Estimating Chronic Kidney Disease Stage Transitions from Irregular Electronic Health Record Data Using an Expectation-Maximization Framework
이 논문은 불규칙한 간격으로 수집된 전자의무기록 데이터를 기반으로 기대최대화 (EM) 알고리즘을 적용하여 만성신장질환 (CKD) 의 단계별 전이 확률을 추정하는 효율적인 방법론을 제시하고, 이를 통해 나이와 성별에 따른 진행 패턴을 분석하여 의사결정 및 건강경제 모델링에 활용할 수 있는 전환 행렬을 도출했습니다.