연구보고서
급성 허혈성 뇌졸중 환자에서 단기 및 장기 사망 위험 분석 및 사망예측 기계학습 모델 개발
(Analysis of long-term prognosis and development of machine learning on acute ischemic stroke)
□ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
의료서비스의 질 향상을 위해 주기적으로 진행되는 급성기 뇌졸중 적절성 평가 레지스트리와 모든 의료 공급자와 전 국민이 의무적으로 가입해야하는 강제성을 가지고 있어 데이터의 수가 크며, 검진결과까지 데이터베이스화 되어있는 전국민 건강보험 데이터의 병합을 통해 역학 조사 연구 빅데이터를 생성하는것이 목표임. 본 병합 빅데이터로 한국 뇌경색 환자의 내원 현황, 치료 현황, 뇌혈관 질환 치료 방법에 따른 예후 및 사망 분석을 진행하여 한국 병원의 특성과 뇌경색 환자의 특성을 제시하며, 한국의 급성 뇌경색 치료 변화 양상에 따른 의료비의 변화를 분석하여, 치료 병행 요법에 따른 의료비 변화와 약물 요법에 따른 의료비 변화를 제시하는 것을 목표로 함.
최종적으로 병합 빅데이터의 통계적 분석 이후 급성기 뇌경색 환자의 퇴원 시 기능적 예후 및 사망률 예측을 위한 인공지능 모델 개발을 진행하여 환자의 시술 및 수술에 따른 퇴원 시 예후와 사망률의 변화를 직관적으로 보여주는 모델 구축을 목표로 함.
1. 최종 목표
○ 뇌졸중 레지스트리와 건강보험 빅데이터를 병합한 후향적 연구 방법 제시
- 급성 뇌경색 환자의 기능적 예후, 단기 및 장기 사망률 조사
- 급성 뇌경색 치료 패러다임 전환에 따른 사망률 변화 및 사망 요인 분석
- 급성 뇌경색 환자의 의료비 변화 및 경제성 분석
- 인공지능 모델을 통한 급성 뇌경색 환자의 예후 모델 제시
2. 세부 목표
○ 빅데이터의 코드 조합을 이용한 정확인 역학 조사 연구 데이터 생성
- 건강보험심사평가원 의료 빅데이터와 급성기 뇌졸중 적절성 평가 레지스트리 병합
○ 한국 뇌경색 환자의 급성기 치료 현황
- 한국 뇌경색 환자의 응급실 내원 현황과 환자 분포
- 한국 뇌경색 치료 현황
- 종별 분류/뇌졸중 유닛 유무/전문의 수 등에 따른 뇌경색 치료 현황 등
○ 뇌경색 환자의 치료 방법에 따른 뇌혈관 질환 예후 및 사망 분석
- 병행 요법에 따른 뇌혈관 질환 퇴원시 예후 및 기간별 사망률 및 요인 분석
- 항혈전제 약물 치료에 대한 뇌혈관 질환 단기 및 장기 사망률 및 요인 분석
- 단기 및 장기 사망에 미치는 위험 인자 조사
○ 급성 뇌경색 치료에 따른 의료비 변화 분석
- 병행 요법에 따른 뇌경색 환자의 총 진료 의료비
- 약물 요법에 따른 뇌경색 총 진료 의료비
- 병행 요법 등에 따른 비용 효율 분석
○ 환자 사망 예측 인공지능 모델 개발
- 급성 뇌경색 환자 발생 시 측정한 신경학적 척도 등을 기반으로 하여 퇴원시 예후 및 사망률을 예측하는 모델 구축
- 환자의 시술 및 수술에 따른 퇴원시 예후와 사망률의 변화를 직관적으로 보여주는 모델 구축을 목표로 함
○ 통합 빅데이터의 인공지능 모델을 통한 뇌졸중 위험 인자 분석
- 인공지능 모델의 분석 결과로써 뇌졸중 위험 인자의 가중치를 추출하여 급성기 뇌졸중 환자의 퇴원시 예후 및 사망률에 영향을 주는 요인 분석
◎ 전체 내용
의료서비스의 질 향상을 위해 주기적으로 진행되는 급성기 뇌졸중 적절성 평가 레지스트리와 모든 의료 공급자와 전 국민이 의무적으로 가입해야하는 강제성을 가지고 있어 데이터의 수가 크며, 검진결과까지 데이터베이스화 되어있는 전국민 건강보험 데이터의 병합을 통해 역학 조사 연구 빅데이터를 생성하는것이 목표임. 본 병합 빅데이터로 한국 뇌경색 환자의 내원 현황, 치료 현황, 뇌혈관 질환 치료 방법에 따른 예후 및 사망 분석을 진행하여 한국 병원의 특성과 뇌경색 환자의 특성을 제시하며, 한국의 급성 뇌경색 치료 변화 양상에 따른 의료비의 변화를 분석하여, 치료 병행 요법에 따른 의료비 변화와 약물 요법에 따른 의료비 변화를 제시하는 것을 목표로 함.
