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기계학습법을 활용한 심정지환자의 발생 및 예후 예측프로그램 개발 및 전자의무기록시스템 적용
Prediction of the incidence and prognosis of patients with cardiac arrest using machine learning and application of the model in the EMR system 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 인하대학교의과대학부속병원
연구책임자 이원경
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-12
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100015880
과제고유번호 1711104535
사업명 혁신형의사과학자공동연구사업(R&D)(복지부, 과기정통부)
DB 구축일자 2021-10-30
키워드 기계학습.심근경색.예측모델.인공지능.전자의무기록.machine learning.myocardial infarction.prediction model.artificial Intelligence.electronic medical record.

초록

□ 연구의 목적 및 내용
1. 병원 밖 심정지
- 병원 밖 심정지에서 일반인 심폐소생술이 예후(생존, 뇌기능 회복)에 미치는 영향을 평가함.
- 병원 밖 심정지에서 일반인 심폐소생술이 연구기간동안 그 효과가 증가하였는지 분석함.
- 병원 밖 심정지에서 일반인 심폐소생술의 효과가 병원밖 심정지의 특성에 따라 다르게 나타나는지 분석함.
2. 심근경색
- machine learning을 이용하여 심근경색환자의 단기, 장기 예후를 예축하는 모델을 개발함.
- 동일한 조건(변수 사용)하에서 machine

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 2
  • 보고서 요약서 ... 3
  • 요 약 문 ... 4
  • 목차 ... 5
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
  • 1-1. 의료영역에서의 의료정보학의 적용 및 발전 ... 6
  • 1-2. 급성심정지 연구 ... 8
  • 2. 연구수행내용 및 성과 ... 16
  • 2-1. 병원밖 심근정지 연구 수행내용 및 성과 ... 16
  • 2-2. 급성심근경색 연구 수행내용 및 성과 ... 19
  • 2-3. 대표적 성과 ... 22
  • 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 23
  • 3-1. 목표 ... 23
  • 3-2. 목표 달성여부 ... 23
  • 3-3. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) ... 24
  • 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 24
  • 붙임. 참고문헌 ... 25
  • 끝페이지 ... 25

표/그림 (5)

참고문헌 (25)

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