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프로세서에 의해 구현되는 사망 위험도를 예측하는 방법에 있어서, 피검자에 대한 생체 신호 데이터를, 생체 신호 예측 디바이스로부터 수신하는 단계;생체 신호 데이터를 기초로 생체 신호 패턴을 생성하도록 구성된 패턴 생성 모델을 이용하여, 상기 생체 신호 데이터를 기초로 상기 피검자에 대한 생체 신호 패턴을 생성하는 단계, 및상기 생체 신호 패턴을 기초로 상기 피검자에 대한 사망 위험도를 예측하는 단계를 포함하고,상기 수신하는 단계는,상기 피검자에 대한 생체 신호 데이터를 복수회 수신하는 단계를 포함하고, 상기 패턴 생성 모델은 클러스터링 알고리즘 기반의 모델이고,상기 생체 신호 패턴을 생성하는 단계는, 복수회 수신된 상기 생체 신호 데이터 각각에 대한 패턴을 생성하는 단계, 및 상기 클러스터링 알고리즘에 기초하여 상기 각각에 대한 패턴을 통계적으로 그룹화함으로써 상기 생체 신호 패턴을 생성하는 단계를 더 포함하는, 사망 위험도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 생체 신호 데이터는, 상기 피검자에 대한 평균 혈압, 산소 포화도, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 맥박수 및 약물 조치 데이터로 이루어진 그룹 중 선택된 적어도 하나인, 사망 위험도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 클러스터링 알고리즘에 기초하여 상기 각각에 대한 패턴을 통계적으로 그룹화함으로써 상기 생체 신호 패턴을 생성하는 단계 전에, 복수회 수신된 상기 생체 신호 데이터 중 오류값을 갖는 생체 신호 데이터를 보정하는 단계를 더 포함하는, 사망 위험도 예측 방법
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제3항에 있어서, 상기 보정하는 단계는,복수회 수신된 상기 생체 신호 데이터 중 오류값을 갖는 생체 신호 데이터를 제거하거나, 또는,복수회 수신된 상기 생체 신호 데이터 중 측정되지 않은 생체 신호 데이터에 대하여, 단일 대체법, 결정적 대체법, 다중 대체법 및 확률적 대체법 중 적어도 하나의 대체법을 이용하여 대체값을 갖도록 변환하는 단계를 포함하는, 사망 위험도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 클러스터링 알고리즘에 기초하여 상기 각각에 대한 패턴을 통계적으로 그룹화함으로써 상기 생체 신호 패턴을 생성하는 단계는,상기 클러스터링 알고리즘을 반복적으로 수행하여, 복수회 수신된 상기 생체 신호 데이터 각각에 대한 실루엣 계수 (Silhouette Width) 의 평균값을 산출하는 단계;상기 평균값이 가장 급격하게 증가하는 패턴의 개수 중, 가장 작은 값을 갖는 패턴의 개수를 최적 패턴 개수로 결정하는 단계, 및상기 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 결정된 상기 최적 패턴 개수를 기초로 복수회 수신된 상기 생체 신호 데이터에 대한 패턴을 그룹화함으로써 하나의 생체 신호 패턴을 생성하는 단계를 포함하는, 사망 위험도 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 패턴 생성 모델을 이용하여, 복수회 수신된 상기 생체 신호 데이터 중 선택된 두 개의 생체 신호에 대한 유사도 및 비유사도 행렬을 산출하는 단계, 및산출된 상기 유사도 및 상기 비유사도를 기초로 상기 두 개의 생체 신호에 대한 상관관계를 결정하는 단계를 더 포함하고,상기 클러스터링 알고리즘에 기초하여 상기 각각에 대한 패턴을 통계적으로 그룹화함으로써 상기 생체 신호 패턴을 생성하는 단계는,상기 두 개의 생체 신호에 대한 상관관계, 상기 최적 패턴 개수를 기초로, 하나의 생체 신호 패턴을 생성하는 단계를 포함하는, 사망 위험도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 예측하는 단계는,생체 신호 패턴을 기초로 사망 위험도를 예측하도록 구성된 사망 예측 모델을 이용하여, 상기 피검자에 대한 사망 위험도를 예측하는 단계를 포함하는, 사망 위험도 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 생체 신호 데이터는 복수개이고,상기 사망 예측 모델은 사망 위험도와 연관된 패턴을 기초로 사망 위험도를 예측하도록 트레이닝된 모델이고,상기 사망 예측 모델은, 상기 수신하는 단계 이전에, 상기 피검자와 상이한 복수의 표본 대상자에 대하여 생체 신호 데이터를 각각 수신하는 단계;상기 패턴 생성 모델을 이용하여, 상기 생체 신호 각각에 대한 패턴을 생성하는 단계; 생성된 상기 각각에 대한 패턴을 그룹화하여, 상기 복수의 표본 대상자 각각에 대한 하나의 생체 신호 패턴을 생성하는 단계, 및상기 복수의 표본 대상자 각각에 대하여 생성된 상기 하나의 생체 신호 패턴 중, 사망 위험도와 연관된 패턴을 결정하는 단계에 의해 트레이닝된, 사망 위험도 예측 방법
