• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.410-413
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• 2010

병원정보시스템의 전세계적인 보급과 데이터웨어하우스의 도입으로 인해서 병원내의 의료데이터가 기하 급수적인 증가추세를 보이고 있다. 환자에 대한 임상적인 특징을 다수 포함하고 있는 의료데이터는 유용한 임상지식의 보고로서 그 가치가 매우 유용하다. 따라서 데이터에 숨겨진 지식을 발견하여 구조화시킴으로써 새로운 지식을 창조하는 데이터마이닝은 임상부분에 적합한 기술이라 말할 수 있다. 본 연구에서는 급성염증을 가진 환자들의 의료데이터를 기반으로 특징을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 병명을 판단하기 위한 학습을 수행한다. 학습 방법은 클러스터링을 이용한 나이브 베이지안으로 진행한다. 기존의 나이브 베이지안 학습은 대량의 데이터를 처리하는데 효과적이며 성능 또한 우수하지만, 속성별 독립을 가정하기 때문에 의료데이터를 분석에는 잘 사용되지 않는다. 따라서 높은 신뢰도를 구현하기 위해 나이브 베이지안 학습 전에 클러스터링을 선행하여, 기존 데이터에 클러스터링 클래스를 추가한다. 이를 통해 급성염증의 증상을 보이는 환자데이터를 바탕으로 자동적으로 방광염과 결석으로 인한 신장염을 효과적으로 진단해낸다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.193-196
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• 2010

정보화 시대를 거치면서 모든 산업분야에서 대량의 데이터가 생성되고 관리되고 있다. 최근에는 비즈니스 환경의 변화로 인하여 의사결정을 지원할 수 있는 고급 정보에 대한 필요성이 대두되었으며 IT 기술의 발전과 더불어 데이터마이닝에 대한 많은 연구가 활발히 이루어졌다. 데이터마이닝은 금융, 정부, 제조, 유통 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 한편 의료데이터는 다른 산업분야의 데이터와 구별되는 특징이 있는데, 데이터의 이질성과 복잡성, 부정확성과 오류가능성, 불완전성과 윤리 및 법적인 문제, 개인정보보호, 특징 선택의 제한, 모델의 투명성과 설명력에 대한 높은 요구도 등이 그것이다. 이와 같은 이유로 의료데이터에 대한 접근은 제한적일 수 밖에 없다. 그럼에도 병원 전산화를 통해 발생하는 의료데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 임상정보를 포함하는 의료데이터는 데이터 자체로도 가치가 매우 크다. 이에 본 논문은 국내 제 3차 의료기관의 2년간 내원환자에 대한 진단데이터를 사용하여 데이터마이닝의 연관법칙을 이용, 상병간의 관계를 연구하고자 하였다. 이를 통해 잠재고객에게는 객관화된 의료지표를 제공하고, 의료기관은 예측 가능한 정보를 종합의료시스템에 활용하여 고객만족도를 높이는 효과를 볼 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.7
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• pp.299-306
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• 2020

The purpose of this study is to find out specific measures that can help the management strategy of patient-centered medical institutions by conducting research on patient experience surveys of convergence outpatient medical services using data mining techniques according to changes in patient-centered medical culture. Using the raw data of the 2018 Medical Service Experience Survey, 8,843 people over the age of 15 who had patient experience in outpatient medical services were analyzed. Decision tree analysis was performed. The determinants of satisfaction with outpatient medical services patient experience were the doctor's area and patient's rights protection area, and the determinants of intention to recommend outpatient medical services were the doctor's area and facilities comfort. Women evaluated the experience positively in overall satisfaction as compared to men, and those over the age of 60 positively evaluated the overall satisfaction and intention to recommend. It is significant that the outpatient experience decision-making model is presented, and that the doctor's area, patient's rights protection area, and facility comfort are important factors. Long-term research on the 'Medical Service Experience Survey' is needed, and research on the inpatient medical service experience is needed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.47-50
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• 2004

본 논문은 대량의 데이터를 처리하는 전염병에 관한 역학조사에 대한 과정을 KDD(Knowledge Discovery in Database)와 데이터마이닝 기법을 이용해서 의료 전문인들의 지식을 데이터베이스화하여 데이터 선정, 정제, 보강, 예측과 빠른 데이터 검출을 하도록 하였다. 그리고 각 바이러스의 동향은 데이터마이닝을 활용하므로 일부분만의 데이터를 산출하지 않고 전체적인 동향을 산출, 예측하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.43-46
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• 2001

정보화를 통한 업무의 효율성 제고에 대한 인식이 폭넓게 확산돼 있다. 의료분야에서도 비교적 단순한 원무관리 시스템이나 환자의 증상이나 각종 자료 등을 기록하고 의료진간의 공유를 가능하게 하는 전자의료기록 관리시스템의 구축이 필요하다. 또한 이들 시스템을 통하여 획득한 환자의 자료를 분석하여 의료진의 환자질병진단을 지원하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의료자료 분석에 요구되는 기법을 제시하며, 획득한 환자의 자료를 데이터마이닝 기법인 신경망 모델을 적용하여 결과를 분석한다.

