1. 중환자실 환자의 간호기록을 활용한 머신러닝 기반 예후 예측모델에 대한 문헌고찰 - 본 연구는 JBI (2020)과 Arksey와 O’Malley (2005)의 방법론 가이드라인에 따라 주제 범위 문헌고찰 실시함. - 2022년 12월까지 출판된 총 120편을 대상으로 문헌 분석하였고, 현재 논문 작성 중임. 2. 인공지능 기반 비정형 간호기록을 활용한 문헌의 패턴 파악 - 2023년 3월까지 출판된 주제 범위 문헌고찰 대상 논문의 초록을 기반으로 넷마이너 프로그램 이용하여 토픽 모델링 진행함. - 초록 중 명사 대상으로 지정어, 유의어 처리 및 제외어 제외 후 총 1351개의 단어 추출하였고, 이를 통해 총 7개의 토픽 도출됨. 3. 중환자실 환자의 임상 예후 악화에 대한 간호사의 행동 및 간호 기록 관련 경험 파악 - 2022년 11월부터 12월 22일까지 총 19명의 간호사 대상으로 각 집단 당 3-5명씩 약 60-90분 소요되는 포커스 그룹 인터뷰 5차례 실시함. - 질적 내용 분석의 귀납적 접근에 기반하여 인터뷰 내용을 분석하였고, 현재 Intensive and Critical Care Nursing에 투고하여 under review 중임. 4. 중환자실 내 간호 감시(Nursing surveillance) 활동과 임상 예후와의 관련성 파악 - 본 연구는 중환자실 간호사의 인식, 직관, 임상적 염려를 포함한 간호 감시(Nursing surveillance) 활동을 조사하기 위해 선행 연구 검토 실시함. - 선행 연구에서 적절한 중환자실 간호사의 간호 감시 측정 도구 없어 도구 개발 진행 하기로 함. - 중환자실 환자의 임상 예후 악화에 대한 간호 감시 활동과 관련된 문헌고찰을 위해 검색식을 구성 중이며, 본 연구의 선행 연구로 진행된 중환자실 환자의 임상 예후 악화에 대한 간호사의 행동 및 간호 기록 관련 경험을 파악한 질적 연구 결과와 검토된 선행 연구의 측정도구 문항을 기반으로 도구 개발 진행 중에 있음. 5. 중환자실 환자의 정형, 비정형, 시그널 데이터를 활용한 임상 예후 예측모델 개발 - 중환자실 간호사의 임상적 염려가 반영된 간호기록 패턴 분석을 위해 익명화된 전자의무기록인 미국의 Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) 데이터베이스의 간호기록을 추출하여 각 간호기록의 내용을 검토하여 임상적 염려 개념을 매칭함. - 중환자실 간호사 총 35명 대상으로 연구팀 논의를 통해 임상적 염려 개념에 따라 매칭된 간호기록의 내용 타당도를 확인하기 위한 조사 연구의 IRB 심의 진행 중에 있음. - 중환자실 간호사의 임상적 염려가 반영된 정형, 비정형 데이터를 활용한 임상 예후(사망률, 욕창) 예측모델 개발을 국제 학술대회인 2023 International Yonsei Nursing Conference의 Concurrent Session에서 oral presentation 함. 6. 간호기록에서 환자에 대한 임상적 염려를 포함한 자연어와 간호 표준화 용어와의 매핑 테이블 (mapping table) 개발 - 매핑 테이블 개발 전 단계로 MIMIC 데이터베이스에서 추출된 간호기록에서 중환자실 간호사의 환자에 대한 임상적 염려를 간호 표준화 용어인 Clinical Care Classification (CCC) system의 Core Concept에 대해 코딩 진행함. - MIMIC 데이터베이스의 비정형 간호기록에서 자연어 기반 중요한 특성을 파악하여 CCC system과 연결하여 매핑 테이블을 개발 예정임.