본 연구는 목의 손상 입원환자의 재원일수에 대한 중증도 보정 모형을 개발하고, 중증도 보정 재원일수 변이요인을 파악하여 국가 및 의료기관 차원에서의 재원일수 절감 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 질병관리본부의 2004~2009년 퇴원손상심층조사 자료를 수집하였으며, 목의 손상 입원환자 14,096명을 추출하여 연구대상자로 하였다. 데이터마이닝 기법에 따라 목의 손상 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형을 개발하였다. 의사결정나무 모형을 이용하여 목의 손상 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형을 개발한 결과 목의 손상 입원환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인에는 수술유무, 성, 연령, 입원경로, 손상기전, 척추증 및 추간판 장애 동반 유무, 척추 손상 유무, 두개골 및 얼굴 골절, 기타 골절, 염좌 및 긴장 등이 있었으며, 개발된 목의 손상 입원환자 중증도 보정 재원일수 모형에 따라 의료보장방식별 재원일수 변이요인을 파악한 결과 산재보험 입원환자의 경우 예측 재원일수(17.62일) 보다 실제 재원일수(42.57일)가 높게 나타났으며, 의료급여 입원환자 또한 예측 재원일수(11.84일)보다 실제 재원일수(22.11일)가 높은 것으로 조사되었다. 따라서 목의 손상 입원환자의 재원일수 관리를 위해서는 국가차원에서는 산재보험 입원환자에 대한 심사체계의 정비가 우선시 되어야 하며, 의료급여 입원환자에 대한 과잉 의료이용실태에 대한 정책적 대안마련이 필요하다. 의료기관 차원에서는 객관적이고, 신뢰성 높은 재원일수 관리 지표 산출을 통해 재원일수 관리에 지속적인 노력을 기울여야 한다.;This study aims to identify contributing factors to Severity-Adjusted LOS (Length of Stay) variation of patients damaged to neck in order to suggest ways of reducing the LOS at the national level and the medical institution level. 14,096 inpatients with neck injury were selected as the study population from the 2004-2009 Korean National Hospital Discharge in-depth Injury Survey Data. We developed a Severity-Adjusted LOS Model for neck injuries using data-mining methods. This study discovered that operation Y/N, sex, age, admission route, injury mechanism, comorbidities Y/N (spondylosis & intervertebral disc disorders, Spinal cord injury, Skull & facial fractures, Other fractures, sprains and strains etc.) were factors affecting LOS for patients hospitalized with neck injury. According to the results of the impact of the health-insurance type on severity-adjusted LOS, the real LOS was significantly higher than adjusted LOS for patients with the industrial accident compensation insurance or medical aid program. Therefore, in order to manage LOS of inpatients with neck injury, the government should improve the industrial accident compensation insurance review & assessment service and suggest alternatives on medical aid recipients’ excessive medical utilization. Also, the hospitals should take account of objective and reliable LOS statistics to effectively manage hospital LOS.
This study aims to develop a severity-adjusted length of stay predictive model according to comorbidity index by using machine learning and propose a algorithm of severity-adjusted length of stay (LOS) predictive model. The dataset was taken from Korea Centers for Disease Control and Prevention database of the hospital discharge survey from 2006 to 2015 and the severity-adjusted length of stay predictive model was developed for the nervous system patients to need a urgent management for length of stay. when it comes to the severity-adjusted length of stay predictive model about nervous system discharging patients, three tools were used for the severity-adjustment of comorbidity: the CCI, the ECI, and the CCS. The models using Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Regression, Neural Network as a Machine learning analysis methods were developed and then evaluate. As a result, Severity-adjusted predictive model using CCS as the severity-adjustment of comorbidity and Neural Network method has the highest R-square and has the most excellent prediction capability. In conclusion, there is a need to develop a severity-adjusted predictive model using CCS as the severity-adjustment of comorbidity and make use of severity-adjusted predictive model to has high prediction capability by using various machine-learning analytics.
본 연구는 머신러닝을 이용하여 동반상병 보정 방법에 따른 중증도 보정 재원일수 예측 모형을 개발하고 이를 평가하여 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발의 알고리즘을 제시하기 위해 수행되었다. 본 연구를 위해 2006년부터 2015년까지 10년간의 질병관리본부 퇴원손상심층조사 자료를 수집하였으며, 재원일수 관리가 시급한 신경계통의 질환을 대상으로 중증도 보정 재원일수 예측 모형을 개발하였다. 신경계통의 질환 퇴원환자의 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발 시 동반상병 보정 방법은 CCI, ECI, CCS 진단군 분류 기준 등 3가지, 머신러닝 분석기법으로는 회귀분석, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 서포트 백터 회귀분석, 신경망 등 5가지를 적용하여 모형을 개발하고 개발된 모형을 평가하였다. 모형 평가 결과 CCS 진단군 분류 기준 동반상병 보정 방법 및 신경망을 이용하여 개발한 중증도 보정 예측 모형의 모형 설명력(R-square)이 가장 높았으며, 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발 시 CCS 진단군 분류 변수를 이용한 동반상병 보정 방법을 이용하여 중증도 보정 예측 모형을 개발하는 것이 필요하며, 머신러닝의 다양한 분석 기법 등을 이용하여 예측력 높은 중증도 보정 예측 모형을 개발하여 재원일수 변이요인 파악 등 재원일수 관리를 위해 활용하는 것이 필요하다.