• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.291-298
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• 2005

지속성 외래 복막투석은 말기 신부전 환자들에게 널리 시행하는 신 대체 요법으로, 복막투석 환자에게서 주된 합병증으로 일어나는 단백질-열량 영양실조를 치료하기 위하여 아미노산을 복강 내로 주입하는 치료방법이다. 이현석 등(2004)의 연구에서는 아미노산 복막 투석액(IPAA)이 영양실조 환자들에게 실제로 영양상태에 미치는 영향을 평가하기 위하여 지속성 외래 복막투석 환자 43명을 12개월 동안 3개월 주기로 관측하여 얻어낸 반복측정자료를 바탕으로 IPAA의 효과 여부에 따라 반응군과 비반응군을 분류하였다. 본 논문에서는 이러한 두 그룹을 효과적으로 분류할 수 있는 분류기준변수들을 찾아내고 이 분류기준변수의 값을 바탕으로 새로운 환자에게 IPAA의 투여 여부를 진단할 수 있는 여러 분류방법들을 고찰하여 비교 연구하였다. 모수적인 방법으로 선형판별분석, 이차판별분석 및 로지스틱 판별분석을 소개하고 비모수적인 방법으로 support vector machine(SVM)을 소개하여 분류분석의 결과를 비교하여 두 그룹을 최소한의 오류로 분류하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.314-316
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• 2009

본 논문에서는 사상체질분류검사 설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때, 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질 분류 함수를 개발하기 위하여 퍼지 분류기를 이용한다. 본 연구에서 사용하는 데이터는 9개 한의과대학의 10개 부속한방병원에서 치료를 받은 환자들 중 각 병원의 사상체질전문의로부터 체질진단을 받고 최소한 4주 이상 사상체질 처방을 사용한 후 주 증상이 전반적으로 호전되어 체질이 확인된 환자 1,914명을 대상으로 하고 있다. 본 연구는 사상체질의학의 광제설을 토대로 환자의 성별을 분리 하였을 뿐만 아니라, 비만도를 추가적으로 분류하였으며, 체형기상, 용모사기, 성질재간, 병증약리 중 체형기상을 토대로 분류하였으며, 사상체질을 판별할 수 있도록 설계되고 구현되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.9-17
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• 2021

본 연구는 대장암 환자의 치료방법 중 하나인 항암화학요법을 분류할 수 있는 시스템인 CDSS연구의 일환으로 시행되었다. 대장암 치료에서 환자의 상태에 맞는 항암화학요법의 선택은 환자의 생존 기간과 직결되기 때문에 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 대장암 환자의 개인적, 병리학적 특성을 사용해 기저 모델, 병리학적 모델, 그리고 환자의 두 가지 특성을 모두 사용한 결합 모델을 만들어 머신러닝 알고리즘으로 항암화학요법을 분류하였다. Top-n Accuracy와 ROC 곡선, AUC로 모델의 예측 정확도를 비교한 결과, 결합 모델에서 가장 우수한 예측 정확도를 보였으며, LGBM 알고리즘의 성능이 가장 우수한 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 이용해 환자 특성별 모델을 분류함으로써 환자의 상태에 맞는 항암화학요법 분류 모델을 구축하였다. 향후 연구에서 본 연구 결과를 기초한다면 더 좋은 성능의 항암화학요법 분류 모델을 만들어 CDSS 연구에 도움이 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.287-298
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• 2013

본 연구는 전산화된 임상 데이터를 이용하여 환자 중증도를 분별하는 기법을 고안하고 간호사가 작성한 분류 점수와 비교 분석하여 타당성을 검증하기 위하여 일개 종합병원의 7개 병동 재원환자 348명에게 하루동안 간호사가 수행한 행위를 근거로 환자분류(KPCS-1: Korean patient classification system for nurses) 점수를 간호사가 작성하고, 병원정보시스템에 저장되어 있는 임상 데이터를 이용하여 산정, 수집한 점수와 비교하였다. 간호사가 작성한 점수와 임상 데이터를 이용한 환자 중증도 점수 모두 진료과 및 환자유형에 따라 점수 분포를 비교한 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 환자분류의 타당성이 동일하게 검증되었으며, 두 방법 간 에는 상관계수 0.96(p<.001)의 높은 상관성이 있었다. 임상 데이터 기법이 다소 높은 점수를 보였으나 일부 영역의 보완을 거친다면 간호사가 환자분류를 작성하지 않고, 병원정보시스템에 저장된 임상 데이터에 연동하여 자동으로 환자 중증도를 분별하는 시스템 개발이 가능하고 이를 간호인력의 성과관리 및 수급계획 등에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 2부
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• pp.759-762
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• 2010

본 연구는 당뇨인지환자들의 당뇨 조절에 관계되는 요인들을 포괄적으로 반영하는 집단으로 분류한 후 이를 기반으로 보다 효율적인 당뇨관리사업을 할 수 있는 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 연구를 위해 2007년, 2008년도 국민건강영양조사를 통해 검진에 참여한 당뇨인지환자 666명의 자료를 수집하여 분석하였다. 당뇨인지환자의 관리행태에 대한 군집분류는 K-means 기법을 이용하였다. 당뇨인지환자의 군집은 건강행태사업 대상군, 중점관리사업 대상군, 합병증검사사업 대상군으로 분류되었다. 당뇨 조절율을 높이기 위해서는 각 군집의 특성에 따라 보다 특화된 당뇨관리 프로그램이 적용되어야 할 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.44-59
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• 2023

