Analysis for Diagnosis of Patients with Cerebral Infarction by Sequence Modeling

순차규칙 모델링을 활용한 뇌경색증 환자 진단 분석

This study was tried to analyze the diagnosis of patients with cerebral infarction by sequence modeling that was one of data mining analysis method and find out previous disease or complication of patients with cerebral infarction. Mass data that the diagnosis code of cerebral infarction was 163 in 2000 to 2007 were extracted from A hospital's database and then the data mart was constructed for analysis. Total 2,267 patients illnesses were diagnosed as cerebral infarction and 32,692 cases related diagnosis were extracted. Sequence modeling in Clementine 12.0 program was used to analyze diagnosis of patients with cerebral infarction and 8 meaningful rules were found in this paper. This result could be used as a basic data to make secondary cerebral infarction prevention program and to prevent complication of cerebral infarction.

본 연구는 데이터 마이닝 기법 중 하나인 순차규칙 모델링을 활용해 뇌경색증 환자의 진단을 분석함으로써 뇌경색증의 선행질환과 합병증을 파악하고 이를 최소화할 수 있는 중재 개발에 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 뇌경색증 환자의 진단 관련 데이터는 대구에 위치한 A 의료원에서 2000년에서 2007년 사이 뇌경색증으로 진단받은 환자의 관련 데이터를 추출하여 일괄분석을 위해 데이터마트를 구축하였다. 대상 의료 기관에서 총 2,267명이 뇌경색증을 진단 받았고 추출된 진단 데이터는 총 32,692건이었다. 데이터 분석은 Clementine 12.0의 순차규칙 모델링을 이용하였고 8개의 의미 있는 규칙이 발견되었다. 본 연구 결과는 2차 뇌경색 발생 예방 프로그램 개발 및 뇌경색증 환자의 합병증 예방 중재 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.