김연희  정호열  최장환

10.5626/JOK.2023.50.12.1054

척수손상환자 상관관계 머신러닝 욕창 장단기메모리 임상정보

욕창은 한번 발생하면 치료가 어려울 뿐만 아니라 치료 과정에서 막대한 경제적 비용이 발생한다. 그러므로 욕창의 발생을 예측하는 것은 환자의 고통 측면과 경제적 측면에서 중요하다. 본 연구에서는 척수손상환자의 혈액검사를 통해 얻은 임상 정보들과 욕창 간의 상관관계를 분석하여 욕창 예측에 있어 유의미한 특징 정보를 제공한다. 특징 선택 기법에서 주로 쓰이는 피어슨, 스피어만, 켄달타우의 상관계수를 비교 분석하였을 뿐만 아니라, 머신러닝 기법인 XGBoost와 LightGBM을 사용하여 특징의 중요도를 구하였다. 마지막으로, 특징의 중요도 관점에서 상위 5개의 특징들을 입력 값으로 활용한 장단기메모리 모델을 통해 다른 주요 특징들을 예측하게 한 결과, 우수한 예측력을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구결과를 통해 의료인들에게 욕창 조기 예측 모델에 있어 주요한 임상 특징들에 대한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.