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[논문리뷰/설명] Forecasting adverse surgical events using self-supervised transfer learning for physiological signals
새로운 연구디자인을 찾으려 npj Digital Medicine에서 논문들을 살펴보던 중, SHAP을 개발하신 이수인 교수님의 논문을 발견했습니다. 본 논문은 PHASE (PHysiologicAl Signal Embeddings) 라는 방법을 새롭게 제시하여 EHR 데이터와 생체신호 데이터를 활용하여 hypoxemia(저산소혈증), hypocapnia(저탄산혈증), 저혈압, 고혈압, phenylephrine (저혈압 조절에 사용하는 약물) 그리고 epinephrine (마취를 돕는 약물) 까지 6가지 독립적인 수술 부작용을 예측한 연구를 소개합니다. 시작하겠습니다! 논문링크: https://www.nature.com/articles/s41746-021-00536-y Forecasting adverse s..
[CDM 논문리뷰] Using Machine Learning Applied to Real-World Healthcare Data for Predictive Analytics: An Applied Example in Bariatric Surgery
CDM 관련 논문을 읽고 발표해야 하는 일이 생겨서 리뷰를 쓰게 되었습니다. 2019년에 나온 논문이긴 하지만, 아무래도 의료 도메인에서는 아직 머신러닝/딥러닝을 적용하는 방식이 세련되지 못하긴 합니다. 그럼에도 CDM을 활용하여 다기관 연구를 성공적으로 수행했다는 점 자체에 의미를 둘 수 있을 것 같습니다. 본 논문의 주제는 Type 2 Diabetes 환자들이 복강경 대사 수술을 받은 후에 1~2년 사이에 항고혈당제 약물 복용이 중단되는지 예측하는 모델을, CDM을 활용하여 2개 기관 데이터를 활용하여 구축하는 것입니다. 한 번 살펴봅시다! 논문 출처: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1098301519300737 Using Machine L..