KCI등재
인공지능을 이용한 급성 뇌졸중 환자의 재원일수 예측모형 개발 = Development of Predictive Model for Length of Stay(LOS) in Acute Stroke Patients using Artificial Intelligence
The efficient management of the Length of Stay(LOS) is important in hospital. It is import to reduce medical cost for patients and increase profitability for hospitals. In order to efficiently manage LOS, it is necessary to develop an artificial intelligence-based prediction model that supports hospitals in benchmarking and reduction ways of LOS. In order to develop a predictive model of LOS for acute stroke patients, acute stroke patients were extracted from 2013 and 2014 discharge injury patient data. The data for analysis was classified as 60% for training and 40% for evaluation. In the model development, we used traditional regression technique such as multiple regression analysis method, artificial intelligence technique such as interactive decision tree, neural network technique, and ensemble technique which integrate all. Model evaluation used Root ASE (Absolute error) index. They were 23.7 by multiple regression, 23.7 by interactive decision tree, 22.7 by neural network and 22.7 by esemble technique. As a result of model evaluation, neural network technique which is artificial intelligence technique was found to be superior. Through this, the utility of artificial intelligence has been proved in the development of the prediction LOS model. In the future, it is necessary to continue research on how to utilize artificial intelligence techniques more effectively in the development of LOS prediction model.
더보기병원 재원일수의 효율적 관리는 병원의 수익과 환자의 진료비 절감을 위해 매우 중요한 요소이다. 이러한 재원일수의 효율적 관리를 위해서는 병원들이 재원일수에 대해서 벤치마킹을 할 수 있도록 지원이 필요하고 재원일수 절감의 구체적인 방향을 제시해 줄 수 있는 재원일수 예측모형의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 2013년과 2014년도 퇴원손상환자 자료 중 급성뇌졸중 환자를 추출하여 분석용 자료를 만들고 인공지능을 이용하여 급성뇌졸중 환자의 재원일수 예측모형을 개발하였다. 분석용 자료는 훈련용 60%, 평가용 40%로 분류하였다. 모형개발은 전통적 통계기법인 다중회귀분석기법과 인공지능기법인 대화식 의사결정나무기법, 신경망 기법, 그리고 이들을 모두 통합한 앙상블기법을 이용하였다. 모형평가는 Root ASE(Absolute error) 지표를 이용하였는데, 다중회귀분석은 23.7, 대화식결정나무 23.7, 신경망 분석은 22.7, 앙상블은 22.7로 나타났고 이를 통하여 재원일수 예측모형 개발에 인공지능기법의 유용성이 입증되었다. 앞으로 재원일수 예측모형개발에 인공지능 기법을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 방안에 대해서 계속적인 연구가 이루어 질 필요가 있다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2025 | 평가예정 | 신규평가 신청대상 (신규평가) | |
2022-06-01 | 평가 | 등재학술지 취소 | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2014-01-21 | 학술지명변경 | 한글명 : 디지털정책연구 -> 디지털융복합연구외국어명 : Journal of Digital Policy & Management -> Journal of Digital Convergence | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2005-03-25 | 학회명변경 | 한글명 : (사)한국디지털정책학회 -> 한국디지털정책학회영문명 : 미등록 -> The Society of Digital Policy & Management |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.59 | 1.59 | 1.46 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.35 | 1.34 | 1.61 | 0.64 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)