도 3 을 참조 하 면 , mRNA 후보 12 개 및 miRNA 후보 6 개 로부터 LASSO 방법 으로 선택 된 mRNA 바이오 마커 3 개 ( SPINK 7 , PPL 및 SEMA 4 B ) 및 miRNA 바이오 마커 2 개 ( MIR 140 - 5 p 및 MIR 301 a ) 의 조합 모델 에서 , AUC 값 은 0 . 81 였 다 ( 95 % CI , 0 . 72 ~ 0 . 89 ) . 민감 도 및 특이 도 를 극대 화 하 는 ROC 곡선 상 에서 민감 도 가 75 %, 특이 도 가 83 % 인 것 으로 나타났 다 . 민 감도 를 80 % 또는 90 % 로 설정 하 여 각각 특이 도 예상 값 을 54 % 또는 40 % 로 얻 었 다 . 바이오 마커 의 예측 능력 ( 정확도 ) 를 평가 하 기 위해 , 위암 환자 군 데이터베이스 를 기반 으로 인구 통계학 적 특성 전용 모델 ( demographic characteristic - only model ) 을 구축 하 였 고 , AUC 값 은 0 . 69 였 다 ( 95 % CI , 0 . 59 ~ 0 . 79 ) . 바이오 마커 5 종 및 인구 통계학 적 특성 ( 흡연 , 성별 및 나이 ) 를 통합 한 모델 에서 , AUC 값 은 0 . 87 ( 95 % CI , 0 . 80 ~ 0 . 93 ) 였 다 . 상기 3 가지 모델 에 대해 Hosmer - Lemeshow test 를 이용 하 여 교정 을 수행 하 였 다 . 3 가지 모델 은 모두 P > 0 . 05 인 것 으로 , 교정 하 는 데 부족 함 이 없 었 다 . 3 가지 모델 의 AUC 값 을 비교 하 기 위해 Delong ' s test 를 수행 하 였 다 . 바이오 마커 및 인구 통계학 적 특성 의 조합 모델 ( AUC = 0 . 87 ) 과 인구 통계학 적 모델 ( AUC = 0 . 69 ) 간 의 Δ AUC 에서 유의 적 인 차이 가 나타났 다 . 민감 도 및 특이 도 를 극대 화 하 는 ROC 곡선 상 에서 민감 도 가 82 %, 특수 성 이 77 % 였 고 양성 예측 도 ( positive predictive value ) 가 82 %, 음성 예측 도 ( negative predictive value ) 가 77 % 였 다 . 높 은 민감 도 ( 90 %) 로 임계 값 을 설정 할 경우 , 특이 도 , 양성 예측 도 및 음성 예측 도 가 각각 65 %, 76 %, 84 % 였 다 .