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임상 상황에서 영상의학 검사의 판독소요시간(RTAT; Report Turnaround Time)을 예측하기 위한 장치에 있어서,예측 대상이 되는 영상의학 검사의 종류를 선택받는 입력부;병원 의료 정보 시스템으로부터 상기 선택된 종류의 영상의학 검사의 판독소요시간 예측에 필요한 복수의 독립 변수에 관한 데이터를 추출하는 데이터 수집부;상기 추출된 복수의 독립 변수에 관한 데이터를 기 구축된 머신 러닝 모델에 적용하여 해당 종류의 검사에 관한 판독소요시간을 예측하는 예측부; 및상기 예측된 판독소요시간을 사용자 단말을 통해 출력하는 출력부를 포함하는 판독소요시간 예측 장치
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청구항 1에 있어서,상기 병원 의료 정보 시스템은, 전자의무기록시스템(EMR), 처방전달시스템(OCS), 의료영상저장전송시스템(PACS)이 연계된 정보 시스템인 판독소요시간 예측 장치
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청구항 1에 있어서,상기 복수의 독립 변수는,상기 해당 검사의 종류, 판독 난이도, 현재 미판독된 잔여 대기 건수, 최근 설정 기간 이내의 해당 검사의 판독 소요시간 평균, 현재 가용 전문인력의 수, 가용 전문인력들에 대한 종합적인 판독역량지수 중 선택된 복수의 인자를 포함하는 영상의학 검사의 판독소요시간 예측 장치
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청구항 1에 있어서,과거 동종의 검사에 대응하여 수집된 복수의 독립 변수와 해당 검사의 실제 판독 소요 시간에 관한 데이터를 기반으로 상기 머신 러닝 모델을 학습하는 학습부를 더 포함하는 영상의학 검사의 판독소요시간 예측 장치
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청구항 4에 있어서,상기 학습부는,과거 동종의 검사에 대응하여 수집된 복수의 독립 변수(Xi)와 그에 대응하여 예측되는 판독소요시간(Y) 간의 관계를 머신 러닝 분석하여 아래 수학식의 각 회귀 계수(βi)를 추정하는 영상의학 검사의 판독소요시간 예측 장치
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청구항 1에 있어서,상기 선택된 영상의학 검사의 종류, 그에 대응하여 추출된 복수의 독립 변수 및 상기 예측된 판독소요시간을 상호 매칭하여 저장하는 저장부를 더 포함하는 영상의학 검사의 판독소요시간 예측 장치
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임상 상황에서 영상의학 검사의 판독소요시간(RTAT; Report Turnaround Time)을 예측하는 장치를 이용한 판독소요시간 예측 방법에 있어서,예측 대상이 되는 영상의학 검사의 종류를 선택받는 단계;병원 의료 정보 시스템으로부터 상기 선택된 종류의 영상의학 검사의 판독소요시간 예측에 필요한 복수의 독립 변수에 관한 데이터를 추출하는 단계;상기 추출된 복수의 독립 변수에 관한 데이터를 기 구축된 머신 러닝 모델에 적용하여 해당 종류의 검사에 관한 판독소요시간을 예측하는 단계; 및상기 예측된 판독소요시간을 사용자 단말을 통해 출력하는 단계를 포함하는 판독소요시간 예측 방법
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청구항 7에 있어서,상기 병원 의료 정보 시스템은, 전자의무기록시스템(EMR), 처방전달시스템(OCS), 의료영상저장전송시스템(PACS)이 연계된 정보 시스템인 판독소요시간 예측 방법
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청구항 7에 있어서,상기 복수의 독립 변수는,상기 해당 검사의 종류, 판독 난이도, 현재 미판독된 잔여 대기 건수, 최근 설정 기간 이내의 해당 검사의 판독 소요시간 평균, 현재 가용 전문인력의 수, 가용 전문인력들에 대한 종합적인 판독역량지수 중 선택된 복수의 인자를 포함하는 판독소요시간 예측 방법
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청구항 7에 있어서,과거 동종의 검사에 대응하여 수집된 복수의 독립 변수와 해당 검사의 실제 판독 소요 시간에 관한 데이터를 기반으로 상기 머신 러닝 모델을 학습하는 단계를 더 포함하는 판독소요시간 예측 방법
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청구항 10에 있어서,상기 학습하는 단계는,과거 동종의 검사에 대응하여 수집된 복수의 독립 변수(Xi)와 그에 대응하여 예측되는 판독소요시간(Y) 간의 관계를 머신 러닝 분석하여 아래 수학식의 각 회귀 계수(βi)를 추정하는 판독소요시간 예측 방법:여기서, i는 독립 변수의 인덱스, βi는 i번째 독립 변수에 적용되는 i번째 회귀 계수, ε는 예측된 판독 소요 시간(Y)과 상기 실제 판독 소요 시간 간의 오차 보정 계수를 나타낸다
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청구항 7에 있어서,상기 선택된 영상의학 검사의 종류, 그에 대응하여 추출된 복수의 독립 변수 및 상기 예측된 판독소요시간을 상호 매칭하여 저장하는 단계를 더 포함하는 판독소요시간 예측 방법
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