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학술웨비나 - 연구성과
수술 후 사망률 예측 인공지능 모델의 다기관 검증연구 [npj Digit. Med.]
이상욱
 일시 
   2022년 9월 19일 (월) 오전 10시 (한국시간)
 연사 
   이상욱 (울산대학교 의과대학, 서울아산병원)
세미나 개요
최근 인공지능 기술의 발달로 인하여 의료 분야에서도 이를 활용하고자 하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있습니다. 하지만 인공지능 기술의 대표적인 한계점은 overfitting이라는 문제로 인하여 다른 임상 환경에서 적용하기 어려운 문제들이 있었습니다. 본 연구는 국내 4개의 대규모 데이터를 기반으로 서로 다른 예측 모델들로 서로 교차 검증함으로써 인공지능 모델의 다기관 검증에 관한 매우 중요한 이정표를 제시한 연구입니다. 특히, 이번 연구에서는 EMR에서 자동으로 추출이 가능한 혈액검사 결과나 단순한 demographic 정보들을 활용하여 수술 후 30일 이내 사망률을 예측하는데 있어서 적은 수의 입력 변수들만 가지고도 많은 수의 데이터 변수들을 이용하는 앞선 연구들의 예측 모델들에 비해서 결코 예측 성능이 떨어지지 않았습니다. 무엇보다 다기관 검증을 통하여 오히려 적은 수의 변수를 가지고 모델링하는 것이 좀 더 robust한 인공지능 예측 모델 개발이 가능함을 보여주고 있습니다.

Machine learning, Postoperative mortality ,Multi-center validation, Light model
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관련논문 보기
Multi-center validation of machine learning model for preoperative prediction of postoperative mortality
npj Digit. Med., Published 12 July 2022 | https://doi.org/10.1038/s41746-022-00625-6
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