데이터마이닝 기법을 이용한 건강보험공단의 수술 통계량 근사치 추정 -허니아 수술을 중심으로-

강성홍,서숙경,양영자,이애경,배종면,Kang, Sung-Hong,Seo, Seok-Kyung,Yang, Yeong-Ja,Lee, Ae-Kyung,Bae, Jong-Myon 대한예방의학회 2006 예방의학회지 Vol.39 No.5

Objectives: The aim of this study is to develop a methodology for estimating a nationwide statistic for hernia operations with using the claim database of the Korea Health Insurance Cooperation (KHIC). Methods: According to the insurance claim procedures, the claim database was divided into the electronic data interchange database (EDI_DB) and the sheet database (Paper_DB). Although the EDI_DB has operation and management codes showing the facts and kinds of operations, the Paper_DB doesn't. Using the hernia matched management code in the EDI_DB, the cases of hernia surgery were extracted. For drawing the potential cases from the Paper_DB, which doesn't have the code, the predictive model was developed using the data mining technique called SEMMA. The claim sheets of the cases that showed a predictive probability of an operation over the threshold, as was decided by the ROC curve, were identified in order to get the positive predictive value as an index of usefulness for the predictive model. Results: Of the claim databases in 2004, 14,386 cases had hernia related management codes with using the EDI system. For fitting the models with applying the data mining technique, logistic regression was chosen rather than the neural network method or the decision tree method. From the Paper_DB, 1,019 cases were extracted as potential cases. Direct review of the sheets of the extracted cases showed that the positive predictive value was 95.3%. Conclusions: The results suggested that applying the data mining technique to the claim database in the KHIC for estimating the nationwide surgical statistics would be useful from the aspect of execution and cost-effectiveness.

의료서비스 최적화 : 현황 및 활성화 방안

강성홍(Sung-Hong Kang),김병인(Byung-In Kim),전치혁(Chi-Hyuck Jun),최병관(Byung Kwan Choi),이신호(Shin-Ho Lee) 대한산업공학회 2013 대한산업공학회지 Vol.39 No.4

당뇨 환자의 관리행태에 대한 군집 분류

강성홍(Kang, Sung-Hong),최순호(Choi, Soon-Ho) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.2

본 연구는 효율적인 당뇨관리사업을 할 수 있는 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 연구를 위해 2007 년, 2008년도 국민건강영양조사를 통해 검진에 참여한 당뇨인지환자 666명의 자료를 수집하여 분석하였다. 당뇨인지 환자의 관리행태에 대한 군집분류는 K-means 기법을 이용하였고 관리행태에 대한 요인분석은 의사결정나무와 다중 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 당뇨인지환자의 군집은 크게 3개로 분류되었다. 건강행태사업 대상군은 당뇨 치료와 합병증 검사는 잘 받고 있으나 음주, 흡연, 운동실천 등 건강행태 개선이 보다 적극적으로 이루어져야 하는 집단이다, 중점관리사업 대상군은 치료 를 제대로 받지 않고, 합병증검사도 하지 않으며 혈당관리를 위한 건강행태 개선도 적극적으로 하지 않는 집단이다, 합병증검사사업 대상군은 치료를 잘 받고 있으며 건강행태도 개선하고 있지만 급만성 합병증을 조기 발견하기 위한 합병증검사를 소흘히 하는 집단이다. 군집을 분류하는데 가장 중요한 요인은 고지혈증 유무로 나타났으며 그 외 성, 소득, 연령, 직업, 주관적 건강상태도 주요한 변수였다. 당뇨 조절율을 향상시키기 위해서는 각 군집의 특성에 따라 보다 특화된 당뇨관리 프로그램이 적용되어야 할 것이다. The purpose of this study is to provide informative statistics which can be used for effective Diabetes Management Programs. We collected and analyzed the data of 666 diabetic people who had participated in Korean National Health and Nutrition Examination Survey in 2007 and 2008. Group classification on management behavior of Diabetic Mellitus is based on the K-means clustering method. The Decision Tree method and Multiple Regression Analysis were used to study factors of the management behavior of Diabetic Mellitus. Diabetic people were largely classified into three categories: Health Behavior Program Group, Focused Management Program Group, and Complication Test Program Group. First, Health Behavior Program Group means that even though drug therapy and complication test are being well performed, people should still need to improve their health behavior such as exercising regularly and avoid drinking and smoking. Second, Focused Management Program Group means that they show an uncooperative attitude about treatment and complication test and also take a passive action to improve their health behavior. Third, Complication Test Program Group means that they take a positive attitude about treatment and improving their health behavior but they pay no attention to complication test to detect acute and chronic disease early. The main factor for group classification was to prove whether they have hyperlipidemia or not. This varied widely with an individual's gender, income, age, occupation, and self rated health. To improve the rate of diabetic management, specialized diabetic management programs should be applied depending on each group's character.

