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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이정훈
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수56
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세계보건기구(WHO)를 비롯해 세계 각국의 정부기관은 항생제 오남용에 따른 항생제 내성균 감염에 대해 심각한 경고를 하며 이를 예방하기 위한 관리와 감시를 강화하고 있다. 하지만 감염을 확인하기 위한 감염균 배양에 수일의 시간이 소요되면서 격리와 접촉주의를 통한 감염 확산 방지 효과가 떨어져 선제적 조치를 위한 신속하고 정확한 예측 및 추정방법이 요구되고 있다. 본 연구는 Electronic Health Records에 포함된 질병 진단내역과 항생제 처방내역을 neural embedding model과 matrix factorization을 통해 embedding 하였고, 이를 활용한 딥러닝 기반 분류 예측 모형을 제안하였다. 항생제 내성균 감염의 주요 원인인 질병과 항생제 정보를 embedding 하여 환자의 기본정보와 병원이용 정보에 추가했을 때 딥러닝 예측 모형의 f1-score는 0.525에서 0.617로 상승하였고, 딥러닝 모형은 Super Learner와 같은 기존 기계학습 모형보다 더 나은 성능을 보여주었다. 항생제 내성균 감염환자의 특성을 분석한 결과, 감염환자는 동일한 질병을 진단받은 비감염환자에 비교해 J01 계열 항생제 사용이 많았고 WHO 권고기준(DDD)을 크게 벗어나는 오남용 청구사례가 6.3배 이상 높게 나타났으며 항생제 오남용과 항생제 내성균 감염 간의 높은 연관성이 발견되었다.
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