응급실 과밀화 해결을 위한 데이터 분석 기반 응급실 혼잡도 예측 모형 연구

Abstract

본 연구는 전국에 있는 414개 응급의료센터의 2017년 자료를 토대로 응급실의 특성 및 지역적 특성을 반영하여 응급실 혼잡도를 실시간으로 예측하는 모형을 개발했다. 예측모형 개발에는 데이터마이닝 기법 중 다중선형회귀분석, 부분집합선택, 능형회귀, Lasso, 주성분회귀분석 방법을 적용하였으며, 주성분회귀분석이 가장 높은 예측력을 보였다. 또한, 예측모형을 개발하는데 있어 전체 응급의료 기관을 기준으로 한 예측모형(92.73%) 보다 응급의료기관 유형에 따라 세분화한 예측모형의 예측력이 더 높게 나타났다. 특히, 가장 혼잡한 유형인 권역의료센터의 예측정도는 97.37%로 나타났다. 본 연구에서 개발된 응급실 혼잡도 예측모형은 응급실 간의 지역네트워크를 형성하고, 응급실 과밀화 문제를 해결하기 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.