Abstract:
본 발명은 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서, EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버로부터 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청하는 과정과, 상기 요청된 임상 데이터를 기반으로 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정하고, 상기 EMR 서비스 서버로부터 상기 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하는 과정과, 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 환자안전 관련 유형별 변수를 선택하는 과정과, 선택된 상기 변수에 기초하여 예측모형 형식에 따라 훈련(Training) 및 검증(Validation) 데이터를 도출하고, 상기 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 과정과 환자안전관련 유형별 고위험군 유무를 표시하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
Abstract:
섬망 고위험군 예측모형 시스템 및 그 예측모형 방법, 및 그것을 이용한 섬망 고위험군 예측 시스템이 개시된다. 본 발명에 따른 섬망 고위험군 예측모형 시스템은, 관심대상의 목표변수 및 목표 값의 예측에 사용되는 설명변수 사이의 관계를 나타내는 예측모형을 설정하는 예측모형 설정부; 예측모형에 사용할 변수를 구간화하여 WOE(Weight Of Evidence) 및 IV(Information Value)를 산출하고, 산출된 WOE 및 IV에 기초하여 변수를 선택하는 변수 선택부; 및 선택된 변수에 기초하여 오분류표를 구하고, 이를 통해 오분류율, 민감도 및 특이도를 산출하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 예측력 평가부를 포함한다. 섬망 고위험군 예측 시스템은 병원의 EMR(Electronic Medical Record) 시스템과 연동하는 EMR 연동부; 섬망 고위험군 예측모형의 설정에 이용되는 관심대상의 목표변수 및 목표 값의 예측에 사용되는 설명변수에 기초하여 환자에 대한 환자변수 및 가중치를 구하고, 상기 환자변수 및 상기 가중치에 기초하여 상기 환자에 대한 섬망 확률값을 계산하는 확률 계산부; 및 상기 확률 계산부에 의해 계산된 섬망 확률값이 설정된 값 이상인 경우에 상기 EMR 연동부를 통해 상기 EMR 시스템에 섬망 고위험군 판정신호를 전송하는 신호 전송부를 포함한다.
Abstract:
PURPOSE: A delirium high-risk group prediction model system, a prediction model method, and a prediction system using the mentioned system and method are provided to predict the occurrence possibility of delirium targeting intensive care unit patients, and to automatically determine a high-risk group based on delirium prediction model method and the results of the model. CONSTITUTION: A prediction model setting unit(110) sets a prediction model. A variable selection unit(130) produces WOE(Weight Of Evidence) and IV(Information Value) through the sectionization of variables which are going to be used in the prediction model. Based on calculated WOE and IV, a variable selection unit selects variables. Based on the selected variables, a prediction power estimating unit(140) obtains a misclassification table. The prediction power estimating unit evaluates predictability about the prediction model. [Reference numerals] (110) Prediction model setting unit; (120) Estimation calculating unit; (130) Variable selection unit; (140) Prediction power estimating unit
Abstract:
본 발명은 EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버로부터 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청하는 과정과, 상기 요청된 임상 데이터 중 패혈증 관련 활용 가능한 데이터를 선별하기 위한 패혈증 발생의 위험 요인이 되는 변수를 선정하는 과정과, 상기 EMR 서비스 서버로부터 상기 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하고, 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 패혈증 발생 변수를 선택하는 과정과, 선택된 상기 변수에 기초하여 예측모형 형식에 따라 훈련(Training) 및 검증(Validation) 데이터를 도출하고, 상기 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 과정과 패혈증 고위험군 유무를 표시하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.