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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정보미 (충북대학교) 김재훈 (충북대학교) 허태영 (충북대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
1,819 - 1,834 (16page)

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본 연구에서는 국민건강보험공단에서 제공하는 건강검진데이터를 활용하여 노인 당뇨병 환자들의 치매 발병 여부를 예측하고 가장 높은 예측 성능을 보이는 모형을 도출하고자 하였다. 연구 대상은 60세 이상 당뇨병 환자이며 성별, 연령, 4가지 대표적인 동반 질환(고혈압, 뇌졸중, 심장질환, 고지혈증) 발병 여부, 찰슨 동반 상병 지수, 당뇨병 약의 복용 여부를 설명변수로 사용하였으며 반응변수로 치매 발병 여부를 활용하였다. 본 연구를 위해 사용된 분석 모형으로는 생존 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 콕스 회귀모형과 기계학습 기반의 랜덤 생존 포레스트(random survival forest)와 딥서브(DeepSurv)를 적용하였다. 분석 데이터는 80%의 훈련 자료와 20%의 시험 자료로 구분하였으며 두 자료의 설명변수 및 반응변수의 차이는 존재하지 않음을 확인하였다. 하렐의 C지수를 통해 본 연구에서 적용한 콕스 회귀모형과 랜덤 생존 포레스트, 딥서브 모형 간 당뇨병 환자의 치매 발생 여부의 예측 성능을 비교하였으며 훈련 자료에서는 랜덤 생존 포레스트, 시험 자료에서는 딥서브가 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한, 높은 위험도를 나타내는 변수를 추가하며 C지수의 증가 정도를 비교한 후 치매 발병 여부를 예측하기 위한 중요 요인을 도출하였다.
#랜덤 생존 포레스트 #딥서브 #C지수 #치매 #당뇨병.

목차

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참고문헌 (27)

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Chatterjee, S. / 2016 / Type 2 diabetes as a risk factor for dementia in women compared with men: a pooled analysis of 2.3 million people comprising more than 100,000 cases of dementia / Diabetes Care 39(2):300~307 google schola Chen, Y. / 2009 / Antidiabetic drug metformin (GlucophageR)increases biogenesis of alzheimer’s amyloid peptides via up-regulating BACE1 transcription / Proceedings of the Natioanl Academy of Sciences of the United States of America 106(10):3907~3912 google schola 조영석 / 2017 / Exact Inference for Competing Risks Model with Generalized Progressive Hybrid Censored Exponential Data / Journal of The Korean Data Analysis Society 19(2):565~575 dbpia Cox, D. R. / 1972 / Regression models and life-tables / Journal of the Royal Statistical Society Series B(Methodological) 34(2):187~220 google schola Cruz, J. A. / 2006 / Applications of machine learning in cancer prediction and prognosis / Cancer Informatics 2:59~77 google schola

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