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질환 예측 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019009720
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 질환 예측 방법에 관한 것이며, 질환 예측 방법은, 예측 대상자의 건강 데이터를 수신하는 단계; 전자건강기록(electronic health records, EHR) 및 모바일 기기를 통해 획득된 모바일 기반의 개인건강기록(mobile personal health records, mPHR)에 기초하여 생성된 통합 데이터셋을 이용하여 질환 예측 모델을 생성하는 단계; 및 상기 질환 예측 모델에 기초하여 상기 건강 데이터에 대응하는 예측 대상자에 대한 질환 가능성을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020170169399 (2017.12.11)
출원인 한림대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2030435-0000 (2019.10.02)
공개번호/일자 10-2019-0069047 (2019.06.19) 문서열기
공고번호/일자 (20191010) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.11)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한림대학교 산학협력단 대한민국 강원도 춘천시 한림

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김의직 강원도 춘천시 지석로 **,
2 이솔비 강원도 춘천시 후석로***번길
3 권정혁 강원도 춘천시 스무숲*

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유민규 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 *** , *층 ***호 (역삼동, 여산빌딩)(온유특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한림대학교 산학협력단 강원도 춘천시 한림
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
2017.12.11 수리 (Accepted) 1-1-2017-1231473-47
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.03.05 수리 (Accepted) 1-1-2018-0217756-45
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.03.06 수리 (Accepted) 4-1-2018-5038639-99
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.11.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.02.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0033533-60
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.04.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0266891-19
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.05.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0511103-16
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.05.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0511097-18
9 등록결정서
Decision to grant
2019.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0702725-65
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번호 청구항
1 1
질환 예측 장치를 이용한 질환 예측 방법에 있어서,예측 대상자의 건강 데이터를 수신하는 단계;전자건강기록(electronic health records, EHR) 및 모바일 기기를 통해 획득된 모바일 기반의 개인건강기록(mobile personal health records, mPHR)에 기초하여 생성된 통합 데이터셋을 이용하여 질환 예측 모델을 생성하는 단계; 및상기 질환 예측 모델에 기초하여 상기 건강 데이터에 대응하는 예측 대상자에 대한 질환 가능성을 예측하는 단계,를 포함하고,상기 통합 데이터셋은,상기 전자건강기록을 포함하는 제1 데이터셋 및 상기 모바일 기기를 통해 획득되는 개인건강기록을 포함하는 제2 데이터셋 각각에 포함된 데이터에 대한 전처리를 수행하고, 전처리된 제1 데이터셋의 데이터 및 전처리된 제2 데이터셋의 데이터 간에 매칭을 통해 생성되는 것인, 질환 예측 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 생성하는 단계는,상기 건강 데이터가 수신된 이후에 상기 예측 대상자의 특성 및 예측하고자 하는 질환 유형 중 적어도 하나를 고려하여 상기 질환 예측 모델을 생성하고,상기 특성은 혈압, 심장 박동수, 혈당 및 활동 칼로리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 건강 상태 정보인 것인, 질환 예측 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 생성하는 단계는,상기 통합 데이터셋에 포함된 데이터를 기반으로 복수 사용자의 특성이 고려된 복수의 질환 예측 모델을 생성하고, 상기 건강 데이터가 수신된 이후에 상기 예측 대상자의 특성 및 예측하고자 하는 질환 유형 중 적어도 하나를 고려하여 상기 복수의 질환 예측 모델 중 상기 예측 대상자에 대한 질환 가능성의 예측을 위해 이용되는 질환 예측 모델을 선택하는 단계를 포함하고,상기 예측하는 단계는,상기 선택된 질환 예측 모델에 기초하여 상기 예측 대상자에 대한 질환 가능성을 예측하고,상기 특성은 혈압, 심장 박동수, 혈당 및 활동 칼로리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 건강 상태 정보인 것인, 질환 예측 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 질환 예측 모델은, 상기 통합 데이터셋에 포함된 데이터의 복수의 속성과 관련된 복수의 규칙을 포함하고,상기 복수의 규칙의 조합 수 및 조합 순서는 상기 예측 대상자의 특성 및 예측하고자 하는 질환 유형 중 적어도 하나를 고려하여 결정되고,상기 특성은 혈압, 심장 박동수, 혈당 및 활동 칼로리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 건강 상태 정보인 것인, 질환 예측 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 질환 예측 모델은,상기 통합 데이터셋에 포함된 데이터에 대하여 의사결정트리(decision tree)를 적용함으로써 생성되는 것인, 질환 예측 방법
6 6
삭제
7 7
질환 예측 장치에 있어서,예측 대상자의 건강 데이터를 수신하는 수신부;전자건강기록(electronic health records, EHR) 및 모바일 기기를 통해 획득된 개인건강기록(mobile personal health records, mPHR)에 기초하여 생성된 통합 데이터셋을 이용하여 질환 예측 모델을 생성하는 생성부; 및상기 질환 예측 모델에 기초하여 상기 건강 데이터에 대응하는 예측 대상자에 대한 질환 가능성을 예측하는 예측부,를 포함하고,상기 통합 데이터셋은,상기 전자건강기록을 포함하는 제1 데이터셋 및 상기 모바일 기기를 통해 획득되는 개인건강기록을 포함하는 제2 데이터셋 각각에 포함된 데이터에 대한 전처리를 수행하고, 전처리된 제1 데이터셋의 데이터 및 전처리된 제2 데이터셋의 데이터 간에 매칭을 통해 생성되는 것인, 질환 예측 장치
8 8
질환 예측 시스템에 있어서,예측 대상자의 건강 데이터를 제공하는 제1 단말 기기; 및상기 제1 단말 기기로부터 상기 건강 데이터를 수신하고, 전자건강기록(electronic health records, EHR) 및 모바일 기기를 통해 획득된 개인건강기록(mobile personal health records, mPHR)에 기초하여 생성된 통합 데이터셋을 이용하여 질환 예측 모델을 생성하고, 상기 질환 예측 모델에 기초하여 상기 건강 데이터에 대응하는 예측 대상자에 대한 질환 가능성을 예측하고, 예측 결과를 제공하는 질환 예측 장치,를 포함하고,상기 통합 데이터셋은,상기 전자건강기록을 포함하는 제1 데이터셋 및 상기 모바일 기기를 통해 획득되는 개인건강기록을 포함하는 제2 데이터셋 각각에 포함된 데이터에 대한 전처리를 수행하고, 전처리된 제1 데이터셋의 데이터 및 전처리된 제2 데이터셋의 데이터 간에 매칭을 통해 생성되는 것인, 질환 예측 시스템
9 9
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
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 교육부 한림대학교 산학협력단 이공학개인기초연구지원사업(기본연구) 산업환경 안전을 위한 사물인터넷 빅데이터 통합 프레임워크 개발