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입원 환자 낙상 위험도 예측을 통한 맞춤 중재 시스템 및 방법(SYSTEM AND METHOD FOR TAILORED INTERVETION THROUGH PREDICTION OF INPATIENT FALLS)

  • 기술번호 : KST2018005957
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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 입원 환자의 임상 데이터에 기초하여, 입원 환자의 낙상 발생 위험도를 평가, 예측하고 그 결과를 의료진에게 통지하여, 사전에 입원 환자의 낙상을 방지하는 중재 조치를 가능하게 하는 맞춤 중재 안내 시스템 및 이 시스템을 이용한 맞춤 중재 안내 서비스를 제공하는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 시스템을 활용하여 입원 환자의 낙상 발생 가능성을 정확하고 유효하게 예측하고 개별 환자 상태에 맞는 맞춤 중재 안내에 활용될 수 있다.
Int. CL G06Q 50/22 (2018.01.01) G16H 10/60 (2018.01.01) G06Q 10/10 (2012.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01) G06F 17/00 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/22(2013.01) G06Q 50/22(2013.01) G06Q 50/22(2013.01) G06Q 50/22(2013.01) G06Q 50/22(2013.01)
출원번호/일자 1020160147293 (2016.11.07)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0050812 (2018.05.16) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.11.07)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조인숙 대한민국 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 네이트특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, ***호(역삼동, 하나빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 인천광역시 미추홀구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.11.07 수리 (Accepted) 1-1-2016-1083859-49
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.08.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2017.09.07 수리 (Accepted) 9-1-2017-0030382-17
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.01.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0071769-05
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
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)
2018.03.16 수리 (Accepted) 1-1-2018-0267269-27
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.03.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0267268-82
8 등록결정서
Decision to grant
2018.07.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0497246-18
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
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번호 청구항
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입원 환자의 낙상 위험도 예측을 통한 맞춤 중재 서비스 시스템으로서, 개별 의료기관의 임상 데이터베이스에 저장된 입원 환자의 로컬 데이터를 낙상 위험도 예측 알고리즘과 연계시킬 수 있도록, 임상 데이터베이스에 저장된 입원 환자의 로컬 데이터를 표준 용어 매핑(mapping)을 통해 입원 환자의 낙상 위험도 예측 알고리즘에 표현된 개념에 대응시키고, 상기 표준 용어에 매핑된 입원 환자의로컬 데이터를 낙상 위험도 예측 알고리즘에 입력될 수 있는 데이터로 변환하는 데이터 변환 모듈; 상기 데이터 변환 모듈에 의하여 낙상 위험도 예측 알고리즘에 입력될 수 있는 데이터로 변환된 입원 환자의 로컬 데이터에 기초하여 낙상 발생 원인이 되는 범주 및 각각의 범주에 대한 개념을 설정하고, 상기 데이터 변환 모듈에 의하여 낙상 위험도 예측 알고리즘에 입력될 수 있는 데이터로 변환된 입원 환자의 로컬 데이터를 입력 받아, 상기 설정된 각각의 개념 및 개념 사이의 링크를 토대로 입원 환자의 낙상 위험도 확률을 산출하는 낙상 예측 모듈;상기 낙상 예측 모듈에서 산출된 입원 환자의 낙상 위험도 확률에 기초하여, 각각의 입원 환자에 대한 낙상 위험 수준을 제공하며, 각각의 입원 환자에 대한 낙상 위험도와 위험도 예측에 사용된 데이터에 기초하여, 낙상간호 실무지침에 따라 해당 입원 환자에 대하여 요구되는 맞춤 중재 서비스를 제시하는 맞춤 중재 안내 모듈; 및입원 환자에게 발생한 낙상에 대한 간호 기록을 안내하고, 임상 데이터베이스에 저장된 입원 환자의 낙상 발생 확률과 위험도 수준 및 상기 데이터 변환 모듈에 의해 낙상 위험도 예측 알고리즘에 입력될 수 있는 데이터로 변환된 입원 환자의 로컬 데이터에 기초하여, 상기 입원 환자에게 발생한 낙상 사고 보고서를 간호일지의 낙상기록과 연계하여 생성하는 낙상 사건 보고 모듈을 포함하는 입원 환자의 낙상 위험도 예측을 통한 맞춤 중재 서비스 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 낙상 예측 모듈에서 설정된 상기 낙상 발생 원인이 되는 범주는 상기 입원 환자의 인구학적 정보, 입원 정보, 입원시 간호 사정, 간호 정보, 위험 사정 도구, 간호 진단, 간호 사정, 맞춤 중재 및 투약 정보를 포함하는, 입원 환자의 낙상 위험도 예측을 통한 맞춤 중재 서비스 시스템
