인공 지능을 활용한 환자 수명예측

June 5, 2017

호주 Adelaide대  Lyle J. Palmer교수팀은 환자의 영상으로 수명을 예측하는 연구를 하고 이를 2017년 5월 10일 Scientific Report에 발표

 

연구팀은 대동맥, 심장, 폐, 심 외막 지방, 체지방, 근육, 뼈 등 7개의 조직 세그먼트에서 총 15,957 개의 CT 이미지 특징을 추출하고, 다변량 생존 분석을 사용하여 예측 모델을 작성

 

2014년에 사망직전 5년 동안 CT 흉부 검사를 받았고 영상 촬영 당시 60세 이상인 사망자 37명을 등록하고 제외 기준에 따라 13명을 제외하고 24명을 선정. 24명의  대조군은 연령, 성별 등에 맞추어 총 48개의 영상 연구(24 명은 영상 5 년 이내에 사망했고 24 명은 5 년 이상 생존)를 포함

 

이 컴퓨터 기반 분석은 69%의 정확성으로 5년 이내에 사망할 환자를 예측하여, 임상의에 의한 '수동'예측과 비슷한 수준을 보였음

[1] http://www.adelaide.edu.au/news/news92622.html

https://www.nature.com/articles/s41598-017-01931-w

Luke Oakden-Rayner, Gustavo Carneiro, Taryn Bessen, Jacinto C. Nascimento, Andrew P. Bradley, Lyle J. Palmer. Precision Radiology: Predicting longevity using feature engineering and deep learning methods in a radiomics framework. Scientific Reports, 2017; 7 (1)

 

 

 

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