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저자정보
정광훈 (LG CNS) 김가회 (LG CNS) 박진원 (LG CNS) 이혜성 (LG CNS) 김형중 (서강대학교 경영전문대학원) 최홍용 (LG CNS) 김진화 (서강대학교)
저널정보
(주)엘지씨엔에스(구LGCNS엔트루정보기술연구소) Entrue Journal of Information Technology Entrue Journal of Information Technology Vol.14 No.3
발행연도
2015.1
수록면
133 - 149 (17page)

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최근 정보통신의 발달로 의료분야에서 대량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 생성해 내는 빅데이터 기술이 활발히 활용되고 있다. 본 연구는 요양병원 내 환자의 질환이 악화되어 병원으로 이송되는 급성병원이송 환자군을 예측하여 위험 환자군에 대한 등급 관리와 선행 관리를 통해 병원 및 요양병원이 수행하는 의료 서비스의 질을 증대시키는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 병원에서 퇴원 후 요양병원에 입원가료중인 환자(43,986명)를 대상으로 일상활동보조와 급성병원이송 간의 관계를 규명하기 위해 통계분석 기법과 시각화 기법으로 데이터 탐색과정을 통해 재입원 환자와 재입원하지 않는 환자들과의 차이점을 파악하였다. 일상활동보조 데이터 중 10일 용변(대변) 평균의존도, 30일 취식 총 의존횟수, 10일 이동 평균의존도, 10일 취식 평균의존도, 30일 용변(대변) 총 비의존횟수, 30일 실내이동 총 의존횟수의 6개 변수가 도출되었다. 추출된 변수를 기반으로 환자의 재입원 확률을 예측하기 위해 3가지 데이터 마이닝 분석기법을 활용하여 그중 의사결정나무가 급성병원이송 환자를 예측하는 데 가장 우수한 분석 모델로 판단되었다. 본 연구는 요양병원 내 환자의 질환이 악화되어 병원으로 이송되는 급성병원이송 환자군을 예측하는 데 중요한 기반이 될 것으로 기대된다.
#Big Data #Rehospitalization #Decision Tree #Logistic Regression #Neural Network

목차

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김광환 / 2009 / 환자이탈군 특성요인과 이탈환자 예측모형에 관한 연구 -데이터마이닝을 활용하여- / 한국산학기술학회논문지 10(11):3480~3486 dbpia 김명종 / 2012 / 로지스틱 회귀분석과 인공신경망을 적용한 내부회계관리제도 평가모형의 성과비교 / 국제회계연구 (46):1~30 dbpia 김유미 / 2009 / 데이터 마이닝을 이용한 당뇨환자의 관리요인에 관한 연구 / 한국산학기술학회논문지 10(5):1100~1108 dbpia 김현경 / 2014 / 의사결정나무 분석기법을 이용한 뇌졸중 지식 취약군 규명 / Journal of Korean Academy of Nursing 44(1):97~107 google schola 문형준 / 2011 / 응급의료센터와 중환자실에서 시행된 중심정맥카테터 감염률 비교 / 대한응급의학회지 22(6):669~675 dbpia

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