• Information Systems Review
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• v.7 no.1
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• pp.275-295
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• 2005

Changes in business environment caused by globalization of the world economy and the beginning of the knowledge society forced hospitals to equip with tools for the enhanced competitiveness. In other words, hospitals must aim three targets such as acquisition of advanced medical skills and equipments, improvement of service level for patients, and achievement of superior managerial performance simultaneously. This study has been done to suggest a way to reduce the possibility of hospital bill claim reduction as an alternative for the achievement of superior managerial performance. If the reduction rate of hospital bill claim is high, it will put negative impact on the hospital's revenue stream and hospital's reliability. Thus, if they want to stay competitive, hospitals need to device ways to cut the reduction rate as much as possible. In this study, a prototype system has been developed and implemented to check the possibility to cut the reduction rate through deep analysis of causes of reduction. The prototype first developed utilizing data mining techniques and the relation rules algorithm. Then the prototype was tested its performance using the D hospital's live data.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.6
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• pp.401-409
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• 2020

The purpose of this study is to develop a convergence inpatient medical service patient experience management model(IMSPEMM) that can help in the management strategy of a medical institution to create a patient-centered medical culture. Using the original data from the 2018 Medical Service Experience Survey, 593 people with medical services inpatient(MSI) over the age of 15 were analyzed. By using the decision tree model, we developed a prediction model for overall satisfaction(OS) with the inpatient medical service experience(IMSE) and the intention to recommend patient experience(RI), and were classified into 4 and 7 types. The accuracy of the model was 68.9% and 78.3%. The OS level of IMSE was the nurse area and the hospital room noise management area, and the RI decision factor was the nurse area. It is significant that the IMSPEMM for MSI was presented and confirmed that the nurse area and the noise management area of the hospital room are important factors for the inpatient experience. It is considered that further research is needed to generalize the IMSPEMM.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1104-1105
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• 2011

안드로이드를 기반으로 사용자의 혈압을 스마트폰에서 측정하고 실시간으로 관리하는 시스템으로 본인의 이상 발생 징후가 보이면 경고하는 시스템을 구현하였다. 스마트폰을 이용하여 평상시의 혈압을 저장하고 그 데이터들을 바탕으로 데이터마이닝 기법을 이용한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.357-360
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• 2009

본 연구는 데이터마이닝 기법을 이용하여 건강보험청구료에 있어서 이상정도가 심한 요양기관을 탐지하고, 실제 의료영역에 적용하기 위한 시스템 개발을 목적으로 한다. 현재 건강보험 심사평가원의 이상탐지시스템은 평가대상이 되는 항목을 개별적으로 평가하고, 탐지된 기관의 선정 이유에 대한 근거제시가 부족한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 항목을 종합적으로 평가할 수 있는 정량적 지표를 설계하고, 항목들의 상대적 중요도를 파악할 수 있도록 항목들에 대한 가중치 부여한다. 또한 지표에서 얻어진 값으로 등급을 구분하고, 의사결정나무기법(decision tree)를 이용하여 해석력을 높이는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.757-759
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• 2005

데이터마이닝을 이용한 데이터베이스 마케팅 전락 수립에 대한 않은 연구가 있었고 현재 의료업계에서도 관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 이는 규모가 큰 병원에만 국한되어 있고 산재해 있는 중소병원 및 본 연구의 대상인 한방분야의 경우 매우 미비한 실정이다. 이에 본 논문에서는 한방분야에서의 효과적인 데이터베이스 마케팅을 위하여 실제 한방병원의 데이터를 이용하여, 실증적으로 문제해결을 할 수 있는 방안을 제시한다. 즉 데이터의 특성 파악 및 전처리 과정 등을 통한 데이터마이닝 기법을 통하여 재검진을 결정하는 요인을 찾아내고, 군집별 특성을 분석하여 이를 데이터베이스 마케팅에 적용함으로써 데이터베이스를 효과적으로 마케팅에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.