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Process / pipelinePredictive modeling, Patient risk stratification

병원 재입원 예측 모델

병원 재입원 예측 모델은 통계 및 기계 학습 기법을 사용하여 퇴원 후 단기간 내 병원에 다시 입원할 위험이 높은 환자를 식별합니다. 이러한 모델은 퇴원 계획 및 후속 조치를 표적화하여 결과를 개선하고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

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출처

  1. Jencks, S. F., Williams, M. V., & Coleman, E. A. (2009). Rehospitalizations among patients in the Medicare fee-for-service program. New England Journal of Medicine, 360(14), 1418–1428. DOI: 10.1056/NEJMsa0803563
  2. Krumholz, H. M., Normand, S. L. T., & Wang, Y. (2014). Trends in hospitalizations and outcomes for acute myocardial infarction, 2006 to 2011. Circulation, 132(4), 362–366. link
  3. Philbin, E. F., & DiSalvo, T. G. (1998). Prediction of hospital readmissions for heart failure: development of a simple risk score based on administrative data. Journal of the American College of Cardiology, 33(6), 1560–1566. DOI: 10.1016/s0735-1097(99)00059-5

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ScholarGate. (2026, June 3). Predictive Modeling for Hospital Readmission Risk and Prevention. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/healthcare-management/hospital-readmission-model

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ScholarGateHospital Readmission Prediction Model (Predictive Modeling for Hospital Readmission Risk and Prevention). 2026-06-19에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/healthcare-management/hospital-readmission-model · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026