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응급 정신의학적 정신 상태 예측 모델 기반의 응급 원격정신의학 시스템 및 방법(SYSTEM AND METHOD OF EMERGENCY TELEPSYCHIATRY USING EMERGENCY PSYCHIATRIC MENTAL STATE PREDICTION MODEL)

  • 기술번호 : KST2016005071
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 응급 정신의학적 정신 상태 예측 모델 기반의 응급 원격정신의학 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 환자의 실시간 정신 건강 증상(real-time mental health symptoms)과 상기 환자의 메디컬 및 가족 히스토리 데이터를 수집하는 수집부, 상기 수집된 실시간 정신 건강 증상과 상기 메디컬 및 가족 히스토리 데이터로부터 환자의 정신의학적 멘탈 상태를 예측하는 예측부, 및 상기 예측된 정신의학적 멘탈 상태를 제공하는 전송부를 포함할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/22 (2012.01)
CPC
출원번호/일자 1020140077261 (2014.06.24)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2016-0000522 (2016.01.05) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.06.24)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍충선 대한민국 경기도 용인시 수지구
2 엠디 고람 라비울 알람 방글라데시 경기도 용인시 기흥구
3 허의남 대한민국 경기도 용인시 기흥구
4 조응준 대한민국 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김연권 대한민국 서울특별시 송파구 법원로 ***, ****/****호(문정동, 문정대명벨리온)(시안특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2014.06.24 수리 (Accepted) 1-1-2014-0589582-28
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.09 수리 (Accepted) 4-1-2015-5029677-09
3 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2015.04.10 수리 (Accepted) 1-1-2015-0351800-63
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.10.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0719438-15
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.12.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-1185027-15
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2015.12.03 수리 (Accepted) 1-1-2015-1185018-04
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2016.04.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0313768-90
8 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2016.05.27 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2016-0513012-92
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.05.27 수리 (Accepted) 1-1-2016-0512964-53
10 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.07.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0492931-34
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.09.07 수리 (Accepted) 1-1-2016-0873503-41
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.09.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0873539-84
13 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2017.01.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0073889-87
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
