데이터마이닝을 이용한 암환자 이탈방지 모형 개발
Development of Model for Preventing Informally Discharged Cancer Patients
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초록
2003년 1월 1일부터 12월 31일까지 1년간 일개 대학병원에서 등록된 암 환자자료 총 2,094건 중 512건을 대상으로 퇴원환자 요약정보를 토대로 암 환자 이탈환자특성과 요인을 파악한 후, 요인을 점수화 하여 암환자 이탈환자방지 모형을 개발한 결과는 다음과 같다. 암환자 이탈방지 모형에 대한 오분류표와 학습결과의 정분류율을 보면 의사결정나무 86.3%, 로지스틱 회귀분석 88.0%, 그리고 신경망 분석 80.4%로 나타나, 로지스틱회귀분석이 가장 우수한 모델로 선정되었다. 실제 이탈된 암환자의 14.8%중, 개발된 로지스틱 회귀분석 모형에서 상위 90%의 이탈 암환자를 관리할 경우 전체 이탈환자 중 71.2%(4.8배)를 방지할 수 있을 것으로 예측되었다.이와 같은 암환자 이탈방지예측 모델을 적용하여 병원은 지속적인 환자관리와 환 자와의 신뢰를 형성하고 꾸준한 병원 방문을 유도할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 연구에서 수행된 통계모형이 의료기관의 암환자 이탈방지 개선 및 관리에 활용되어지길 기대한다.
Abstract
The number of registered cancer patients data is 512 of total patients (2094) those are an university hospital during the period from January 1, 2003 to December 31, 2003. After grasping the characteristics and factors of the informally discharged cancer patients based on information of discharge summary, the model of preventing informally discharged cancer patients was developed as scoring the factors. Using the expected modeling of the informally discharged cancer patients, the hospital will be able to make a trust with patients, and to induce patients to visit the hospital through the continuous patient management. Further, we expect that statistic model performing in this study will apply well to improvement and management of the medical organization.
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- "Development of Model for Preventing Informally Discharged Cancer Patients"