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신아미 (계명대학교 의과대학) 이인희 (계명대학교 의과대학) 손창식 (계명대학교 의과대학) 박희준 (계명대학교 의과대학)
저널정보
한국재활복지공학회 한국재활복지공학회 학술대회 논문집 2009 한국재활복지공학회 정기학술대회 논문집
발행연도
2009.10
수록면
118 - 121 (4page)

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본 연구는 데이터 마이닝 기법 중 연관성 분석을 이용해 뇌경색증 환자에게 내려진 진단의 연관성을 분석하고 뇌경색증 환자에게 나타나는 합병증 혹은 동반되는 질환을 파악하고자 시도되었다.
Clementine 12.0 프로그램을 이용해 D/W에서 ICD 분류코드 중 진단명이 뇌경색증이고, KCD-4 코드 163을 진단받은 모든 환자의 진단 정보를 추출 하였다. 진단 자료 추출 시 뇌경색증 진단 시점을 중심으로 진단 전?후를 구별하지 않고 뇌경색증 진단을 받은 환자의 모든 진단 정보를 추출하였으며 이름, 주민등록번호, 연락처 등과 같은 대상자의 인적 사항은 제외하였다. 자료 분석을 위해 SPSS사의 Clementine 12.0 프로그램을 이용하였다. 대상자의 성별, 나이, 뇌경색증 환자의 진단 분포는 빈도와 백분율을 구하였고, 뇌경색증 환자의 진단 분석을 위해 웹(거미줄망) 노드, 아프리오리 모델링을 적용하였다. 웹 노드를 이용한 그래프 생성과 아프리오리 모델링을 적용한 결과 뇌경색증은 본태성 고혈압과 가장 연관성이 높은 것으로 나타났고 인슐린-비의존 당뇨병, 지단백질 대사 장애 및 기타 지혈증 등과 연관성이 있었다.
본 연구는 대용량의 데이터를 기반으로 하였지만 이는 단일 의료기관에 내원한 대상자만을 대상으로 하였다는 한계점이 있다. 따라서 향후 더 많은 의료기관의 뇌경색증 환자를 대상으로 진단 자료를 수집하고 시간의 흐름에 따른 진단의 패턴을 분석하여 뇌경색증의 선?후발 질환을 파악하고 보편화 할 수 있는 규칙을 도출할 것을 제언한다.

목차

ABSTRACT
서론
재료 및 방법
결과
고찰
결론
감사의 글
참고문헌

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