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강화학습과 약동-약력학 모델을 이용한 연속 약물 투여량 결정 방법

  • 기술번호 : KST2022011548
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 발명의 일 실시예에 따른 강화학습과 약동-약력학 모델을 이용한 연속 약물 투여량 결정 방법은, 환자의 약동-약력학 모델을 측정 또는 추정하는 단계; 상기 약동-약력학 모델을 기초로 약물 주입 데이터 및 환자 상태 데이터를 이용하여 강화학습 알고리즘을 학습하는 단계; 및 학습된 강화학습 알고리즘에 의해 연속적인 약물 투여량을 자동으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G16H 20/17 (2018.01.01) G16H 50/70 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) A61M 5/168 (2006.01.01)
CPC G16H 20/17(2013.01) G16H 50/70(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G06N 20/00(2013.01) A61M 5/168(2013.01)
출원번호/일자 1020200178132 (2020.12.18)
출원인 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2420872-0000 (2022.07.11)
공개번호/일자 10-2022-0087763 (2022.06.27) 문서열기
공고번호/일자 (20220714) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.18)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박성민 경상북도 포항시 남구
2 이승현 대구광역시 수성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호
2 특허법인 다해 대한민국 서울시 서초구 서운로**, ***호(서초동, 중앙로얄오피스텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 경상북도 포항시 남구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.12.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-1378420-89
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2021.08.04 수리 (Accepted) 1-1-2021-0901936-61
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.08.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.11.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0020466-98
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.04.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0318312-53
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.06.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0667069-02
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.06.27 수리 (Accepted) 1-1-2022-0667070-48
8 등록결정서
Decision to grant		 2022.07.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0503181-53
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
프로세싱 장치에 의해 수행되는 강화학습과 약동-약력학 모델을 이용한 연속 약물 투여량 결정 방법에 있어서,환자의 약동-약력학 모델을 측정 또는 추정하는 단계;상기 약동-약력학 모델을 기초로 약물 주입 데이터 및 환자 상태 데이터를 이용하여 강화학습 알고리즘을 학습하는 단계; 및학습된 강화학습 알고리즘에 의해 연속적인 약물 투여량을 자동으로 결정하는 단계를 포함하며,상기 강화학습 알고리즘은 약동-약력 특징을 감가율로 사용하는 것을 특징으로 하는 강화학습과 약동-약력학 모델을 이용한 연속 약물 투여량 결정 방법
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삭제
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제 1 항에 있어서,상기 강화학습 알고리즘은 상기 약동-약력학 모델에서 약효를 단기 약효 및 누적 약효로 구분하며, 단기 약효의 경우 약동-약력학 곡선을 상기 감가율로 사용하고, 누적 약효는 상기 약동-약력학 곡선의 적분값을 상기 감가율로 사용하는 것을 특징으로 하는 강화학습과 약동-약력학 모델을 이용한 연속 약물 투여량 결정 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 감가율은 단조 감가율 rn과 약동-약력학 모델 fn을 곱한 결합 감가율 rnfn인 것을 특징으로 하는 강화학습과 약동-약력학 모델을 이용한 연속 약물 투여량 결정 방법
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제 4 항에 있어서,상기 강화학습 알고리즘은 시간 t에서의 환자의 상태 st에서 약물 투여량으로서 at를 선택하는 경우에, 이후 투여된 약물에 의해 시간에 따라 변화하는 환자의 상태에 따라 보상 Rt, Rt+1,
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 감가율은 단조 감가율 rn과 누적 약동-약력학 모델 Fn을 곱한 결합 감가율 rnFn인 것을 특징으로 하는 강화학습과 약동-약력학 모델을 이용한 연속 약물 투여량 결정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 포항공과대학교 개인기초연구(과기정통부)(R＆D) 생체대사 모방형 완전자율 인공췌장