안녕하세요.
꼼꼼한 성격으로 과제를 열심히 하는 편인데,
과제라면 12시간 동안도 앉아있는 간호학생입니다.
그런 이유? 때문인지 지난 해 성적장학금도 받았습니다!
2020년부터 현재까지 A, A+만 받은 과제만 업로드합니다!
믿고 다운로드 하셔도 됩니다!
-현재 KTAS 응급분류환자 기준에 대해서
미래에 DTAS 라는 AI 자동분류기술에 대한 (=뷰노) 레포트입니다.-
안녕하세요.
꼼꼼한 성격으로 과제를 열심히 하는 편인데,
과제라면 12시간 동안도 앉아있는 간호학생입니다.
그런 이유? 때문인지 지난 해 성적장학금도 받았습니다!
2020년부터 현재까지 A, A+만 받은 과제만 업로드합니다!
믿고 다운로드 하셔도 됩니다!
-현재 KTAS 응급분류환자 기준에 대해서
미래에 DTAS 라는 AI 자동분류기술에 대한 (=뷰노) 레포트입니다.-
목차
1. Summary
2. Critique
본문내용
< Summary >
현재 전국의 병원 응급실에서는 환자에 대한 진료 순서를 정하고, 응급 의료 수요를 효율적으로 관리하기 위해 한국형 응급환자 분류도구인 KTAS(Korean Triage and Acuity Scale)를 활용하고 있다.
이에 대해 메디플렉스 세종병원과 인공지능 기반 의료 데이터 분석기업 뷰노(VUNO)가 함께 응급의료체계에 인공지능 기반 시스템을 도입하려고 한다.
두 곳에서 공동 개발한 인공지능 응급환자 자동분류 소프트웨어인 VUNO Med(Deep Triage and Acuity Scale·DTAS)에 대한 임상 연구를 하였는데, 그 결과가 SCI급 미국 온라인 학술저널인 <플로스원>에 게재되어 관심을 끌고 있다.
이번 임상 연구 결과는 전국 응급실에서 수집된 1000만명 이상의 대규모 데이터를 통해 인공지능 기반 DTAS가 KTAS보다 더 높은 응급환자 분류 정확도를 보였다.
참고자료
· '뷰노' AI 기반 응급환자 자동분류 기술 개발 - 의협신문, 이영재기자 (2018.10.16)
자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다. 자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다. 저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
파일오류
중복자료
저작권 없음
설명과 실제 내용 불일치
파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우