연구목적: 대량전상자 발생 시 신속하고 정확한 환자분류가 진행되어야 최대한 많은 환자를 회복시켜 전장으로 돌려보낼 수 있다. 그러나 복잡한 전투현장에서 적은 의료인력으로 대량전상자의 환자분류를 시행하기란 임무는 과다하고 환경은 불확실하다. 따라서, 전투현장에서 의료인력을 보조하고 대체할 수 있는 인공지능 모델에 대해 논의하고자 한다. 연구방법:인공지능의 한 분야인 강화학습을 활용하여 환자분류 모델을 제시한다. 모델의 학습은 무작위로 설정된 환자의 상태와 병원시설의 의료능력을 고려하여 최대 다수의 환자가 치료받을 수 있는 정책을 찾도록 진행된다. 연구결과:강화학습 모델이 정상적으로 학습되었음은 누적 보상 값 등을 통하여 확인하였고, 학습된 모델이 정확하게 환자를 분류하는 것은 생존자 수를 통해 확인하였다. 또한, 규칙 기반 모델과 비교하여 성능을 검증하였으며, 강화학습 모델이 규칙 기반 모델에 비해 약 10%만큼 더 많은 환자를 생존시킬 수 있었다. 결론:강화학습을 이용한 환자분류 모델은 의료인력의 대량전상자 환자분류 의사결정을 보조하고 대체하는 대안으로 활용 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.347-352
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• 2012

본 연구에서는 2011년1월1일부터 2011년 6월 30일까지 6개월 동안 대학병원 응급실로 방문하여 내과로 입원한 환자 889명을 조사대상으로 응급의료센터에 방문한 환자의 주호소와 주진단에 대한 분포를 확인하고, 기존의 질병분류 방법인 ICD와 일차 진료를 세부 분류하는 방법인 ICPC를 비교하고자 하였다. 분석방법으로는 환자들의 인구통계학적인 측면을 살펴보기 위해 빈도분석이 시행되었으며, ICD와 ICPC에 따른 주호소 분포를 알아보기 위한 교차분석을 시행하였다. 다음과 같이 분석을 시행한 결과 주증상중 Abdominal pain이 17.7%, dyspnea가 13.5%, Fever가 12.5% haematemesis가 9.8%로 주로 일차의료에서 사용되는 주호소 증상이 전체의 54.5%를 차지하는 것으로 나타나 응급의료센터에서 일차 진료 분류법을 사용하는데 적합한 것으로 예상되었다. 또한 진단명중 abdominal pain의 경우 ICD에서 R10으로 116(18.7%)명이 분류되었지만 ICPC에서는 epigastric(11.5%)과 general(5.8%)로 나뉘어 분류되어 세분화 되는 것으로 나타났다. 즉, 현재 병원에서 시행되고 있는 ICD 분류법 보다는 일차 진료 분석에 초점이 맞춰진 ICPC 분류법이 좀 더 세분된 환자분류에 용이하다는 것을 알 수 있다. 비록 본 조사에 사용된 자료가 1개 병원에 그치고 있어서 자료의 대표성이 확보되기는 어렵지만, ICPC가 응급의료에 있어 분류가 가능하고 기존의 분류법 보다 세분된 환자분류가 용이하다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.295-297
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• 2001

최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권7호
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• pp.269-282
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• 2015

본 연구는 혈액여과투석 환자의 치료이행을 측정할 수 있는 지표와 분류기준을 개발하고 치료이행 정도를 측정할 수 있는 전문가의 의견이 반영된 융합형 도구를 개발하고자 시도되었다. 총 300명의 혈액여과투석 환자를 대상으로 자료가 수집되었으며, 저유량 혈액투석, 고유량 혈액투석 치료이행과 불이행에 대한 선행연구 결과 및 전문가 그룹, 임상전문가 그룹의 구성타당도, 내용타당도를 거쳐 혈액여과투석 지표와 분류기준을 개발하였다. 개발된 혈액여과투석 치료이행 지표와 분류기준의 판별분석력을 정준상관판별분석으로 검증한 결과 3가지 지표의 혈액여과투석 치료이행 판별분석력은 95.6%(wilks ramda=.256, p=.002)이었다. 또한 임상형 혈액여과투석 치료이행 측정도구는 91.7%의 판별력을 가진 것으로 검증되었다. 혈액여과투석 치료이행은 환자의 건강상태 악화와 합병증 발생 전 단계에서 환자교육과 간호중재가 이루어질 수 있다는 점에서 의미가 있으며 본 연구의 결과는 향후 혈액투석환자의 합병증 예방을 위한 간호중재의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.213-214
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• 2009

무선 센서들의 진보에 따라 환자의 상태를 모니터링 하거나 정보를 저장 후 원거리에 있는 의사들의 진단 제공이 가능하게 되었다. 하지만 환자의 데이터의 양에 비해 의사의 수가 적으므로 환자가 진단을 제공 받는데 시간적인 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 환자의 상태를 1 차적으로 자동 진단하는 시스템을 제안한다. 전체 데이터의 적용을 위해 Circadian rhythm에 기반한 데이터 직접방법을 제안하고 데이터를 효율적으로 분류하기 위해 PSO(Particle Swarm Optimization)을 기반으로 하는 분류화 알고리즘을 적용하여 시스템의 수행속도 향상을 도모하였다.