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컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 심뇌혈관질환 예측 방법에 있어서,국민건강보험 서버로부터 사용자의 문진 데이터 및 설문 데이터를 포함하는 검진 데이터를 획득하는 단계;상기 검진 데이터에 포함된 1차 입력 데이터를 추출하는 단계;상기 1차 입력 데이터를 이용하여 2차 입력 데이터를 추정하는 단계;상기 2차 입력 데이터를 심뇌혈관질환 예측 모델에 입력하여 심뇌혈관질환 발병 확률을 포함하는 결과 데이터를 획득하는 단계;상기 결과 데이터를 이용하여 상기 사용자의 심뇌혈관질환 발병 등급을 산출하는 단계를 포함하는,심뇌혈관질환 발병 예측 방법
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제1 항에 있어서,상기 1차 입력 데이터는, 상기 사용자의 성별, 혈청 크레아티닌, 연령, 키, 몸무게, 음주 빈도, 음주량 및 신체 활동과 관련된 데이터를 포함하고,상기 2차 입력 데이터는,상기 사용자의 사구체 여과율, 체질량지수, 신진대사 해당치 및 총 음주량과 관련된 데이터를 포함하는,심뇌혈관질환 발병 예측 방법
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제1 항에 있어서,상기 심뇌혈관질환 예측 모델은,콕스 비례 위험 모델을 기초로 생성되고,상기 결과 데이터를 획득하는 단계는,상기 2차 입력 데이터를 포함하는 코호트 데이터를 상기 심뇌혈관질환 예측 모델에 입력하는 단계를 포함하고,상기 심뇌혈관질환 예측 모델은,심뇌혈관질환의 발병의 위험 요인의 평균 값, 상기 위험 요인의 상대위험도를 기초로 상기 결과 데이터를 출력하는,심뇌혈관질환 발병 예측 방법
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제1 항에 있어서,상기 심뇌혈관질환 예측 모델은,수식 1을 이용하여 상기 결과 데이터를 출력하고,상기 수식 1은,이고,상기 수식 1의 S0(t)는 특정 시간 (8년) 동안 심뇌혈관질환 발병의 위험 요인의 평균 값에 대한 생존률이고, i는 위험 요인의 개수이며, βi는 i번째 위험 요인에 대한 추정된 회귀 계수, Χi는 i번째 위험 요인의 값이며, Mi는 전체 데이터에서 i번째 위험 요인에 대한 평균 값이며, P는 특정 시간에 대한 심뇌혈관질환의 발병 확률인,심뇌혈관질환 발병 예측 방법
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제1 항에 있어서,상기 1차 입력 데이터를 추출하는 단계는,상기 국민건강보험 서버로부터 상기 사용자의 검진 데이터를 획득하지 못한 경우, 사용자 단말에 대한 사용자 입력값을 기초로 상기 1차 입력 데이터를 획득하는 단계를 포함하는,심뇌혈관질환 발병 예측 방법
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제1 항에 있어서,상기 사용자의 심뇌혈관질환 발병 등급을 산출하는 단계는,심뇌혈관질환 발병 위험도를 기초로 인구 집단의 성별에 따른 지정된 개수의 등급을 산출하는 단계; 및상기 사용자의 심뇌혈관질환 예측 모델의 결과 데이터를 이용하여 상기 사용자의 심뇌혈관질환 발병 등급을 산출하는 단계를 포함하는,심뇌혈관질환 발병 예측 방법
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프로세서; 를 포함하고,상기 프로세서는,국민건강보험 서버로부터 사용자의 문진 데이터 및 설문 데이터를 포함하는 검진 데이터를 획득하고, 상기 검진 데이터에 포함된 1차 입력 데이터를 추출하고, 상기 1차 입력 데이터를 이용하여 2차 입력 데이터를 추정하고, 상기 2차 입력 데이터를 심뇌혈관질환 예측 모델에 입력하여 급성 관상동맥 증후군, 심부전, 뇌경색 및 뇌출혈의 발병 확률을 포함하는 결과 데이터를 획득하고, 상기 결과 데이터를 이용하여 상기 사용자의 심뇌혈관질환 발병 등급을 산출하는,심뇌혈관질환 발명 예측 장치
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