급성 뇌경색 치료에 따른 장기 예후와 사망 예측 인공지능 모델 개발
연구과제 > 연구주제 상세페이지 기본 정보 테이블. 구분, 상태, 과제번호, 연구책임자, 연구기간, 연구비, 연구기관, 참여기관에 대해 설명하고 있다.
구분 |
후향연구(비교평가) |
상태 |
종료
|
과제번호 |
HC22C0043 |
연구책임자 |
오재상 |
연구기간 |
2022-10-01 ~ 2023-12-31 이내 |
연구비 |
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연구기관 |
가톨릭대학교 |
참여기관 |
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기관목록
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구분 |
후향연구(비교평가) |
상태 |
종료
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과제번호 |
HC22C0043 |
연구책임자 |
오재상 |
연구기간 |
2022-10-01 ~ 2023-12-31 이내 |
연구비 |
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연구기관 |
가톨릭대학교 |
참여기관 |
0개 기관
기관목록
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연구배경 및 필요성
- 문제의 내용과 크기(질환의 사회적 부담, 비용 등)
- 뇌졸중은 발병 후 1개월 이내에 사망률이 매우 높고, 1년 이내에도 30%의 높은 사망률을 보이는 질환임
생존 후에도 심각한 장애를 초래하며 후유증으로 인한 장기 사망률도 높음. 급격한 고령화 추세를 보이고 있는 우리나라에서는 사회적, 경제적 손실도 큰 질병임
- 본 연구의 필요성
- 급성기 뇌졸중 환자 사망 예측 인공지능 모델의 개발
연구목표
- 건강보험 빅데이터를 이용한 후향적 연구 방법 제시
- 급성 뇌경색 환자 단기 및 장기 사망 조사
- 기계학습 모델을 통한 급성 뇌경색 환자의 사망 모델 제시
연구방법
- 정맥내 혈전 용해술과 기계적 혈전 제거술 시행에 따른 사망 분석을 시행
- 환자의 예후 및 사망률을 예측하는 인공지능 모델 개발 진행
예상결과 및 기대효과
- 예상결과
- 환자 단기 및 장기 예후 예측률 80% 이상의 임상 상태 기반 예후 예측 인공지능 모델 개발
- 기대효과
- (임상적) 진료지침마련
- (정책적) 급성기 뇌졸중 환자의 급성기 관리에 필요한 의료자원 예측과 그 정책 수립 근거자료에 활용
이 연구를 왜 수행하나요?
- 뇌졸중은 발병 후 1개월 이내에 사망률이 매우 높고, 1년 이내에도 30%의 높은 사망률을 보이는 질환입니다.
생존 후에도 심각한 장애를 초래하며 후유증으로 인한 장기 사망률도 높고, 급격한 고령화 추세를 보이고 있는 우리나라에서는 사회적, 경제적 손실도 큰 질병입니다.
따라서, 국가와 함께 꾸준한 국가적 노력과 의료진의 연구가 필요한 질환입니다.
- 본 연구는 뇌졸중을 효과적으로 예방 관리하여 국민 건강증진과 삶의 질 향상 및 의료비를 절감할 수 있는 방안을 제시하기 위한 연구입니다.
이 연구는 어떻게 진행되나요?
- 급성기 뇌졸중 환자 의료 빅데이터를 이용하여 환자의 임상특성 분석을 진행합니다.
이후 환자의 임상 특성에 따른 예후를 예측하는 기계학습을 이용한 모델을 통해 환자 단기 및 장기 사망을 예측합니다.
연구결과는 어떻게 활용될 수 있나요?
- 환자 맞춤형 빅데이터 분석을 통해 국내 뇌졸중 환자의 임상 특성에 대한 분석이 이루어지며, 이후 정책 사업의 근거 자료로 활용됩니다.
환자 예후 예측 기계학습 모델을 제공하여 환자와 의료진에게 정보를 주는 도움이 될 수 있습니다.