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| 한글제목(Korean Title) |
중환자실 폐렴 환자에 대한 시뮬레이션 기반 시계열 사망 마커 탐지 |
| 영문제목(English Title) |
Simulation-Based Time Series Death Marker Detection for Pneumonia Patients in Intensive Care Unit |
| 저자(Author) |
Suhyun Kim
Suhyeon Lee
Gayoun Koh
Hongryul Ahn
김수현
이수현
고가연
안홍렬
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 1952 ~ 1954 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
MIMIC-III는 중환자실 환자에 대해서 진단, 검사, 처방 등의 의료 이벤트를 시간에 따라 추적하여 데이터화한 시계열 의료 빅데이터이다. 본 연구에서는 MIMIC-III 데이터를 활용하여 중환자실 폐렴 환자에 대한 시뮬레이션 기반 시계열 사망 마커를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 폐렴 환자의 사망을 잘 예측하는 시계열 딥러닝 모델을 선정하고 의료 이벤트 값을 변형하면서 사망 위험도 변화를 분석하여 시계열 사망 마커 점수를 산출한다. 제안하는 방법을 중환자실 폐렴 환자 데이터에 적용했을 때, 사망 및 생존에 상관관계를 가지는 의료 마커 이벤트를 찾아내었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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