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NTIS 바로가기주관연구기관 | 순천향대학교 SoonChunHyang University |
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연구책임자 | 조남준 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300008911 |
과제고유번호 | 1711168494 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-27 |
키워드 | 급성콩팥손상.머신러닝.예측모델.데이터베이스.신속대응팀.Acute kidney injury.Maching learning.Prediction model.Database.Rapid response team. |
□ 연구개요
급성콩팥손상은 입원환자에서 흔하게 발생 질환으로, 입원기간 및 의료비용을 증가시킬 뿐 아니라 사망률 증가와 연관되어 있음. 본 연구자들은 입원환자를 대상으로 급성콩팥손상 발생을 조기 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 실시간으로 급성콩팥 손상의 위험도를 제시하도록 하여 입원환자의 예후를 개선하고자 함.
□ 연구 목표대비 연구결과
1. 입원환자 데이터 획득 과정: 연구 전에 이미 확보된 IRB 동의를 통해 병원 전산과에 입원환자 목록과 급성콩팥손상에 영향을 줄 수 있는 항목들에 대한 데이터를 요청하여
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