BSC기법을 이용한 건강도시 발전계획수립

강성홍(Kang, Sung-Hong),김원중(Kim, Won-Joong) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회논문지 Vol.11 No.8

경상남도 N군에서는 군지역이면서도 군민의 건강한 삶의 증진을 위해 2005년도에 건강도시에 가입한 후 지 속적으로 건강도시 사업을 실시하고 있다. 그동안 상당한 성과를 거둔 것으로 평가되지만, 한편으로 N군을 둘러싼 제 반 환경이 급변함에 따라 질적인 측면에서 보다 진전된 새로운 형태의 건강도시 사업을 실시할 필요성이 커지고 있 는 실정이다. 본 연구는 경상남도 N군의 사례분석을 통해 건강도시 사업의 발전적인 모델을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이러한 연구목적을 위하여 건강도시 사업과 관련된 국내·외의 문헌과 자료가 광범위하게 수집·고찰되었으며, 이를 바탕으로 BSC(Balanced Scorecard) 기법을 활용한 N군의 건강도시 발전계획 을 수립 하였다. 본 연구의 주된 기여사항과 시사점은 기존의 많은 건강도시 사업이 직면하고 있는 문제점들을 체계적으로 평가하고 이러한 평가 위에서 사업계획이 개발되는 보다 효과적인 방법을 적용할 수 있는 모델을 제시하였다는 점이다. 특히, BSC 기법은 앞으로 건강도시 계획을 수립하는 데 매우 유용한 분석틀이 될 것으로 기대된다. Although it is Gun area, 'N'-Gun in Gyeongsangnam-Do has continually been implementing the 'health city' project after it entered the program in 2005 to promote healthy lives of its residents. It is evaluated that there has been a considerable achievement; on the other hand, however, as the circumstances surrounding 'N'-Gun are rapidly changing, needs for new advanced 'health city' projects with improved qualities are growing. This study was conducted to suggest a advanced model of 'health city' plan through the case analysis of 'N'-Gun in Gyeongsangnam-Do. For this purpose, international as well as national health-city-related literature and data were broadly gathered and reviewed, and, based on this, we established 'N'-Gun Health City development plan, utilizing BSC(Balanced Scorecard) technique. Main contribution and implication of this study would be the suggestion of the model whereby the problems that many existing health city plans are facing can be systematically evaluated, and more effective methods of developing the plan can be applied based on the evaluation. Also, it is especially expected that the BSC technique would be a very useful framework for developing health city plans in the future.

지역사회 건강수준 개선을 위한 고위험음주율 관리 시뮬레이션 모형 개발

강성홍(Sung-Hong Kang),박종호(Jong-Ho Park),김지혜(Ji-Hye Kim) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.9

