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머신러닝 기법을 이용한 치료제 추천 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2020011141
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 머신러닝 기법을 이용한 치료제 추천 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 머신러닝 기법을 이용한 치료제 추천 시스템을 이용한 암 치료제 추천 방법에 있어서, 암 환자의 특성 정보와 암 치료제 처방 데이터를 이용하여 완치환자 데이터베이스 및 사망환자 데이터 베이스를 각각 구축하는 단계, 상기 완치 환자 데이터베이스에 포함된 특성 정보와 처방 데이터를 멀티 레벨 기계 학습(Multi-Level Machine Learning)에 적용하여 제1 신경망 모델을 생성하는 단계, 상기 사망 환자 데이터베이스에 포함된 특성 정보와 처방 데이터를 멀티 레벨 기계 학습에 적용하여 제2 신경망 모델을 생성하는 단계, 암 치료제를 추천 받기 위한 피검자의 특성정보를 입력 받는 단계, 상기 피검자의 특성 정보를 상기 제1 신경망 모델에 적용하여 하나 이상의 제1 암 치료제를 추출하는 단계, 상기 피검자의 특성 정보를 상기 제2 신경망 모델에 적용하여 하나 이상의 제2 암 치료제를 추출하는 단계, 그리고 상기 제1 치료제 중에 상기 제2 치료제가 중복되어 포함된 경우, 상기 제1 치료제에서 상기 제2 치료제를 제거하여 최종 추천 암 치료제를 상기 피검자에게 제공하는 단계를 포함하는 암 치료제 추천 방법.
Int. CL G16H 20/10 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190106544 (2019.08.29)
출원인 재단법인대구경북과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0049503 (2020.05.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180132018   |   2018.10.31
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.08.29)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대한민국 대구 달성군 현

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 손준우 대구광역시 수성구
2 김은주 대구광역시 수성구
3 박명옥 대구광역시 달성군 유가읍 테크노대로*길 **, ***동 ****호 (대구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.08.29 수리 (Accepted) 1-1-2019-0890547-07
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.18 수리 (Accepted) 4-1-2020-5134633-04
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.07.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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머신러닝 기법을 이용한 치료제 추천 시스템을 이용한 암 치료제 추천 방법에 있어서,암 환자의 특성 정보와 암 치료제 처방 데이터를 이용하여 완치환자 데이터베이스 및 사망환자 데이터 베이스를 각각 구축하는 단계,상기 완치 환자 데이터베이스에 포함된 특성 정보와 처방 데이터를 멀티 레벨 기계 학습(Multi-Level Machine Learning)에 적용하여 제1 신경망 모델을 생성하는 단계,상기 사망 환자 데이터베이스에 포함된 특성 정보와 처방 데이터를 멀티 레벨 기계 학습에 적용하여 제2 신경망 모델을 생성하는 단계,암 치료제를 추천 받기 위한 피검자의 특성정보를 입력 받는 단계,상기 피검자의 특성 정보를 상기 제1 신경망 모델에 적용하여 하나 이상의 제1 암 치료제를 추출하는 단계,상기 피검자의 특성 정보를 상기 제2 신경망 모델에 적용하여 하나 이상의 제2 암 치료제를 추출하는 단계, 그리고상기 제1 치료제 중에 상기 제2 치료제가 중복되어 포함된 경우, 상기 제1 치료제에서 상기 제2 치료제를 제거하여 최종 추천 암 치료제를 상기 피검자에게 제공하는 단계를 포함하는 암 치료제 추천 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 완치환자 데이터베이스 및 사망환자 데이터 베이스를 각각 구축하는 단계는,완치 후 5년 이상 생존한 경우 완치환자로 분류하고, 상기 완치환자의 치료제 처방을 정규화하여 상기 완치환자 데이터베이스를 구성하는 암 치료제 추천 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 완치환자 데이터베이스 및 사망환자 데이터 베이스를 각각 구축하는 단계는,완치 후 5년 이내에 사망한 경우 사망환자로 분류하고, 상기 사망 환자의 치료제 처방을 정규화하여 상기 사망환자 데이터베이스를 구성하는 암 치료제 추천 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 특성 정보는,상기 암환자 또는 피검자의 성별, 나이, 유전체 정보, 식사 횟수, 채소 섭취량, 음주 습관, 흡연 여부, 일일 흡연량, 일일 걸음수, 심박수 및 활동정보 중에서 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 암 치료제 추천 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 제1 암 치료제는 추천 암 치료제이고, 상기 제2 암 치료제는 비 추천 암 치료제를 나타내는 암 치료제 추천 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 최종 추천 암 치료제는,항암제의 종류, 용량 및 사용 방법 중에서 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 암 치료제 추천 방법
7 7
머신러닝 기법을 이용한 치료제 추천 시스템에 있어서,암 환자의 특성 정보와 암 치료제 처방 데이터를 이용하여 완치환자 데이터베이스 및 사망환자 데이터 베이스를 각각 구축하는 데이터베이스부,상기 완치 환자 데이터베이스에 포함된 특성 정보와 처방 데이터를 멀티 레벨 기계 학습(Multi-Level Machine Learning)에 적용하여 제1 신경망 모델을 생성하는 제1 신경망 모델링부,상기 사망 환자 데이터베이스에 포함된 특성 정보와 처방 데이터를 멀티 레벨 기계 학습에 적용하여 제2 신경망 모델을 생성하는 제2 신경망 모델링부,암 치료제를 추천 받기 위한 피검자로부터 특성정보를 입력 받는 입력부, 그리고상기 피검자의 특성 정보를 상기 제1 신경망 모델에 적용하여 하나 이상의 제1 암 치료제를 추출하고, 상기 피검자의 특성 정보를 상기 제2 신경망 모델에 적용하여 하나 이상의 제2 암 치료제를 추출하며, 상기 제1 치료제 중에 상기 제2 치료제가 중복되어 포함된 경우, 상기 제1 치료제에서 상기 제2 치료제를 제거하여 최종 추천 암 치료제를 상기 피검자에게 제공하는 제어부를 포함하는 치료제 추천 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 데이터베이스부는,완치 후 5년 이상 생존한 경우 완치환자로 분류하고, 상기 완치환자의 치료제 처방을 정규화하여 상기 완치환자 데이터베이스를 구성하는 치료제 추천 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 데이터베이스부는,완치 후 5년 이내에 사망한 경우 사망환자로 분류하고, 상기 사망 환자의 치료제 처방을 정규화하여 상기 사망환자 데이터베이스를 구성하는 치료제 추천 시스템
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제7항에 있어서,상기 특성 정보는,상기 암환자 또는 피검자의 성별, 나이, 유전체 정보, 식사 횟수, 채소 섭취량, 음주 습관, 흡연 여부, 일일 흡연량, 일일 걸음수, 심박수 및 활동정보 중에서 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 치료제 추천 시스템
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제7항에 있어서, 상기 제1 암 치료제는 추천 암 치료제이고, 상기 제2 암 치료제는 비 추천 암 치료제를 나타내는 치료제 추천 시스템
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제7항에 있어서, 상기 최종 추천 암 치료제는,항암제의 종류, 용량 및 사용 방법 중에서 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 치료제 추천 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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