최종적으로 병합 빅데이터의 통계적 분석 이후 급성기 뇌경색 환자의 퇴원 시 기능적 예후 및 사망률 예측을 위한 인공지능 모델 개발을 진행하여 환자의 시술 및 수술에 따른 퇴원 시 예후와 사망률의 변화를 직관적으로 보여주는 모델 구축을 목표로 함.
1. 최종 목표
○ 뇌졸중 레지스트리와 건강보험 빅데이터를 병합한 후향적 연구 방법 제시
- 급성 뇌경색 환자의 기능적 예후, 단기 및 장기 사망률 조사
- 급성 뇌경색 치료 패러다임 전환에 따른 사망률 변화 및 사망 요인 분석
- 급성 뇌경색 환자의 의료비 변화 및 경제성 분석
- 인공지능 모델을 통한 급성 뇌경색 환자의 예후 모델 제시
2. 세부 목표
○ 빅데이터의 코드 조합을 이용한 정확인 역학 조사 연구 데이터 생성
- 건강보험심사평가원 의료 빅데이터와 급성기 뇌졸중 적절성 평가 레지스트리 병합
○ 한국 뇌경색 환자의 급성기 치료 현황
- 한국 뇌경색 환자의 응급실 내원 현황과 환자 분포
- 한국 뇌경색 치료 현황
- 종별 분류/뇌졸중 유닛 유무/전문의 수 등에 따른 뇌경색 치료 현황 등
○ 뇌경색 환자의 치료 방법에 따른 뇌혈관 질환 예후 및 사망 분석
- 병행 요법에 따른 뇌혈관 질환 퇴원시 예후 및 기간별 사망률 및 요인 분석
- 항혈전제 약물 치료에 대한 뇌혈관 질환 단기 및 장기 사망률 및 요인 분석
- 단기 및 장기 사망에 미치는 위험 인자 조사
○ 급성 뇌경색 치료에 따른 의료비 변화 분석
- 병행 요법에 따른 뇌경색 환자의 총 진료 의료비
- 약물 요법에 따른 뇌경색 총 진료 의료비
- 병행 요법 등에 따른 비용 효율 분석
○ 환자 사망 예측 인공지능 모델 개발
- 급성 뇌경색 환자 발생 시 측정한 신경학적 척도 등을 기반으로 하여 퇴원시 예후 및 사망률을 예측하는 모델 구축
- 환자의 시술 및 수술에 따른 퇴원시 예후와 사망률의 변화를 직관적으로 보여주는 모델 구축을 목표로 함
○ 통합 빅데이터의 인공지능 모델을 통한 뇌졸중 위험 인자 분석
- 인공지능 모델의 분석 결과로써 뇌졸중 위험 인자의 가중치를 추출하여 급성기 뇌졸중 환자의 퇴원시 예후 및 사망률에 영향을 주는 요인 분석
(출처 : 요약문 5p)
NTIS에서 제공하는 본 정보는 국가연구개발사업 수행을 통해 발생한 연구보고서를 과제관리(전문)기관을 통해 연구성과 전담기관(KISTI)에 등록된 정보를
제공하고 있으며, 연구보고서 정보 공개/비공개 여부, 연구보고서 원문 활용 여부 등은 해당 과제관리(전문)기관에 문의하시기 바랍니다.
NEW
관련 정보
과제
딥러닝을 이용한 급성기 뇌졸중 환자의 예후 예측 모델 개발 연구
2023/인제대학교 /31.37 백만원
논문
급성 뇌경색 환자에서 뇌졸중치료실과 일반병동 치료 후 사망률과 의존성의 차이
2009/대한신경과학회지/고영채
연구보고서
보건의료 빅데이터 연계자료를 기반으로 한 뇌졸중 발생 전 후 환자 치료 현황 파악 및 한국형 뇌졸중 관리 시스템 기반 마련 연구
