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암환자의 정서질환 예측 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021012143
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 암환자의 정서질환 예측 방법을 개시한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 암환자의 정서질환 예측 방법은 복수의 암환자 각각에 대한 개인정보, 암질환정보 및 정서질환정보를 포함하는 정보인 의료정보를 획득하는 단계; 상기 의료정보를 이용하여, 암환자에 대한 상기 개인정보 및 상기 암질환정보로부터 상기 정서질환정보를 예측하는 정서질환예측모델을 딥러닝 기반으로 학습시키는 단계; 및 예측 대상이 되는 암환자인 대상암환자의 상기 개인정보 및 상기 암질환정보를 상기 정서질환예측모델에 적용하여 상기 대상암환자의 상기 정서질환정보를 예측하는 단계를 포함하고, 상기 개인정보는 암환자의 성별 및 나이에 관한 정보를 포함하고, 상기 암질환정보 및 상기 정서질환정보는 진단일에 관한 정보를 포함한다.
Int. CL G16H 50/50 (2018.01.01) G16H 20/70 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G16H 50/50(2013.01) G16H 20/70(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200025617 (2020.02.28)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0110109 (2021.09.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.02.28)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 허재성 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)
2 홍성욱 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.02.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0216828-14
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.04.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0425693-94
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.04.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
복수의 암환자 각각에 대한 개인정보, 암질환정보 및 정서질환정보를 포함하는 정보인 의료정보를 획득하는 단계;상기 의료정보를 이용하여, 암환자에 대한 상기 개인정보 및 상기 암질환정보로부터 상기 정서질환정보를 예측하는 정서질환예측모델을 딥러닝 기반으로 학습시키는 단계; 및예측 대상이 되는 암환자인 대상암환자의 상기 개인정보 및 상기 암질환정보를 상기 정서질환예측모델에 적용하여 상기 대상암환자의 상기 정서질환정보를 예측하는 단계를 포함하고,상기 개인정보는 암환자의 성별 및 나이에 관한 정보를 포함하고, 상기 암질환정보 및 상기 정서질환정보는 진단일에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 암환자의 정서질환 예측 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 암질환정보는 암종류 및 치료방법에 관한 정보를 더 포함하고,상기 정서질환정보는 질환종류에 관한 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 암환자의 정서질환 예측 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 정서질환정보를 예측하는 단계는정서질환이 진단될 가능성이 가장 높은 복수의 진단일을 예측하는 것을 특징으로 하는 암환자의 정서질환 예측 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 정서질환정보를 예측하는 단계는소정의 기간 내에 정서질환이 진단될 가능성을 더 예측하는 것을 특징으로 하는 암환자의 정서질환 예측 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 정서질환예측모델을 딥러닝 기반으로 학습시키는 단계는상기 복수의 암환자를 나이에 따라 소정 개수의 그룹으로 나누어 학습시키고,상기 정서질환정보를 예측하는 단계는상기 대상암환자의 나이를 상기 소정 개수의 그룹 중 하나에 대응시켜 상기 정서질환예측모델에 적용한 후, 예측하는 것을 특징으로 하는 암환자의 정서질환 예측 방법
6 6
복수의 암환자 각각에 대한 개인정보, 암질환정보 및 정서질환정보를 포함하는 정보인 의료정보를 획득하는 획득부;상기 의료정보를 이용하여, 암환자에 대한 상기 개인정보 및 상기 암질환정보로부터 상기 정서질환정보를 예측하는 정서질환예측모델을 딥러닝 기반으로 학습시키는 학습부; 및예측 대상이 되는 암환자인 대상암환자의 상기 개인정보 및 상기 암질환정보를 상기 정서질환예측모델에 적용하여 상기 대상암환자의 상기 정서질환정보를 예측하는 예측부를 포함하고,상기 개인정보는 암환자의 성별 및 나이에 관한 정보를 포함하고, 상기 암질환정보 및 상기 정서질환정보는 진단일에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 암환자의 정서질환 예측 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 암질환정보는 암종류 및 치료방법에 관한 정보를 더 포함하고,상기 정서질환정보는 질환종류에 관한 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 암환자의 정서질환 예측 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 예측부는정서질환이 진단될 가능성이 가장 높은 복수의 진단일을 예측하는 것을 특징으로 하는 암환자의 정서질환 예측 방법
9 9
제7항에 있어서,상기 예측부는소정의 기간 내에 정서질환이 진단될 가능성을 더 예측하는 것을 특징으로 하는 암환자의 정서질환 예측 방법
10 10
제6항에 있어서,상기 학습부는상기 복수의 암환자를 나이에 따라 소정 개수의 그룹으로 나누어 학습시키고,상기 예측부는상기 대상암환자의 나이를 상기 소정 개수의 그룹 중 하나에 대응시켜 상기 정서질환예측모델에 적용한 후, 예측하는 것을 특징으로 하는 암환자의 정서질환 예측 방법
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 아주대학교 산학협력단 임상의과학자 연구역량강화사업 딥러닝기반 두경부암 환자의 영상 분석을 통한 치료 반응의 예측모델 개발