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[국내논문] 효율적인 병원보건관리를 위한 태아건강분류 모델
Design of Fetal Health Classification Model for Hospital Operation Management 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.19 no.5, 2021년, pp.263 - 268  

전제란 ((의) 효성병원)

초록
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본 연구에서는 병원에서 실질적인 태아분만 시스템에 관리를 위한 태아건강분류모델을 설계하는 것을 목적으로 한다. 출산 중 사망자 수는 2017년을 기준으로 295,000명인 산모 사망률과 유사하다. 이러한 사망의 94%는 환경에 의해 발생하므로 대부분 예방할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 Cardiotocograms(CTG) 검사에서 추출한 2개의 데이터(태아의 심박수, 태아의 움직임, 자궁 수축 등)로 태아의 건강을 예측하는 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 모델은 태아분만 보건운영 시스템을 안정적으로 관리하기 위해 태아분만에 대한 데이터의 분포가 불균형한 이상 데이터를 갖는 항목을 찾아 표준편차의 상한 및 하한의 임계값을 설정하여 이상값을 제거하여 정확도를 높혔다. 또한 태아의 건강상태를 나타내는 클래스의 비율이 불규칙함으로, 데이터 리샘플링을 이용하여 소수의 클래스를 복제하여 클래스의 균형을 맞추었다. 그 결과 정확도가 4~5% 향상되어 97.75%로 나타났다. 이에 예측 모델을 통해 발생 할 수 있는 태아의 사망과 병을 사전에 정확히 예측하여 우선적으로 관리함으로써 효율적인 태아 보건운영과 태아 사망 및 병 예방에 기여할 수 있을 것이라고 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this study was to propose a model which is suitable for the actual delivery system by designing a fetal delivery hospital operation management and fetal health classification model. The number of deaths during childbirth is similar to the number of maternal mortality rate of 295,000 a...

Keyword

#태아건강   #분류모델   #랜덤 포레스트   #딥러닝   #리샘플링   #병원경영  

표/그림 (9)

참고문헌 (11)

  1. J. H. Oh. (2021). A study on prediction for reflecting variation of fertility rate by province under ultra-low fertility in Korea. The Korean Journal of applied Statistics, 34(1), 75-98. 

  2. D. C. Kim. (2018). Effect of the Child Benefit on the Increase of the Total Fertility Rate. The Journal of Korean Public Policy, 20(2), 3-25. DOI : 10.37103/kapp.20.2.1 

    상세보기 crossref

  3. S. M. Lee & H. R. Song. (2018). Proposal on the Definition of the New Social Indicator, the Effective Total Dependency Ratio, and its Application - Focusing on the Effects on Raising Fertility Rate, Migration and Extending Retirement Age. Korea Journal of Population Studies, 41(2), 91-116. DOI : 10.31693/kjps.2018.06.41.2.91 

    상세보기 crossref

  4. Alison Smale. (2018). What the SDGs mean. UN Chronicle, 55(2), 6-7. DOI : 10.18356/ca912345-en 

    상세보기 crossref

  5. Priya Priyadarshini & P.C. Abhilash. (2018). Sustainability science and research for attaining UN-SDGs. Journal of Cleaner Production, 184, 609-610. DOI : 10.1016/j.jclepro.2018.02.270 

    상세보기 crossref

  6. Hossein Foroozand & Steven Weijs. (2017). Entropy Ensemble Filter: A Modified Bootstrap Aggregating (Bagging) Procedure to Improve Efficiency in Ensemble Model Simulation. Entropy, 19(10), 520. DOI : 10.3390/e19100520 

    상세보기 crossref

  7. S Pavan Kumar Reddy & U Sesadri. (2013). A Bootstrap Aggregating Technique on Link-Based Cluster Ensemble Approach for Categorical Data Clustering. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS & TECHNOLOGY, 10(8), 1913-1921. DOI : 10.24297/ijct.v10i8.1468 

    상세보기 crossref

  8. Carlos J. Mantas. Javier G. Castellano. Serafin Moral-Garcia & Joaquin Abellan. (2019). A comparison of random forest based algorithms: random credal random forest versus oblique random forest. Soft Computing, 23(21), 10739-10754. DOI : 10.1007/s00500-018-3628-5 

    상세보기 crossref

  9. Vikas Jain & Ashish Phophalia. (2020). M-ary Random Forest - A new multidimensional partitioning approach to Random Forest. Multimedia Tools and Applications. DOI : 10.1007/s11042-020-10047-9 

    상세보기 crossref

  10. Robert P. Sheridan. (2013). Using Random Forest To Model the Domain Applicability of Another Random Forest Model. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(11), 2837-2850. DOI : 10.1021/ci400482e 

    상세보기 crossref

  11. Daniel S. Chapman. Aletta Bonn. William E. Kunin & Stephen J. Cornell. (2009). Random Forest characterization of upland vegetation and management burning from aerial imagery. Journal of Biogeography, 37(1), 37-46. DOI : 10.1111/j.1365-2699.2009.02186.x 

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