| 대한안과학회 학술대회 발표 연제 초록 |
| 사시소아 F- 003 |
| 머신러닝 기법을 이용한 소아에서의 근시진행 예측모델 개발 |
건양대학교 의과대학 김안과병원 안과학교실(1) 울산대학교 의과대학 서울아산병원 안과학교실(2) |
| 김대희(1), 김응수(1), 백승희(1), 김용란(1), 공상묵(1), 임현택(2) |
목적 : 머신러닝기법을 이용하여 소아 근시진행 예측모델을 개발하고자 하였다. 방법 : 만 5세부터 18세까지 1년이상의 간격으로 2회 이상 조절마비굴절검사를 시행한 환아를 대상으로 후향적 의무기록 분석을 하였다. 처음과 마지막 조절마비굴절검사값에서 구면렌즈값, 원주렌즈값, 구면렌즈대응치값(SE)을 구하였고, 첫 검사와 마지막 검사 사이의 기간을 구하였다. 첫 검사에서 조사된 값과 검사 사이의 기간을 독립변수로 하고 마지막 검사에서 산출된 SE값을 종속변수로 하여 머신러닝 기법을 이용한 회귀분석을 시행하였다. 회귀모델은 10회의 교차 검증을 시행하였으며, 규제모델을 적용하여 정확도가 가장 높은 모델을 구하였다. 예측치의 정확도 지표는 평균 제곱근 오차(root mean squared error; RMSE)를 이용하였다. 결과 : 총 1155명의 2310안을 대상으로 연구를 진행하였다. 여자 환아는 643명(55.7%)이었다. 첫 검사 평균 연령은 6.4 ± 1.7세였고, 마지막 검사 평균 연령은 9.4 ± 2.4세였다. 평균 추적관찰 기간은 3.03 ± 1.51 년이었다. 가장 최적화된 모델을 이용하여 근시진행 예측치를 분석한 결과 10회 교차 검증 후 확인된 RMSE 평균값은 1.348이었다. 기존 연구에서 근시성장곡선을 이용하여 예측한 경우의 RMSE값은 1.461이었다. 결론 : 머신러닝기법을 이용하여 소아 근시진행 예측모델을 개발할 수 있다. 이 모델은 근시성장곡선보다 높은 정확도로 근시진행을 예측할 수 있을 것으로 사료되며, 예측하기 어려운 이상점(outlier)에 해당하는 환자에서도 근시진행 예측이 가능하다. |