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머신러닝으로 이제는 '근육감소'도 예측

그 결과 트레이닝 그룹의 정확도를 나타내는 AUC(곡선하면적) 값은 84.6% 수준으로 우수했다. 알고리즘을 적용한 테스트 그룹의 AUC 값도 86.9% 정도로 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 수치(혈색소, 알부민 등)나 성별, 키, 몸무게 등의 임상 지표들보다도 우수한 수치다.강 교수는 “이 알고리즘의 장점은 근감소증 상태를 감지하기 위한 선별도구로 채택될 수 있다는 것”이라며 “무엇보다 CT를 이용한 진단 시 동반되는 비용 및 방사선 노출의 어려움을 극복해, 환자의 불편감을 줄이고 예후를 예측할 수 있다”고 말했다.

이번 연구는 국제학술지 《영양소(Nutrition)》에 게재됐다.

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