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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 365 - 372 (8page)
- DOI
- https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.10.365
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본 연구의 목적은 자연어처리에 의해 생성된 욕창간호진술문의 특성을 파악하고, 욕창 단계판별 예측정확도를 평가하기 위함이다. 욕창관련 간호기록은 서술통계를 이용하여 분석하였고, 워드클라우드 생성기를 활용하여 욕창예방 간호기록에서 단어의 특성을 파악하였다. 딥러닝을 이용하여 욕창단계판별 정확도(accuracy ratio) 를 구하였다. 연구결과, 욕창의 단계에 대한 기록 중 2단계와 심부조직손상의심단계가 각각 23.1% 와 23.0 % 로 가장 많았고, 빈도수가 높은 핵심단어는 홍반, 수포, 가피, 부위, 크기 등으로 나타났다. 예측의 정확도가 높은 단계는 0단계, 심부조직손상의심단계, 2단계 순으로 나타났다. 따라서, 이를 활용하여 임상적 의사결정지지 시스템으로 개발된다면, 임상간호사의 욕창관리역량 향상 전략 개발에 기초가 될 수 있을 것이다.
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참고문헌 (23)
참고문헌 신청
D. H. Seong / 2017 / Research trends in clinical natural language processing / Korea Institute Informatics Scientists Engineers 35(5):20~26
Prakash M Nadkarni / 2011 / Natural language processing: an introduction / Journal of the American Medical Informatics Association 18(5):544~551
Wen-wai Yim / 2016 / Natural Language Processing in Oncology / JAMA Oncology 2(6):797
SOOKYUNG HYUN / 2009 / Exploring the Ability of Natural Language Processing to Extract Data From Nursing Narratives / CIN: Computers, Informatics, Nursing :215~223
T. A. Koleck / 2019 / Natural language processing of symptoms documented in free-text narratives of electronic health records : a systematic review / Journal of American Medical Informatics Association 26(4):364~379
Prakash M Nadkarni / 2011 / Natural language processing: an introduction / Journal of the American Medical Informatics Association 18(5):544~551
Wen-wai Yim / 2016 / Natural Language Processing in Oncology / JAMA Oncology 2(6):797
SOOKYUNG HYUN / 2009 / Exploring the Ability of Natural Language Processing to Extract Data From Nursing Narratives / CIN: Computers, Informatics, Nursing :215~223
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