KR101009083B1 - 욕창발생 위험예측 베이지안 네트워크 시스템 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (9)
- 욕창발생 위험예측 베이지안 네트워크 시스템에 있어서,상기 욕창발생 위험예측 베이지안 네트워크 시스템은,일정 시간을 주기로 복수의 시점에 대하여 환자의 임상 데이터를 기록하는 데이터베이스; 및,욕창발생 요인이 되는 변수 및 각 변수에 대한 범주를 정의하고 상기 변수와 매칭되는 상기 임상 데이터를 근거로 각 변수의 범주 별로 욕창발생 확률을 산출한 후, 상기 산출된 각 변수의 범주 별 욕창발생 확률을 이용하여 상기 변수 간의 관계를 통한 조건부 확률 테이블을 구축하는 욕창 예측부를 포함하고,상기 변수는,나이, 체질량 지수, 재원 일수, 체온, 인공호흡기 모드, 소변 측정 회수, 대변 측정 회수, 식이 종류, 체위변경 회수, 자가 운동능력, 피부상태, 헤모글로빈, 알부민, 성별, 입실유형, 욕창 위험도, 입실회수, 총 재원일수, 진료과, 맥박, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 심혈관계 상태, 심혈관계 상태 중증도, 근이완제 투여 여부, 스토미 여부, 배액측정 여부, 유치도뇨관 삽입 여부, PTN(완전비경구영양) 여부, 진정제 투여 유무, 부종 유무, 말초 순환상태, 항응고제 사용 회수, 진정제 사용 회수, 억제대 사용 유무, 간호 중증도 중 적어도 하나를 포함하고,상기 욕창 예측부는,상기 임상 데이터를 근거로 동일한 임상 조건에서의 욕창발생 여부에 따라 상기 환자를 욕창 발생군과 욕창 비발생군으로 분류한 후,각 주기 별로 해당 시점의 상기 욕창 발생군과 욕창 비발생군의 임상 데이터를 근거로 상기 욕창 발생군과 욕창 비발생군의 욕창발생 확률을 나타내는 상기 조건부 확률 테이블을 구축하되,상기 주기에 대응되는 타임 슬라이스(time slice) 별로 상기 변수를 노드로 구성하고 상기 노드 간의 관계를 링크로 구성하는 동적 베이지안 네트워크(Bayesian network)를 적용하여 상기 조건부 확률 테이블을 구축하며,상기 욕창발생 위험예측 베이지안 네트워크 시스템은,진단대상에 대하여 상기 일정 시간을 주기로 상기 변수에 해당하는 임상 데이터를 입력받은 후, 상기 주기 별로 상기 임상 데이터가 대응되는 변수와 각 변수의 범주를 판단하여, 상기 동적 베이지안 네트워크를 통해 상기 판단된 범주에 대응되는 상기 조건부 확률 테이블로부터 상기 진단대상에 대한 욕창발생 확률을 상기 주기 별로 제공하는 것을 특징으로 하는 욕창발생 위험예측 베이지안 네트워크 시스템.
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- 제1항에 있어서,상기 욕창 예측부는,단일 시점의 임상 데이터를 근거로 한 단일 베이지안 네트워크를 적용하는, 욕창 발생 위험예측 베이지안 네트워크 시스템.
- 제4항에 있어서,상기 욕창 예측부는,진단대상에 대하여 상기 변수에 해당하는 임상 데이터를 입력받은 후, 상기 임상 데이터가 대응되는 변수와 각 변수의 범주를 판단하여 상기 단일 베이지안 네트워크를 통해 상기 진단대상의 욕창발생 확률을 제공하는, 욕창발생 위험예측 베이지안 네트워크 시스템.
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의학지식과 베이지안 네트워크를 이용한 대사증후군의 예측 모델링(연세대학교 대학원 컴퓨터과학·산업시스템공학과, 박한샘, 2005년도 석사학위논문, 2006.2월 발행)* |
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