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논문 기본 정보

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저자정보
구자연 (고려대학교) 김은선 (고려대학교) 김성범 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제42권 제2호
발행연도
2016.4
수록면
129 - 137 (9page)

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2016

생존분석을 이용한 맞춤형 대장내시경 검진주기 추천
구자연 ,  김은선 ,  김성범 대한산업공학회지 2016.04 학술저널
생존분석을 이용한 맞춤형 대장내시경 검진주기 추천
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2015

생존분석을 이용한 맞춤형 대장내시경 검진주기 추천
구자연 ,  김은선 ,  김성범 한국경영과학회 학술대회논문집 2015.04 학술대회자료
생존분석을 이용한 맞춤형 대장내시경 검진주기 추천
구자연 ,  김은선 ,  김성범 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2015.04 학술대회자료

초록· 키워드

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A colonoscopy is important because it detects the presence of polyps in the colon that can lead to colon cancer. How often one needs to repeat a colonoscopy may depend on various factors. The main purpose of this study is to determine personalized surveillance interval of colonoscopy based on characteristics of patients including their clinical information. The clustering analysis using a partitioning around medoids algorithm was conducted on 625 patients who had a medical examination at Korea University Anam Hospital and found several subgroups of patients. For each cluster, we then performed survival analysis that provides the probability of having polyps according to the number of days until next visit. The results of survival analysis indicated that different survival distributions exist among different patients’ groups. We believe that the procedure proposed in this study can provide the patients with personalized medical information about how often they need to repeat a colonoscopy.
#Surveillance Interval #Survival Analysis #Patients Clustering #Kaplan-Meier Estimator #Log-Rank Test #Decision Tree #Colonoscopy

목차

1. 서론
2. 대장내시경 검진주기 추천 제안 방법론
3. 건강검진 데이터를 이용한 분석 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (40)

참고문헌 신청
Bhambhri, A. (2011), Smarter Analytics for Big Data, IBM. google schola Banez, L. L., Prasanna, P., Sun, L., Ali, A., Zou, Z., Adam, B. L., and Srivastava, S. (2003), Diagnostic potential of serum proteomic patterns in prostate cancer, The Journal of urology, 170(2), 442-446. google schola Bender, M., Klein, R., Disch, A., and Ebert, A. (2000), A functional framework for web-based information visualization systems, Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions, 6(1), 8-23. google schola Berry, M. J. and Linoff, G. (1997), Data mining techniques : for marketing, sales, and customer support, John Wiley and Sons, Inc. google schola Borg, I. and Groenen, P. J. (2005), Modern multidimensional scaling : Theory and applications, Springer Science and Business Media. google schola

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