식중독 위험도란?
국민건강보험공단이 보유한 국민건강정보DB와 기상청에서 제공하는 지상기상관측정보, 한국환경공단에서 제공하는 대기오염통계정보의 분석을 통해 지역별 진료정보를 예측하여, 지역별로 식중독에 대한 발병가능성 및 유행정도 등의 예측정보를 관심, 주의, 경고, 위험 4단계로 알려주는 척도입니다.
식중독 예측진료건수
질병발생에 영향을 미치는 지상기상관측 정보인 기온, 최저기온, 최고기온, 바람세기, 습도, 최저습도, 강수량과 대기오염통계정보인 미세먼지 농도를기반으로 국민건강보험공단 진료데이터의 요일(공휴일 및 공휴일 다음날 여부 포함) 효과를 적용하여 예측되는 식중독과 관련된 질병의 예측진료건수입니다.
식중독 발생확률 예측모델
기계학습 방법론 중 하나인 Gradient boosting 알고리즘을 활용하여 진료발생건수를 예측하며, 예측 시 영향을 끼치는 요인들의 기여도(Featureimportance) 우선순위는 하단과 같습니다.
기여도 우선순위 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
요인 | 요일 | 최저기온 | 최고기온 | 기온 | 바람세기 | 미세먼지 | 습도 | 최저습도 | 강수량 |
식중독 위험도 예측
예측된 질병 발생 건수를 과거 2년 평균 질병 발생 건수와 비교하여, 평균으로 부터 벗어나 있는 정도를 기준으로 해당 값의 분포도에 따라 위험도를 관심, 주의, 경고, 위험 4단계로 구분합니다.
단계 |
지수 구간 |
구간 확률 |
누적 확률 |
관심 |
0 ≤ z < -0.253 |
40% |
40% |
주의 |
-0.253 ≤ z < 0.524 |
30% |
70% |
경고 |
0.524 ≤ z < 1.282 |
20% |
90% |
위험 |
1.282 ≤ z < ∞ |
10% |
100% |
* Z=(X-μ)/σ where μ=평균, σ=표준편차