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문제 정의
- 하지만 현재 한국인의 특성을 고려한 급성심근경색 재발 진단 마이너가 미비한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 ST 분절 급상승 심근경색 환자들의 단기 재발 사망률 예측모델을 제안한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 원시 데이터들에 포함되어진 잠재적 혼돈 변수들을 전 처리하였으며, 이들 데이터들을 기반으로 기존에 개발되어진 분류기법에 적용하여 성능을 평가 하였다.
- 이들 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 ST분절 급상승 심근경색 재발 환자의 단기 사망률 예측 모델을 제안한다.
제안 방법
- KAMIR 데이터베이스에 포함되어 있는 데이터의 결측치는 분류 알고리즘을 통해 생성되는 모델의 성능을 저하시키기 때문에 평균 대체 방법을 적용하여 결측치를 대체함으로서 분석에 필요한 표본자료를 확보했다. 또한, 제공받은 데이터 속성 26개중 (Age, Height, Weight, BMI, Abdominal Circumference, Hip Circumference, SBP, DBP, Heart Rate, Lv ejection fraction, Regional wall mortion score, Glucose, Creatinine, Maximum CK, Maximum CK-MB, Maximum TroponinI, Total Cholesterol, Triglyceride, HDL, LDL, hsCRP, NT-proBNP) 23개가 연속형 데이터 이므로 분류 기법에 적용하기 위해서 데이터 이산화 작업이 필요하다[11].
- Xing[7]이 2007년에 발표한 논문에서 중국 베이징 안진 대학 병원에서 제공받은 532명의 환자 생존 데이터 기반으로 지지도벡터 기계, 인공신경망, 의사결정 트리를 사용하여 관상동맥 질환을 예측 할 수 있는 분류 모델 생성을 제안했다. 사용되어진 데이터 속성은 기본적인 환자 데이터와 단백질 데이터를 사용했으며 분류기의 성능평가는 10차 교차검증을 사용했다.
- 첫째, 전처리 단계에서 데이터의 무결성을 보장하기 위해 이상치 제거 및 결측치를 처리하고 연속형 속성을 이산화 한다. 둘째, R language 기반으로 로지스틱 회귀분석을 적용하여 유의한 속성들을 추출한다. 셋째, 유의한 속성들을 기반으로 C4.
- 하지만 기존의 급성심근경색의 강력한 예측 인자라고 밝혀진 NT-proBNP , 고감도C반응성 단백질(hsCRP), 전체 콜레스테롤(Total Cholesterol), 고밀도지단백 콜레스테롤(High Density Lipoprotein Chol esterol), 저밀도 지단백 콜레스테롤(Low Density Lipoprotein Cholesterol)등은 급성심근경색 재발에 관한 환자들의 단기 사망률 예측에 유의 하지 않았다. 따라서 이 논문에서는 유의속성으로 확인된 키, 몸무게, 엉덩이둘레, 체지방율, 킬립클레스4, 클레아티닌 속성을 이용하여 분류기법에 적용하였다.
- 둘째, R language 기반으로 로지스틱 회귀분석을 적용하여 유의한 속성들을 추출한다. 셋째, 유의한 속성들을 기반으로 C4.5, 인공신경망, 지지도벡터 기계를 이용하여 분류기를 생성한다. 넷째, 10차 교차 검증 기반으로 분류기들의 성능 평가를 통해 ST분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 사망률 예측에 가장 적합한 분류기를 획득한다.
- 이 논문에서 분류기법들의 평가를 위해 의학 분야에서 널리 활용되고 있는 혼동행렬 기반의 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity), 정확도(Accuracy) 이용하여 비교 분석하였다.
- 이 논문에서는 최근 특징 추출에서 활용되고 있는 로지스틱 회귀 분석 기법을 이용하여 속성을 추출 하였다[13]. 역학적 연구나 의학 데이터 등에서는 종속 변수가 질병의 발생 유무 혹은 생존과 사망 등으로 표시되는 이항적인 사건을 다루기 때문에 일반 회귀분석법을 그대로 적용할 수 는 없다.
