{"title":"Application of Artificial Intelligence in Diagnosis of Pancreaticobiliary Diseases","authors":"K. Lee","doi":"10.15279/KPBA.2021.26.3.209","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"1) 췌장낭종 Springer (Johns Hopkins University) 연구팀에서 췌장 낭종으로 수술은 받은 환자 436명의 데이터를 수집하여 지도학습(supervised learning) 방식으로 AI ‘컴프시스트 (CompCyst)’를 훈련시켰다. 이 방법은 multivariate organization of combined alterations (MOCA) 알고리즘을 이용하여 임상 양상, 영상 검사, 낭종의 단백질 분석, DNA 돌연변이, 염색체 변이들의 정보 분석방법을 학습시켰다. 이후 AI 진단법 컴프시스트로 다른 췌장 낭종 환자 426명을 대상으로 퇴원해야 하는 환자(양성), 경과 관찰이 필요한 환자, 수술해야 하는 환자 3단계로 분류하였다. Received dec. 22, 2020 Revised Jan. 8, 2021 Accepted Jan. 11, 2021","PeriodicalId":342618,"journal":{"name":"The Korean Journal of Pancreas and Biliary Tract","volume":"38 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"The Korean Journal of Pancreas and Biliary Tract","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15279/KPBA.2021.26.3.209","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
1) 췌장낭종 Springer (Johns Hopkins University) 연구팀에서 췌장 낭종으로 수술은 받은 환자 436명의 데이터를 수집하여 지도학습(supervised learning) 방식으로 AI ‘컴프시스트 (CompCyst)’를 훈련시켰다. 이 방법은 multivariate organization of combined alterations (MOCA) 알고리즘을 이용하여 임상 양상, 영상 검사, 낭종의 단백질 분석, DNA 돌연변이, 염색체 변이들의 정보 분석방법을 학습시켰다. 이후 AI 진단법 컴프시스트로 다른 췌장 낭종 환자 426명을 대상으로 퇴원해야 하는 환자(양성), 경과 관찰이 필요한 환자, 수술해야 하는 환자 3단계로 분류하였다. Received dec. 22, 2020 Revised Jan. 8, 2021 Accepted Jan. 11, 2021
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