병원 공급망 혁신: 기계학습 기반 위험 예측 평가

NEW PAPER 경영·경제 Crossref 실존 확인 2026-09-27 회차 지난 회차

병원 공급망 혁신: 기계학습 기반 위험 예측 평가

Revolutionizing hospital supply chain: machine learning for predictive risk assessment

Zunaira Sajjad, Afshan Naseem, Asjad Shahzad · International Journal of Pharmaceutical and Healthcare Marketing · 2026년 · 조회 13

왜 이 논문인가 — 선정 기준

NEW PAPER · 최근 발표된 참신한 논문 — 게재일 기준 최신 + 정상 등재 저널

2026-09 발표 · 게재 1일차 · International Journal of Pharmaceutical and Healthcare Marketing

NEW PAPER 슬롯에 선정된 이유는 2026년 최신 발표 논문으로, 병원 공급망 위험 관리에 머신러닝을 적용한 참신한 접근을 제시했기 때문이다.

논문 요약

이 논문은 병원의 내부 공급망에서 발생할 수 있는 위험을 식별·우선순위화하고, 이를 예측하기 위한 기계학습 모델을 제시한다. 문헌 검토와 인터뷰를 통해 35개의 위험 요인을 도출하고, 전문가 140명을 대상으로 확률·영향도를 평가하는 설문지를 개발하였다. 수집된 데이터를 바탕으로 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트, KNN, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 인공 신경망 등 6가지 분류기를 학습시키고, hold‑out 및 k‑fold 교차검증으로 성능을 비교하였다. 결과는 각 알고리즘의 예측 정확도와 실용성을 논의한다.

후속 연구설계에 활용하기

후속 연구에서는 이 논문의 35개 위험 요인 항목을 변수로 채택하고, 동일한 설문 설계와 머신러닝 검증 절차를 활용해 다른 의료기관이나 국가의 공급망 위험을 예측하는 모델을 구축할 수 있다.

핵심어

병원공급망위험평가기계학습설문조사

실존 확인

이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.

DOI: 10.1108/ijphm-11-2025-0254

2026-09-27 확인 · 2026-09-27 선정