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응급진료센터의 과밀화는 고객 및 환자의 만족도, 응급처치의 지연에 따른 치료결과의 악화, 응급센터 과밀화 악화로 인한 사망률의 증가 등 의료서비스 기능의 약화 등 여러 부작용을 유발한다. 따라서, 응급실의 과밀화가 심각한 문제가 되고 있으며, 응급실 과밀 정도를 정량적으로 판단할 수 있는 과밀화 지표의 개발이 필요하다. 많은 선행 연구들이 응급실 과밀화 지표 개발을 제안하였다. 선행 연구들의 한계점은 개발된 과밀화 지표들이 실제로 응급실의 과밀화를 표현하는 가장 적합한 지표인가에 대한 적합성 검증의 과정이 없었다. 이에 본 연구에서는 국내 한 대학병원 응급의료센터의 2개월간의 환자들의 응급진료기록 데이터를 사용하여 기존에 선행연구들이 제안한 응급 의료 센터의 과밀화 지표(EDWIN, NEDOCS, READI, ...

응급진료센터의 과밀화는 고객 및 환자의 만족도, 응급처치의 지연에 따른 치료결과의 악화, 응급센터 과밀화 악화로 인한 사망률의 증가 등 의료서비스 기능의 약화 등 여러 부작용을 유발한다. 따라서, 응급실의 과밀화가 심각한 문제가 되고 있으며, 응급실 과밀 정도를 정량적으로 판단할 수 있는 과밀화 지표의 개발이 필요하다. 많은 선행 연구들이 응급실 과밀화 지표 개발을 제안하였다. 선행 연구들의 한계점은 개발된 과밀화 지표들이 실제로 응급실의 과밀화를 표현하는 가장 적합한 지표인가에 대한 적합성 검증의 과정이 없었다. 이에 본 연구에서는 국내 한 대학병원 응급의료센터의 2개월간의 환자들의 응급진료기록 데이터를 사용하여 기존에 선행연구들이 제안한 응급 의료 센터의 과밀화 지표(EDWIN, NEDOCS, READI, WS, CI)를 데이터마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무를 사용하여 과밀도 예측력을 검증하였다. 의사결정나무와 회귀분석을 사용하여 과밀도 예측력 검증 결과 과밀화 지표들 중 CI가 가장 과밀화 예측력이 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국형 응급의료센터에 가장 적합한 과밀화 지표를 제안 및 기존 과밀화 지표의 개선방향을 제안한다. 또한 응급진료센터에 대한 신속한 대응 및 의사결정 지원을 가능하도록 하여 의료서비스 품질을 개선하는데 그 의미를 둔다.

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