맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

진단명 레이블링을 위한 딥러닝을 이용한 판독기록문으로부터 최종 진단명 추출 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019034241
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
상담신청 PDF 받기
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 컴퓨터로 구현되는 의료 판독기록문에서 최종 진단명을 추출하기 위한 방법에 있어서, 환자의 진단 이력을 나타내는 판독기록문을 단어 벡터 시퀀스(sequence) 형태로 표현함으로써 시퀀스 데이터를 생성하는 단계; 상기 시퀀스 데이터에 대해 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN) 및 재귀신경망(Recurrent neural network, RNN)을 기반으로 기계 학습시키는 단계; 및 상기 기계 학습된 데이터를 이용하여 최종진단명을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명은 병원마다 다른 판독기록문 데이터 형식에 모두 적용이 가능한 최종진단명 추출 솔루션을 제공한다. 이에 판독기록문 분석의 효율성이 증가할 수 있다. 본 발명의 합성곱신경망 및 재귀신경망을 결합한 최종진단명 추론 네트워크는 기존의 합성곱신경망만을 기반을 둔 텍스트 추론 네트워크가 갖는 단점인 데이터 형식과 문장 길이의 제한을 극복한 높은 성능을 가진다.
Int. CL G16H 50/20 (2018.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G16H 50/20(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/20(2013.01)
출원번호/일자 1020180074081 (2018.06.27)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2060418-0000 (2019.12.23)
공개번호/일자 10-2019-0139722 (2019.12.18) 문서열기
공고번호/일자 (20191230) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180066220   |   2018.06.08
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.06.27)
심사청구항수 5

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 장혁재 대한민국 서울특별시 강남구
2 장영걸 대한민국 서울특별시 마포구
3 전병환 경상북도 경산시 경산로 **, **
4 홍영택 대한민국 경기도 군포시 고산로***번길 ** ,**
5 정성희 광주광역시 광산구
6 하성민 경기도 수원시 장안구
7 김세근 경기도 고양시 일산동구
8 안경진 서울특별시 서대문구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 황의만 대한민국 서울특별시 강남구 개포로**길 *-*, 만성빌딩 (개포동)(만성국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
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		 2018.06.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-0631949-50
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.10.08 수리 (Accepted) 1-1-2018-0991376-42
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.01.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.03.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0090428-44
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.08.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0599950-36
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)		 2019.10.21 수리 (Accepted) 1-1-2019-1069627-49
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.10.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1069628-95
8 등록결정서
Decision to grant		 2019.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0853647-09
9 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.01.21 수리 (Accepted) 1-1-2020-0068445-58
10 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.10.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-1108563-99
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터로 구현되는 의료 판독기록문에서 최종 진단명을 추출하기 위한 방법에 있어서, 수신부에 수신된 환자의 진단 이력을 나타내는 판독기록문을 변환부에 의해 단어 벡터 시퀀스(sequence) 형태로 표현함으로써 시퀀스 데이터를 생성하는 단계;기계 학습부에 의해 상기 시퀀스 데이터에 대해 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN) 및 재귀신경망(Recurrent neural network, RNN)을 기반으로 기계 학습시키는 단계; 및추출부에 의해 상기 기계 학습된 데이터를 이용하여 최종 진단명을 획득하는 단계를 포함하고,상기 기계 학습시키는 단계는, 병렬로 구성된 상기 합성곱 신경망과 상기 재귀신경망에 상기 시퀀스 데이터가 각각 입력되는 단계 및 상기 합성곱 신경망과 상기 재귀신경망에서 학습된 데이터를 완전 연결 네트워크(Fully connected network)로 동시에 학습시키는 단계를 포함하고,상기 완전 연결 네트워크는 상기 합성곱 신경망과 상기 재귀신경망을 통해 추출되는 상이한 특성을 갖는 두 개의 특징맵을 연결한(concatenate) 단일 특징맵을 입력으로 하여 상기 최종 진단명을 추론하고,상기 합성곱 신경망은 인접 단어 간 수식관계를 고려한 단어 결합 의미 분석을 통해 상기 최종 진단명에 영향을 미치는 특정 수식어 및 특정 키워드를 학습할 수 있고,상기 재귀신경망은 이전 입력 시퀀스에서 추론한 상태 벡터와 함께 새로 들어온 단어를 추론하여 문장의 문맥을 반영한 특징맵 추출이 가능한, 판독기록문에서 최종 진단명을 추출하기 위한 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 시퀀스 데이터를 생성하는 단계는,상기 판독기록문에 기록된 문장의 각 단어를 다차원 벡터로 변환하는 임베딩(embedding) 단계를 포함하는 판독기록문에서 최종 진단명을 추출하기 위한 방법
3 3
삭제
4 4
삭제
5 5
제 1 항 또는 제 2 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
6 6
제 1 항 또는 제 2 항에 따른 방법을 수행하도록 구성되는 판독기록문에서 최종 진단명을 추출하기 위한 장치로서,환자의 진단 이력을 나타내는 판독기록문을 수신하는 수신부;상기 수신부에 수신된 상기 판독기록문을 단어 벡터 시퀀스(sequence) 형태로 표현함으로써 시퀀스 데이터를 생성하는 변환부;상기 시퀀스 데이터에 대해 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN) 및 재귀신경망(Recurrent neural network, RNN)을 기반으로 기계 학습시키는 기계 학습부; 및상기 기계 학습된 데이터를 이용하여 최종 진단명을 획득하는 추출부를 포함하고,병렬로 구성된 상기 합성곱 신경망과 상기 재귀신경망에 상기 시퀀스 데이터가 각각 입력되는 입력부; 및상기 합성곱 신경망과 상기 재귀신경망에서 학습된 데이터를 완전 연결 네트워크로 동시에 학습시키는 추론부를 더 포함하고,상기 완전 연결 네트워크는 상기 합성곱 신경망과 상기 재귀신경망을 통해 추출되는 상이한 특성을 갖는 두 개의 특징맵을 연결한 단일 특징맵을 입력으로 하여 상기 최종 진단명을 추론하고,상기 합성곱 신경망은 인접 단어 간 수식관계를 고려한 단어 결합 의미 분석을 통해 상기 최종 진단명에 영향을 미치는 특정 수식어 및 특정 키워드를 학습하고,상기 재귀신경망은 이전 입력 시퀀스에서 추론한 상태 벡터와 함께 새로 들어온 단어를 추론하여 문장의 문맥을 반영한 특징맵 추출이 가능한, 최종 진단명 추출 장치
7 7
제 6 항에 있어서,상기 시퀀스 데이터를 생성하는 변환부는,상기 판독기록문에 기록된 문장의 각 단어를 다차원 벡터로 변환하는 임베딩하는 임베딩부를 포함하는, 최종 진단명 추출 장치
8 8
삭제
9 9
삭제
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 과학기술정보통신부 정보통신산업진흥원 SW컴퓨팅산업원천기술개발 의료데이터 분석 지능형 SW 기술개발