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50세 미만에 발병하는 ‘조기 발병 대장암’ 환자의 사망 위험을 예측할 수 있는 ‘양자 머신러닝 모델’이 개발됐다.
박유랑 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 교수팀과 김한상 연세암병원 종양내과 교수 연구팀은 조기 발병 대장암 환자의 임상 데이터를 기반으로 사망 위험을 90% 정확도로 예측하는 양자 머신러닝 모델을 개발했다.
국내 20~40대 대장암 발병률은 인구 10만 명당 12.9명으로 세계 1위다. 조기 발병 대장암은 다른 대장암보다 더 공격적이고 생존율이 낮다. 정확한 예후(치료 경과) 예측을 통해 치료해야 한다.
연구팀은 2008~2020년 세브란스병원에 내원한 조기 발병 대장암 환자 1,253명의 치료 데이터를 기반으로 환자 질병 상태에 따른 사망 위험을 예측하는 양자 머신러닝 모델을 개발했다.
이를 기존 머신러닝 모델과 비교했더니 기존 모델 예측 정확도는 70%였지만 양자 모델은 90%로 높아졌다.
사망과 생존의 비율을 조절해 성능 검증을 진행했더니 기존 모델 예측 성능은 80%, 양자 모델은 88%였다. 사망과 생존 비율이 불균형한 상황에서도 양자 모델이 기존 모델보다 높은 예측 정확도를 유지했다고 연구팀은 설명했다.
박유량 교수는 “양자 머신런닝 모델을 활용해 다양한 영역의 헬스케어 분야에 확장이 가능할 것”이라고 했다.
김한상 교수는 “암 진단·치료·생존자 관리에 디지털 헬스케어 기술을 도입하면 암 진료 현장 치료 패러다임을 바꿀 수 있을 것”이라고 했다.
연구 결과는 국제 학술지 ‘어플라이드 소프트 컴퓨팅’에 실렸다.
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