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전자장치가 발작으로 입원한 환자들에 대한 진료데이터를 수집하는 단계;상기 전자장치가 상기 진료데이터로 도출 세트와 검증 세트를 구축하는 단계; 상기 전자장치가 로지스틱 회귀식을 이용하여 조기 발작 재발에 대한 제1 예측식을 생성하는 단계;상기 전자장치가 머신 러닝을 이용한 회귀식을 이용하여 상기 조기 발작 재발에 대한 제2 예측식을 생성하는 단계; 및상기 전자장치가 상기 제1 예측식과 상기 제2 예측식에 상기 도출 세트와 상기 검증 세트를 각각 적용하여 상기 조기 발작 재발에 대한 재발율을 확인하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 예측식을 생성하는 단계는, 상기 도출 세트로부터 항경련제의 복용여부, 임계 시간 내에 발생한 발작횟수, 수축기 혈압, 헤모글로빈 레벨, 혈당 농도, 혈액 내 요산 농도, 혈액 내 칼륨 농도 및 혈액 내 젖산 농도를 포함하는 위험인자를 추출하여 상기 제1 예측식을 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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제2항에 있어서, 상기 제2 예측식을 생성하는 단계는, 상기 도출 세트로부터 나이, 항경련제의 복용여부, 임계 시간 내에 발생한 발작횟수, 수축기 혈압, 내원 시 GCS(Glasgow Coma Scale) 점수, 혈액 내 헤모글로빈 농도, 혈당 농도, 혈액 내 요산 농도 및 혈액 내 젖산 농도를 포함하는 위험인자를 추출하여 상기 제2 예측식을 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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제3항에 있어서, 상기 제2 예측식을 생성하는 단계는, 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 상기 제2 예측식을 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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제3항에 있어서, 상기 항경련제의 복용여부는, 상기 항경련제의 두 개 이상의 복용여부이고, 상기 임계 시간 내에 발생한 발작횟수는 두 번 이상의 발작횟수인 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 제1 예측식을 생성하는 단계는, 상기 위험인자 각각에 가중치를 곱하여 상기 제1 예측식을 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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제6항에 있어서, 상기 항경련제의 복용여부에 대한 가중치는 0
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제5항에 있어서, 상기 제2 예측식을 생성하는 단계는, 상기 위험인자 각각에 가중치를 곱하여 상기 제2 예측식을 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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제8항에 있어서, 상기 나이에 대한 가중치는 0
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제1항에 있어서, 상기 제2 예측식을 생성하는 단계 이후에, 상기 도출 세트 및 상기 검증 세트 각각을 상기 제1 예측식 및 상기 제2 예측식에 적용하여 AUC(area under the curve) 결과값을 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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제10항에 있어서, 상기 조기 발작 재발에 대한 재발율을 확인하는 단계는, 상기 도출 세트 및 상기 검증 세트 각각을 상기 제1 예측식 및 상기 제2 예측식에 적용하여 민감도 및 특이도를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 조기 발작 재발에 대한 재발율을 확인하는 단계는, 상기 도출 세트 및 상기 검증 세트에 포함된 환자들을 4분위로 분류하여 상기 조기 발작 재발에 대한 재발율을 확인하는 단계인 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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발작으로 입원한 환자들에 대한 진료데이터를 저장하는 메모리; 및상기 진료데이터로 도출 세트와 검증 세트를 구축하고, 로지스틱 회귀식을 이용하여 조기 발작 재발에 대한 제1 예측식을 생성하고, 머신 러닝을 이용한 회귀식을 이용하여 상기 조기 발작 재발에 대한 제2 예측식을 생성하고, 상기 제1 예측식과 상기 제2 예측식에 상기 도출 세트와 상기 검증 세트를 각각 적용하여 상기 조기 발작 재발에 대한 재발율을 확인하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 조기 발작의 재발 예측 방법
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