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한국 성인 당뇨병 병형에 따른 최적 약물 제안 모델 개발
Development of Data-driven Optimization Model for Treatment in Korean Diabetic Patients

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Authors
신유례
Advisor
황대희
Issue Date
2022
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
제2형 당뇨당뇨 합병증임상 정보EMR약물 처방약물 제안 모델
Description
학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 자연과학대학 생명과학부, 2022.2. 황대희.
Abstract
당뇨는 고혈당을 증상으로 하는 대사 질환군으로, 현대 사회의 대표적인 만성 질환으로 꼽힌다. 당뇨병은 크게 제1형 당뇨병과 제2형 당뇨병으로 구분되는데, 제2형 당뇨병이 이질적인 환자군의 집합이라는 사실은 잘 알려져 있다. 따라서 제2형 당뇨병의 정교한 분류와 환자 맞춤형 치료법이 필요한 상황이다.
본 연구에서는 2004년부터 2020년까지 서울대병원 CDM에 수집된 데이터를 활용하여 제2형 당뇨병 코호트(n=55,602)를 구축하고, 진단, 임상 및 약물 정보를 수집하여 데이터 기반 당뇨 환자 재분류 및 약물 최적화를 시도했다. 환자 정보 기반 추정사구체여과율 예측 장단기 기억 순환 신경망 모델(R2=0.8842)을 학습시켰고, 장단기 기억 임베딩 벡터에서 K-평균 군집화를 수행하여 7개의 제2형 당뇨 환자군을 분류했다.
분류된 환자군은 추정사구체여과율 기저 수치 및 당뇨 진행에 따른 추이가 구분되었으며, 단백뇨 및 심뇌혈관 발생에 있어서 유의한 차이를 보였다. 개인별 약물을 최적화했을 때 모델은 기존 연구 결과에 부합하는 약물을 선택하였으며, 만성 신장병의 비가역적인 특징을 잘 재현했다.
Diabetes is a group of metabolic disorders characterized by high blood sugar as its symptom, considered as a representative chronic disease of modern society. Diabetes is broadly classified into two groups, type 1 and type 2 diabetes. Type 2 diabetes accounts for 90% of all diabetic patients and is highly heterogeneous.
In this study, I developed a data-driven optimization model for treatment in Korean diabetic patients (n=55,602) using Seoul National University Hospital CDM data, collected from 2004 to 2020. The model used a long-short term memory recurrent neural network and was trained to predict eGFR in type 2 diabetic patient data(R2=0.8842).
I identified 7 subgroups in type 2 diabetes, which were distinct in baseline eGFR, a longitudinal transition of eGFR, and renal and development of complications. The optimization model selected reasonable treatment and reproduced the irreversible nature of chronic kidney disease.
Language
kor
URI
https://hdl.handle.net/10371/183638

https://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000169978
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Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Dept. of Biological Sciences (생명과학부)Theses (Master's Degree_생명과학부)
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