• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.273-283
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• 2017

본 연구는 의료기관이 자체적으로 재원일수관리 활동을 하도록 유도하기 위해 외래정보로 재원일수를 예측하여 입원환자 재원일수를 예측하고 재원일수관리의 효율성을 제공할 수 있는 융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템을 개발 방안을 제시하고자 하였다. 외래정보 자료를 기반으로 개발된 재원일수 예측 모형을 이용한 융복합의 맞춤형 재원일수 관리 웹 프로그램은 실시간 예측 재원일수 산출되도록 구현되었다. 예측 모형을 기반으로 장기재원예측 환자군, 집중 관리 환자군 등 재원일수관리 서비스 대상이 도출되었다. 장기재원예측 환자군, 집중관리 환자군에 장기 재원 예상 알림 서비스, 재원일수 초과 알림 서비스 등을 제공할 수 있어 맞춤형 재원일수 관리 시스템이 맞춤형 재원일수 관리에 효율적인 시스템인 것이 확인되었다. 이에 융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템 웹 활용을 위해서는 재원일수 예측 질환의 확대와 국가 차원의 시범운영 정책 추진 방안이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권5호
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• pp.89-99
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• 2015

본 연구는 의료기관이 자체적으로 재원일수관리 활동을 하도록 유도하기 위해 타 의료기관과 재원일수 관리 수준을 비교하여 의료기관의 재원일수 수준을 평가하고 재원일수관리의 효율성을 제공할 수 있는 재원일수 벤치마킹 시스템을 개발 방안을 제시하고자 하였다. 퇴원손상심층조사 자료를 기반으로 개발된 재원일수 중증도 모형을 이용한 융복합의 재원일수 벤치마킹 웹 프로그램은 병상 규모별, 지역별 비교되도록 구현되었고, 엑셀 파일 다운로드와 함께 리포트기능도 추가되었다. 또 실시간 중증도 보정 재원일수 산출 기능도 구현되었다. 시범운영 결과, 병원 운영진 또는 해당 임상 과로부터 질환별, 지역별 비교통계를 요청받으므로, 재원일수 벤치마킹 시스템이 장기재원관리, 질환별 재원관리 등 재원일수 관리에 효율적인 시스템인 것이 확인되었다. 이에 재원일수 벤치마킹 시스템 웹 활용을 위해서는 중증도 보정 질환의 확대와 국가 차원의 정책 추진 방안이 필요하다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 2부
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• pp.509-512
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• 2010

본 논문에서는 지방환자의 서울진료의 추이와 치료결과를 살펴보기 위해 2005년, 2008년의 퇴원환자 조사 자료를 재원일수를 이용하여 분석하였다. 그 결과 2005년 퇴원환자 333,280명과 2008년 퇴원환자 419,873명의 성별, 연령별, 주진단 분포는 유사한 것으로 나타났으며 치료결과 재원일수는 2005년에 30일 이상이 7.2%, 20~29일이 5.9%인데 비해 2008년은 30일이상이 6.2%, 20~29일 6.0%로 나타나 재원일수는 절감되었다. 전체퇴원환자의 재원일수에 영향을 끼치는 요인에 대해 회귀분석 결과 연도, 성, 보험유형, 의료기관유형, 입원경로, 내원 경유, 주진단, 거주지의 효과를 통제한 후 지방환자의 진료지역에 따른 재원일수를 살펴본 결과 서울이 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한 암환자의 재원일수에 영향을 끼치는 요인에 대해서도 연도, 성, 보험유형, 의료기관유형, 입원경로, 내원 경우, 주진단, 거주지의 효과를 통제한 후 지방환자의 진료지역에 따른 재원일수를 살펴본 결과 서울이 가장 낮은 것으로 나타났다. 즉, 지방환가 거주지에서 진료를 받는 것에 비해 서울에서 진료를 받는 것이 치료결과가 짧았다. 이는 타 지역 진료의 간접의료비 영향으로 서울지역에서 조기 퇴원하여 거주지에서 진료하였거나 서울 진료자가 중증도가 낮은 환자가 많아 재원일수가 낮을 수 있다는 것도 배제 할 수 없다. 이에 대한 중증도 보정 후 서울 진료환자의 재원일수가 낮은 요인을 분석하는 추후 연구가 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.413-422
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• 2012

본 연구는 급성심근경색증 입원환자를 대상으로 중증도가 보정된 적정 재원일수 예측모형을 개발하여 의료의 질 관리 및 정책 개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 하였다. 2004-2006년 퇴원손상심층조사 자료 중 급성심근경색증 입원환자 2,309명을 대상으로 급성심근경색증 입원환자의 적정 재원일수 예측모형은 데이터마이닝을 이용하여 개발하였다. 의사결정나무 모형에 따라 급성심근경색증 입원환자의 평균재원일수에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 관상동맥우회술(CABG)과 동반질환 건수로 나타났다. 앙상블 모형을 이용하여 개발된 급성심근경색증 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형 결과, 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이는 보험유형과 의료기관 소재지가 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 재원일수의 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해 의료기관에서는 다빈도 질환에 대한 중증도 보정 적정 재원일수 예측모형을 개발하여 이를 의료정보시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.221-233
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• 2013

