Background: This study purposed to analyze the relationship between the local extinction index and medical service uses of chronic diseases. The local extinction index is an indicator of the demographic structure and population aging of the region. Methods: The 2014-2018 statistics of National Health Insurance Corporation and Korean Statistical Information Service data were used for the analysis. First, descriptive statistics were used to analyze the general status of research variables. Second, a panel analysis was performed to analyze the relationship between the local extinction index and medical service uses of chronic diseases (hypertension, diabetes mellitus, periodontal disease, arthritis, mental health, epidemic disease, liver disease). Medical service uses were measured by the number of visits/inpatient days and medical charges of seven chronic diseases. Results: Panel analysis results showed that higher local extinction risks (meaning lower local extinction index) had a positive relationship with the number of visits/inpatient days and medical charges of chronic diseases. But the relationships were varied when the seven chronic diseases were analyzed separately. Conclusion: This study showed a significant relationship between the local demographic structure and medical service uses of chronic disease. Analyzing the local demographic structure will be an essential prerequisite step for implementing appropriate regional health care policies.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.111-118
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2016
Artificial intelligence (AI) is making computer systems intelligent to do right thing. The AI is used today in a variety of fields, such as journalism, medical, industry as well as entertainment. The impact of AI is becoming larger day after day. In general, the AI system has to lead the optimal decision under uncertainty. But it is difficult for the AI system can derive the best conclusion. In addition, we have a trouble to represent the intelligent capacity of AI in numeric values. Statistics has the ability to quantify the uncertainty by two approaches of frequentist and Bayesian. So in this paper, we propose a methodology of the connection between statistics and AI efficiently. We compute a fixed value for estimating the population parameter using the frequentist learning. Also we find a probability distribution to estimate the parameter of conceptual population using Bayesian learning. To show how our proposed research could be applied to practical domain, we collect the patent big data related to Apple company, and we make the AI more intelligent to understand Apple's technology.
This study presents a new method to improve the speed of high quality volume rendering. We improve the speed of ambient occlusion which is one of the global illumination techniques used in traditional volume visualization. Calculating ambient occlusion takes much time because it determines an illumination value of a sample by integrating opacities of nearby samples. This study proposes an improved method for this by using local statistics such as averages and standard deviations. We calculate local statistics for each volume block, a set of nearby samples, in pre-processing time. In the rendering process, we efficiently determine the illumination value by assuming the density distribution as a normal distribution. As the results, we can generate high quality images that combine ambient occlusion illumination with local illumination in real time.
본 논문에서는 레벨 셋 방법을 이용하여 영상분할을 수행하는데 필요한 새로운 하이브리드 속도함수를 제안한다. 새롭게 제안하는 속도함수는 정확한 분할 결과를 위하여 영상의 객체가 가지고 있는 영역정보와 윤곽선정보를 함께 이용한다. 영역정보는 관심이 있는 물체영상내의 픽셀들의 밝기에 대한 확률분포의 정보를 이용하였고, 윤곽선정보는 영상의 에지의 기울기로부터 주어지는 기울기 벡터장을 이용하였다. 제안된 방법을 이용한 분할결과의 정확성을 확인하기 위하여 가상영상과 실제 사용되는 의료영상에 대하여 다양한 실험을 실시하고, 분할된 결과를 통하여 제안된 방법의 우수성을 입증하였다.
Schema matching is widely used in many applications, such as data integration, ontology merging, data warehouse and dataspaces. In this paper, we propose a novel matching technique that is based on the order of attributes appearing in the schema structure of query results. The appearance order embodies the extent of the importance of an attribute for the user examining the query results. The core idea of our approach is to collect statistics about the appearance order of attributes from the query logs, to find correspondences between attributes in the schemas to be matched. As a first step, we employ a matrix to structure the statistics around the appearance order of attributes. Then, two scoring functions are considered to measure the similarity of the collected statistics. Finally, a traditional algorithm is employed to find the mapping with the highest score. Furthermore, our approach can be seen as a complementary member to the family of the existing matchers, and can also be combined with them to obtain more accurate results. We validate our approach with an experimental study, the results of which demonstrate that our approach is effective, and has good performance.
