암을 진단하려면
1. **영상 진단법**:
- **X-레이**: 특히 폐암 진단에 자주 사용됩니다.
- **CT 스캔**: 몸의 세부적인 단면 이미지를 제공하여 다양한 암을 진단할 수 있습니다.
- **MRI**: 고해상도 이미지를 제공하여 뇌암, 척수암 등을 진단하는 데 유용합니다.
- **PET 스캔**: 암세포의 대사 활동을 탐지하여 암의 위치와 확산 정도를 파악합니다.
- **초음파**: 특히 간, 췌장, 유방암 등의 진단에 사용됩니다.
2. **조직 검사와 생검**:
- 조직 샘플을 채취하여 현미경으로 검사하여 암세포를 확인합니다.
3. **혈액 검사**:
- 특정 종양 마커나 다른 비정상적인 혈액 성분을 탐지하여 암을 간접적으로 진단합니다.
4. **유전자 검사**:
- 암 발생 위험을 평가하거나 특정 암의 유전적 변이를 확인하기 위해 사용됩니다.
5. **내시경 검사**:
- 위암, 대장암 등의 소화기 계통 암을 진단할 때 주로 사용됩니다.
위 방법들이 있음 [GPT출처]
근데 1,2, 5번은 눈으로 보는 방법임
이 방법은 모든환자한테 적용되지도않고, 오진률도 높음
3, 4번을 활용할려면 결국 위에 나타난 그림과 같은 데이터를 분석해야함
멘델유전학적으로 [ A 유전자있으면 암 B 유전자있으면 정상 ] 이러면 정말 좋겠지만
epigenome, genome, RNA, protein, metabolic
이 5개의 복잡계를 전부 파악해야 암인지 아닌지 파악이됨
그래서 암이 아직까지도 정복이 안된거임
근데 현재 저 Data들 자체가 쏟아져나오고있음 2017년부터 많아지기 시작한듯
충분한 Data가 만들어지지않아서 훌륭한 학습모델이 아직안나와서 보조용으로 쓰이고있지만
이 속도면 조만간 의사보다 모든암에있어서 진단률이 좋은 모델이 나올듯
GPT5나 AGI모델이 이 DATA수집에 좋은 방법론을 발견한다면 더 빠를수도
결론 : 암진단에 있어서 의사보다 코로나 진단키트같은 제품이 더 나은 시대가 온다
1. **영상 진단법**:
- **X-레이**: 특히 폐암 진단에 자주 사용됩니다.
- **CT 스캔**: 몸의 세부적인 단면 이미지를 제공하여 다양한 암을 진단할 수 있습니다.
- **MRI**: 고해상도 이미지를 제공하여 뇌암, 척수암 등을 진단하는 데 유용합니다.
- **PET 스캔**: 암세포의 대사 활동을 탐지하여 암의 위치와 확산 정도를 파악합니다.
- **초음파**: 특히 간, 췌장, 유방암 등의 진단에 사용됩니다.
2. **조직 검사와 생검**:
- 조직 샘플을 채취하여 현미경으로 검사하여 암세포를 확인합니다.
3. **혈액 검사**:
- 특정 종양 마커나 다른 비정상적인 혈액 성분을 탐지하여 암을 간접적으로 진단합니다.
4. **유전자 검사**:
- 암 발생 위험을 평가하거나 특정 암의 유전적 변이를 확인하기 위해 사용됩니다.
5. **내시경 검사**:
- 위암, 대장암 등의 소화기 계통 암을 진단할 때 주로 사용됩니다.