무선 신체 영역 네트워크(WBAN, wireless body area networks)의 적어도 하나 이상의 센서로부터 환자의 실시간 정신 건강 증상(real-time mental health symptoms)을 수집하고, 사설 클라우드 서버로부터 상기 환자의 메디컬 및 가족 히스토리 데이터와 정신의학적 스크린 스케일(psychiatric screening scales) 점수를 수집하는 수집부;수집된 실시간 정신 건강 증상 및 메디컬 및 가족 히스토리 데이터로부터 환자의 정신의학적 정신 상태를 예측하는 예측부; 및상기 예측된 정신의학적 정신 상태를 제공하는 전송부를 포함하고,상기 수집부는,상기 무선 신체 영역 네트워크로부터 센서 관측 정보를 수신한 클라우드 서비스 브로커 서버로부터 상기 실시간 정신 건강 증상을 수집하고, 상기 클라우드 서비스 브로커 서버의 요청에 의해서 상기 사설 클라우드 서버로부터 상기 메디컬 및 가족 히스토리 데이터를 수집하며,상기 사설 클라우드 서버는상기 무선 신체 영역 네트워크로부터 수신된 상기 센서 관측 정보에 기초하여 정신과 의사 유닛으로부터 정신 장애 스크린에 기반하여 정신과 의사로부터 작성된 보고서를 기반으로 상기 환자에 대해 수행한 검사를 수신하고, 상기 환자에 대한 검사와 함께 상기 환자의 가족에 대한 병원 기록을 참고하여 상기 환자의 메디컬 및 상기 가족 히스토리 데이터로서 등록하며,상기 클라우드 서비스 브로커 서버로부터 전달되는 환자의 메디컬 데이터 및 가족 메디컬 히스토리 데이터와, 상기 클라우드 서비스 브로커로부터 전달되는 센싱 정보를 이용하여 정신의학적 정신 상태 시퀀스(psychiatric mental state sequence)를 생성하는 헬스케어 클라우드 서버(healthcare cloud server)를 포함하는응급 원격정신의학 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 환자의 실시간 정신 건강 증상은 상기 환자의 신체 일부분에 위치하는 상기 적어도 하나 이상의 센서에서 관측되어 싱크노드가 통합하는 센서 관측 정보에 기반하는 응급 원격정신의학 시스템
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 예측부는히든 마르코프 모델(HMM, hidden Markov model)을 이용하여 상기 수집된 실시간 정신 건강 증상, 및 상기 메디컬 및 가족 히스토리 데이터를 상태들의 불연속 세트(discrete set of states of hidden Markov model)로 모델링하고, 상기 모델링에 기반하여 상기 환자의 정신의학적 정신 상태를 예측하는 응급 원격정신의학 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 예측부는상기 모델링에 따른 히든 마르코프 모델의 관측(observations of HMM) 결과를 파라미터로 이용하여 머신러닝 알고리즘을 훈련하고, 상기 훈련된 머신러닝 알고리즘에 기초하여 상기 정신의학적 정신 상태 시퀀스(psychiatric mental state sequence)를 생성하는 응급 원격정신의학 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 머신러닝 알고리즘은 비터비 알고리즘(Viterbi algorithm)을 포함하는 응급 원격정신의학 시스템
7 7
제6항에 있어서,상기 예측부는상기 생성된 정신 상태 시퀀스로부터 응급 정신 상태의 예후(prognosis of emergency psychiatric state)를 예측하는 응급 원격정신의학 시스템
8 8
무선 신체 영역 네트워크(WBAN, wireless body area networks)의 적어도 하나 이상의 센서로부터 환자의 실시간 정신 건강 증상(real-time mental health symptoms)을 수집하는 수집부;상기 수집된 실시간 정신 건강 증상(real-time mental health symptoms)이 인증된 경우, 사설 클라우드 서버로 상기 환자에 대한 히스토리 정보를 헬스케어 클라우드 서버에 전달할 것을 요청하는 요청부;상기 수집된 실시간 정신 건강 증상(real-time mental health symptoms)을 상기 헬스케어 클라우드 서버로 전송하는 전송부를 포함하고,상기 전송에 대한 응답으로 상기 헬스케어 클라우드 서버는 예측된 정신의학적 멘탈 상태를 수신하고, 상기 실시간 정신 건강 증상, 상기 환자에 대한 히스토리 정보 및 정신의학적 스크린 스케일(psychiatric screening scales) 점수를 이용하여 상기 정신의학적 멘탈 상태를 예측하며,상기 수집부는상기 무선 신체 영역 네트워크로부터 센서 관측 정보를 수신한 클라우드 서비스 브로커 서버로부터 상기 실시간 정신 건강 증상을 수집하고, 상기 클라우드 서비스 브로커 서버의 요청에 의해 상기 사설 클라우드 서버로부터 상기 환자의 메디컬 및 가족 히스토리 데이터를 수집하며,상기 사설 클라우드 서버는상기 무선 신체 영역 네트워크로부터 수신된 상기 센서 관측 정보에 기초하여 정신과 의사 유닛으로부터 정신 장애 스크린에 기반하여 정신과 의사로부터 작성된 보고서를 기반으로 상기 환자에 대해 수행한 검사를 수신하고, 상기 환자에 대한 검사와 함께 상기 환자의 가족에 대한 병원 기록을 참고하여 상기 환자의 메디컬 및 상기 가족 히스토리 데이터로서 등록하며,상기 헬스케어 클라우드 서버는상기 클라우드 서비스 브로커 서버로부터 전달되는 환자의 메디컬 데이터 및 가족 메디컬 히스토리 데이터와, 상기 클라우드 서비스 브로커로부터 전달되는 센싱 정보를 이용하여 정신의학적 정신 상태 시퀀스(psychiatric mental state sequence)를 생성하는 응급 원격정신의학 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 환자에 대한 히스토리 정보는 상기 환자의 메디컬 데이터 및 상기 환자의 가족 히스토리 데이터 중에서 적어도 하나를 포함하는 응급 원격정신의학 시스템
10 10
제8항에 있어서,상기 헬스케어 클라우드 서버는히든 마르코프 모델(HMM, hidden Markov model)을 이용하여 상기 수집된 실시간 정신 건강 증상, 및 메디컬 및 가족 히스토리 데이터를 상태들의 불연속 세트(discrete set of states of hidden Markov model)로 모델링하고, 상기 모델링에 따른 히든 마르코프 모델의 관측(observations of HMM) 결과를 파라미터로 이용하여 머신러닝 알고리즘을 훈련하며,상기 훈련된 머신러닝 알고리즘에 기초하여 상기 정신의학적 정신 상태 시퀀스(psychiatric mental state sequence)를 생성하여 상기 정신의학적 멘탈 상태를 예측하는 응급 원격정신의학 시스템
11 11