The nonparametric bivariate two-sample test of Bennett (1967) is extended to the multivariate k sample test. This test has been easily modified for a monotone trend among k samples. Often in applications it is important to consider a set of multivariate response variables simultaneously, rather than individually, and also important to consider testing k samples altogether. Different approaches of estimating the null covariance matrices of the test statistics resulted in the same limiting form. The multivariate k sample test is applied to the non-normal data of a randomized trial conducted for a period of four weeks in mental hospitals. The purpose of the trial is to compare the efficacy of three different interventions for a relief of the frequently occurring problems of constipation, caused as a side effect of antipsychotic drugs during hospitalization. The bowel movement status of patient for a week is summarized into a single severity score, and severity scores of four weeks comprise a four-dimensional multivariate variable. It is desirable with this trial data to consider a multivariate testing among k samples.
Zhao, Lin;Liu, Chun-Ling;Song, Qing-Kun;Deng, Ying-Mei;Qu, Chen-Xu;Li, Jun
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권20호
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pp.8657-8660
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2014
Background: Yanting is one of high risk areas for esophageal cancer and the screening program was therefore initiated there. This study was aimed to investigate the dietary behaviors on the risk of esophageal squamous cell carcinoma (ESCC), among the individuals with normal and abnormal esophagus mucosa. Materials and Methods: A frequency matched case-controls study was proposed to estimate the different distribution of dietary behavior between individuals of control, esophagitis and cancer groups. Cancer cases were selected from hospitals. Esophagitis cases and controls were selected from screening population for ESCC. Health workers collected data for 1 year prior to interview, in terms of length of finishing a meal, temperature of eaten food and interval between water boiling and drinking. Chi-square, Kruskal-Wallis tests and unconditional logistic regression model were used to estimate differences and associations between groups. Results: Compared with controls, length of finishing a meal ${\geq}15mins$ was related to a reduced OR for cancer (OR=0.46, 95%CI, 0.22-0.97) and even compared with cases of esophagitis, the OR of cancer was reduced to 0.30 (95%CI, 0.13-0.72). The OR for often eating food at a high temperature was 2.48 (95%CI 1.06, 5.82) for ESCC as compared with controls. Interval between water boiling and drinking of ${\geq}10mins$ was associated with lower risk of cancer: the OR was 0.18 compared with controls and 0.49 with esophagitis cases (p<0.05). Conclusions: Length of eating food ${\geq}15mins$ and interval between water boiling and drinking ${\geq}10mins$ are potentially related to reduced risk of esophageal SCC, compared with individuals with normal and abnormal esophageal mucosa. Recommendations to Yanting residents to change their dietary behaviors should be made in order to reduce cancer risk.
Background : The principal diagnosis has been used in many different fields such as hospital statistics, medical research, insurance claim, national health statistics and so on. Some principal diagnoses have a relatively low level of reliability in the medium-sized hospitals. The purpose of this study is to identify the reliability level of principal diagnoses and to suggest ways to improve reliability of the principal diagnosis. Method : Data were collected from a medium-sized hospital located in Pusan. The discharge summaries on 323 patients who were discharged in January, 2008 and the outpatient summaries on 251 patients who visited the hospital on March 28, 2008 were collected, and descriptive analysis was performed using SPSS version 12.0K. Result : The findings are the followings: (1) the diagnostic consistency rate between medical records and doctors' was 92.0%; (2) the diagnostic consistency rate between medical records and insurance claims was 86.1%; (3) the diagnostic consistency rate between doctors' diagnoses and insurance claims was 80.2%. The evidence seems to indicate that some principal diagnoses have reliability problems in the medium-sized hospitals. Conclusion : The results of this study suggest the followings: (1) employees should be trained and supervision of hospital activities are needed; (2) network systems should be constructed for each department; (3) professions need to be fostered (4) doctors' awareness of medical records should be changed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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