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방사선 치료 예측 방법에 관한 것으로, 질환 종류, 환자 정보, 치료 방법, 선량-체적 히스토그램(dose volume histogram, DVH) 중 적어도 어느 하나가 입력정보로서 사용자 단말에 입력되는 단계;상기 입력된 입력정보가 상기 사용자 단말과 네트워크 연결된 서버에 전송되는 단계;상기 입력정보에 따라 상기 서버가 복수의 문헌정보를 데이터마이닝하여 독성 수치를 획득하는 단계;상기 독성 수치를 기 저장된 독성 등급 판단 기준과 비교 분석하여, 가장 높은 발생 확률의 독성 등급, 독성 등급별 발생 확률 정보, 및 독성 등급별 부작용 발생 패턴 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 획득하고 상기 사용자 단말로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 예측 방법
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제 1항에 있어서, 상기 방사선 치료 예측 방법은, 사용자가 원하는 출력정보가 상기 사용자 단말에서 선택되어 상기 서버로 전송되는 단계를 더 포함하며, 상기 데이터마이닝은 상기 선택된 출력정보를 기준으로 수행되며, 상기 출력정보는 독성 등급 이외에 질환 종류, 환자 정보, 치료 방법, 선량-체적 히스토그램(dose volume histogra DVH) 및 의료진 요청 정보 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 예측 방법
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제 1항에 있어서, 상기 치료 방법은 방사선 치료가 아닌 다른 치료 방법을 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 예측 방법
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제 1항에 있어서, 상기 데이터마이닝된 출력 정보는 상기 서버의 데이터베이스로 저장되는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 예측 방법
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방사선 치료 예측 시스템으로서, 질환 종류, 환자 정보, 치료 방법, 선량-체적 히스토그램(dose volume histogram, DVH) 중 적어도 어느 하나가 입력정보로서 입력되는 사용자 단말;복수의 문헌정보를 포함하는 임상데이터베이스부; 상기 임상데이터베이스부에 저장된 복수의 문헌정보로부터, 상기 사용자 단말에 입력된 입력정보를 기준으로 데이터마이닝하여 독성 수치를 획득하는 데이터마이닝부;상기 독성 수치를 기 저장된 독성 등급 판단 기준과 비교 분석하여, 가장 높은 발생 확률의 독성 등급, 독성 등급별 발생 확률 정보, 및 독성 등급별 부작용 발생 패턴 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 획득하고 상기 데이터마이닝된 정보를 인공지능 기법으로 분석하여 분석된 결과를 출력정보로 제공하는 인공지능모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 예측 시스템
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제 5항에 있어서, 상기 방사선 치료 예측 시스템은, 독성 등급 판단 기준, 예후 인자, 선량 제한 범위를 포함하는 기준정보를 포함하는 기준데이터베이스를 포함하며, 상기 인공지능모듈은 상기 데이터마이닝된 정보를 상기 기준데이터베이스의 기준정보와 매칭하여 이를 출력정보로 제공하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 예측 시스템
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제 6항에 있어서, 상기 인공지능모듈은 상기 데이터마이닝된 정보를 학습하여 이를 상기 기준데이터베이스에 반영하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 예측 시스템
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제 5항에 있어서, 상기 입력정보는 사용자가 원하는 출력정보의 종류를 더 포함하며, 상기 데이터마이닝부는 상기 출력정보의 종류를 기준으로 데이터마이닝을 하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 예측 시스템
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