본 연구는 뇌졸중 환자의 효율적인 재원일수 관리를 위해 행정자료를 이용하여 우리나라 의료기관을 이용한 뇌졸중 입원환자의 중증도 보정 적정 재원일수 예측 모형을 개발하고 이를 의료기관에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2004-2009년 퇴원손상심층조사 자료 중 뇌졸중 입원환자 23,134명을 대상으로 데이터마이닝 기법을 이용하여 뇌졸중 입원환자의 적정 재원일수 예측모형을 개발하였다. 의사결정나무 모형에 따라 뇌졸중 입원환자의 평균재원일수에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 뇌졸중 발생유형이었으며, 의사결정나무를 이용하여 개발된 뇌졸중 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형 결과, 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이는 진료비지불방법, 의료기관 소재지, 병상규모가 모두 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 뇌졸중 입원환자의 재원일수 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해서는 개발된 모형을 의료기관의 의료정보시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.372-383
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• 2011

본 연구의 목적은 관상동맥중재술 입원 환자의 재원일수의 변이를 규명하기 위해 중증도 보정 모형을 개발하였다. 2004~2006년 퇴원손상환자 조사자료 중 관상동맥중재술 입원 환자 1,011건을 연구대상으로 하였으며, 재원일수의 변이분석은 t검정, 분산분석을 실시하였고, 중증도 보정 재원일수 모형은 데이터마이닝 기법을 이용하였다. 개발된 다중회귀분석 모형을 이용하여 예측 재원일수를 산출하고 이를 실제 재원일수와 비교한 결과 병상규모별, 보험유형과 지역별로 재원일수의 변이가 존재하는 것으로 나타났다. 환자 특성과 중증도를 통제하고 나타난 재원일수의 변이는 공급자 요인으로 설명될 수 있는데, 진료행태나 의료자원에 대한 후속 연구가 필요한 것으로 보인다. 본 연구는 행정 데이터를 이용하여 중증도 모형을 개발하고 변이를 확인하였다는 점에서 활용의 효용성을 높이는 데 기여할 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.2668-2676
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• 2011

손상입원환자의 재원일수 변이요인을 분석하기 위해 질병관리본부의 퇴원손상환자 자료를 이용하여 재원일수 중증도 보정모형을 개발하였다. 이 모형을 적용, 보정값을 산출하고 실측값과의 차이를 이용하여 재원일수를 표준화한 후 재원일수의 변이를 분석하였다. 입원손상환자의 중증도 보정 재원일수에 영향을 미치는 주요 요인은 중증도, 수술유무, 연령, 손상기전, 입원경로 등으로 나타났다. 의사결정나무 모형에 의하여 재원일수의 보정값을 산출하여 실측값과의 차이를 분석한 결과 병원규모(병상수)별, 보험유형별, 기관 소재지별로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 재원일수의 변이를 줄이기 위해 국가차원에서 진료행위프로토콜을 개발하여 의료기관에서 이를 활용하도록 유도하고, 더 나아가 이를 체계적으로 평가하여 지속적으로 노력하여야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.354-362
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• 2017

인구 고령화와 서구화된 생활로 인한 허혈성 심장질환이 지속적으로 증가하고 있으며, 우리나라는 OCED 국가 중에서 허혈성 심장질환의 재원일수가 높은 국가에 속한다. 재원일수 증가는 진료비 상승의 주요 원인이므로, 허혈성 심장질환의 재원일수 관리방안 마련이 필요하다. 이에 본 연구는 허혈성 심장질환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인을 파악하여 재원 일수 관리에 필요한 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 연구대상자는 일개 상급종합병원의 2015년1월1일부터 12월31일까지 순환기내과의 퇴원환자 중에서 주진단명이 허혈성 심장질환인 환자 566명이다. 자료분석은 IBM SPSS ver. 23.0을 이용하여 빈도분석, 교착분석, Fisher's test, One-way ANOVA, $Scheff{\acute{e}}$ test, 더미변수를 이용한 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 흉통을 주호소로 입원한 환자가 가장 많았다. 둘째, 평균 재원일수는 4.89일이었으며, 허혈성 심장질환 종류별로 재원일수에 차이가 있었다. 셋째, 75세이상, 당뇨병, 호흡곤란 증상이 재원일수를 증가시키는 요인으로 나타났다. 따라서 허혈성 심장질환의 적정 재원일수 관리를 위해서는 당뇨병을 동반한 허혈성 심장질환자의 경우에는 혈당조절을 통해서 질병의 진행을 막는 것이 중요하며, 증상이 나타났을 경우 빠른 시간 내에 의료기관을 방문할 수 있는 체계마련이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.215-225
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• 2015

본 연구는 무릎관절치환술의 효율적 재원일수 관리를 위해 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 무릎관절치환술에 대한 중증도 보정 재원일수 모형을 개발하고, 이를 기반으로 무릎관절치환술의 재원일수 변이요인을 파악하고자 하였다. 수집된 퇴원손상심층조사 자료 중 무릎관절치환술 환자 4,102명을 대상으로 동반상병 보정 방법 및 데이터마이닝 기법을 이용하여 무릎관절치환술 환자에 대한 중증도 보정 재원일수 모형을 개발한 결과 CCS 동반상병 보정 방법을 이용한 의사결정나무 모형이 가장 우수하였으며, 무릎관절치환술 환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인은 관절염 동반유무, 성, 입원경로 등으로 나타났다. 개발된 중증도 보정 모형을 기반으로 무릎관절치환술 환자의 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이를 파악한 결과 진료비지불방법, 병상규모, 의료기관 소재지 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 무릎관절치환술 환자의 재원일수 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해서는 과잉 진료에 대한 모니터링 등에 정책적 방안 마련이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권1호
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• pp.231-242
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• 2018

병원 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 퇴원손상환자자료 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.