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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제16권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
231 - 242 (12page)

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병원 재원일수의 효율적 관리는 병원의 수익과 환자의 진료비 절감을 위해 매우 중요한 요소이다. 이러한 재원일수의 효율적 관리를 위해서는 병원들이 재원일수에 대해서 벤치마킹을 할 수 있도록 지원이 필요하고 재원일수 절감의 구체적인 방향을 제시해 줄 수 있는 재원일수 예측모형의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 2013년과 2014년도 퇴원손상환자 자료 중 급성뇌졸중 환자를 추출하여 분석용 자료를 만들고 인공지능을 이용하여 급성뇌졸중 환자의 재원일수 예측모형을 개발하였다. 분석용 자료는 훈련용 60%, 평가용 40%로 분류하였다. 모형개발은 전통적 통계기법인 다중회귀분석기법과 인공지능기법인 대화식 의사결정나무기법, 신경망 기법, 그리고 이들을 모두 통합한 앙상블기법을 이용하였다. 모형평가는 Root ASE(Absolute error) 지표를 이용하였는데, 다중회귀분석은 23.7, 대화식결정나무 23.7, 신경망 분석은 22.7, 앙상블은 22.7로 나타났고 이를 통하여 재원일수 예측모형 개발에 인공지능기법의 유용성이 입증되었다. 앞으로 재원일수 예측모형개발에 인공지능 기법을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 방안에 대해서 계속적인 연구가 이루어 질 필요가 있다.
#LOS prediction model #Artificial intelligence #Acute stroke #Neural network #Interactive decision tree

목차

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Accenture / 2017 / ARTIFICIAL INTELLIGENCE : Healthcare’s New Nervous System / Accenture :1~3 google schola G. H. Robinson / 1966 / Prediction of Hospital Length of Stay / Health Services RESEARCH :287~300 google schola C. L Lin / 2009 / Model-based Prediction of Length of Stay for Rehabilitating Stroke Patients / J Formos Med Assoc 108(8):653~662 google schola L. Lella / 2015 / Length of Stay Prediction and Analysis through a Growing Neural Gas Model / 4th International Workshop on Artificial Intelligence and Assistive Medicine 11(20):11~20 google schola S. Barnes / 2016 / Real-time prediction of inpatient length of stay for discharge prioritization / J Am Med Inform Assoc 32:e2~e10 google schola

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