노인의 신체기능에 부합하는 복지용구를 제공하는 것은 노인이 가능한 한 오랫동안 자신의 집과 지역사회에서 자립하여 생활할 수 있도록 돕기 위해 매우 중요하다. 본 연구는 수급자의 신체 및 인지 기능 상태를 고려하여 개개인에게 적합한 복지용구 품목을 권고할 수 있는 과학적인 복지용구 표준급여모형 알고리즘을 개발하고자 수행되었다. 모형개발에는 데이터마이닝기법인 의사결정나무를 활용하였다. 수급자 8,084명의 장기요양인정조사자료와 파워어세서가 작성한 표준급여계획, 수급자 특성 자료를 이용하여 데이터를 구축하였고, 15개 복지용구 품목별로 표준급여모형을 개발하였다. 본 연구는 노인장기요양보험의 복지용구 급여계획의 객관성 및 과학성을 확보하고 수급자의 자립 생활과 안전을 향상시키는 데에 기여할 것으로 기대된다.

It is very important to support the elderly with disability ageing in place. Assisting devices can help them to live independently in their community; however, they have to be used appropriately to meet care needs. This study develops an assisting device recommendation system for the beneficiaries of long-term care insurance that include algorithms to decide the most appropriate type of assisting device for beneficiaries. We used long-term care (LTC) insurance data for grade assessment including 8,084 beneficiaries from July 2015 to June 2016. In addition, we collected standard care plans for assisting devices, that power-assessors made, considering their performance and ability that could subsequently be matched with grade assessment data. We used a decision-tree model in data-mining to develop the model. Finally, we developed 15 algorithms for recommending assisting devices. The findings might be useful in evidence-based care planning for assisting devices and can contribute to enhancing independence and safety in LTC.