Developing an Optimized Home-Visit Nursing Frequency Model Using Linked Health and Residential Environment Data in Community-Based Integrated Care: Development and Evaluation of an AI-Driven Home-Visi...
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113625
과학기술정보통신부
한국연구재단
대구가톨릭대학교
이하나
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,481만원
6,481만원
개발연구
대학
경상북도 경산시
보건의료 > 간호과학 > 지역사회/보건간호 중재
... in Place)'와 '돌봄의 적시성'을 실현할 수 있는 근거 기반 돌봄 체계를 구축하는 것을 지향한다. 더 나아가 국내 최초로 건강·환경 통합 데이터를 활용한 AI 기반 가정방문간호 스케줄링 모델을 제시함으로써, 향후 지역사회 돌봄, 장기요양, 방문건강관리 분야의 디지털 헬스케어 정책 및 서비스 혁신을 선도할 수 있는 기술적·정책적 기반을 마련하고자 한다.
본 연구는 총 5년간 수행되며, 건강·주거 환경 데이터를 기반으로 한 AI 기반 가정방문간호 주기 최적화 모델 및 스케줄링 시스템 개발을 목표로 한다. 첫 번째 단계에서는 건강 상태와 주거 환경 관련 데이터를 통합 구축하고, 가정방문간호 주기 결정에 영향을 미치는 핵심 변수와 현장 의사결정 과정을 분석한다. 이를 위해 가정방문간호 전자의무기록, 통계자료, ...
... 기존의 경험과 직관 중심으로 이루어지던 가정방문 일정 결정 과정을 데이터 기반 의사결정 체계로 전환할 수 있으며, 대상자의 위험도에 따라 적절한 방문 간격과 우선순위를 자동으로 제안함으로써 돌봄의 ... 크다. 향후 장기요양, 방문건강관리, 재가환자 위험 예측, 통합돌봄 플랫폼 개발 등 다양한 디지털 헬스케어 연구와 정책 개발에 활용 가능한 기반자료로 기능할 수 있다.과학기술적 측면에서는 가정방문간호 ...