인공지능 활용 ‘갑상선 중독증 감별 진단법’ 제시

국내 연구진이 머신 러닝 알고리즘을 활용한 갑상선 중독증 감별 진단법을 제시했다. 갑상선 중독증은 자가 면역으로 인해 갑상선 호르몬의 생성이 증가되는 그레이브스병, 갑상선 조직이 파괴되는 무통성 갑상선염, 아급성 갑상선염 등으로 인하여 유발될 수 있다. 특히, 가장 대표적 원인은 그레이스병으로 이는 장기간의 갑상선항진증을 유발하고 또한 재발 될 수 있기 때문에 다른 원인으로 인해 유발되는 일시적인 갑상선 중독증과 구별해 진단할 필요가 있다. 가톨릭대학교 여의도성모슬롯사이트 소닉 추천은 내분비내과 백기현 교수·김진영 임상강사 연구팀이 초기 혈액검사를 이용해 갑상선항진증을 감별할 수 있는지를 머신 러닝 알고리즘을 활용, 이를 기존 진단법(갑상선 자가 항체 단독 결과 및 갑상선 스캔 등)과 비교 분석했다고 26일 밝혔다. 진단 정확도 평가를 위한 통계적 방법은 초기 혈액검사 결과를 학습한 Model 1과 혈액검사와 자가 항체 결과 전체를 학습한 Model 2로 구분했다. 머신 러닝 알고리즘은 기존에 잘 알려진 방법 중 의사 결정 나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등 일곱 가지의 다양한 방식으로 실험됐다. 분석 결과, 머신 러닝 알고리즘을 이용한 갑상선 항진증 감별 진단 정

• 김민준 기자
• 2022-09-26 10:19