Past, Present, and Future of Precision Hepatology: Where Do We Need to Go? = Past, Present, and Future of Precision Hepatology: Where Do We Need to Go?
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
-자료형태
학술저널
수록면
10-11(2쪽)
제공처
Precision Medicine commonly refers to methods by which to tailor medical treatment by classifying individuals according to their susceptibility to a particular disease, prognosis in case the disease does develop and likelihood of response to a specific treatment for the condition. Predicting health outcomes is a key ingredient of precision medicine.
It is long held that health outcomes are a result of interaction between the genes of the individual and their environment. It follows then by acquiring complete information about the genes and the environment and developing tools to integrate the information, precise prediction of health outcomes would be possible.
Artificial intelligence has received much attention as a new tool to revolutionalize precision medicine. AI has been used in image analysis, modeling decision making and outcome prediction as well as a number of other applications. Machine learning represents a group of new tools that recognize patterns in data that may be used for medical decision making.
We have recently completed a study in which we developed a machine learning model to predict clinically significant liver fibrosis (>F2) among patients with NAFLD. Out of a number of algorithms tested, random forest performed the best compared, for example, to the conventional multivariable logistic regression analysis and existing markers of fibrosis such as FIB-4 and NFS. The model now termed Steatosis Associated Fibrosis Estimator (SAFE) score has a high negative predictive value - patients with a good SAFE score may be considered ‘safe’ from the risk of long term complications of NAFLD.
When the SAFE score is applied to a population-based followup data, a low SAFE score (<35) portended no in-crease m mortality compared to individuals without NAFLD. Increasing SAFE score was associated with progressively higher risk of mortality. This is a diagnostic study which is an example where AI/ML methods my enhance medical decision making compared to traditional statistical analysis.
MELD 3.0 may be a counter-example where human intelligence guiding conventional tools may be more helpful than machine learning. MELD 3.0 is the latest innovation in MELD which incorporates additional variables (female sex and albumin) as well as a number of further refinements. While the model fits the latest waitlist data better than the original MELD or MELDNa, it also addresses gender inequality in waitlist outcomes. In light of the nuances that exist in organ allocation decisions and the need for transparency, the traditional Cox regression was considered the tool of choice. In addition, the superiority of AI/ML algorithsm in predicting future events (e.g.,, waitlist death) compared to existing statistical models remains to be proven.
In summary, increasing availability of more data and better analytic tools holds promises to precision medicine for the future. The SAFE and MELD3.0 examples highlight that as of today, artificial intelligence may be well-suited for correlational diagnostic analysis, whereas human intellignce guiding computing power remains an important tool for precision medicine today, especially for prediction of future events.
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)