이수경 연구실은 보건정책관리와 공중보건 데이터를 기반으로 의료취약계층 발굴, 디지털 헬스케어 서비스 개발, 정신건강 및 만성질환 예방, 환경·생활습관 요인에 따른 건강위험 분석을 수행하며, 머신러닝과 전국 단위 코호트 연구를 통해 근거 기반 보건의료 정책과 건강증진 전략 수립에 기여하는 연구를 추진하고 있다.
Corrigendum to “Identifying potential medical aid beneficiaries using machine learning: A Korean Nationwide cohort study” [Int. J. Med. Inform. 195 (2025) 105775]
Junmo Kim, Su Hyun Park, Hyesu Lee, Su Kyoung Lee, Jihye Kim, Suhyun Kim, Yong Jin Kwon, Kwangsoo Kim
Identifying potential medical aid beneficiaries using machine learning: A Korean Nationwide cohort study
Junmo Kim, Su Hyun Park, Hyesu Lee, Su Kyoung Lee, Jihye Kim, Suhyun Kim, Yong Jin Kwon, Kwangsoo Kim
IF 4.1 (2024)
International Journal of Medical Informatics
Machine learning-based models successfully screened potential medical aid beneficiaries. Qualitative analysis of important features well reflected prior knowledge regarding public health. These findings can contribute to the soundness of healthcare finance and the improvement of public health.
○ COVID-19와 신종감염병 대유행 사태가 여성의 전반적인 삶에 미친 영향과 그에 따른 사회적 요구도 변화를 살펴보고, 여성의 우울 관련 증상 수준을 추정하여 높은 우울증 수준으로의 악화와 선택된 위험 요소 사이의 연관성을 밝힘으로써 생애주기별 여성의 정신건강 위험요인을 도출하고자 함.○ 일반인 및 환자용 앱(APP)과 의료인용 웹(Web)을 통해 빅데...