본 연구의 목적은 2차 종합병원급 건강검진센터를 이용한 민간 종합검진 환자의 검진 이용특성과 이들의 건 강행태 및 건강관리 수준을 분석하는 것이다. 이를 위해 대전지역 일개 2차 종합병원급 건강검진센터의 2011년 20,696명의 민간 건강검진 수검자를 대상으로 이들의 2001년에서 2011년까지 11년간의 수검자료 150,501건을 분석하 였다. 민간 종합검진 수검자의 검진군 분류를 위한 군집분석은 K-means기법의 z-score표준화 방법을 이용하여 분류하 였으며, 정기/비정기 검진 분류모형 개발을 위해 로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망 분석을 이용하였다. 개발된 비정기 검진군 분류 모형에 따라 신규 검진군 중 비정기 검진군이 될 확률이 높은 1,000명을 추출하여 고객관리사업 대상자로 하였다. 분석결과, 수검자는 신규 검진군, 정기 검진군, 비정기 검진군으로 분류하였다. 신규 검진군은 30대 가 많고, 신장질환 의심자의 비율이 높았다. 정기 검진군은 남자, 이상지혈증 의심 비율이 높았다. 비정기 검진군은 흡연율과 운동부족 비율이 높았고, 빈혈 및 당뇨의심 비율이 높았다. 의사결정나무 분석결과 비정기 검진환자의 특성 에 영향을 미치는 변수로는 성별, 연령, 거주지, 운동, 빈혈, 이상지혈증, 당뇨, 비만, 간질환 등이었다. 특히 여자 수 검자로서 빈혈 검사는 정상, 운동을 하지 않는 군이면서 비만이 의심되는 수검자의 비정기적 수검율은 71.4%에 달하였 다. 이러한 연구결과 토대로 맞춤형 고객관리 사업을 진행한다면 건강검진센터 효율적인 운영에 기여할 수 있을 것이다.
This study aims to analyze characteristics, health behaviors and health management level related to private health examination recipients in one general hospital. To achieve this, we analyzed 150,501 cases of private health examination data for 11 years from 2001 to 2011 for 20,696 participants in 2011 in a Dae-Jeon general hospital health examination center. The cluster analysis for classify private health examination group is used z-score standardization of K-means clustering method. The logistic regression analysis, decision tree and neural network analysis are used to periodic/ non-periodic private health examination classification model. 1,000 people were selected as a customer management business group that has high probability to be non-periodic private health examination patients in new private health examination. According to results of this study, private health examination group was categorized by new, periodic and non-periodic group. New participants in private health examination were more 30~39 years old person than other age groups and more patients suspected of having renal disease. Periodic participants in private health examination were more male participants and more patients suspected of having hyperlipidemia. Non-periodic participants in private health examination were more smoking and sitting person and more patients suspected of having anemia and diabetes mellitus. As a result of decision tree, variables related to non-periodic participants in private health examination were sex, age, residence, exercise, anemia, hyperlipidemia, diabetes mellitus, obesity and liver disease. In particular, 71.4% of non-periodic participants were female, non-anemic, non-exercise, and suspicious obesity person. To operation of customized customer management business for private health examination will contribute to efficiency in health examination center.