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제 2항에 있어서, 상기 데이터 변환 모듈은 상기 임상 데이터베이스에 저장된 입원 환자의 로컬 데이터 중에서 일정 주기에 따라 업데이트된 상기 입원 환자의 로컬 데이터를 표준 용어 매핑(mapping)을 통해 낙상 위험도 예측을 위한 알고리즘에 표현된 개념에 대응시키고, 낙상 위험도 예측 알고리즘에 입력될 수 있는 데이터로 변환하는, 입원 환자의 낙상 위험도 예측을 통한 맞춤 중재 서비스 시스템
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제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 데이터 변환 모듈은, 상기 임상 데이터베이스에 저장된 입원 환자의 로컬 데이터 중에서 입원 환자의 낙상 위험도 예측과 관련 있는 데이터를 선정, 추출하는 데이터 추출부와, 상기 추출된 입원 환자의 로컬 데이터를 국제보건의료용어체계개발기구, 의료 용어의 체계적 명명법(Systematized Nomenclature of Medicine - clinical terms, SNOMED CT) 및 국제간호실무분류체계에 따른 표준 용어 매핑(mapping)을 통해 입원 환자의 낙상 발생 예측을 위한 알고리즘에 표현된 개념으로 대응시키는 표준 용어 매핑부와, 상기 표준 용어 매핑부에 의하여 표준 용어로 매핑된 데이터를 입원 환자의 낙상 발생 예측을 위한 알고리즘에서 정의된 데이터 타입으로 변환하는 데이터 변환부를 포함하는, 입원 환자의 낙상 위험도 예측을 통한 맞춤 중재 서비스 시스템
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제 3항에 있어서, 상기 낙상 예측 모듈은, 상기 설정된 개념에 대한 척도에 근거하여 노드(node)를 작성하고, 상기 노드(node) 간의 관계를 링크로 구성하는 동적 베이지안 네트워크를 적용하여 입원 환자의 낙상 위험도에 대한 조건부 확률 테이블 구축을 통한 낙상 예측 모델과 관련한 지식을 설정하는 낙상 예측 설정부와, 상기 낙상 예측 설정부에서 설정된 낙상 예측 모델과 관련한 지식을 이용하여 입원 환자 각각에 대한 낙상 위험 확률을 산출하는 낙상 예측 추론부로서, 상기 일정 주기에 맞춰서 상기 데이터 변환 모듈에 의하여 낙상 위험도 예측 알고리즘에 입력될 수 있는 데이터로 변환된 입원 환자의 로컬 데이터를 입력 받아, 주기 별로 상기 동적 베이지안 네트워크를 통하여 상기 로컬 데이터에 대응되는 개념을 판단하고, 상기 판단된 개념에 대응되는 상기 조건부 확률 테이블들로부터 상기 주기에 맞춰서 상기 입원 환자 각각에 대한 낙상 위험 확률을 산출하는 낙상 예측 추론부를 포함하는, 입원 환자의 낙상 위험도 예측을 통한 맞춤 중재 서비스 시스템
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입원 환자의 낙상 위험도 예측을 통한 맞춤 중재 서비스 제공 방법으로서, 데이터 변환 모듈에 의하여, 개별 의료기관의 임상 데이터베이스에 저장된 입원 환자의 로컬 데이터를 낙상 위험도 예측 알고리즘과 연계시킬 수 있도록, 임상 데이터베이스에 저장된 입원 환자의 로컬 데이터를 표준 용어 매핑(mapping)을 통해 입원 환자의 낙상 위험도 예측 알고리즘에 표현된 개념에 대응시키고, 상기 표준 용어에 매핑된 입원 환자의 로컬 데이터가 낙상 위험도 예측 알고리즘에 입력될 수 있는 데이터로 변환되는 단계; 낙상 예측 모듈에 의하여, 상기 데이터 변환 모듈에 의하여 상기 낙상 위험도 예측 알고리즘에 입력될 수 있는 데이터로 변환된 입원 환자의 로컬 데이터에 기초하여 낙상 발생 원인이 되는 범주 및 각각의 범주에 대한 개념이 설정되고, 상기 데이터 변환 모듈에 의하여 낙상 위험도 예측 알고리즘에 입력될 수 있는 데이터로 변환된 입원 환자의 로컬 데이터를 입력 받아, 상기 설정된 각각의 개념 및 개념 사이의 링크를 토대로 입원 환자의 낙상 위험도 확률이 산출되는 단계;맞춤 중재 안내 모듈에 의하여, 상기 낙상 예측 모듈에서 산출된 입원 환자의 낙상 위험도 확률에 기초하여, 각각의 입원 환자에 대한 낙상 위험 수준이 제공되며, 각각의 입원 환자에 대한 낙상 위험도와 낙상 위험도 산출에 사용한 데이터에 기초하여, 낙상간호 실무지침에 따라 해당 입원 환자에 대하여 요구되는 맞춤 중재 서비스가 제시되는 단계; 및 낙상 사건 보고 모듈에 의하여, 입원 환자에게 발생한 낙상에 대한 간호 기록이 안내되고, 임상 데이터베이스에 저장된 입원 환자의 낙상 발생 확률과 위험도 수준 및 상기 데이터 변환 모듈에 의해 낙상 위험도 예측 알고리즘에 입력될 수 있는 데이터로 변환된 입원 환자의 로컬 데이터에 기초하여, 상기 입원 환자에게 발생한 낙상 사고 보고서가 간호일지의 낙상기록과 연계하여 생성되는 단계를 포함하는 입원 환자의 낙상 위험도 예측을 통한 맞춤 중재 서비스 제공 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 보건복지부 인하대학교 산학협력단 임상연구인프라조성-환자안전연구-환자안전기반연구/지원분야2:중개연구 임상 애널리틱스를 이용한 입원환자 낙상위험 예측 및 선제적 예방 서비스 개발