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환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 방법이 학습된 적어도 하나의 예측 모델 및 환자 정보가 저장되는 데이터베이스;환자의 EMR 데이터를 수신하고, 의료진 디바이스와 통신하는 통신부; 및대상 환자의 EMR 데이터를 조회하여 대상 환자의 질환명, 진료과 및 수술 종류 중 적어도 하나를 포함하는 카테고리 정보를 체킹하고,상기 체킹된 카테고리 정보를 상기 예측 모델에 입력하여, 상기 대상 환자의 재원기간 예측을 위한 적어도 하나의 변수를 추출하고,상기 예측 모델에 상기 추출된 적어도 하나의 변수의 값을 입력하여, 상기 대상 환자의 재원기간 예측값을 산출하는 프로세서를 포함하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제1항에 있어서,상기 통신부는 의료진 디바이스로부터 상기 대상 환자의 적어도 하나의 상태 조건에 대한 수치가 입력된 상태 정보를 수신하고,상기 프로세서는,상기 예측 모델에 상기 추출된 적어도 하나의 변수의 값 및 상기 상태 정보를 입력하여, 상기 대상 환자의 재원기간 예측값과 상기 대상 환자의 퇴원 가능성 또는 병동 전실 가능성을 산출하는 것을 특징으로 하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제2항에 있어서,상기 프로세서는,상기 추출된 적어도 하나의 변수의 값 및 상기 수신되는 상태 정보를 기 설정된 주기마다 체크하고,상기 추출된 적어도 하나의 변수의 값 및 상기 수신되는 상태 정보 중 적어도 하나의 수치가 일정 수치 이상 변화하는 경우, 상기 대상 환자의 재원기간 예측값과 상기 대상 환자의 퇴원 가능성 또는 병동 전실 가능성을 재산출하는 것을 특징으로 하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제2항에 있어서,상기 프로세서는,상기 수신된 상태 정보를 기반으로 상기 대상 환자에 대하여 의료기관의 가정 간호 서비스 또는 병실 입원 대체 서비스의 이용 가능성을 판단하고,상기 대상 환자가 상기 의료기관의 가정 간호 서비스 또는 병실 입원 대체 서비스를 이용하는 경우 절감 가능한 비용을 산출하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제4항에 있어서,상기 프로세서는,상기 대상 환자의 연령, 수술 여부, 요양일수, 건강보험과 의료 급여, 지역, 성별, 주상병 및 부상병 중 적어도 하나의 변수를 함께 고려하여 상기 절감 가능한 비용을 산출하는 것을 특징으로 하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제1항에 있어서,상기 장치는,환자의 재원 기간과 해당 환자의 질환명, 진료과, 수술 종류 및 건강 상태 데이터 중 적어도 하나가 함께 입력되어 기계학습을 수행하여, 질환명, 진료과 및 수술 종류 중 적어도 하나를 포함하는 카테고리별 재원기간 예측 모델이 구축되고,상기 구축된 카테고리별 재원기간 예측 모델은 카테고리에 따라서 재원기간에 영향을 미치는 적어도 하나의 변수를 도출하며, 도출된 변수의 값이 입력되면 해당 환자의 재원기간 예측값을 산출하는 것을 특징으로 하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제1항에 있어서,상기 프로세서는,상기 대상 환자가 관상동맥우회술 환자인 경우,상기 대상 환자의 총 중환자실 재실시간 정보 및 총 기도삽관시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 변수를 추출하고,상기 예측 모델에 상기 추출된 변수의 값을 입력하여 상기 대상 환자의 재원기간 예측값을 산출하는 것을 특징으로 하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제7항에 있어서,상기 대상 환자의 재원기간 예측값은,상기 총 중환자실 재실시간 또는 총 기도삽관시간에 비례하여 예측되는 것을 특징으로 하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제7항에 있어서,상기 예측 모델은 상기 대상 환자의 총 중환자실 재실시간이 변수로 입력되면, 하기 수학식 1을 이용하여 상기 대상 환자의 재원기간 예측값을 산출하는 것을 특징으로 하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제7항에 있어서,상기 예측 모델은 상기 대상 환자의 총 기도삽관시간이 변수로 입력되면, 하기 수학식 2를 이용하여 상기 대상 환자의 재원기간 예측값을 산출하는 것을 특징으로 하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제7항에 있어서,상기 예측 모델은,상기 총 중환자실 재실시간이 1시간 증가함에 따라 상기 재원기간 예측값을 0
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제11항에 있어서,상기 변수의 값은,상기 관상동맥우회술 환자의 당화혈색소 값, 급성심부전(Acute renal failure) 여부에 대한 값, 만성심부전(Chronic renal failure) 여부에 대한 값, 만성 폐쇄성 폐질환(COPD) 여부에 대한 값, 오름 대동맥 석회화(Ascending aorta calcification) 여부에 대한 값 중 적어도 하나를 더 포함하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 장치
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제12항에 있어서,상기 예측 모델은,상기 대상 환자의 당화혈색소 값이 7
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제13항에 있어서,상기 변수의 값은,상기 대상 환자가 재수술을 시행하였는지 여부를 더 포함하고,상기 예측 모델은,상기 대상 환자가 금번 관상동맥우회술 후 재원기간 내에 재수술을 시행하였을 경우 상기 재원기간 예측값을 9
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컴퓨터에 의해 수행되는 방법으로,대상 환자의 EMR 데이터를 조회하여 대상 환자의 질환명, 진료과 및 수술 종류 중 적어도 하나를 포함하는 카테고리 정보를 체킹하는 단계;예측 모델에 상기 체킹된 카테고리 정보를 입력하여, 상기 대상 환자의 재원기간 예측을 위한 적어도 하나의 변수를 추출하는 단계; 및상기 예측 모델에 상기 추출된 적어도 하나의 변수의 값을 입력하여, 상기 대상 환자의 재원기간 예측값을 산출하는 단계를 포함하며,상기 컴퓨터는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 방법이 학습된 적어도 하나의 예측 모델 및 환자 정보가 저장되는 데이터베이스; 및환자의 EMR 데이터를 수신하고 의료진 디바이스와 통신하는 통신부를 포함하는,환자의 정보를 기반으로 재원기간을 예측하는 방법
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하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제15항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 기록매체
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