본 연구의 목적은 생태학적 방법론에 근거한 분석결과를 기반으로 다양한 대안의 효과를 예측할 수 있는 고위험 음주율 관리 시뮬레이션 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 생태학적인 분석에 적합한 지표 데이터를 2019년 지역사회 건강조사, 통계청 지표를 수집하였다. 고위험음주율의 지역 간 변이 및 관련 요인을 파악하기 위해 SPSS Statistics 23을 이용하여 기술통계, 상관분석, 다중회귀분석을 실시하였으며, 지역별 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 Arc GIS를 이용하여 지리적 가중회귀분석, SAS Enterprise Miner 9.4를 이용하여 대화식 의사결정나무를 실시하였다. 고위험 음주율에 영향을 미치는 요인으로 현재흡연율, 인당 상업지역면적, 비만율, 우울감 경험률이 높을수록, 인당 공원면적, 중등도 이상 신체활동 실천율이 낮을수록 고위험음주율이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 기반으로 국가차원에서 시뮬레이션 하는 것을 지원하기 위해 다중회귀분석을 이용하여 모형을 개발하였고, 시‧군‧구 단위의 시뮬레이션을 지원하기 위해지리적 가중회귀분석을 이용하여 모형을 개발하였다. 또한, 실제 개선할 수 있는 요인을 중심으로 시뮬레이션이 가능하도록 대화식 의사결정나무 분석을 통해 모형을 개발하였고, 유형1 그룹이 총228개 지역의 고위험음주율에 비해 음주할 확률이 1.5배 정도 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지역사회 고위험음주율 관리를 통해 건강수준이 개선됨과 동시에 사업 효과를 증대시킬 수 있으며, 추후 지역사회 건강증진사업 수립에 손쉽게 활용될 것으로 기대된다. The purpose of this study was to develop a high-risk drinking rate management simulation model that can predict the effects of various alternatives based on the results of an ecological methodology analysis. For this purpose, data suitable for ecological analysis were collected from the 2019 Community Health Survey and Statistics Korea indicators. Descriptive statistics, correlation analysis, and multiple regression analysis were performed using the SPSS Statistics 23 to identify regional variations in high-risk drinking rates and related factors. To identify factors affecting each region, a geographic weighted regression analysis was performed using the Arc GIS. An interactive decision tree was implemented using the SAS Enterprise Miner 9.4. The analysis of factors influencing the high-risk drinking rate showed that the higher the current smoking rate, the commercial area per capita, the obesity rate, and the depression rate, the lower the park area per capita and the extent of moderate or higher physical activity, the higher the high-risk drinking rate. Based on these results, a model was developed using multiple regression analysis to support simulations at the national level and using geographic weighted regression analysis to support simulations at the city, county, and gu level. In addition, the model utilized interactive decision tree analysis to enable simulations focusing on factors that could actually be improved, and it was found that the type 1 group was 1.5 times more likely to drink than the high-risk drinking rate in a total of 228 regions. The results of this study can improve health levels and increase project effects through the management of the high-risk drinking rate in the local community. These results are expected to be easily utilized in the establishment of community health promotion projects in the future.

우리나라 一部地域主婦들의 豫防的 健康行爲에 關한 研究

강성홍(Sung Hong Kang),이시백(Sea Baick Lee) 한국보건교육건강증진학회 1989 보건교육건강증진학회지 Vol.6 No.2

CRM(Customer Relationship Management)기법을 활용한 보건소 건강증진사업에 관한 연구

강성홍(Sung-Hong Kang),최순호(Sun-ho Choi) 한국보건교육건강증진학회 2003 보건교육건강증진학회지 Vol.20 No.3

머신러닝을 이용한 미숙아의 재원일수 예측 융복합 연구

김촉환,강성홍,Kim, Cheok-Hwan,Kang, Sung-Hong 한국디지털정책학회 2021 디지털융복합연구 Vol.19 No.7

본 연구는 미숙아의 재원일수 예측 모형을 머신러닝 기법을 통해 개발하기 위해 수행 되었다. 모형 개발을 위해 질병관리본부에서 수집한 퇴원손상심층조사 자료의 2011년부터 2016년까지 퇴원한 미숙아 6,149건을 이용하였다. 입원 초기 신경망 모형은 설명력(R²)이 0.75로 다른 모형에 비해 우수 하였다. 입원 초기 변수에 임상진단을 CCS(Clinical class ification software)로 변환하여 추가 투입한 모형은 큐비스트(Cubist) 모형의 설명력(R²)이 0.81로 랜덤 포레스트(Random Forests), 그라디언트 부스트(Gradient boost), 신경망(neural network), 벌점화 회귀(Penalty regression) 모형에 비해 성능이 우수 하였다. 본 연구는 전국단위 데이터를 이용한 미숙아의 재원일수 예측 모형을 머신러닝을 통해 제시하고 그 활용 가능성을 확인하였다. 하지만 임상정보, 부모정보 등 데이터의 한계로 향후 성능 향상을 위한 추가 연구가 필요하다. This study was conducted to develop a model for predicting the length of stay for premature infants through machine learning. For the development of this model, 6,149 cases of premature infants discharged from the hospital from 2011 to 2016 of the discharge injury in-depth survey data collected by the Korea Centers for Disease Control and Prevention were used. The neural network model of the initial hospitalization was superior to other models with an explanatory power (R²) of 0.75. In the model added by converting the clinical diagnosis to CCS(Clinical class ification software), the explanatory power (R²) of the cubist model was 0.81, which was superior to the random forest, gradient boost, neural network, and penalty regression models. In this study, using national data, a model for predicting the length of stay for premature infants was presented through machine learning and its applicability was confirmed. However, due to the lack of clinical information and parental information, additional research is needed to improve future performance.

