NO.1: studentenkuss
NO.2: studenten
NO.3: studentenwohnheim
NO.4: studentenfutter
NO.5: studentenverbindung
NO.6: studentenwerk
NO.7: studentenheim
NO.8: studentendorf schlachtensee
NO.9: studentenkarzer
NO.10: sudetenland
국내 연구진이 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험을 예측할 수 있는 양자 머신러닝 모델을 개발했다.
박유랑 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 교수팀과 김한상 연세암병원 종양내과 교수팀은 조기 발병 대장암 환자의 임상데이터를 기반으로 사망 위험을 예측하는 양자 머신러닝 모델을 개발했다고 12일 발표했다.예측 정확도는 90%다.
조기발병 대장암은 50세 미만에 생기는 젊은 대장암이다.국내 20~40대 대장암 발병률은 인구 10만명당 12.9명으로 세계 1위다.조기 발병 대장암은 다른 대장암보다 더 공격적이고 생존율이 낮다.정확한 예후 예측을 통해 치료해야 한다.
연구팀은 2008~2020년 세브란스병원에 내원한 조기 발병 대장암 환자 1253명의 치료 데이터를 기반으로 환자의 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 모델의 예측 성능은 80%,studenten양자 모델은 88%였다.사망과 생존의 비율이 불균형한 상황에서도 양자 모델이 기존 모델보다 높은 예측 정확도를 유지했다고 연구팀은 설명했다.
박 교수는 "앞으로 양자 머신런닝 모델을 활용해 다양한 영역의 헬스케어 분야에 확장이 가능할 것"이라고 했다.김 교수는 "암의 진단,studenten치료,studenten생존자 관리에 디지털 헬스케어 기술을 도입하면 암 진료 현장 치료 패러다임을 바꿀 수 있을 것"이라고 했다.
산업통산자원부 산업혁신인재성장지원사업 연구비를 지원받은 이번 연구 결과는 국제학술지 어플라이드 소프트 컴퓨팅에 실렸다.
studentendorf schlachtensee
：이재명 민주당 대표는 지난 6일 목동깨비시장을 방문에 황 의원을 지원했고, 김부겸 민주당 상임 선대위원장은 이날 황 의원과 함께 목사랑시장을 찾았다.
studenten,4호선은 1호선에 비해 다소 나았지만 열차가 지연도착하는 것은 마찬가지였다.