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세계 인구의 고령화가 진행되는 오늘날 노인들을 위한 의료 서비스의 수요는 점차 증가할 것으로 보인다. 특히, 응급실을 방문하는 노인 환자는 일반 환자보다 다양한 질병을 갖고 있거나, 특이한 증상을 호소하는 등 복잡한 의학적, 사회적 및 신체적 문제를 가지고 있는 경우가 많다. 우리는 65세 이상의 응급실을 방문한 노인 환자의 사망률 예측을 위해 연령, 성별, 혈압, 체온, 혈액검사, 주증상명 등의 의료 데이터를 사용하였다. Feed Forward 신경망과 지지벡터기계를 각각 학습하여 사망률을 예측하고 그 성능을 비교하였다. 1개의 은닉층을 사용한 Feed Forward 신경망의 실험결과가 가장 좋았으며, 이 때 F1 점수는 52.0%, AUC는 88.6%이다. 좀 더 좋은 의료 자질을 추출하여 제안 시스템의 성능을 향상시킨다면 응급실에 방문한 노인 환자들을 위한 효과적이고 신속한 의료 자원 배분을 통해 더 좋은 의료 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

As the global population becomes aging, the demand for health services for the elderly is expected to increase. In particular, The elderly visiting the emergency department sometimes have complex medical, social, and physical problems, such as having a variety of illnesses or complaints of unusual symptoms. The proposed system is designed to predict the mortality of the elderly patients who are over 65 years old and have admitted the emergency department. For mortality prediction, we compare the support vector machines and Feed Forward Neural Network (FFNN) trained with medical data such as age, sex, blood pressure, body temperature, etc. The results of the FFNN with a hidden layer are best in the mortality prediction, and F1 score and the AUC is 52.0%, 88.6% respectively. If we improve the performance of the proposed system by extracting better medical features, we will be able to provide better medical services through an effective and quick allocation of medical resources for the elderly patients visiting the emergency department.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
원근투영법 기반의 PTZ 카메라를 이용한 머리자세 추정 = Head Pose Estimation Based on Perspective Projection Using PTZ Camera 김진서, 이경주, 김계영 p.267-274

응급실 방문 노인 환자의 사망률 예측 = Mortality Prediction of Older Adults Admitted to the Emergency Department 박준혁, 이성욱 p.275-280

국방 무기체계 소프트웨어 신뢰성 향상을 위한 소프트웨어 동적 결함 분석 = Analysis on Dynamic Software Defects for Increasing Weapon System Reliability 박지현, 최병주 p.249-258

단어의 의미와 문맥을 고려한 순환신경망 기반의 문서 분류 = Document Classification using Recurrent Neural Network with Word Sense and Contexts 주종민, 김남훈, 양형정, 박혁로 p.259-266

참고문헌 (12건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Establishing a Case‐Finding and Referral System for At‐Risk Older Individuals in the Emergency Department Setting: The SIGNET Model 네이버 미소장
2 Increasing Rates of Emergency Department Visits for Elderly Patients in the United States, 1993 to 2003 네이버 미소장
3 Older adults in the emergency department: A systematic review of patterns of use, adverse outcomes, and effectiveness of interventions 네이버 미소장
4 Older Patients in the Emergency Department: A Review 네이버 미소장
5 G. R. Strange, and E. H. Chen, "Use of emergency departments by elder patients: a five-year follow-up study," Annals of Emergency Medicine, Vol.5, No.12, pp.1157-1162, Dec. 1998. 미소장
6 A clinical prediction model to identify patients at high risk of death in the emergency department. 네이버 미소장
7 S. H. Kim, J. H. Yeon, K. N. Park, S. H. Oh, S. P. Choi, Y. M. Kim, H. J. Kim, and C. S. Youn, "The association of Red cell distribution width and in-hospital mortality in older adults admitted to the emergency department," Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine, Vol.24, No.1, p.81, Jun. 2016. 미소장
8 Early sepsis detection in critical care patients using multiscale blood pressure and heart rate dynamics 네이버 미소장
9 Short-term Mortality Prediction for Elderly Patients Using Medicare Claims Data. 네이버 미소장
10 Y. Jo, N. Loghmanpour, and C. P. Rose, "Time Series Analysis of Nursing Notes for Mortality Prediction via a State Transition Topic Model," in Proceedings of International Conference on Information and Knowledge Management, pp.1171-1180, Oct. 2015. 미소장
11 Y. Jo, L. Lee, and S. Palaskar, "Combining LSTM and Latent Topic Modeling for Mortality Prediction," in Proceedings of International Conference on Information and Knowledge Management, arXiv preprint arXiv:1709.02842, Sep. 2017. 미소장
12 M. A. Morid, O. R. L. Sheng, and S. Abdelrahman, "PPMF: A Patient-based Predictive Modeling Framework for Early ICU Mortality Prediction," in Proceedings of International Conference on Information and Knowledge Management, arXiv preprint arXiv:1704.07499, Apr. 2017. 미소장

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