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자료유형
학술저널
저자정보
이종법 (인하대학교) 이현규 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.3
발행연도
2023.3
수록면
263 - 272 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.3.263

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응급의학과 의사는 요로감염 환자에 대해 임상적으로 감염 병원균 또는 항생제 내성 프로파일이 확인되기 전에 항생제를 선택해야 하는 경험적 치료전략을 사용한다. 지역사회의 요로 병원균의 항생제 내성 증가를 우려하였을 때 경험적 치료는 도전적인 과업이다. 본 연구는 단일 기관 후향적 연구로써, 응급실에서 상부 요로 감염 진단을 받은 환자를 대상으로 기계학습 알고리즘을 통한 항생제 내성 예측 방법을 제안한다. 먼저, 통계적 검정 방법과 게임 이론적 방식 기반의 SHAP(SHapley Additive exPlanation)을 수행하여 유의미한 예측 변수를 선택한다. 그리고 4개의 분류기의 성능을 비교하고 예측 확률 임계치 조절을 통해 의사의 경험적 치료를 보조할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 결과적으로, SHAP를 통해 선별된 전체 예측 변수의 65%만을 사용한 SVM 분류기는 실험에 사용된 모든 분류기 중에 AUROC 0.775로 가장 높은 성능을 보였고, 모든 예측 변수를 사용했을 때보다 AUROC 0.015 증가했다. 그리고 예측 확률 임계치를 조절 과정을 통해 의사의 경험적 치료의 민감도를 98% 수준으로 유지하면서 특이도가 3.9배 향상된 분류 정확도를 달성했다.
#기계학습 #특징 선택 #항생제 내성 #설명 가능한 인공지능 #machine learning #feature selection #antibiotic resistance #explainable artificial intelligence

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험
4. 결론
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