대장암 환자에 대한 LGBM을 이용한 항암화학요법 추천 분류 모델Classification models for chemotherapy recommendation using LGBM for the patients with colorectal cancer
- Other Titles
- Classification models for chemotherapy recommendation using LGBM for the patients with colorectal cancer
- Authors
- 오서현; 백정흠; 강운구
- Issue Date
- Jul-2021
- Publisher
- 한국컴퓨터정보학회
- Keywords
- 대장암; 항암화학요법; 인공지능; 머신러닝; 분류 모델; Colorectal Cancer; Chemotherapy; Artificial Intelligence; Machine learning; classification model
- Citation
- 한국컴퓨터정보학회논문지, v.26, no.7, pp.9 - 17
- Journal Title
- 한국컴퓨터정보학회논문지
- Volume
- 26
- Number
- 7
- Start Page
- 9
- End Page
- 17
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/81774
- DOI
- 10.9708/jksci.2021.26.07.009
- ISSN
- 1598-849X
- Abstract
- 본 연구는 대장암 환자의 치료방법 중 하나인 항암화학요법을 분류할 수 있는 시스템인 CDSS연구의일환으로 시행되었다. 대장암 치료에서 환자의 상태에 맞는 항암화학요법의 선택은 환자의 생존 기간과 직결되기 때문에 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 대장암 환자의 개인적, 병리학적 특성을사용해 기저 모델, 병리학적 모델, 그리고 환자의 두 가지 특성을 모두 사용한 결합 모델을 만들어머신러닝 알고리즘으로 항암화학요법을 분류하였다. Top-n Accuracy와 ROC 곡선, AUC로 모델의 예측정확도를 비교한 결과, 결합 모델에서 가장 우수한 예측 정확도를 보였으며, LGBM 알고리즘의 성능이가장 우수한 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 이용해 환자 특성별 모델을 분류함으로써 환자의 상태에 맞는 항암화학요법 분류 모델을 구축하였다. 향후 연구에서 본 연구 결과를기초한다면 더 좋은 성능의 항암화학요법 분류 모델을 만들어 CDSS 연구에 도움이 될 것이다.
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