데이터마이닝을 이용한 보건관리대행업체의 지식기반 시스템에 관한 연구

Abstract

[한글]

본 연구는 근로자의 효과적인 건강증진을 위하여 보건관리대행업체의 2007년 근로자 건강검진자료를 이용하여 근로자 5대 만성질환을 중심으로 근로자의 건강행태와의 상관관계를 분석하고 건강한 생활습관을 갖도록 정보를 제공하며 산업보건대행기관의 방대한 자료를 체계적으로 관리할 수 있도록 필요한 정보를 구축하는데 그 목적이 있다. 전체 41,814명 중 질병 군과 정상군 비율을 1:1로 하여 고혈압 6,342명, 당뇨 5,928명, 고지혈증 4,250명, 간질환 10,456명, 비만 41,814명을 대상으로 하였고, 직업병 유소견자 건수 증 가장 높은 비율을 차지하고 있는 소음성난청의 질병군과 정상군 비율을 1:1로 한 1,622명을, 중금속 및 유기용제를 취급하는 근로자들의 표적 질환을 알기 위하여 전체 근로자 41,814명을 연구 대상으로 하였다.연구결과 5대 만성질환에 대한 Risk Factor와 성장곡선을 통한 예측 모형을 추정한 결과 고혈압, 당뇨, 고지혈증, 간질환은 Decision Tree 모형이 정분류율, 민감도, 예측도가 우수한 모형이었으며, 비만은 Logistic Regression 모형이 더 좋은 모델임을 살 펴 볼 수 있었다. 소음성난청의 경우 소음을 취급하는 군에서 난청 질환이 높았으며, 중금속 및 유기용제를 취급하는 군에서 흉부질환 발생이 높음을 알 수 있었다. 본 연구는 보건관리대행업체의 사업장 근로자의 5대 만성 질환에 대하여 실태 및 소음성 난청 환자, 중금속 및 유기용제를 취급하는 근로자들의 표적 질환을 파악하고 근로자의 건강증진 및 질병예방 욕구 및 수요에 대한 대표성 있는 자료를 제시 하였다. 이를 통해 근로자 건강생활 및 만성질환 관리에 대한 정책의 기초 자료로 활용할 수 있으며 근로자의 질병 예방 욕구와 건강증진 수요를 정확히 파악함으로써 근로자를 대상으로 하는 건강증진 사업에 있어서 우선순위와 중요도를 정하는데 도움이 될 것이다

[영문]This research is to effectively promote the health of the workers by analyzing the relationship between the health condition of the workers and the five major chronic diseases using the 2007 medical examination results done by the health administration agency. The objective of the research is to provide information that may help achieve a healthier lifestyle and to organize a massive data of the health administration agency using data mining. Among the total of 41,814 workers the ratio between the workers with disorder and without was 1:1 chosen by Simple Random Sampling. The research was done to the following amout of workers according to the disease, high blood pressure 6,342 workers, glucosuria 5,928 workers, hyperlipidemia 4,250 workers, liver disorder 10,456 workers, obesity 41,814 workers. Among the workers with occupational disorder hearing impairment had the highest rate with 1,622 workers (again chosen by Simple Random Sampling with 1:1 ratio), in order to find out the main disorder of workers dealing with heavy metal and organic solvent, research was done to all the workers (41,814 workers). The research results of the risk factors of the five major chronic diseases and the forecast model based on the growth curve showed that Decision Tree model had high precision in accuracy, sensitivity, forecast rate for a high blood pressure, glucosuria, hyperlipidemia and liver disorder. For obesity Logistic Regression model seemed to be better. In the case of hearing impairment, the group of workers who worked under a lot of noise had a higher rate of hearing impairment. The group of workers who dealt with heavy metal and organic solvent had a higher rate of chest disorder.

This research has provided representative data on the demands and needs of the workers promotion of health along with disease prevention. Furthermore it has shown the realities of the five major chronic diseases in the workplace of the health administration agency and found out the main disorders of hearing impairment patients, the workers dealing with heavy metal and organic solvent. This research result can be used in forming policies about chronic disorder management and worker's healthy lifestyle. Also by correctly understanding the worker's demands of disease prevention and the need for promotion of health, the health promotion industry can use this research result in deciding upon the order of priority and importance