 산불발생위험지수와 함께 상호보완적으로 사용한다면 산불취약지역에 대한 산불감시인력 및 감시시설의 효율적인 배치를 통하여 일선 시군 또는 읍면 산불예방업무의 효율성이 한층 더 증대될 것으로 기대된다.

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Data Mining Approach for Diagnosing Heart Disease (심장 질환 진단을 위한 데이터 마이닝 기법)

  • Noh, Ki-Yong;Ryu, Keun-Ho;Lee, Heon-Gyu
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.10 no.2
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    • pp.147-154
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    • 2007
  • Electrocardiogram(ECG) being the recording of the heart's electrical activity provides valuable clinical information about heart's status. Many researches have been pursued for heart disease diagnosis using ECG so far. However, electrocardio-graph uses foreign diagnosis algorithm in the con due to inaccuracy of domestic diagnosis results for a heart disease. This paper proposes ST-segment extraction technique diagnosing heart disease parameter from raw ECG data. As the ST-segment is used for prediction of Coronary Artery Disease, we can predict heart disease using classification approach in data mining technique. We can also predict patient's clinical characterization from patient clinical data.

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development of Decision Support System for the Management of hypertension using Datamining Technology (데이터마이닝 기법을 활용한 고혈압 관리를 위한 의사결정지원시스템의 개발)

  • 호승희;채영문;조승연;최동훈;송용욱;박충식;조경원;송지원
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.271-282
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    • 2000
  • 본 연구의 목적은 데이터마이닝 기법을 임상적으로 중요한 위치를 차지하고 있는 고혈압 환자의 특성과 치료에 따른 예후를 예측할 수 있는 지식을 발굴하고 이의 임상적용의 타당성을 검증하여 의사결정지원시스템을 개발하고 이의 유용성을 평가하는데 있다. 이에 연세대학교 의과대학 부속 세브란스 병원의 환자를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 이용하여 혈압조절상의 위험요인의 규명하고, 의사결정나무분석을 통해 치료약제별 혈압조절군과 비조절군의 특성을 도출하고 각 대상군을 결정짓는 규칙을 생성하였으며, 이를 활용한 의사결정지원시스템의 개발 및c 평가를 시행하였다. 그 결과 기존 임상이론만을 활용한 시스템의 처방에 의한 혈압조절군보다 데이터마이닝 기법을 활용한 시스템의 처방에 의한 혈압조절군의 비율이 전체적으로 더 높게 나타남을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 우리나라 현실에 부합되는 고혈압 진료지침을 개발하고 적용, 평가하는데 기여할 수 있을 것으로 판단되며, 이와 같은 의사결정지원 시스템을 운영을 통해 실제 임상 진료에 적용해 봄으로써 그 효과와 실증적 가치를 창출할 수 있을 것이다.

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알츠하이머병(Alzheimer's disease)의 신약개발을 위한 5-HT6 serotonin 수용체의 구조 예측 및 리간드 다킹(docking) 연구

  • Kim, Hyeon-Gyeong;Jo, Eun-Seong
    • Proceeding of EDISON Challenge
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    • 2017.03a
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    • pp.46-53
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    • 2017
  • 알츠하이머병은 치매를 유발하는 가장 주된 원인 질환으로 환자들은 인지장애를 겪게 된다. 현재 치료약으로 사용되는 약으로는 acetylcholinesterase 저해재가 있지만 이 약들의 효과는 미비하다. 그래서 인지기능에 영향을 미친다고 알려진 신경전달물질인 GABA, Glutamate, acetylcholine의 수치를 조절 할 수 있는 $5-HT_6$ receptor antagonist가 현재 개발되고 있다. 현재 여러 antagonist들이 임상실험 되었고, 인지 능력향상에 효과를 보이고 있다. 그러나, $5-HT_6$ receptor의 구조가 밝혀지지 않아 아직 원자적 수준의 결합 분석이 이루어지지 않았으므로 이 부분에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 Homology modeling을 통해 receptor의 구조를 예측하고, 현재 임상실험 중인 antagonist들 중 7개를 docking을 통해 단백질과 리간드의 결합을 예측하였다. Edison에서 Galaxy TBM과 Galaxy Refine을 사용하여 Homology modeling 한 결과 GPCR의 전형적인 모델에 특징적으로 긴 cterminal을 가졌다는 것을 확인 할 수 있었다. 생성된 구조를 가지고 Edison의 Dock 프로그램으로 7개의 antagonist가 어떠한 결합을 하는지 분석하였다. 그 결과, binding pose에 공통적으로 Trp102, Asp106, Val107, Pro177, Phe188, Val189, Ala192, Phe284, Phe285, Asn288, Thr306, Tyr310이 관여하는 것을 docking을 통해 알 수 있었다. 특히, Phe285는 7개의 antagonist 중에 4개와의 interaction을 하고 있는 것을 관찰하였다. 이 연구를 통하여 $5-HT_6$에 효과적으로 결합하여 치료효과를 낼 수 있는 신약을 개발할 수 있다.

