머신러닝을 이용한 치매 행동심리증상(BPSD)의 예측모형 개발 및 평가: 종단적 연구

2019과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)(R&D)
프로젝트 소개
본 연구는 코티졸, 멜라토닌, 일주기리듬, 수면양상과 같은 생체·생활 신호가 치매환자의 행동심리증상에 어떤 영향을 주는지 파악하고, 증상 패턴을 예측·임상 적용하는 연구임. 연구 목표는 종단적 연구로 행동심리증상(종류, 빈도, 발생 및 지속시간) 관련 요인과 시간 변화 분석, 머신러닝 기반 예측모델 개발 및 타당성 평가 수행임. 연구 내용은 재가 치매환자 280명 2년 추적(바이오마커 코티졸·멜라토닌, Actigraphy, 자율신경계 활성도, 행동심리증상 일지 및 체크리스트) 후 Random forest로 패턴 예측 및 100명 임상 적용 검증임. 기대효과는 맞춤형 비약물적 간호 근거, 예방·관리 효율 향상, 삶의 질 개선, 시설입소 감소에 따른 국가 의료비 절감 기여임.
치매행동심리증상머신러닝생화학적 지표활동기록기일주기리듬수면스트레스DementiaBehavioral and psychologic symptoms of dementiaMachine learningBiomarkersActigraphyCircadian rhythmsSleepStress
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)(R&D)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
연세대학교
과제 수행연도
2019
과제 수행기간
2018.03.01 ~ 2021.02.28
과제 고유번호
1711085719
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
100,000,000
정부지원연구개발비
100,000,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관연세대학교대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL