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학술대회자료
저자정보
황하은 (고려대학교) 김성범 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2020년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2020.11
수록면
3,686 - 3,699 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

머신러닝을 이용한 응급실 퇴실 결정 분류 및 주요 인자 추출
황하은 산업경영공학과 2022.01 학위논문

2021

머신러닝을 활용한 응급실 내원 환자 퇴실 조치 결정 조기 예측
황하은 ,  강현구 ,  이의선 외 3명 대한산업공학회지 2021.06 학술저널

2020

머신러닝을 활용한 응급실 내원 환자 퇴실 조치 결정 조기 예측
황하은 ,  김성범 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Overcrowding within emergency departments (ED) affects patient satisfaction and quality of care. One of the leading causes of ED overcrowding is the boarding of hospitalized patients in the ED as they await bed placement. Early prediction of disposition of patients can improve patient flow and optimize allocation of hospital resources and bed. Prediction of disposition using supervised machine learning methods are being actively researched abroad. However, there is a need for research suitable for the emergency medical environment in Korea. Previous studies were generally limited to predictions for disposition of either hospital admission or discharge. In this study we attempted to predict disposition (Discharge, General ward admission, ICU admission, Transfer) of patients using initial information of ED patients from the Korean National Emergency Department Information System (NEDIS). We used light gradient boosted machines, Catboost and TabNet. The results showed that TabNet yielded the best performance. This result can aid in decision making by providing standard indicators for hospital admission.
#Emergency department #Prediction of ICU admission #Discharge #Interhospital transfer #Machine learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 결과
4. 결론
5. 참고문헌

참고문헌 (0)

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