빅데이터를 활용한 유방암 관련 요인 분석

An analysis on determinants of breast cancer using big data: focusing on physical activity

본 연구는 유방암 환자에 있어서 국민건강보험공단 자료내 주요하며 의미있는 항목들을 찾아내고 이를 활용하여 실질적인 운동중재 프로그램개발에 효과적인 정보제공을 하는데 목적을 두고 수행되었다. 건강보험공단 데이터베이스에 등록되어있는 235,741명의 여성으로부터 2102명의 유방암 환자를 21개의 유방암코드를 활용하여 찾아내었으며 통계법은 t-test, 로지스틱회귀분석, ROC분석을 이용하여 연구목적에 맞는 결과를 얻을 수 있었다. 연령이 낮을수록 유방암 발병에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며(p<0.01) 로지스틱회귀분석을 통해서는 비만과 간수치와 관련된 항목이 유방암 발병과 관련을 갖는 것으로 나타났다(p<0.05). 적절한 신체 활동을 하지 못하는 경우에도 유방암의 발병을 증가시키는 요인으로 확인할 수 있었다(OR: 1.01&#8211;1.06) (p<0.05). 20분간의 고강도 운동을 1주일에 4일하는 것은 유방암의 발병에 관련이 있었다(p<0.05). 유방암의 대처를 위해 제어해야할 주요하며 의미있는 항목을 주의깊게 조절하는 것이 또 하나의 유방암을 관리하는데 도움이 될 것이며, 특히 이러한 항목들을 활용하여 개인 맞춤형 운동프로그램의 개발과 운동의 생활화를 유지하는 것이 보다 관리차원에서 중요하다 하겠다.

This study aimed to identify the characteristics of breast cancer and use the National Health Insurance Sharing Service Data Base (NHISS DB) to search for significant risk parameters, to develop practical interventions by providing beneficial information. Breast cancer patients’ data (21 breast cancer codes-used 2102 patients from 235,741 registered women) from NHISS DB were used for t-test, logistic regression, and receiver operating characteristic (ROC) curve analyses. Younger individuals are commonly affected with breast cancer (p<0.01). In logistic regression analysis, obesity- and hepatic-related parameters were found to be associated with breast cancer (p<0.05). Physical disability was associated with increased incidence of breast cancer (OR: 1.01&#8211;1.06) (p<0.05). A 20-minute intensive exercise must be avoided 4 days per week to prevent the incidence of breast cancer (p<0.05). Controlling the significant parameters for the breast cancer is recommended by means of individualized optimal ways such as maintaining an adjusted exercise-centered lifestyle.