상용 헬스케어 데이터를 활용한 빅데이터 분석 프로젝트

✏️ 프로젝트 제목

공공 의료 데이터 기반 지역별 회피가능 사망자수 예측 모델링

🗓 수행 기간

'21. 09. 27 ~ '21.10. 06

💻 수행 도구

• 분석 기술 패키지 : Pandas, Numpy, Sklearn
• 시각화 기술 패키지 : Matplotlib, Seaborn, Folium

📦 사용 데이터

1. 건강보험 청구자료 (공공데이터 포털)
2. 행정구역별 인구수 (국가통계포털- KOSIS)
3. 요양기관수 현황 (보건의료빅데이터 개방시스템)
4. 전국 의료인력 현황 (국가통계포털- KOSIS)
5. 중증도 보정입원 의료 사망비 (건강보험의료지도)
6. 지역별 면적 (국가통계포털- KOSIS)
7. 전국 의료기관 병상수 (국가통계포털- KOSIS)
8. 지역종별 의료인력 (국가통계포털- KOSIS)

👾 수행 결과

👉 사망에 이르게 하는 요인은 환자 중에서도 중환자의 의료환경과 상관관계가 있다
👉 사망수에 영향을 미치는 것은 특정 변수가 아닌 전체 의료환경이다

👉종속변수인 ‘회피가능사망수’와 여러 개의 독립변수를 선형 회귀 분석으로 모델링 후 R2값 0.91을 기록하며 높은 정확도의 예측 모델을 개발