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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김촉환 (순천향대학교 천안병원) 강성홍 (인제대학교)
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제19권 제7호
발행연도
2021.1
수록면
271 - 282 (12page)

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본 연구는 미숙아의 재원일수 예측 모형을 머신러닝 기법을 통해 개발하기 위해 수행 되었다. 모형 개발을 위해 질병관리본부에서 수집한 퇴원손상심층조사 자료의 2011년부터 2016년까지 퇴원한 미숙아 6,149건을 이용하였다. 입원 초기 신경망 모형은 설명력(R²)이 0.75로 다른 모형에 비해 우수 하였다. 입원 초기 변수에 임상진단을 CCS(Clinical class ification software)로 변환하여 추가 투입한 모형은 큐비스트(Cubist) 모형의 설명력(R²)이 0.81로 랜덤 포레스트(Random Forests), 그라디언트 부스트(Gradient boost), 신경망(neural network), 벌점화 회귀(Penalty regression) 모형에 비해 성능이 우수 하였다. 본 연구는 전국단위 데이터를 이용한 미숙아의 재원일수 예측 모형을 머신러닝을 통해 제시하고 그 활용 가능성을 확인하였다. 하지만 임상정보, 부모정보 등 데이터의 한계로 향후 성능 향상을 위한 추가 연구가 필요하다.
#재원일수 #머신러닝 #큐비스트 #인공신경망 #융복합 연구

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Korean Statistical Information Service / Population dynamics and dynamics rate google schola 이현수 / 2020 / 신생아집중치료실에 입원 경험이 있는 미숙아 어머니의 외상 후 성장에 영향을 미치는 요인 / Child Health Nursing Research 26(2):267~276 Crossref 이유리 / 2016 / 미숙아 지원정책 개선 방안 모색을 위한 국제비교 연구 / 보건사회연구 36(4):63~96 Crossref 배종우 / 2011 / 2009년 한국 시도별 미숙아, 저체중출생아의 빈도 및 신생아중환자 실의 현황 / Neonatal medicine 18(1):70~75 dbpia L. Turgeman / 2017 / Insights from a machine learning model for predicting the hospital Length of Stay (LOS) at the time of admission / Expert Systems with Applications 78:376~385 Crossref

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