과제 상세정보
목록인공지능/통계 모형을 활용한 개별 환자의 사망 전 의료 비용 지출 예측 및 관련 요인 분석
작성자
관리자
조회수
108
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 기본연구 |
|---|
과제 기본정보
| 과제명 | 인공지능/통계 모형을 활용한 개별 환자의 사망 전 의료 비용 지출 예측 및 관련 요인 분석 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 과제고유번호 | 1711136439 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-06-01 ~ 2023-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2021-06-01 ~ 2022-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 본 연구에서는 사망자들의 사망하기 전 급격한 의료 비용 지출을 설명할 수 있는 변수를 과거 의료 비용 지출 패턴을 이용하여 개발하고, 관련된 변수와 의료 이용 내역, 환자의 조건(Context)들을 인공지능/통계 모형에 적용하여 사망하는 환자들의 사망 전 지출한 비용(End-of-life expenditure)을 원인별로 나누어 예측하며, 최종개발된 모형을... | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | 2020년 국민건강보험공단은 1분기에 9,435억원 적자를 기록했고 보건복지부에서 제공한 자료에 의하면 국민건강보험공단은 2018년도부터 적자를 기록하고 있다. 의료 비용 지출 증가의 원인으로 꼽히는 것들 중 대표적인 것이 인구의 고령화인데, 고령화가 의료 지출 증가의 원인이 맞는지에 대한 연구의 시작이 Zweifel et al. (1999)의 연구이다. ... | ||
| 기대효과 | 인구의 고령화가 진행되면서 사망할 확률이 증가함과 동시에 환자는 사망 직전의 기간 동안 평생 쓰는 의료비용의 30~40%를 지출한다. 환자들의 사망 전 지출한 비용(End-of-life expenditure)을 예측하는 것은 환자들의 전체 의료비용 지출을 예측함에 있어 중요한 요소이다. 과거 연구는 사망 전 의료 비용 지출과 일생 비용 지출을 포괄적으로 예... | ||
| 키워드 | 사망 전 지출 비용,의료 비용 지출 예측,다변량 통계 분석,레짐 스위칭 모델,인공지능,순환 신경망 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
|---|---|---|---|---|---|
|
기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | BT(생명공학기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인문사회학 > 사회과학 > 경제학 > 보건/의료경제 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 건강 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
|---|---|---|---|---|
| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 39,838,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
|---|---|---|---|
| 비고 | |||