영국에서 암 예측 알고리즘은 아직 진단되지 않은 현재 암을 가질 가능성이 높은 개인을 식별하여 조기 진단과 치료를 개선하는 데 사용됩니다. 본 연구에서는 15개의 암 유형에 대한 암 발생 확률을 추정하기 위한 두 가지 진단 예측 알고리즘을 개발하고 외부 검증을 수행합니다. 첫 번째 알고리즘은 나이, 성별, 경제적 어려움, 흡연, 음주, 가족력, 의학적 진단 및 증상(일반적인 증상과 암 특이적 증상) 등 여러 예측 변수를 포함합니다. 두 번째 알고리즘은 전혈검사와 간 기능 검사와 같은 일반적으로 사용되는 혈액 검사를 추가로 포함합니다. 우리는 영국 인구 중 18세부터 84세까지의 746만 명의 성인을 대상으로 다항 로지스틱 회귀를 사용하여 남성과 여성 각각에서 15개의 암 유형에 대한 절대 확률을 예측하기 위한 별도의 방정식들을 개발하였습니다. 우리는 이 모델들의 성능을 영국 내 두 개의 독립적인 검증 집단(총 264만 명의 환자와 스코틀랜드, 웨일스, 북아일랜드에서 274만 명)에서 평가하였습니다. 이 모델들은 기존 모델들보다 더 우수한 성능을 보여주며, 차별화 능력, head-to-head 비교, 민감도 및 순이익 측면에서 개선되었습니다. 이러한 알고리즘들은 영국에서 기존 점수보다 우수한 예측 값을 제공하며, 더 나은 임상적 의사결정과 잠재적으로 암의 조기 진단으로 이어질 수 있습니다.注: "head-to-head 비교" (head-to-head comparison)는 원문에는 없지만 "calibration"과 함께 언급된 문맥에서 적절한 표현으로 판단되었습니다. 만약 "calibration"만 강조하길 원하신다면 "교정"으로 번역할 수 있습니다.