- Kim[6]은 2010년에 발표한 논문에서 한국인에 맞는 급성심근경색 환자들의 예후를 추정한 연구이다. 이 연구에서는 전국의 주요 대학병원에서 수집된 5.458명의 데이터를 기반으로 통계학적 모형을 제시 했으며 ROC curve를 기반으로 GRACE 모델과 비교한 결과 보다 더 낳은 성능을 획득하였다.
- 따라서 이 논문에서는 ST 분절 급상승 심근경색 환자들의 단기 재발 사망률 예측모델을 제안한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 원시 데이터들에 포함되어진 잠재적 혼돈 변수들을 전 처리하였으며, 이들 데이터들을 기반으로 기존에 개발되어진 분류기법에 적용하여 성능을 평가 하였다. 성능평가 결과, 로지스틱 회귀 분석을 통해 추출된 속성을 사용한 분류기들의 성능은 민감도, 특이도, 정확도에서 속성 추출 적용하지 않은 분류기들보다 성능이 향상되었다.
- ST 분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률 예측을 위한 단계는 4단계로 이루어진다. 첫째, 전처리 단계에서 데이터의 무결성을 보장하기 위해 이상치 제거 및 결측치를 처리하고 연속형 속성을 이산화 한다. 둘째, R language 기반으로 로지스틱 회귀분석을 적용하여 유의한 속성들을 추출한다.
대상 데이터
- KAMIR 데이터베이스는 급속하게 증가하고 있는 급성심근경색 환자들의 사망률을 둔화시키기 위해서 전국 24개 병원에서 2005년 11월 1월부터 2008년 1월 31일까지 급성심근경색에 대한 광범위한 임상적 데이터를 모은 것이다.
- Anbarasi[9]가 2010년에 발표한 논문에서 유전자 알고리즘을 이용한 특징 추출 기반의 심장질환 진단 분류 모델 생성을 제안했다. 이 논문에서 사용되어진 데이터는 클리블랜드 심장 데이터베이스에서 제공 받은 909개의 데이터를 사용했으며 특징 추출 기법을 이용하여 총 13개 들 중 6개의 속성을 추출하였다. 이들 속성을 기반으로 의사결정트리, 베이지안 네트워크, 분류 비아 클러스터링 모델을 생성하였으며 성능평가 결과 의사 결정트리가 99.
- ST 분절 급상승 심근경색 환자들의 단기 재발 사망률 예측을 위해서 연구 모집단 생성은 그림 3과 같다. 이 논문에서는 잠재적 혼돈 변수를 제거하기 위해서 전체 ST분절 급상승 심근경색 환자 7904 명중에 MACE(Major Cardiac Event)가 발생한 651명 중 1달 안에 MACE가 발생한 198명 환자들로 구성했다.
- 이 시스템은 웹 기반으로 심장질환을 예측 할 수 있는 신뢰성 높은 서비스를 제공했다. 이 논문에서는 클리블랜드 심장 데이터베이스에서 제공받은 909개 데이터를 기반으로 사용했으며 이들 데이터들은 455개의 훈련 데이터와 454개의 테스트 데이터로 분리하였다..
데이터처리
- Xing[7]이 2007년에 발표한 논문에서 중국 베이징 안진 대학 병원에서 제공받은 532명의 환자 생존 데이터 기반으로 지지도벡터 기계, 인공신경망, 의사결정 트리를 사용하여 관상동맥 질환을 예측 할 수 있는 분류 모델 생성을 제안했다. 사용되어진 데이터 속성은 기본적인 환자 데이터와 단백질 데이터를 사용했으며 분류기의 성능평가는 10차 교차검증을 사용했다. 성능평가 결과 지지도 벡터 기계가 92.
