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논문 기본 정보

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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제17권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
217 - 230 (14page)

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본 연구는 기존 동반질환을 이용한 중증도 보정 방법의 제한점을 보완하기 위해 급성심근경색증 환자의 맞춤형 중증도 보정방법을 개발하고, 이의 타당성을 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 질병관리본부에서 2006년부터 2015년까지 10년간 수집한 퇴원손상심층조사 자료 중 주진단이 급성심근경색증인 한국표준질병사인분류(KCD-7) 코드 I20.0~I20.9의 대상자를 추출하였고, 동반질환 중증도 보정 도구로는 기존 활용되고 있는 CCI(Charlson comorbidity index), ECI(Elixhauser comorbidity index)와 새로이 제안하는 CCS(Clinical Classification Software)를 사용하였다. 이에 대한 중증도 보정 사망예측모형 개발을 위하여 머신러닝 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신기법을 활용하여 비교하였고 각각의 AUC(Area Under Curve)를 이용하여 개발된 모형을 평가하였다. 이를 평가한 결과 중증도 보정도구로는 CCS 가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법 중에서는 서포트 벡터 머신을 이용한 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이에 향후 의료서비스 결과평가 등 중증도 보정을 위한 연구에서는 본 연구에서 제시한 맞춤형 중증도 보정방법과 머신러닝 기법을 활용하도록 하는 것을 제안한다.
#Severity-adjustment #Acute Myocardial Infarction #Comorbidity #Machine Learning #Convergence study

목차

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참고문헌 (21)

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박종호 / 2012 / 퇴원손상심층조사 자료를 이용한 의료기관 중증도 보정 사망비 비교 / 한국산학기술학회논문지 13(4):1739~1750 dbpia 임지혜 / 2011 / 급성심근경색증 환자의 동반상병지수에 따른 건강결과 분석 / 보건행정학회지 21(4):541~564 dbpia 김선자 / 2011 / 관상동맥우회술 시행환자의 중증도 보정 재원일수 변이에 관한 연구 / 품질경영학회지 39(3):391~399 google schola 정태경 / 2013 / 한국과 미국 의료기관의 중증도 보정 사망률 비교 / 디지털융복합연구 11(5):371~384 dbpia 홍성옥 / 2015 / 목의 손상 입원환자의 중증도 보정 재원일수 변이요인 / 보건사회연구 35(2):561~583 Crossref

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