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Uncertainty based crack growth prediction under variable amplitude loads (변동하중 하에서의 불확실성 기반 균열성장 예측)

  • Leem, Sang-Hyuck;An, Da-Wn;Choi, Joo-Ho
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.349-352
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    • 2011
  • 본 논문에서는 변동하중 하에서의 균열 성장 예측을 위하여 손상 모델과 주어진 데이터에 기반하여 균열 성장 모델의 변수를 확률분포로 추정한다. 이를 위해 베이지안 접근법을 활용하여 불확실 변수 결합 확률 분포식을 구축하고, Markov Chain Monte Carlo(MCMC)을 통해서 균열 성장 모델의 변수 샘플을 추출하였다. 여기서 추출된 샘플들을 균열 성장 모델에 적용, 균열 성장의 결과를 확률적인 분포로 예측하였다. 위와 같은 추정은 재료의 물성과 같은 변동성이 있는 변수를 모델에 적용하여, 결과값을 확률적인 분포로 예측하였다. 이것은 기존의 안전계수 개념보다 더욱 적절한 안전 기준을 제시 할 수 있다.

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Clinical Usefulness and the Accuracy of Korean Reference Equation for Diffusing Capacity (한국인 폐확산능 정상예측식의 임상적 유용성과 정확성)

  • Ra, Seung Won;Park, Tai Sun;Hong, Yoonki;Hong, Sang-Bum;Shim, Tae Sun;Lim, Chae-Man;Lee, Sang-Do;Koh, Younsuck;Kim, Woo Sung;Kim, Dong-Soon;Kim, Won Dong;Oh, Yeon-Mok
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • v.64 no.2
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    • pp.80-86
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    • 2008
  • Background: Park et al. developed the Korean reference equation for the measurement of diffusing capacity in 1985. However, the equation has not been widely used in Korea and foreign reference equations have been popularly used. We intended to compare the clinical usefulness and the accuracy of the the Korean reference equation (Park's equation) with that of the foreign equation (Burrows' equation) that is commonly used in Korea. Methods: 1. Evaluation of clinical usefulness; Among 1,584 patients who underwent diffusing capacity ($D_LCO$) at the Asan Medical Center from July to December 2006, group A subjects included 276 patients who had different interpretations of $D_LCO$ in trials employing Burrows' equation and Park's equation. Clinical assessment was decided by consensus of two respiratory physicians. In order to evaluate the clinical usefulness of Burrows' equation and Park's equation, agreement of clinical assessment and $D_LCO$ interpretation were measured. 2. Evaluation of accuracy; Group B subjects were 81 patients with interstitial lung disease (ILD) and 39 normal subjects. The 81 ILD patients were diagnosed following a surgical lung biopsy. The accuracy of diagnosing ILD as well as sensitivity and specificity were evaluated according to the use of the reference equations (Burrows' equation and Park's equation) for $D_LCO$. Results: Agreement between clinical assessment and interpretation of $D_LCO$ was 22% for the use of Burrows' equation and 78% for the use of Park's equation. The sensitivity and specificity of the Burrows' equation for diagnosing ILD were 64.2% and 100%. The sensitivity and specificity of the Park's equation for diagnosing ILD were 90.1% and 100%. The sensitivity of the Park's equation for diagnosing ILD was significantly higher than that of Burrows' equation (p<0.001). Conclusion: The Korean reference equation (Park's equation) was more clinically useful and had higher sensitivity for diagnosing ILD than the foreign reference equation (Burrows' equation).

A Noninvasive Estimation of Hypernasality using Linear Predictive Model (선형 예측 모델을 이용한 비관혈적 과비음성 추정)

  • 고영일;김덕원;나동균;최홍식
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.20 no.6
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    • pp.591-599
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    • 1999
  • 연구개에 결함이 있는 사람의 발음은 부적절한 비음이 섞이게 되어 과비음성 비음이 되어 연구개를 복원해주는 시술을 하게 되는데, 과비음성 비음을 정량적으로 측정할 수있다면 시술 결과를 객관화 할 수 있게 된다. 현재 임상적으로 사용되고 있는 방법들은 관혈적이거나 고가의 장비를 필요로 한다. 본 논문에서는 비음의 특징인 스펙트럼에서 zero 의 존재와 비강에 의한 포만트의 존재 사실, 그리고 선형 예측 모델을 이용하여 마이크로폰과 사운드 카드가 장착된 PC로 구현할 수 있는 새로운 과비음성 비음 추정 알고리즘을 제안하였다. 음성 신호의 스펙트럼에 zero가 존재하는 경우, 낮은 차수(order)의 선형 예측 모델이 그 음성을 발음한 성도 시스템에 정확히 적용되지 않는다는 점을 이용하여, 같은 음성에 대한 높은 차수의 선형 예측 모델과의 차이를 이용해서 과비음성의 정량화를 시도했다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘은 기존의 Teager Operator를 이용한 알고리즘에 비해서 Nasonmeter 의 측정결과와 더 높은 통계적 상관관계를 보여주었다.

