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논문 기본 정보

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저자정보
한영웅 (한국전자통신연구원) 임명은 (한국전자통신연구원) 현정근 (단국대학교) 김유나 (단국대학교병원) 정호열 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제3호
발행연도
2023.3
수록면
138 - 144 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2023.29.3.138

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욕창이 발생하면 환자의 통증과 스트레스가 증가할 뿐만 아니라 치료 기간의 연장과 치료비의 가중으로 인해 신체적, 정신적, 경제적 어려움을 초래하므로 조기진단 및 예측을 통한 욕창의 예방이 매우 중요하다. 본 연구에서는 전자의무기록 중 혈액 검사 데이터에 대한 시계열 분석을 통해 미래의 욕창 발생여부를 예측할 수 있는 딥러닝 기반의 예측 모델을 제안한다. 신뢰도 높은 욕창 발생 여부 예측을 위해 본 연구에서는 욕창 예측에 영향력이 큰 검사 항목을 강조할 수 있도록 새롭게 설계된 attention mechanism과 전자의무기록에 대한 시계열 모델링이 가능한 GRU를 결합한 예측 모델을 제안한다. 제안된 모델의 예측 성능은 accuracy 기준 0.903으로 비교 모델들 대비 우수한 결과를 나타냈다. 본 연구는 전자의무기록 중 비교적 손쉽게 주기적으로 수집될 수 있는 혈액 검사 데이터에 대한 시계열 분석을 통해 정확한 욕창 발생 예측이 가능함을 보였다는 점에서 의의가 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터
3. 제안 예측 모델
4. 실험
5. 토론 및 결론
References

참고문헌 (18)

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