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학술논문

조현병 감별진단에 대한 머신 러닝 기법의 적용 : WAIS-IV의 진단 예측 역량

이용수 148

영문명
A Case Study of a Machine-Learning Approach in Differential Diagnosis of Schizophrenia: The Predictive Capacity of WAIS-IV
발행기관
대한신경정신의학회
저자명
고은해 강희양 김용식 정성훈
간행물 정보
『신경정신의학』제56권 제3호, 103~110쪽, 전체 8쪽
주제분류
의약학 > 정신과학
파일형태
PDF
발행일자
2017.08.31
4,000

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논문 표지

국문 초록

영문 초록

Objectives Machine learning (ML) encompasses a body of statistical approaches that can detect complex interaction patterns from multi-dimensional data. ML is gradually being adopted in medical science, for example, in treatment response prediction and diagnostic classification. Cognitive impairment is a prominent feature of schizophrenia, but is not routinely used in differential diagnosis. In this study, we investigated the predictive capacity of the Wechsler Adult Intelligence Scale IV (WAIS-IV) in differentiating schizophrenia from non-psychotic illnesses using the ML methodology. The purpose of this study was to illustrate the possibility of using ML as an aid in differential diagnosis. Methods The WAIS-IV test data for 434 psychiatric patients were curated from archived medical records. Using the final diagnoses based on DSM-IV as the target and the WAIS-IV scores as predictor variables, predictive diagnostic models were built using 1) linear 2) non-linear/non-parametric ML algorithms. The accuracy obtained was compared to that of the baseline model built without the WAIS-IV information. Results The performances of the various ML models were compared. The accuracy of the baseline model was 71.5%, but the best non-linear model showed an accuracy of 84.6%, which was significantly higher than that of non-informative random guessing (p=0.002). Overall, the models using the non-linear algorithms showed better accuracy than the linear ones. Conclusion The high performance of the developed models demonstrated the predictive capacity of the WAIS-IV and justified the application of ML in psychiatric diagnosis. However, the practical application of ML models may need refinement and larger-scale data collection.

목차

서 론
방 법
결 과
고 찰
결 론

키워드

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APA

고은해,강희양,김용식,정성훈. (2017).조현병 감별진단에 대한 머신 러닝 기법의 적용 : WAIS-IV의 진단 예측 역량. 신경정신의학, 56 (3), 103-110

MLA

고은해,강희양,김용식,정성훈. "조현병 감별진단에 대한 머신 러닝 기법의 적용 : WAIS-IV의 진단 예측 역량." 신경정신의학, 56.3(2017): 103-110

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