전자건강기록 데이터에서의 폐렴 아종에 대한 머신러닝 기반 차이 분석

Q: 이 논문에서 정의한 폐렴 아종이란 무엇인가?

폐렴 아종은 MIMIC-IV 전자의무기록 데이터셋에서 ICD-9 또는 ICD-10 코드에 따라 원인 미상 폐렴, 음식물 및 구토에 의한 폐렴, 인공호흡기 관련 폐렴, 박테리아에 의한 폐렴의 네 가지로 분류된 중환자실 폐렴 환자의 하위 유형을 의미한다. 이는 각 아종 간의 임상적 특성 차이를 분석하기 위한 핵심 개념이다.

Q: 중환자실 폐렴 아종 분류에 중요한 임상 변수는 무엇인가?

연구 결과, 중환자실 폐렴 아종 분류에 있어 GCS - Verbal Response, Richmond-RAS Scale, Admission Weight가 ICD-9 및 ICD-10 데이터셋 모두에서 공통적으로 중요한 변수로 나타났다. 특히 인공호흡기 관련 폐렴 아종에서 이 변수들의 차이가 두드러진다.

장홍서; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 장홍서 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 1,349 - 1,351 (3page)

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본 연구는 MIMIC-IV 전자의무기록 데이터셋에서 중환자실 폐렴 환자의 폐렴 아종 간 특성 차 이를 비교하는 머신러닝 기반 분석을 제안한다. 연구 대상은 ICD-9 코드 또는 ICD-10 코드로 진단받은 여부에 따라 두 개의 데이터셋으로 나뉘었으며, ICD-9 데이터셋에는 7,101명 9,696건 의 중환자실 입원 데이터를, ICD-10 데이터셋에는 7,931명 11,222건의 중환자실 입원 데이터를 포함하였다. 결측치를 보완한 후, ICD-9 데이터셋에서는 294개 변수, ICD-10 데이터셋에서는 326개 변수에 대해 머신러닝 분석을 수행하였다. 원인 미상 폐렴, 음식물 및 구토에 의한 폐렴, 인공호흡기 관련 폐렴, 박테리아에 의한 폐렴으로 분류 ... 전체 초록 보기

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