- 이 장에서는 ST분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 사망을 예측하기 위해서 KAMIR 데이터베이스로부터 목표 모집단을 설정하고 MDLP 이산화 기법을 적용하여 모집단을 생성한다. 생성된 모집단을 기반으로 로지스틱 회귀분석을 이용하여 속성을 추출하고 분류기법을 이용하여 생성된 예측 모형을 민감도, 특이도, 정확도를 비교하여 성능평가 한다.
- 속성 추출 방법으로는 로지스틱 회귀 분석을 실행한 후 p-value의 결과를 통해 의미 있는 속성들을 선택하였다. 유의속성 추출 결과 키(height) P>0.
- 이 논문에서 제안 하는 ST분절 급상승 심근경색 환자들의 단기 사망 예측 정확도 평가를 위해 Intel Core 2 Duo E4600 @2.40GHz, Ram 2GB를 사용하는 Microsoft Window 7 시스템에서 실시하였으며 Weka 3.64와 R 2.13.2를 사용하였다[18,19].
이론/모형
- K.Srinva[10]가 2010년에 발표한 논문에서 심장 질환들의 효율적인 분류를 위해 베이지안 네트워크의 확장 알고리즘인 ODANB와 NCC2 사용해서 분류기의 정확도를 평가했다. 사용되어진 데이터집합은 UCI 연구실에서 공개 데이터 집합인 Heart-c, Heart-h, Heart - statlog을 사용했고 NCC2 분류기가 모든 데이터 셋에서 우수한 성능을 보였다.
- 이 연구에서 사용하는 데이터베이스에는 다수의 연속형 속성이 포함되어 있다. 따라서 이들 연속형 데이터 값을 범주형 값으로 변환하는 MDLP 이산화 방법을 적용했다. 표1은 이산화 결과이다.
- 분리 기준점 선정은 목표 클래스 정보 활용 여부에 따라 유감독 이산화와 무감독 이산화로 나눌 수 있다. 이 논문에서는 분할 유감독 이산화 기법인 MDLP(Minimum Description Length Principle) 방법을 적용했다[12]. 이 기법은 정보획득에 바탕을 둔 하향식 이산화 기법으로 Fayyad와 Irani가 제안한 방법이다.
- 분류 기법은 의미 있는 패턴이나 규칙을 추출 할 수 있는 데이터 마이닝의 대표적인 기법이다[20,21]. 이 논문에서는 최근 들어 생물학, 유전자, 의학 분야에서 널리 사용되고 있는 C4.5, 인공신경망(artificial neural network), 지지도 벡터 기계(support vector machine)와 같은 분류 기법을 이용하여 연구를 진행하였다[15,16,17].
- 이 장에서는 ST분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 사망을 예측하기 위해서 KAMIR 데이터베이스로부터 목표 모집단을 설정하고 MDLP 이산화 기법을 적용하여 모집단을 생성한다. 생성된 모집단을 기반으로 로지스틱 회귀분석을 이용하여 속성을 추출하고 분류기법을 이용하여 생성된 예측 모형을 민감도, 특이도, 정확도를 비교하여 성능평가 한다.
- 지지도 벡터 기계는 Vanpnik에 의해 개발된 분류 알고리즘으로 객체 인식, 텍스트 분류 등 많은 문제들을 성공적으로 해결한 기법이다. 지지도 벡터 기계는 SRM(Structural Risk Minimization)이라 부르는 통계적 학습 원리를 적용하여 클래스들을 분류하기 위한 최대 마진을 가지는 초평면을 찾기 위하여 학습한다. 지지도 벡터 기계에서는 특정 공간에 대한 선형 분리가 불가능한 경우, 원래의 입력 공간을 새로운 고차원의 특징 공간으로 사상하여 복잡한 비선형 형태의 데이터들도 각 클래스로 분류 할 수 있다.
성능/효과
- 7%를 보였다. C4.5에서 기존 모집단 기반으로 분류 모델 정확도는 64.1%을 가졌으며 로지스틱 회귀분석을 적용하였을 때 2.6% 상승된 67.7%의 정확도를 얻었다. 지지도 벡터기계의 경우 기존의 데이터 집합에서 66.
