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조기 발병 대장암 환자의 사망 위험을 예측할 수 있는 양자 머신러닝 모델이 개발됐다.
젊은 대장암이라고도 불리는‘조기 발병 대장암’은 50세 미만에서 발생하는 대장암을 말한다. 조기 발병 대장암은 다른 연령층에서 진단되는 대장암과 비교해 더 공격적이고 생존율이 낮아 질병 조기발견과 치료가 중요하다.우리나라 20~40대 대장암 발병률은 인구 10만명당 12.9로 세계 1위다.
연구팀은 2008년부터 2020년까지 세브란스병원에 내원한 조기 발병 대장암 환자 1253명의 치료 데이터를 기반으로 환자의 질병 상태에 따른 사망 위험을 예측하는 양자 머신러닝 모델을 개발했다. 양자컴퓨팅 기술을 활용한 머신러닝 모델의 예측 인자로는 나이, 성별과 같은 환자 정보 데이터와 병기,연금복권 인터넷구매로 당첨 지급 치료 정보에 관한 임상데이터 등 총 93개의 변수를 적용했다.
분석 결과 기존 머신러닝 모델(Conventional SVM)의 예측 정확도는 70%인데 반해 양자 머신러닝 모델은 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험 예측 정확도가 90%를 기록했다.
연구팀은 또 양자컴퓨팅의 견고성을 검증하기 위해, 사망과 생존의 비율을 조절해 성능 검증을 진행했다.그 결과 기존 머신러닝 모델은 사망 비율을 불균형하게 조정했을 때 예측 성능이 80%를 보였지만 양자 머신러닝 모델의 예측 정확도는 사망 비율이 불균형한 상황에서도 88%의 높은 예측 정확도를 유지했다.
이번 연구 결과는 국제학술지‘어플라이드 소프트 컴퓨팅’(Applied Soft Computing)’에 게재됐다.
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