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환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망(Delirium)의 예측 시스템으로서,환자의 의료정보로 구성되는 잠재적 섬망 발생 요인을 변수로 선택하고, 상기 변수별로 선택 범주 및 지수를 설정하는 변수 선택부(100);상기 변수 선택부(100)에서 선택된 변수에 기초하여, 분류 기준점(The cut-off value)을 설정하고, 상기 변수의 민감도(sensitivity) 및 특이도(specificity)를 산출하여 상기 예측 시스템의 예측력을 평가하는 분류 기준점 설정 및 예측력 평가부(200); 및변수 선택부(100)에서 선택된 변수 별로 산출되는 지수의 총합을 계산하고, 상기 분류 기준점 설정 및 예측력 평가부(200)에서 설정된 분류 기준점을 토대로 섬망 발생의 고위험군 또는 저위험군으로 분류하는 섬망 발생 위험도 산출부(300)로 구성되되,상기 변수 선택부(100)는,병원의 전자 의무 기록(electronic medical record, EMR) 시스템(10)과 연동되어 상기 환자의 의료정보를 수집하여, 로지스틱 회귀 분석(logistic regression analysis)을 통해 상기 수집된 환자의 의료정보들 중 수술 후 섬망의 잠재적 위험 요인에 해당하는 의료정보를 변수로 선택하고,상기 잠재적 섬망 발생 요인은,연령(age), 활동 상태(low physical activity), 음주력(heavy alcoholism), 청력 장애(hearing impairment), 섬망 과거력(history of delirium), 응급수술 이력(emergency surgery), 개복수술 이력(open surgery), 중환자실 입원 이력(ICU admission) 및 수술 전 C 반응성 단백질의 양(CRP level)으로 이루어지는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함하며,상기 분류 기준점 설정 및 예측력 평가부(200)는,수신자 조작 특성 곡선(receiver operating characteristic curve, ROC curve)을 이용하여 상기 변수의 민감도 및 특이도를 산출하여, 상기 민감도 및 특이도가 균형을 이루도록 하는 상기 지수의 총합을 산출하고, 상기 산출된 지수의 총합을 분류 기준점으로 설정하며,상기 분류 기준점은,상기 수신자 조작 특성 곡선의 유덴 인덱스를 사용하여 최대값을 나타내는 점수인 것을 특징으로 하는, 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 시스템
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제1항에 있어서, 상기 환자의 의료정보는,환자의 수술 전 및 수술 직후의 의료정보를 포함하는 것을 특징으로 하는, 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 선택 범주마다 0, 1 또는 2에 해당하는 지수가 설정되고, 상기 변수별 지수의 총합은 0 이상 및 15 이하인 것을 특징으로 하는, 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 시스템
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제1항에 있어서, 상기 섬망 발생 위험도 산출부(300)는,상기 지수의 총합이 상기 분류 기준점을 초과하는 경우 섬망 발생의 고위험군으로 분류하고, 상기 지수의 총합이 상기 분류 기준점에 미만하는 경우 섬망 발생의 저위험군으로 분류하는 것을 특징으로 하는, 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 섬망 발생 위험도 산출부(300)에서 섬망 발생의 고위험군으로 분류될 경우 병원 시스템(10), 환자 단말기(20) 및 보호자 단말기(30) 중 적어도 어느 하나로 고위험군 분류 신호를 전송하는 신호 전송부(400)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 시스템
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환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망(Delirium)의 예측 방법으로서,(1) 변수 선택부(100)가 환자의 의료정보로 구성되는 잠재적 섬망 발생 요인을 변수로 선택하고, 상기 변수별로 선택 범주 및 지수를 설정하는 단계;(2) 분류 기준점 설정 및 예측력 평가부(200)가 상기 단계 (1)에서 선택된 변수에 기초하여, 분류 기준점(The cut-off value)을 설정하고, 상기 변수의 민감도(sensitivity) 및 특이도(specificity)를 산출하여 상기 예측 방법의 예측력을 평가하는 단계; 및(3) 섬망 발생 위험도 산출부(300)가 상기 단계 (1)에서 선택된 변수 별로 산출되는 지수의 총합을 계산하고, 상기 단계 (2)에서 설정된 분류 기준점을 토대로 섬망 발생의 고위험군 또는 저위험군으로 분류하는 단계를 포함하되,상기 단계 (1)의 변수 선택부(100)는,병원의 전자 의무 기록(electronic medical record, EMR) 시스템(10)과 연동되어 상기 환자의 의료정보를 수집하여, 로지스틱 회귀 분석(logistic regression analysis)을 통해 상기 수집된 환자의 의료정보들 중 수술 후 섬망의 잠재적 위험 요인에 해당하는 의료정보를 변수로 선택하고,상기 잠재적 섬망 발생 요인은,연령(age), 활동 상태(low physical activity), 음주력(heavy alcoholism), 청력 장애(hearing impairment), 섬망 과거력(history of delirium), 응급수술 이력(emergency surgery), 개복수술 이력(open surgery), 중환자실 입원 이력(ICU admission) 및 수술 전 C 반응성 단백질의 양(CRP level)으로 이루어지는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함하며,상기 단계 (2)의 분류 기준점 설정 및 예측력 평가부(200)는,수신자 조작 특성 곡선(receiver operating characteristic curve, ROC curve)을 이용하여 상기 변수의 민감도 및 특이도를 산출하여, 상기 민감도 및 특이도가 균형을 이루도록 하는 상기 지수의 총합을 산출하고, 상기 산출된 지수의 총합을 분류 기준점으로 설정하며,상기 분류 기준점은,상기 수신자 조작 특성 곡선의 유덴 인덱스를 사용하여 최대값을 나타내는 점수인 것을 특징으로 하는, 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 방법
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제11항에 있어서, 상기 환자의 의료정보는,환자의 수술 전 및 수술 직후의 의료정보를 포함하는 것을 특징으로 하는, 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 방법
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제11항에 있어서,상기 선택 범주마다 0, 1 또는 2에 해당하는 지수가 설정되고, 상기 변수별 지수의 총합은 0 이상 및 15 이하인 것을 특징으로 하는, 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 방법
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제11항에 있어서, 상기 단계 (3)의 섬망 발생 위험도 산출부(300)는,상기 지수의 총합이 상기 분류 기준점을 초과하는 경우 섬망 발생의 고위험군으로 분류하고, 상기 지수의 총합이 상기 분류 기준점에 미만하는 경우 섬망 발생의 저위험군으로 분류하는 것을 특징으로 하는, 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 방법
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제11항에 있어서,(4) 신호 전송부(400)가 상기 단계 (3)에서 섬망 발생의 고위험군으로 분류될 경우 병원 시스템(10), 환자 단말기(20) 및 보호자 단말기(30) 중 적어도 어느 하나로 고위험군 분류 신호를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 방법
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