[논문]의학적 의사결정 도구들에 대한 고찰 : Bayesian analysis and ROC analysis

이병도

[국내논문] 의학적 의사결정 도구들에 대한 고찰 : Bayesian analysis and ROC analysis
Medical decision making tools : Bayesian analysis and ROC analysis 원문보기

During the diagnostic process of the various oral and maxillofacial lesions, we should consider the following: 'When should we order diagnostic tests? What tests should be ordered? How should we interpret the results clinically? And how should we use this frequently imperfect information to make optimal medical decisions?' For the clinicians to make proper judgement, several decision making tools are suggested. This article discusses the concept of the diagnostic accuracy (sensitivity and specificity values) with several decision making tools such as decision matrix, ROC analysis and Bayesian analysis. The article also explain the introductory concept of ORAD program.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 소고의 목적은 의사결정 보조 도구들에 대해 간략하게 고찰하고 진단과정을 형식화(formulation)해 봄으로써 진단과정 올 이해하고 효과적인 의학적 의사결정을 내리는데 도움을 주고자 하는데 있다. 설명의 편의를 위하여 목차와 같은 순서대로 기술하였으며, 주로 참고문헌상의 설명과 그림을 인용하였다.

가설 설정

Prior probability: the prevalence of the disease in the population being tested. Exclusion: the absence of the disease assumable. Action: deciding whether to do a test or not to do it
예를 들어 방사선사 진상에서 치아우식증 존재 유무를 판독하고자 할 때 1. 확실히 존재한다, 2. 존재하는 것 같다. 3.
잘 모른다. 4. 존재하지 않는 것 같다 5. 확실히 존재하지 않는다 등의 5단계로 구분하여 민감도와 특이도를 각각 계산할 수 있으며, 6 이를 그래프 화 한 것이 ROC 곡선이다.
(A) The reciprocal relationship between sensitivity and specificity as a function of changing the decision criterion can be expressed by the ROC curve. (B) Intrinsic test performance is directly related to overlap between normal and abnormal populations. The ROC curve is a good way to demonstrate the relative performance of diagnostic tests: the superior test ROC curve can be seen to be closer to the upper left-hand corner of the graph.

제안 방법

1. The purpose of the diagnostic test is to obtain additional information in order to update the prior probability to a posterior probaility. Prior probability: the prevalence of the disease in the population being tested.

이론/모형

9. Bayes' theorem may be written Using McNeil's notation8.

성능/효과

그 간단한 응용 예가 Table 2에 설명되어 있다. 즉 낭종, 종양, 감염 등의 prior probability/} 각 2, 1, 3이라고 가정하고, 연령대별, 성별에서 발생할 확률이 표와 같다면 35세 환자의 경우 감염, 낭종, 종양 등의 발생확율이 각각 64.3, 34.3, 1.4%로 계산되어 감별진단상의 순위를 정할 수가 있다.

후속연구

생각한다. 위의 개념들을 구강악안면 방사선과 전공자 등이 응용하여 악골질환의 prior probability 정리 및 감별진단에 도움이 되도록 의사결정도구들이 사용되었으면 하는 바램이 있으며, 아울러 Bayes 분석 방법을 이용하여 악골 질환의 진단에 유용한 분석법을 연구해보는 것도 의미가 있을 것이라고 생각한다.

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