- 그림 4은 로지스틱 회귀분석을 이용하여 추출된 속성들을 분류기에 적용한 것과 기존 데이터를 적용한 분류기법들 간에 민감도를 비교한 것이다. 그 결과, 인공신경망의 경우 민감도는 3.5%향상된 70.7%를 보였다. C4.
- 5, 인공신경망, 지지도벡터 기계를 이용하여 분류기를 생성한다. 넷째, 10차 교차 검증 기반으로 분류기들의 성능 평가를 통해 ST분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 사망률 예측에 가장 적합한 분류기를 획득한다.
- 특히, 인공신경망은 다른 분류 기법들에 비해 더 좋은 예측 정확도를 확인 할 수 있었다. 따라서 ST 분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률을 예측하는 데 있어서 로지스틱 회귀분석을 이용해 추출되어진 속성을 기반으로 데이터 마이닝의 분류기법인 인공신경망을 이용한 분류 기법이 적합하다는 결론을 얻었다. 이 연구를 통해 고위험군 환자에 대한 ST 분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률 예측에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
- 7%를 보였다. 민감도 성능평가 결과, 로지스틱 회귀분석을 이용한 속성 추출 적용한 경우 인공신경망, C4.5, 지지도벡터 기계 기법들의 성능이 개선을 볼 수 있었다. 특히, 인공신경망의 경우 다른 분류 기법보다 실제 급성심근경색 재발 환자들의 사망을 가려낼 수 있는 능력이 뛰어나다는 사실을 설명해 주고 있다.
- Srinva[10]가 2010년에 발표한 논문에서 심장 질환들의 효율적인 분류를 위해 베이지안 네트워크의 확장 알고리즘인 ODANB와 NCC2 사용해서 분류기의 정확도를 평가했다. 사용되어진 데이터집합은 UCI 연구실에서 공개 데이터 집합인 Heart-c, Heart-h, Heart - statlog을 사용했고 NCC2 분류기가 모든 데이터 셋에서 우수한 성능을 보였다.
- 사용되어진 데이터 속성은 기본적인 환자 데이터와 단백질 데이터를 사용했으며 분류기의 성능평가는 10차 교차검증을 사용했다. 성능평가 결과 지지도 벡터 기계가 92.1%로 가장 높은 정확도를 보였으며 그 다음으로 인공신경망이 91.0%, C5.0이 85.6%로 가장 낮은 정확도를 보였다.
- 이와 같은 목적을 달성하기 위해 원시 데이터들에 포함되어진 잠재적 혼돈 변수들을 전 처리하였으며, 이들 데이터들을 기반으로 기존에 개발되어진 분류기법에 적용하여 성능을 평가 하였다. 성능평가 결과, 로지스틱 회귀 분석을 통해 추출된 속성을 사용한 분류기들의 성능은 민감도, 특이도, 정확도에서 속성 추출 적용하지 않은 분류기들보다 성능이 향상되었다. 특히, 인공신경망은 다른 분류 기법들에 비해 더 좋은 예측 정확도를 확인 할 수 있었다.
- 유의속성 추출 결과 키(height) P>0.0303, 몸무게(Weight) P>0.03535,엉덩이 둘레(Abdominal ircumference) P>0.01726, 체지방율(BMI) P>0.03528, 킬립클레스4(Killip class) P>0.00761, 크레아티닌(Creatinine) P>0.00137이 유의속성으로 추출되었다.
- 이 논문에서 사용되어진 데이터는 클리블랜드 심장 데이터베이스에서 제공 받은 909개의 데이터를 사용했으며 특징 추출 기법을 이용하여 총 13개 들 중 6개의 속성을 추출하였다. 이들 속성을 기반으로 의사결정트리, 베이지안 네트워크, 분류 비아 클러스터링 모델을 생성하였으며 성능평가 결과 의사 결정트리가 99.2%로 가장 높은 정확도를 보였으며 그 다음으로 베이지안 네트워크가 96.5%, 분류 비아 클러스터링 기법이 88.3%로 가장 낮게 나왔다.
