김성욱 교수 연구실
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구간 검열과 공유취약성 기반 illness-death 모형 추론

Inference for Illness–Death Models with Shared Frailty under Interval Censoring

연구 내용

구간 검열된 중간·말기 사건에 대해 Cox 모형과 공유취약성을 결합하고, 수정 우도와 적응적 중요도 샘플링으로 회귀 모수를 추정하는 연구

일반적인 임상·역학 자료에서는 비치료 사건 또는 말기 사건 간의 준경쟁 위험(semi-competing risks) 구조가 나타나며, 일부 개체의 중간·말기 사건 관측이 구간 검열로 주어집니다. 본 연구는 illness-death 모형에 대해 Cox proportional hazards model과 frailty 효과를 결합하여 비치료 사건과 말기 사건 사이의 의존성과 개인별 변이를 동시에 반영합니다. 구간 검열 구간을 하위 구간에 가중치 할당하여 수정 우도를 구성하고, 전체 우도는 적응적 중요도 샘플링으로 주변화합니다. 회귀 모수 최적화는 반복적 준-뉴턴 절차로 수행합니다. 시뮬레이션과 실데이터 적용을 통해 절차의 성능을 확인합니다.

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연구 흐름

초기에는 준경쟁 위험 구조를 갖는 illness-death 모형에서 개인 간 이질성을 frailty로 모델링하는 기본 틀을 정리합니다. 이후 중간 사건과 말기 사건 모두에 구간 검열이 존재하는 상황으로 확장하여, 가중치 기반 수정 우도를 구성합니다. 전체 우도 주변화는 적응적 중요도 샘플링을 사용해 계산 부담을 줄이는 방향으로 발전합니다. 2020년의 연구에서는 이론적·계산적 절차를 정착하고 시뮬레이션과 실제 자료 분석으로 적용성을 확인합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

  • 구간 검열 생존 분석
  • 중간·말기 사건 의존성 추정
  • 준경쟁 위험 모형링
  • 개인 이질성 반영
  • Cox 기반 회귀 추정
  • 수정 우도 계산
  • 중요도 샘플링 기반 주변화
  • 임상시험 분석 파이프라인
  • 사건 전이 위험도 모델
  • 생존 데이터 예측 모듈

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구분

제목

1

Regression analysis of the illness-death model with a shared frailty when all transition times are interval censored

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