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제8항에 있어서,상기 사망 위험도와 연관된 패턴을 결정하는 단계는, 상기 복수의 표본 대상자 각각에 대한 상기 하나의 생체 신호 패턴에 대한 오즈 비 (odds ratio) 를 산출하는 단계, 및산출된 상기 오즈 비를 기초로 사망 위험도와 연관된 패턴을 결정하는 단계를 포함하는, 사망 위험도 예측 방법
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제8항에 있어서,상기 사망 위험도를 예측하는 단계는,상기 사망 예측 모델을 이용하여, 미리 결정된 상기 사망 위험도와 연관된 패턴 및 상기 피검자에 대하여 생성된 상기 생체 신호 패턴을 비교하는 단계, 및상기 비교의 결과를 기초로, 상기 피검자에 대한 사망 위험도를 확률적으로 산출하는 단계를 포함하는, 사망 위험도 예측 방법
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제8항에 있어서,상기 복수의 표본 대상자 각각, 및 상기 피검자에 대한 나이를 수신하는 단계, 및연령의 범위에 따라 미리 결정된 복수의 유사 연령 그룹으로, 상기 복수의 표본 대상자 각각을 분류하는 단계를 더 포함하고,상기 클러스터링 알고리즘에 기초하여 상기 각각에 대한 패턴을 통계적으로 그룹화함으로써 상기 생체 신호 패턴을 생성하는 단계는,상기 생성된 각각에 대한 패턴을, 상기 유사 연령별로 그룹화하여, 상기 복수의 유사 연령 그룹 각각에 대한 하나의 생체 신호 패턴을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 사망 위험도와 연관된 패턴을 결정하는 단계는, 상기 복수의 유사 연령 그룹 각각에 대하여 생성된 상기 하나의 생체 신호 패턴 중, 사망 위험도와 연관된 패턴을 결정하는 단계를 포함하고,상기 사망 위험도를 예측하는 단계는,상기 사망 예측 모델을 이용하여, 상기 복수의 유사 연령 그룹 중, 상기 피검자의 나이에 해당하는 유사 연령 그룹에 대한 사망 위험도와 연관된 생체 신호 패턴 및 상기 피검자에 대하여 생성된 상기 생체 신호 패턴을 비교하는 단계, 및상기 비교의 결과를 기초로, 상기 피검자의 연령을 고려한 사망 위험도를 확률적으로 산출하는 단계를 포함하는, 사망 위험도 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 피검자에 대한 성별, 생년월일, 몸무게, 입실일자, 퇴실일자, 사망일자, 병동, 진단명 및 담당의 정보로 구성된 그룹 중 선택된 적어도 하나의 의무기록 데이터 수신하는 단계를 더 포함하고,상기 사망 예측 모델은 상기 의무기록 데이터를 기초로 사망 위험도를 예측하도록 학습된 모델인, 사망 위험도 예측 방법
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프로세서에 의해 구현되는 사망 위험도를 예측하도록 구성된 디바이스로서,피검자에 대하여 생체 신호 데이터를 수신하도록 구성된, 데이터 수신부;생체 신호 데이터를 기초로 생체 신호 패턴을 생성하도록 구성된 패턴 생성 모델을 이용하여, 상기 생체 신호 데이터를 기초로 상기 피검자에 대한 생체 신호 패턴을 생성하도록 구성된, 생체 신호 생성부, 및생체 신호 패턴을 기초로 사망 위험도를 예측하도록 구성된, 사망 위험도 예측부를 포함하고,상기 수신부는, 상기 피검자에 대한 생체 신호 데이터를 복수회 수신하도록 더 구성되고,상기 패턴 생성 모델은 클러스터링 알고리즘 기반의 모델이고,상기 생체 신호 생성부는, 복수회 수신된 상기 생체 신호 데이터 각각에 대한 패턴을 생성하고, 상기 클러스터링 알고리즘에 기초하여 상기 각각에 대한 패턴을 통계적으로 그룹화함으로써 상기 생체 신호 패턴을 생성하도록 구성된, 사망 위험도 예측 디바이스
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제13항에 있어서,상기 생체 신호 데이터는, 상기 피검자에 대하여 측정된 서로 상이한 단위를 갖는 복수개의 생체 신호 데이터이고, 데이터 전처리부를 더 포함하고,상기 데이터 전처리부는, 상기 복수개의 생체 신호 데이터 중 오류값을 갖는 생체 신호 데이터를 보정하도록 구성된, 사망 위험도 예측 디바이스
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제14항에 있어서,상기 데이터 전처리부는, 상기 생체 신호 패턴을 생성하도록 상기 복수개의 생체 신호 데이터의 각각의 단위를 표준화하도록 더 구성된, 사망 위험도 예측 디바이스
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제13항에 있어서,상기 사망 위험도 예측부는, 생체 신호 패턴을 기초로 사망 위험도를 예측하도록 구성된, 사망 예측 모델을 기반으로 하고,상기 사망 예측 모델은 미리 결정된 사망 위험도와 연관된 패턴 및 상기 피검자에 대하여 생성된 상기 생체 신호 패턴을 비교하고, 상기 비교의 결과를 기초로 상기 피검자에 대한 사망 위험도를 확률적으로 산출하도록 구성된, 사망 위험도 예측 디바이스
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