보고서 정보
주관연구기관 |
국립암센터 National Cancer Center |
연구책임자 |
오현진
|
참여연구자 |
최귀선
,
전재관
,
서민아
,
최일주
,
박보미
,
김청호
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2023-02 |
과제시작연도 |
2022 |
주관부처 |
보건복지부 [Ministry of Health & Welfare(MW)(MW) |
등록번호 |
TRKO202300004146 |
과제고유번호 |
1465038275 |
사업명 |
암연구소및국가암관리사업본부운영(주요사업비) |
DB 구축일자 |
2023-07-26
|
키워드 |
위암.예측모델.머신러닝.위험요인.고위험군.Gastric cancer.Prediction model.Machine learning.Risk factor.High-risk group.
|
초록
▼
□ 연구의 목적 및 내용
의료현장에 적용이 가능한 위암 발생 예측모델 개발
□ 연구개발성과
< 정성적 성과 >
○ 위암 발생 예측모델 개발을 위한 DB구축
○ 전통적 통계 방법 및 머신러닝 방법을 사용하여 위암 발생 예측모델 개발
- 전통적 통계 방법: 콕스비례분석
- 머신러닝 방법: 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, XGBoost
- 5년 이내 및 2년 이내 위암 발생 예측
- 헬리코박터균 감염, 위축성 위염, 장상피 화생, 위선종을 위험요인으로 고려
○ 개발된 모델간
□ 연구의 목적 및 내용
의료현장에 적용이 가능한 위암 발생 예측모델 개발
□ 연구개발성과
< 정성적 성과 >
○ 위암 발생 예측모델 개발을 위한 DB구축
○ 전통적 통계 방법 및 머신러닝 방법을 사용하여 위암 발생 예측모델 개발
- 전통적 통계 방법: 콕스비례분석
- 머신러닝 방법: 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, XGBoost
- 5년 이내 및 2년 이내 위암 발생 예측
- 헬리코박터균 감염, 위축성 위염, 장상피 화생, 위선종을 위험요인으로 고려
○ 개발된 모델간 performace 비교
- 2013-2014 맞춤형 DB missing imputation 후 결과 : 로지스틱 회귀분석(AUC : 0.712), 의사결정나무(AUC : 0.677), XGBoost(AUC : 0.659), Cox’s(AUC : 0.566)
- 2018 맞춤형 DB missing imputation 후 결과 : XGboost(AUC : 0.767), 의사결정나무(AUC : 0.693), 로지스틱 회귀분석(AUC : 0.682), Cox’s(AUC : 0.532)
○ 설명가능한 머신러닝 분석
- 2013-2014 맞춤형 DB : SHAP value를 구한 결과 sex, diabetes, age, smoke, adenoma 가 예측에 중요한 영향력을 미침
- 2018 맞춤형 DB : SHAP value를 구한 결과 age, adenoma, sex, stroke smoke가 예측에 중요한 영향력을 미침
□ 연구개발성과의 활용계획(기대효과)
○ 위암 발생 위험도에 따라 인구집단을 계층화하여 고위험군 맞춤형 임상적 조기 중재 및 고위험군의 자기주도적 건강관리를 가능하게 함으로써 효과적으로 위암 예방
- 위암 발생의 위험이 높은 고위험군이 적기에 혹은 조기에 진료 및 검진을 받을 수 있도록 임상의의 판단을 돕는 유용한 도구로 활용
- 위암 발생 위험도를 환자-의사간 의사소통의 근거자료로 활용함으로써 환자 자기 주도적 선제적 건강관리 활성화
○ 위암 발생 위험도별로 검진 시작 연령 및 주기를 다르게 조정하는 맞춤형 위암 검진을 가능하게 하기 위한 주요한 근거를 제공함으로써 국가암검진사업의 효율성 향상
- 예측된 암 발생 위험도에 따라 검진 시작 연령 및 검진 주기를 달리하여 국가암검진이 제공되도록 검진제도를 개선할 경우, 모든 수검 대상자에게 일률적인 검사방법을 제공하는 현행 국가암검진제도에 비해 검진 비용 절감 효과가 있을 것으로 기대됨
(출처 : 요약문 2p)
Abstract
▼
□ Purpose & Contents
Developing a risk prediction model for gastric cancer
□ Results
○ 2013-2014 gastric cancer screening participants’ DB
‒ Total participants included in the analysis: 10,515,949
‒ Incidence of gastric cancer within 5 years: 65,657
- Risk factors: age, sex, bm
□ Purpose & Contents
Developing a risk prediction model for gastric cancer
□ Results
○ 2013-2014 gastric cancer screening participants’ DB
‒ Total participants included in the analysis: 10,515,949
‒ Incidence of gastric cancer within 5 years: 65,657
- Risk factors: age, sex, bmi, smoking, drinking type, family history of gastric cancer, family history of colorectal cancer, family history of liver cancer, hypertension, diabetes, Myocardial infarction or angina pectoris, stroke, hyperlipidemia, colorectal cancer, liver cancer, helicobacter pylori, adenoma, incidence of gastric cancer within 5 years
○ 2018 gastric cancer screening participants’ DB
‒ Total participants included in the analysis: 6,863,103
‒ Incidence of gastric cancer within 2 years: 2,624
- Risk factors: age, sex, bmi, smoking, drinking type, family history of gastric cancer, family history of colorectal cancer, family history of liver cancer, hypertension, diabetes, Myocardial infarction or angina pectoris, stroke, hyperlipidemia, colorectal cancer, liver cancer, helicobacter pylori, adenoma, atrophic gastritis or intestinal metaplasia, incidence of gastric cancer within 2 years
○ Performance of prediction models
- 2013-2014 DB : Logistic regression(AUC : 0.712), Decision tree(AUC : 0.677), XGBoost: 0.659), Cox’s(AUC : 0.566)
- 2018 DB : XGboost(AUC : 0.767), Decision tree(AUC : 0.693), Logistic regression((AUC : 0.682), Cox’s(0.532)
○ Interpretable AI
- 2013-2014 DB : sex, diabetes, age, smoke, adenoma showed the highest SHAP value (the highest important feature)
- 2018 DB : age, adenoma, sex, stroke smoke showed the highest SHAP value (the highest important feature)
□ Expected Contribution
○ Development of the effective gastric cancer primary prevention strategy
- Stratify the population according to the risk of gastric cancer
- Enable early clinical intervention to the high-risk group
○ Improvement of the gastric cancer screening strategy
- Different screening strategy according to the risk of gastric cancer
- Development of the personalized gastric cancer screening strategy
(source : Summary 3p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 국문 요약문 ... 2
- SUMMARY ... 3
- 목차 ... 4
- 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
- 2. 연구수행 내용 및 결과 ... 7
- 3. 연구결과의 중요성 및 활용 방안 ... 14
- 4. 연구수행 달성도 ... 15
- 5. 연구개발과제의 대표적 연구실적 ... 15
- 6. 참여연구원 현황 ... 15
- 7. 기타사항 ... 16
- 8. 참고문헌 ... 16
- 끝페이지 ... 17
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