관상동맥중재술 환자의 재원일수 중증도 보정 모형 개발

남문희(Mun-Hee Nam),강성홍(Sung-Hong Kang),임지혜(Ji-Hye Lim) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.9

본 연구의 목적은 관상동맥중재술 입원 환자의 재원일수의 변이를 규명하기 위해 중증도 보정 모형을 개발하였다. 2004~2006년 퇴원손상환자 조사자료 중 관상동맥중재술 입원 환자 1,011건을 연구대상으로 하였으며, 재원일수의 변이분석은 t검정, 분산분석을 실시하였고, 중증도 보정 재원일수 모형은 데이터마이닝 기법을 이용하였다. 개발된 다중회귀분석 모형을 이용하여 예측 재원일수를 산출하고 이를 실제 재원일수와 비교한 결과 병상규모별, 보험유형과 지역별로 재원일수의 변이가 존재하는 것으로 나타났다. 환자 특성과 중증도를 통제하고 나타난 재원일수의 변이는 공급자 요인으로 설명될 수 있는데, 진료행태나 의료자원에 대한 후속 연구가 필요한 것으로 보인다. 본 연구는 행정 데이터를 이용하여 중증도 모형을 개발하고 변이를 확인하였다는 점에서 활용의 효용성을 높이는 데 기여할 것으로 사료된다. Our study was carried out to develop the severity-adjustment model for length of stay in hospital for percutaneous coronary interventions so that we would analysis the factors on the variation in length of stay(LOS). The subjects were 1,011 percutaneous coronary interventions inpatients of the Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey 2004-2006 data. The data were analyzed using t-test and ANOVA and the severity-adjustment model was developed using data mining technique. After yielding the standardized value of the difference between crude and expected length of stay, we analysed the variation of length of stay for percutaneous coronary interventions. There was variation of LOS in regional differences, size of sickbed and insurance type. The variation of length of stay controlling the case mix or severity of illness can be explained the factors of provider. This supply factors in LOS variations should be more studied for individual practice style or patient management practices and healthcare resources or environment. We expect that the severity-adjustment model using administrative databases should be more adapted in other diseases in practica.

관상동맥우회술 시행환자의 중증도 보정 재원일수 변이에 관한 연구

김선자 ( Sun Ja Kim ),강성홍 ( Sung Hong Kang ),김원중 ( Won Joong Kim ),김유미 ( Yoo Mi Kim ) 한국품질경영학회 2011 품질경영학회지 Vol.39 No.3

Our study was carried out to analyze the variation factors of severity-adjusted length of stay(LOS) in coronary artery bypass graft(CABG). The subjects were 932 CABG inpatients of the Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey from 2004 through 2008. The data were analyzed using χ² test and the severity-adjusted model was developed using data mining technique. The results of the study were as follows: male(71.1%), older than 61 years of age(61.6%), more than 500 beds(92.8%) and admitting via ambulatory care(70.0%) appeared to have higher rate than otherwise. In-hospital mortality of CABG inpatients was 2.8%. In addition, 46.4% of the patients received their care in other residence. The angina pectoris(45.6%) was found to be the highest in principle diagnosis, followed by chronic ischemic heart disease(36.9%) and acute myocardial infarction(12.0%). We developed severity-adjusted LOS model using the variables such as gender, age and comorbidity. Comparison of adjusted values in predicted LOS revealed that there were significant variations in LOS by location of hospital, bed size, and whether patients received the care in their residences. The variations of LOS can be explained as the indirect indicator for quality variation of medical process. It is suggested that the severity-adjusted LOS model developed in this study should be utilized as a useful method for benchmarking in hospital and it is necessary that national standard clinical practice guideline should be developed.