약물 유인성 간염 예측을 위한 그래프 신경망 앙상블

Q: 이 논문에서 정의한 약물 유인성 간염이란 무엇인가?

약물 섭취로 인하여 간의 기능 및 조직에 손상이 발생하는 질환을 의미한다. 본 연구에서는 약물의 분자 구조 정보를 바탕으로 이러한 간 손상 발생 가능성인 잠재성을 예측하는 것을 핵심 목표로 설정하여 분석을 수행한다.

Q: 그래프 신경망 기반의 약물 유인성 간염 예측 성능을 높이는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 재추출을 통한 배깅 방식의 앙상블 모델을 적용함으로써 일반화 오차를 줄일 수 있다. 이는 동일 구조의 모델이라도 가중치 초기화와 무작위 배치 학습에 따라 결과가 달라지는 특성을 활용하여 예측 정확도를 향상시킨 결과다.

최건영; 홍참길

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최건영 (한동대학교) 홍참길 (한동대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 1,244 - 1,246 (3page)

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약물 유인성 간염(Drug induced liver injury)은 약물 섭취로 인해 간 기능 및 조직에 손상이 발생하는 질환을 가리킨다. 약물 유인성 간염은 임상 실험 실패의 주요 원인이 되기 때문에 임상단계 수행 전에 약물의 간 독성 가능성을 예측하는 것이 중요하다. 본 논문은 그래프 신경망 모델(Graph neural network) ... 전체 초록 보기

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