- 그림 6은 로지스틱 회귀분석을 이용하여 추출된 속성을 기반으로 한 데이터 집합을 분류기에 적용한 것과 속성을 추출하지 않고 분류기에 적용시킨 분류기들 간에 정확도를 비교한 것이다. 인공신경망에서 기존의 데이터 집합에서 67.2%의 정확도를 보였으며 로지스틱 회귀분석을 이용한 속성 추출 후 정확도는 3.5%향상된 70.7%를 보였다. C4.
- 7%를 보였다. 정확도 성능 평가 결과 로지스틱 회귀분석을 이용한 속성 추출을 적용한 경우 인공신경망, C4.5, 지지도벡터 기계 기법들의 성능의 개선을 볼 수 있었다. 특히, 인공신경망의 경우 다른 분류 기법보다 실제 ST분절 상승 급성심근경색 단기 재발 환자들의 사망률 예측에 적합하다는 것을 알 수 있다.
- 7%의 정확도를 얻었다. 지지도 벡터기계의 경우 기존의 데이터 집합에서 66.7%를 얻었으며 로지스틱 회귀분석을 이용한 속성 추출한 후 정확도는 3%증가한 69.7%를 보였다. 정확도 성능 평가 결과 로지스틱 회귀분석을 이용한 속성 추출을 적용한 경우 인공신경망, C4.
- 3%를 보였다. 특이도 성능평가 결과 로지스틱 회귀분석을 이용한 속성 추출을 적용한 경우 인공신경망, C4.5, 지지도벡터 기계 기법들의 성능 향상을 볼 수 있었으며 특히, 인공신경망의 경우 다른 분류기들 보다 높은 특이도를 보였다. 즉, 다시 말하면 인공신경망의 경우 다른 분류 기법보다 실제 급성심근경색 재발 환자들의 단기 사망 하지 않는다는 사실을 가려날 수 있는 능력이 더 좋다는 것을 의미한다.
- 성능평가 결과, 로지스틱 회귀 분석을 통해 추출된 속성을 사용한 분류기들의 성능은 민감도, 특이도, 정확도에서 속성 추출 적용하지 않은 분류기들보다 성능이 향상되었다. 특히, 인공신경망은 다른 분류 기법들에 비해 더 좋은 예측 정확도를 확인 할 수 있었다. 따라서 ST 분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률을 예측하는 데 있어서 로지스틱 회귀분석을 이용해 추출되어진 속성을 기반으로 데이터 마이닝의 분류기법인 인공신경망을 이용한 분류 기법이 적합하다는 결론을 얻었다.
후속연구
- 첫째, 현재 연구들은 각 나라의 식습관 및 임상학적 요인의 차이로 인해 자국민 데이터를 기반으로 연구가 진행되고 있지만, 현재 데이터마이닝 기법을 기반으로 한국인의 특성을 고려한 급성심근경색 질환의 연구가 부족하다. 둘째, 높은 재발률을 가지고 있는 급성심근경색의 재발에 관한 연구가 필요하다. 셋째, 무작위로 수집된 의료 데이터의 경우 불안정한 데이터를 내포하고 있다.
- 따라서 ST 분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률을 예측하는 데 있어서 로지스틱 회귀분석을 이용해 추출되어진 속성을 기반으로 데이터 마이닝의 분류기법인 인공신경망을 이용한 분류 기법이 적합하다는 결론을 얻었다. 이 연구를 통해 고위험군 환자에 대한 ST 분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률 예측에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
- 향후연구로는 좀 더 다양한 분류 기법과 속성 추출 기법들 간에 비교를 통한 가장 적합한 데이터 마이닝 모델을 개발하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다.
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