구축된 간암 발생 예측 모형의 개선방안에 관한 연구

Abstract

[한글]의학 분야에서 예측모형은 환자의 위험 요인을 토대로 환자의 질병을 예측함으로써 진단과 치료의 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 그러므로 조기 진단을 위한 예측모형의 구축은 중요한 이슈이다. 이 때 예측모형은 미래 환자들에 대한 예측력을 향상시키기 위해 변화하는 환자의 양상을 반영하여 개선시킬 필요성이 있다.

본 논문에서는 새로운 모형을 다시 만들지 않고 기존 환자 정보를 반영한 예측모형에 새로운 환자 정보를 추가함으로써 모형을 개선시켜 예측력을 향상시키고자 하였다.

기존 자료의 연구 결과, 간암 발생 위험인자라고 알려진 간경변, 만성 간염, C형 간염, B형 간염, 연령, 성별, -FP, ALT, 상습적 음주자, 미확인 음주력을 포함한 10개의 변수들을 적용하여, 기존에 만들어진 예측모형의 절편과 기울기를 재보정과 축소 방법을 이용하여 기존 예측모형을 4가지 방법을 통해 개선시키고 비교하였다. 첫 번째 방법은 기존 식을 그대로 이용하는 것이고, 두 번째 방법은 전반적인 절편을 재보정하는 것이고, 세 번째 방법은 전반적인 절편과 기울기를 재보정하는 것이고, 네 번째 방법은 전반적인 절편과 기울기, 개별 예측인자를 재보정하고 축소시키는 것이다. 그 결과 네 번째 개선방안이 새로운 환자 예측에 가장 유용한 모형으로 평가되어졌다.

[영문]The statistical prediction models are useful to establishing diagnostic and treatment rule in clinical area. So, there is an increasing interest in building a precise model to predict the probability of diseases for individual patient. In doing that, it is important to reflect the patient's changeable characteristics for improvement of predictive power.

In this thesis, we studied the methods for the updating of prediction model that add the information of new patients to the existing model.

To update the prediction model, we used an estatblished model including 7 risk factors such as diagnostic type, hepatitic virus type, age, sex, -FP, ALT, and drinking history and did the re-calibration and shrinkage of intercept and slope of existing one.

In detail, we considered 4 updating methods, that is, the first one is to use existing model as it is and the second one is to re-calibrate the overall intercept. Also the third one is to re-calibrate overall intercept and slope and the last one is to re-calibrate and shrink overall intercept, and individual slope. Of them, the last updating method was found to be the most accurate and useful one.