무선 신체 영역 네트워크(WBAN, wireless body area networks)의 적어도 하나 이상의 센서로부터 환자의 실시간 정신 건강 증상을 수집하고, 사설 클라우드 서버로부터 상기 환자의 메디컬 히스토리 데이터, 상기 환자의 가족에 대한 메디컬 히스토리 데이터 및 정신의학적 스크린 스케일(psychiatric screening scales) 점수를 수집하는 수집부;상기 수집된 실시간 정신 건강 증상, 상기 환자의 메디컬 히스토리 데이터, 및 상기 환자의 가족에 대한 메디컬 히스토리 데이터에 대해 히든 마르코프 모델(HMM, hidden Markov model)을 이용하여 모델링하는 모델링 처리부;상기 모델링에 따른 히든 마르코프 모델(HMM, hidden Markov model)의 관측(observations of HMM) 결과를 파라미터로 이용하여 머신러닝 알고리즘을 훈련하는 훈련부; 및상기 훈련된 머신러닝 알고리즘에 기초하여 정신의학적 정신 상태 시퀀스(psychiatric mental state sequence)를 생성하여 정신의학적 정신 상태를 예측하는 예측부를 포함하며,상기 수집부는상기 무선 신체 영역 네트워크로부터 센서 관측 정보를 수신한 클라우드 서비스 브로커 서버로부터 상기 실시간 정신 건강 증상을 수집하고, 상기 클라우드 서비스 브로커 서버의 요청에 의해서 상기 사설 클라우드 서버로부터 상기 환자의 메디컬 및 가족 히스토리 데이터를 수집하며,상기 사설 클라우드 서버는상기 무선 신체 영역 네트워크로부터 수신된 상기 센서 관측 정보에 기초하여 정신과 의사 유닛으로부터 정신 장애 스크린에 기반하여 정신과 의사로부터 작성된 보고서를 기반으로 상기 환자에 대해 수행한 검사를 수신하고, 상기 환자에 대한 검사와 함께 상기 환자의 가족에 대한 병원 기록을 참고하여 상기 환자의 메디컬 및 상기 가족 히스토리 데이터로서 등록하며,상기 클라우드 서비스 브로커 서버로부터 전달되는 환자의 메디컬 데이터 및 가족 메디컬 히스토리 데이터와, 상기 클라우드 서비스 브로커로부터 전달되는 센싱 정보를 이용하여 정신의학적 정신 상태 시퀀스(psychiatric mental state sequence)를 생성하는 헬스케어 클라우드 서버(healthcare cloud server)를 포함하는응급 원격정신의학 시스템
12 12
제11항에 있어서,상기 모델링 처리부는상기 수집된 실시간 정신 건강 증상, 상기 환자의 메디컬 히스토리 데이터, 및 상기 환자의 가족에 대한 메디컬 히스토리 데이터를 히든 마르코프 모델(HMM, hidden Markov model)을 이용하여 상태들의 불연속 세트(discrete set of states of hidden Markov model)로 모델링하는 응급 원격정신의학 시스템
13 13
제11항에 있어서,상기 모델링 처리부는,비터비 알고리즘(Viterbi algorithm)을 상기 머신러닝 알고리즘으로 이용하는 응급 원격정신의학 시스템
14 14
수집부에서, 무선 신체 영역 네트워크(WBAN, wireless body area networks)의 적어도 하나 이상의 센서로부터 환자의 실시간 정신 건강 증상(real-time mental health symptoms)을 수집하고, 사설 클라우드 서버로부터 상기 환자의 메디컬 및 가족 히스토리 데이터와 정신의학적 스크린 스케일(psychiatric screening scales) 점수를 수집하는 단계;예측부에서, 수집된 실시간 정신 건강 증상 및 메디컬 및 가족 히스토리 데이터로부터 환자의 정신의학적 정신 상태를 예측하는 단계; 및전송부에서, 상기 예측된 정신의학적 정신 상태를 제공하는 단계를 포함하며,상기 수집하는 단계는클라우드 서비스 브로커 서버로부터 상기 실시간 정신 건강 증상을 수집하는 단계; 및상기 클라우드 서비스 브로커 서버의 요청에 의해서 상기 사설 클라우드 서버로부터 상기 메디컬 및 가족 히스토리 데이터를 수집하는 단계를 포함하고,상기 사설 클라우드 서버는상기 무선 신체 영역 네트워크로부터 수신된 상기 센서 관측 정보에 기초하여 정신과 의사 유닛으로부터 정신 장애 스크린에 기반하여 정신과 의사로부터 작성된 보고서를 기반으로 상기 환자에 대해 수행한 검사를 수신하고, 상기 환자에 대한 검사와 함께 상기 환자의 가족에 대한 병원 기록을 참고하여 상기 환자의 메디컬 및 상기 가족 히스토리 데이터로서 등록하며,상기 클라우드 서비스 브로커 서버로부터 전달되는 환자의 메디컬 데이터 및 가족 메디컬 히스토리 데이터와, 상기 클라우드 서비스 브로커로부터 전달되는 센싱 정보를 이용하여 정신의학적 정신 상태 시퀀스(psychiatric mental state sequence)를 생성하는 헬스케어 클라우드 서버(healthcare cloud server)를 포함하는응급 원격정신의학 시스템의 동작 방법
15 15
삭제
16 16
제14항에 있어서,상기 예측하는 단계는히든 마르코프 모델(HMM, hidden Markov model)을 이용하여 상기 수집된 실시간 정신 건강 증상, 및 메디컬 및 가족 히스토리 데이터를 상태들의 불연속 세트(discrete set of states of hidden Markov model)로 모델링하는 단계;상기 모델링에 따른 히든 마르코프 모델의 관측(observations of HMM) 결과를 파라미터로 이용하여 머신러닝 알고리즘을 훈련하는 단계; 및상기 훈련된 머신러닝 알고리즘에 기초하여 상기 정신의학적 정신 상태 시퀀스(psychiatric mental state sequence)를 생성하는 단계를 포함하는 응급 원격정신의학 시스템의 동작 방법
17 17
제14항 및 제16항 중에서 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - 패밀리정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US20160259908 US 미국 FAMILY
2 WO2015199296 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 경희대학교 산학협력단 차세대정보/컴퓨팅기술개발사업 실시간 M2M 네트워크 관리기술