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Predicting the Effect of Climate Change on Forest Biomass by Different Ecoprovinces and Forest Types in Korea (기후변화에 따른 생태권역별·임상별 산림 바이오매스 변화량 예측)

  • Shin, Jin Young;Won, Myoung Soo;Kim, Kyongha;Shin, Man Yong
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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    • v.15 no.3
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    • pp.119-129
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    • 2013
  • This study was conducted to predict the changes in forest biomass in different ecoprovinces and forest types under climate change scenario based on cumulative data (i.e., digital forest site and climate maps, National Forest Inventory data) and various prediction models. The results from this study showed that predicted changes over time in biomass varied according to ecoprovince and forest type in Korea. A reduction in biomass was predicted for all forest types associated with the mountain, southeastern hilly, and southwestern hilly ecoprovinces. On the other hand, the biomass was predicted to increase for the coniferous forest and mixed-forest types in the central hilly ecoprovince. Furthermore, increases in biomass are predicted for all forest types, except coniferous forests, in the coastal ecoprovince. The results from this study provide a basis for developing technology to predict forest impacts due to climate change by predicting changes in forest biomass based on the estimation of site index.

The Usefulness of Myocardial SPECT for the Preoperative Cardiac Risk Evaluation in Noncardiac Surgery (비심장 수술 환자에서 수술 전후 심장사건의 위험도 평가를 위한 심근관류 SPECT의 유용성)

  • Lim, Seok-Tae;Lee, Dong-Soo;Kang, Won-Jun;Chung, June-Key;Lee, Myung-Chul
    • The Korean Journal of Nuclear Medicine
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    • v.33 no.3
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    • pp.273-281
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    • 1999
  • Purpose: We investigated whether myocardial SPECT had additional usefulness to clinical, functional or surgical indices for the preoperative evaluation of cardiac risks in noncardiac surgery. Materials and Methods: 118 patients (M: F=66: 52, $62.7{\pm}10.5$ years) were studied retrospectively. Eighteen underwent vascular surgeries and 100 nonvascular surgeries. Rest T1-20l/ stress Tc-99m-MIBI SPECT was performed before operation and cardiac events (hard event: cardiac death and myocardial infarction; soft event: ischemic ECG change, congestive heart failure and unstable angina) were surveyed through perioperative periods ($14.6{\pm}5.6$ days). Clinical risk indices, functional capacity, surgery procedures and SPECT findings were tested for their predictive values of perioperative cardiac events. Results: Perioperative cardiac events occurred in 25 patients (3 hard events and 22 soft events). Clinical risk indices, surgical procedure risks and SPECT findings but functional capacity were predictive of cardiac events. Reversible perfusion decrease was a better predictor than persistent decrease, Multivariate analysis sorted out surgical procedure risk (p=0.0018) and SPECT findings (p=0.0001) as significant risk factors. SPECT could re-stratify perioperative cardiac risks in patients ranked with surgical procedures. Conclusion : We conclude that myocardial SPECT provides additional predictive value to surgical type risks as well as clinical indexes or functional capacity for the prediction of preoperative cardiac events in noncardiac surgery.

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Development of a real-time prediction model for intraoperative hypotension using Explainable AI and Transformer (Explainable AI와 Transformer를 이용한 수술 중 저혈압 실시간 예측 모델 개발)

  • EunSeo Jung;Sang-Hyun Kim;Jiyoung Woo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.35-36
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    • 2024
  • 전신 마취 수술 중 저혈압의 발생은 다양한 합병증을 유발하며 이를 사전에 예측하여 대응하는 것은 매우 중요한 일이다. 따라서 본 연구에서는 SHAP 모델을 통해 변수 선택을 진행하고, Transformer 모델을 이용해 저혈압 발생 여부를 예측함으로써 임상적 의사결정을 지원한다. 또한 기존 연구들과는 달리, 수술실에서 수집되는 데이터를 기반으로 하여 높은 범용성을 가진다. 비침습적 혈압 예측에서 RMSE 9.46, MAPE 4.4%를 달성하였고, 저혈압 여부를 예측에서는 저혈압 기준 F1-Score 0.75로 우수한 결과를 얻었다.

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