Development and Validation of an Explainable Artificial Intelligence (XAI) Model for Predicting Unplanned Acute Care Transitions in Community-Dwelling End-of-Life Older Adults
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065286
교육부
한국연구재단
서울대학교
배미진
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
보건의료 > 간호과학 > 지역사회/보건간호 중재
... 학술적 근거를 마련하는 것이다. 이를 위한 단계적 학업 계획은 다음과 같다.● 첫째, 보건의료 빅데이터를 활용하여 생애말기 환자의 의료이용 궤적을 분석하고, 가정간호가 생애말기의 계획되지 않은 급성 ... 예측 모델을 개발한다.● 셋째, XAI 기술을 간호 실무에 접목함으로써 가정간호 현장에서 데이터 기반의 선제적 중재가 가능한 의사결정 지원 도구 개발의 기초를 마련한다. 이러한 학업적 성과는 ...
... 머신러닝 모델을 구축한다. Random Forest, XGBoost, LightGBM 등 정형 데이터에 적합한 알고리즘을 비교·검토하며, SHAP(SHapley Additive exPlanations), ... 질과 성과를 평가하는 Donabedian의 SPO 모형을 이론적 기틀로 활용한다.● 보건의료 빅데이터 활용: 본 연구개발과제는 국민건강보험공단(NHIS)과 건강보험심사평가원(HIRA)의 청구 데이터를 ...
... 진로계획 본 연구는 병원 중심으로 집중되어 온 생애말기 의료이용의 구조적 문제를 보건의료 청구 데이터 기반으로 분석하고, 지역사회 기반 돌봄의 근거를 실증한다는 점에서 학술적 의의를 갖는다. 생애말기의 ... 돌봄 모델의 근거 기반 강화에 기여할 것이다. 박사 학위 취득 후에는 본 연구에서 축적한 빅데이터 분석 역량과 XAI 방법론을 바탕으로, 국내외 연구기관에서의 박사후 연구원 과정을 통해 연구 ...