메뉴바로가기본문바로가기

동아사이언스

머신러닝 기반 5년 후 암 생존율 예측모델 개발

통합검색

머신러닝 기반 5년 후 암 생존율 예측모델 개발

2020.08.03 16:09
서울의대·국립암센터 연구팀 "삶의 질 및 생활습관정보 추가 때 더 정확하게 예측"

서울의대·국립암센터 연구팀 "삶의 질 및 생활습관정보 추가 때 더 정확하게 예측"

 

머신러닝을 이용해 5년 후 암 생존자의 사망을 정확하게 예측하는 기술을 국내 연구팀이 개발했다.

 

서울의대와 국립암센터 연구팀(심진아·김영애 박사, 윤영호 교수)은 폐암 치료 후 생존자들의 생활습관 및 삶의 질 정보를 활용해 머신러닝 기반 사망 예측 모델을 개발했다고 3일 밝혔다.

 

연구팀은 2001∼2006년 사이 국립암센터와 삼성서울병원에서 수술 후 완치 판정받은 폐암 환자 809명을 대상으로, 2006∼2007년에 걸쳐 생활 습관 및 삶의 질 자료를 수집했다. 이후 이를 바탕으로 5년 후 사망을 예측했다.

 

연구팀은 잘 알려진 폐암 예후 인자(연령, 성별, 병기 요인, 종양의 특성 등) 외에도 삶의 질과 생활습관 정보(불안, 우울, 긍정적 성장 및 과체중)가 실제로 암 생존자 5년 이후 생존예측력을 높일 수 있는지를 중점적으로 연구했다. 이에 대한 예측정확도를 높이고자 머신러닝 알고리즘을 적용했다.

 

활용된 알고리즘은 가능한 한 임의의 결과를 반영하는 여러 개의 나무 모양 모델을 결합한 '랜덤 포레스트'(random forest), '아다부스트'(adaptive boosting) 등을 포함한 5가지 유형이다.

 

그 결과 암 생존자들의 기존의 예후 인자만 고려한 랜덤 포레스트와 아다부스트 모델은 5년 생존 여부를 각각 69.1%와 71.3%만 정확하게 예측했다. 그러나 삶의 질 및 생활습관을 추가로 고려한 결과 각각 94.1%와 94.8%에 달하는 정확도를 보였다.

 

 

심진아 박사는 "임상 정보에 삶의 질 및 생활습관 정보를 추가했을 때 5년 생존율을 훨씬 정확하게 예측할 수 있음을 확인했다"며 "이런 예측모형은 정보통신기술(ICT)과 융합돼 실제 생존자들의 자가 관리를 도울 수 있다"고 말했다.

 

연구 결과는 '네이처'(Nature) 계열의 국제 학술지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Report) 최근호에 게재됐다.

 


윤영호 교수, 심진아 박사
 
[서울대학교 병원 제공. 재판매 및 DB 금지]

 

/연합뉴스

관련 태그 뉴스

이 기사가 괜찮으셨나요? 메일로 더 많은 기사를 받아보세요!

댓글 0

20 + 10 = 새로고침
###
    과학기술과 관련된 분야에서 소개할 만한 재미있는 이야기, 고발 소재 등이 있으면 주저하지 마시고, 알려주세요. 제보하기