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[국가R&D연구보고서] 병원내 패혈증 환자에서 실제 현장 진료 임상 데이터 이용한 칸디다 균혈증 예측 머신러닝 모델 개발
Development of a machine learning model to predict candidemia in hospitalized sepsis patients using readily available point-of-care clinical data 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 차의과학대학교
CHA University
연구책임자 김종훈
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2024-03
과제시작연도 2023
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202400009303
과제고유번호 1711191917
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2024-10-02
키워드 칸디다균혈증.예측 모델.candidemia.prediction model.

초록

□ 연구개요
임상 현장에서 환자가 패혈증이 있다고 진단하는 기준은 신체 활력 징후, 혈액 검사 결과 소견으로 일차적으로 진단을 하게 되며, 이러한 데이터들은 전자의무기록 (electronic medical record, EMR) 에 기록이 있음. 또한, 환자의 기저 질환력, 수술 이력, 등과 같은 임상 양상들도 기록이 되어 있음. 따라서, 임상 현장에서 바로 간편하게 얻을 수 있는 임상 데이터들을 가지고 머신 러닝을 통해 학습하여 패혈증 환자에서 칸디다 균혈증 예측 모델을 개발하여, 패혈증 환자 치료에서 이 모델을 이용하여 간

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 12
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 12
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 13
  • 3) 목표 달성 수준 ... 13
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 13
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 14
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 14
  • 6. 자체점검표 ... 15
  • 7. 참고문헌 ... 15
  • 끝페이지 ... 16

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