건강보험청구 자료를 이용한 치매질환과 다른 질환 간 연관성 분석

= Association Analysis between Dementia and Other Diseases by Using Health Insurance Claims Data

http://www.riss.kr/link?id=T14438002

• 저자 이지현
• 형태사항 vii, 48 p. : 삽화, 표 ; 26 cm.
• 일반주기  충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호됩니다
• 지도교수: 조완섭참고문헌 : p.46-48
• 학위논문사항  학위논문(석사)-- 충북대학교 일반대학원 : 비즈니스데이터융합학과 2017. 2
• KDC  005.76 5
• 발행국  충청북도
• 언어  한국어
• 출판년 2017
• 주제어 의료데이터, 치매, 연관성분석, Apriori Algorithm, 건강보험심사평가원

    초록

글로벌 보건의료 분석시장은 2014~2019년 연평균 25%의 성장률이 예측되며 미래 경제 성장을 견인하는 유망 분야로 주목받고 있다. 사회변화에 따른 삶의 질에 대한 욕구 및 현안 해결에 빅데이터의 활용은 매우 중요한 과제로 떠오르고 있다. 한편 인구 고령화가 급속도로 진행되고 이에 따라 노인의 건강 및 삶에 대한 중요성이 대두되면서 노인 질환 관심도 높아지고 있다. 노인 질환은 보통 상호적으로 작용해 여러 질환이 동시에 발생하기 때문에 복용해야하는 약도 많아질 뿐만 아니라 또 다른 질환을 발생시키는 원인이 되기도 한다. 따라서 노인 질환 간의 연관성을 파악한다면 동반질환 복합제 개발이나 의료진의 진료에 도움을 줄 수 있는 기본 자료로 활용할 수 있다. 본 논문은 노인 질환 중에서도 관심이 높은 치매와 다른 질병 간에 연관성 분석을 실시한다. 데이터는 건강보험심사평가원에서 연구용으로 제공하고 있는 2014년 전체환자표본데이터(HIRA_NPS) 중 치매진단을 받은 환자 20,234명의 보험청구자료 117,772건 1,063개의 질병에 대해 분석한다. 치매진단은 3단위분류 질병코드가 “F00~F03”으로 하며 이를 분석하기 위해 Apriori Algorithm을 사용하였다. 분석지표로 지지도(support), 신뢰도(confidence), 향상도(lift)을 사용하였다. 분석과정에서 최소지지도(min_support)는 0.001, 최소신뢰도(min_confidence)는 0.7값을 사용하여 강한 연관성 규칙을 도출하였다.

목차

Ⅰ. 서 론 1
Ⅱ. 이론적 배경 및 관련연구 5
2.1 연관규칙 분석 5
2.1.1 빈발항목집합과 후보항목집합 7
2.1.2 Apriori Algorithm 9
2.1.3 분석 지표 13
2.2 관련 연구 16
2.2.1 Apriori Algorithm을 이용한 연관규칙 연구 16
2.2.2 전문지식기반의 질병간의 관계 연구 19
2.2.3 치매의 동반질환 연구 19
Ⅲ. 연구 방법 21
3.1 건강보험청구 자료 21
3.2 연구대상 정의 및 고려사항 21
3.2.1 치매 정의 23
3.2.2 분석시 고려사항 25
3.3 데이터 전처리 27
3.3.1 데이터 추출 및 수준처리 27
3.3.2 데이터 변환 27
3.4 빈발항목집합 생성 31
3.5 규칙 생성 32
Ⅳ. 연관규칙 분석 37
4.1 연관성이 밝혀진 규칙 37
4.1.1 우울증과 알츠하이머병에 의한 치매 37
4.1.2 뇌졸중과 혈관성 치매 38
4.1.3 신경근육기능장애,비뇨계장애와 알츠하이머병에 의한 치매 38
4.2 대조군과의 연구가 필요한 규칙 39
4.3 오류코드로 인한 무의미한 규칙 40
Ⅴ. 결론 및 향후연구 41
국 문 초 록 44
참 고 문 헌 46