| 1 |
1
수술 전 데이터에 기반하여 인공관절 치환 수술의 수술 부작용 증상을 예측하는 전자 장치에 있어서,인공관절 치환 수술을 시행함에 따라 나타나는 각각 상이한 수술 부작용 증상들을 예측하는 복수의 서브 학습 모델들을 포함하며, 환자의 제1 수술 전 데이터에 기반한 학습 특성 지표들에 기반하여 상기 복수의 서브 학습 모델들을 학습시키는 기계 학습부; 및복수의 입력 특성 지표들 및 상기 복수의 서브 학습 모델들을 이용하여 상기 복수의 서브 학습 모델들 중 하나에 대응되는 제1 수술 부작용 증상의 발현 확률을 출력하는 예측부를 포함하며,상기 수술 부작용 증상이 수혈(transfusion)이 필요한 과다 출혈인 경우, 상기 복수의 입력 특성 지표들은, 나이, 체중, 수술 시 트라넥삼산 사용 여부, 혈소판 수치, 헤모글로빈 수치 및 무릎 관절 수술 형태를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 복수의 서브 학습 모델들은,수혈(transfusion)이 필요한 과다 출혈을 예측하는 제1 서브 학습 모델, 섬망(delirium)을 예측하는 제2 서브 학습 모델 및 급성 신손상(Acute Kidney Injury)를 예측하는 제3 서브 학습 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,신규 환자들에 관한 제2 수술 전 데이터를 저장하는 저장부;를 더 포함하고,상기 기계 학습부는,상기 제2 수술 전 데이터를 기설정된 주기에 따라 읽어들이고, 상기 제2 수술 전 데이터 및 상기 제1 수술 전 데이터를 함께 이용하여 상기 복수의 서브 학습 모델들을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 예측부는,상기 제1 수술 전 데이터 및 상기 제2 수술 전 데이터에 대응되는 입력 특성 지표들에 기반하여, 민감도(sensitivity) 및 특이도(specificity)를 계산하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 예측부는,계산된 상기 민감도 및 상기 특이도에 기반하여 유덴 인덱스(Youden Index)가 최대인 임계 값을 학습 분류 기준으로써 산출하고, 상기 학습 분류 기준에 기반하여 상기 제1 수술 부작용 증상의 고위험군 및 저위험군을 구분하며,상기 기계 학습부는,상기 학습 분류 기준에 더 기반하여 상기 복수의 서브 학습 모델들을 학습시키는 것을 특징으로 하는 전자 장치
|
| 6 |
6
제4항에 있어서,상기 기계 학습부는,상기 업데이트에 따라, 상기 민감도 및 상기 특이도를 포함하는 ROC 커브(Receiver Operating Characteristic Curve)의 AUC(Area Under the Curve) 값이 하락하면, 성능 열화 알람을 출력하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 기계 학습부는,상기 성능 열화 알람에 기반하여, 상기 복수의 서브 학습 모델들을 업데이트가 수행되기 이전으로 롤백(rollback)하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
|
| 8 |
8
수술 전 데이터에 기반하여 인공관절 치환 수술의 수술 부작용 증상을 예측하는 전자 장치의 동작 방법에 있어서,환자의 제1 수술 전 데이터에 기반한 복수의 특성 지표들을 입력 인터페이스를 통해 수신하는 단계;인공관절 치환 수술을 시행함에 따라 나타나는 상이한 수술 부작용 증상들을 예측하는 복수의 서브 학습 모델들 중 소정의 서브 학습 모델에 대응되도록, 상기 복수의 특성 지표들 중 적어도 하나의 특성 지표를 상기 소정의 서브 학습 모델로 전송하는 단계; 및상기 적어도 하나의 특성 지표의 값 및 상기 소정의 서브 학습 모델에 기반하여, 수술 부작용 증상의 발현 확률을 예측함으로써 출력하는 단계;를 포함하며,상기 수술 부작용 증상이 수혈(transfusion)이 필요한 과다 출혈인 경우, 상기 적어도 하나의 특성 지표는, 나이, 체중, 수술 시 트라넥삼산 사용 여부, 혈소판 수치, 헤모글로빈 수치 및 무릎 관절 수술 형태를 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 방법
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
제8항에 있어서,상기 적어도 하나의 특성 지표는,Local Maximum after RFE(Recursive Feature Elimination) 방식에 기반하여 결정된 것을 특징으로 하는 동작 방법
|
| 11 |
11
제8항에 있어서,상기 수술 부작용 증상이 급성 신손상(Acute Kidney Injury)인 경우, 상기 적어도 하나의 특성 지표는, ASA class(American Society of Anesthesiologists Classifcation), 성별, 마취 종류, RAAS 차단제 투약 여부, 수술 시 트라넥삼산(Tranexamic acid) 사용 여부 및 혈청크레아티닌(serum creatinine)수치를 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 적어도 하나의 특성 지표는,Forward 방식에 기반하여 결정된 것을 특징으로 하는 동작 방법
|
| 13 |
13
제8항에 있어서,상기 수술 부작용 증상이 섬망(Delirium)인 경우, 상기 적어도 하나의 특성 지표는, 첫수술 당시나이, 환자 또는 시설에 따른 낙상위험도, 항콜린약물부담(Anticholinergic burden), 수면제(Hypotics) 복용여부, 진정제(Sedative) 복용 여부, 치매약물 복용여부, 암 진단력, 당뇨 진단력, 기질성 정신질환 진단력, 정동 장애 진단력, 추체외로증후군 진단력, 동맥 및/또는 말초동맥 혈관 질환 진단력, 수술전 가장 최근 Calcium 값, 수술전 가장 최근 헤모글로빈 값 및 수술전 가장 최근 Sodium 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 방법
|
| 14 |
14
제8항에 있어서,상기 출력하는 단계는,상기 적어도 하나의 특성 지표의 값 각각이 상기 발현 확률에 기여한 정도를 산출하여 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 방법
|
