Analysis of healthcare quality indicators using data mining and development of a decision support system.

보건정보관리학과/석사[한글] 의료의 질 개선을 위한 의사결정지원시스템을 개발하고자 Quality Indicator를 설정하여 소규모 데이터마트를 구축하였으며, 데이터마이닝 기법을 적용하여 Quality를 결정짓는 규칙을 도출하여 이를 활용한 의사결정지원시스템을 개발하였다. 이에 따라 2000년 12월 1일부터 2001년 1월 31일의 기간 중 서울시에 위치한 일 대학병원에서 퇴원한 환자 8,405명을 연구대상으로 하였으며, Quality Indicator는 원내 감염(비뇨기계 감염, 호흡기계 감염, 혈류 감염), 수술창상 감염, 입원환자 사망, 신생아 사망, 계획에 없던 재입원, 계 획에 없던 중환자실 재입실, 계획에 없던 수술실 재입실, 마취 합병증, 수혈 오류, 욕창성 궤양, 투약 오류, 낙상 등 12개 평가지표를 설정하였다. 그리고 이중 100건 이상의 발생건수를 가진 계획되지 않은 재입원, 계획되지 않은 중환자실 재입실, 입원환자 사망의 3가지 지표에 대하여 데이터마이닝 기법의 하나인 의사결정나무분석을 통하여 각각의 발생을 결정짓는 규칙을 도출하였다. 또한 이익도표의 노드별 통계량과 누적 통계량을 통해 계획되지 않은 재입원과 계획되지 않은 중환자실 재입실, 입원환자 사망 각각의 발생군의 특성 및 특성에 따른 발생 비율을 도출하여 이를 QI 활동의 대상범위 선정에 활용하였다. 데이터마이닝을 통해 도출된 Quality를 결정짓는 규칙으로, '계획되지 않은 재입원' 을 설명하는 주요 변수로는 진료과 분류와 주요 질환군, 연령이었으며, '계획되지 않은 중환자실 재입실'을 설명하는 주요 변수로는 재원기간, 주요 질환군이었으며, '입원환자 사망'을 설명하는 주요 변수로는 재원기간, 진료과 분류, 퇴원과이였다. 이와 같이 데이터마이닝 기법으로부터 도출된 규칙을 활용하여 의료기관에서 의료의 질 개선을 위한 의사결정지원시스템 개발하였으며, 시스템의 구성은 CQI Guideline, Quality Review, Concurrent, Tutorial 별로 이루어져 있다. 본 연구의 결과는 병원에서의 의료의 질 개선을 위한 의사결정지원시스템의 확대 개발 및 적용을 위한 계기가 될 것이다. [영문] This study presented an analysis of healthcare quality indicators using data mining and a development of decision support system for quality improvement. Specifically, important factors influencing the key quality indicators were identified using a decision tree method for data mining based on 8,405 patients who discharged from the study hospital during the period between December 1, 2000 to January 31, 2001. In addition, a decision support system was developed to analyze and monitor trends of these quality indicators using a Visual Basic 6.0. Guidelines and tutorial for quality improvement activities were also included in the system. Of 12 selected quality indicators, decision tree analysis was performed for 3 indicators (namely, unscheduled readmission for the same or related condition, unscheduled returns to a intensive care unit (ICU), and inpatient mortality) which have more than 100 cases during the period. The optimum range of target group in healthcare quality indicators were identified from the gain chart. Important factors for the 3 indicators were: diagnosis group, disease group, and age for the unscheduled readmissions for the same or related condition; length of stay and disease group for the unscheduled returns to ICU; and length of stay, diagnosis group, and discharge department for the inpatient mortality. In the future, a number of quality indicators should be increased to effectively support a hospital-wide continuous quality improvement (CQI) activity and the decision support system should be well integrated with the hospital OCS (Order Communication System) to support concurrent review.ope