위 방법들이 있음 [GPT출처]
근데 1,2, 5번은 눈으로 보는 방법임
이 방법은 모든환자한테 적용되지도않고, 오진률도 높음
3, 4번을 활용할려면 결국 위에 나타난 그림과 같은 데이터를 분석해야함
멘델유전학적으로 [ A 유전자있으면 암 B 유전자있으면 정상 ] 이러면 정말 좋겠지만
epigenome, genome, RNA, protein, metabolic
이 5개의 복잡계를 전부 파악해야 암인지 아닌지 파악이됨
그래서 암이 아직까지도 정복이 안된거임
근데 현재 저 Data들 자체가 쏟아져나오고있음 2017년부터 많아지기 시작한듯
충분한 Data가 만들어지지않아서 훌륭한 학습모델이 아직안나와서 보조용으로 쓰이고있지만
이 속도면 조만간 의사보다 모든암에있어서 진단률이 좋은 모델이 나올듯
GPT5나 AGI모델이 이 DATA수집에 좋은 방법론을 발견한다면 더 빠를수도
결론 : 암진단에 있어서 의사보다 코로나 진단키트같은 제품이 더 나은 시대가 온다
웹툰 ai닥터 생각나네
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1기에 발견하면 죽을일 거의 없으니까...
저걸로 췌장암 1기 발견 가능해지면 암으로 죽을 일은 없겠다ㄷㄷ
장기 절제하는 야만적인 방법으로 암치료한다는 건 멈춰져야 함
난 글쓴이 생각에 반대함. 3,4번은 암 진단에는 거의 쓰이지 않는다. 그 이유는 암이 너무 희귀한 병이라 진단키트를 개발하기 어렵기 때문이지. 희귀한 병일수록 진단키트의 민감도와 특이도가 말도 못하게 높아져야 함. 가령 0.1% 유병률의 병이라면 99.9% 특이도와 99.9% 민감도의 키트로도 양성예측도가 50%에 불과함.
괜히 현대의학에서 1,2,5번으로 진단하는게 아님. 게다가 무슨 말도 안되는 소리로 1,2,5번이 모두에게 적용하기 어렵다는 거야? 2번이 진단의 gold standard이고 우리 다들 받는 건강검진, 암선별검진 다 1,5번 방법임
원시적이고 초기암을 판별할수없음 1, 2, 5는 그리고 민감도와 특이도는 무슨 근거로 말하는지 모르겠음 혈액내 DNA파편들로 전체 genome을 파악할수있는 기술이있음 알아보셔야할듯
민감도와 특이도는 그냥 정의야ㅋㅋㅋㅋ PPV 계산공식 찾아봐라. 초기암을 3,4가 더 잘 판별하는 것처럼 썼는데, 결국 혈액소견에 등장하려면 암세포가 깨지거나, 분비량이 엄청날 만큼 암이 커져야 해. 내시경이 대장암 초기발견에 훨씬 유용함. 애초에 암 중에 현재 바이오마커 밝혀진 것도 전립선암 정도임.
biomaker 관점에서 말하시는거같은데 그 경우는 이미 데이터분석이 완료된 암 종에서 biomaker 검출하냐마냐 문제인거같고 ㅇㅇ 그래서 내 본문이 뭐가 잘못됨? 난 3,4가 더 잘한다고 말한적이없는디
후생유전, 게놈 이거 다 임상적으로는 바이오마커라는 거지. 그게 데이터 많고 학습시키기 편한 건 맞는데, 암의 낮은 유병률을 감안하면 선별검사 이상이 되기는 어렵다는 말임. 차라리 영상검사에 ai 적용시켜서 초기암을 놓치는 일이 없도록 하는 쪽이 낫지 않을까 하는 이야기야.
님이 생각하는것만큼 본문의 figure는 검출하기 어려운게아님 님이 지금 생각하고있는 암종에서 분비되는 혹은 암세포내에 있다가 파괴되어 나온 파편 biomarker는 한 분자일테지만 저 데이터는 암세포를 포함한 일반세포, 종양세포들의 생리작용을 다 포함한 데이터라서 민감도 특이성 문제는 없음
정말 저 논문의 방법이 아주 높은 민감도와 특이도를 보장해준다면 정말 혁신적이긴 할듯하네. 암튼 정보 공유 ㄱㅅ