데이터마이닝 기법을 활용한 노인장기요양급여 권고모형 개발 (A Recommending System for Care Plan(Res-CP) in Long-Term Care Insurance System)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 22권 / 6호 / 1229 ~ 1237페이지
· 저자명 : 한은정, 이정석, 김동건, 강임옥

초록

노인장기요양보험에서 가장 중요한 이슈는 급여대상자의 희망, 건강 및
기능상태에 따라 어떤 급여를 제공할 것인가 이다. 이를 해결하고자
노인장기요양보험의 보험자인 국민건강보험공단은 급여대상자에게
‘표준장기요양이용계획서’를 제공하고 있다. 본 연구에서는
표준장기요양이용계획 작성의 효율화 방안을 마련하고자
노인장기요양보험 3차 시범사업 표준이용계획 자료를 활용하여
노인장기요양급여 권고모형을 개발하였다. 모형개발에는
데이터마이닝의 의사결정나무모형, 로지스틱회귀모형, 앙상블 모형의
배깅과 부스팅 기법을 사용하였고, 이 중 실무자가 이해하기 쉬운
의사결정나무를 채택하여 권고모형을 설명하였다. 본 연구는
노인장기요양보험제도의 이용계획 수립의 객관성 및 과학성을
확보하고 이용계획 업무를 효율화하는 데에 기여할 것으로 기대된다.

영어초록

In the long-term care insurance(LTCI) system, the question of how
to provide the most appropriate care has become a major issue for
the elderly, their family, and for policy makers. To help
beneficiaries use LTC services appropriately to their needs of
care, National Health Insurance Corporation(NHIC) provide them
with the individualized care plan, named the Long-term Care User
Guide. It includes recommendations for beneficiaries' most
appropriate type of care. The purpose of this study is to develop
a recommending system for care plan(Res-CP) in LTCI system. We
used data set for Long-term Care User Guide in the 3rd long-term
care insurance pilot programs. To develop the model, we tested
four models, including a decision-tree model in data-mining, a
logistic regression model, and a boosting and boosting techniques
in an ensemble model. A decision-tree model was selected to
describe the Res-CP, because it may be easy to explain the
algorithm of Res-CP to the working groups. Res-CP might be useful
in an evidence-based care planning in LTCI system and may
contribute to support use of LTC services efficiently.

참고자료

· 없음