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기계학습된 모델을 이용한 의료합성데이터를 생성하는 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2022012474
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 발명은 기계학습된 모델을 이용한 의료합성데이터를 생성하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 기계학습된 모델에 입력된 의료데이터에 포함된 개인정보 및 의료기록정보를 포함하는 개인건강정보를 판별하고, 판별된 개인건강정보의 전체 혹은 일부를 마스킹하고, 마스킹 한 문장의 일부를 예측하여 의료합성데이터를 생성하는, 기계학습된 모델을 이용한 의료합성데이터를 생성하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
Int. CL G16H 10/60 (2018.01.01) G06F 16/33 (2019.01.01) G06F 40/205 (2020.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G16H 10/60(2013.01) G06F 16/3344(2013.01) G06F 16/3334(2013.01) G06F 40/205(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210072782 (2021.06.04)
출원인 가천대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2403461-0000 (2022.05.25)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220531) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.06.04)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이영호 경기도 성남시 분당구
2 강석환 경기도 수원시 영통구
3 강민 경기도 안양시 동안구
4 오서현 인천광역시 연수구
5 오경수 경기도 구리시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 심찬 대한민국 서울특별시 서초구 양재천로**길 *(양재동) *층(아이픽스특허법률사무소)
2 송두현 대한민국 서울특별시 서초구 양재천로**길 *, *층(양재동, 화암빌딩)(아이픽스특허법률사무소)
3 강정빈 대한민국 서울특별시 서초구 양재천로 **길 *, *층 (양재동, 화암빌딩)(아이픽스특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 경기도 성남시 수정구
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		 2021.06.04 수리 (Accepted) 1-1-2021-0649002-08
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2021.06.30 수리 (Accepted) 1-1-2021-0757602-37
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.08.09 수리 (Accepted) 1-1-2021-0917684-79
4 우선심사신청관련 서류제출서
Submission of Document Related to Request for Accelerated Examination		 2021.08.09 수리 (Accepted) 1-1-2021-0917723-62
5 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2021.08.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 수수료 반환 안내서
Notification of Return of Official Fee		 2021.08.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0128222-08
7 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2021.08.20 수리 (Accepted) 9-1-2021-0012094-78
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.01.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0044423-18
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.03.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0279783-37
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.03.15 수리 (Accepted) 1-1-2022-0279768-52
11 등록결정서
Decision to grant		 2022.05.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0369883-85
12 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.05.25 수리 (Accepted) 4-1-2022-5123428-62
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기계학습된 모델을 이용하여 개인건강정보를 인식하고, 인식한 개인건강정보를 변경하여 의료합성데이터를 생성하는 방법으로서,개인정보 및 의료기록정보를 포함하는 개인건강정보를 포함하는 입력의료데이터를 로드하는 단계;상기 입력의료데이터에 포함된 문장 각각을 문장세부구성요소로 분할하는 단계;상기 입력의료데이터를 의료원문데이터 및 상기 의료원문데이터의 마스킹된 일부 요소가 다른 요소로 치환된 의료증강데이터에 기초하여 기계학습된 제2학습모델에 입력하고, 상기 입력의료데이터에 포함된 문장 각각의 문장세부구성요소 중 상기 개인정보 및 상기 의료기록정보를 포함하는 개인건강정보에 상응하는 문장세부구성요소를 판별하는 개인건강정보판별단계;판별된 개인건강정보에 상응하는 복수의 문장세부구성요소 중 임의로 선택된 1 이상의 상기 개인건강정보에 상응하는 문장세부구성요소에 마스킹을 수행하는 단계;상기 각각의 문장의 상기 문장세부구성요소들을 기설정된 모델로 임베딩하여 마스킹되거나 혹은 원본이 유지되는 각각의 문장세부구성요소에 대한 임베딩벡터를 도출하는 단계;각각의 문장세부구성요소에 대한 임베딩벡터 전체를 기계학습된 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)모델에 입력하여 마스킹된 개인건강정보에 상응하는 문장세부구성요소에 대응하는 예측문장세부구성요소의 임베딩벡터를 도출하는 단계;마스킹된 문장세부구성요소의 원본의 임베딩벡터 및 예측문장세부구성요소의 임베딩벡터 사이의 코사인유사도를 도출하고, 도출된 상기 코사인유사도에 기초하여 기설정된 기준에 따라 의료합성데이터를 생성하는 단계;를 포함하고,상기 의료합성데이터를 생성하는 단계는,마스킹된 문장세부구성요소의 임베딩벡터 및 예측문장세부구성요소의 임베딩벡터에 대한 코사인유사도를 도출하는 단계;상기 코사인유사도가 기설정된 기준 이상인지 여부를 판별하는 단계; 및상기 코사인유사도가 기설정된 기준 이상인 경우, 상기 입력의료데이터의 일부 문장세부구성요소가 마스킹된 위치에 상기 예측문장세부구성요소를 삽입하여 상기 의료합성데이터를 생성하는 단계;를 포함하는, 의료합성데이터를 생성하는 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 문장세부구성요소로 분할하는 단계는,상기 각각의 문장을 단어 단위의 문장세부구성요소로 분할하는, 의료합성데이터를 생성하는 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 문장세부구성요소에 마스킹을 수행하는 단계는,임의의 난수를 발생시키고, 상기 난수에 기초하여 상기 1 이상의 상기 개인건강정보에 상응하는 문장세부구성요소에 마스킹을 수행하는, 의료합성데이터를 생성하는 방법
4 4
청구항 1에 있어서,상기 의료증강데이터는,분할된 문장세부구성요소 각각에 대하여 기설정된 기준에 따라 라벨링된 라벨링정보를 포함하는, 의료합성데이터를 생성하는 방법
5 5
삭제
6 6
청구항 1에 있어서,상기 코사인유사도는 하기의 도출식 1에 의하여 도출되는, 의료합성데이터를 생성하는 방법
7 7
청구항 1에 있어서,상기 코사인유사도가 기설정된 기준 이하인 경우, 상기 기계학습된 모델에 의하여 예측된 예측문장세부구성요소는, 상기 입력의료데이터의 일부 문장세부구성요소가 마스킹된 위치에 삽입되지 않는, 의료합성데이터를 생성하는 방법
8 8
삭제
9 9
기계학습된 모델을 이용하여 개인건강정보를 인식하고, 인식한 개인건강정보를 변경하여 의료합성데이터를 생성하는, 1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 시스템으로서,상기 컴퓨팅 시스템은,개인정보 및 의료기록정보를 포함하는 개인건강정보를 포함하는 입력의료데이터를 로드하는 단계;상기 입력의료데이터에 포함된 문장 각각을 문장세부구성요소로 분할하는 단계;상기 입력의료데이터를 의료원문데이터 및 상기 의료원문데이터의 마스킹된 일부 요소가 다른 요소로 치환된 의료증강데이터에 기초하여 기계학습된 제2학습모델에 입력하고, 상기 입력의료데이터에 포함된 문장 각각의 문장세부구성요소 중 상기 개인정보 및 상기 의료기록정보를 포함하는 개인건강정보에 상응하는 문장세부구성요소를 판별하는 개인건강정보판별단계;판별된 개인건강정보에 상응하는 복수의 문장세부구성요소 중 임의로 선택된 1 이상의 상기 개인건강정보에 상응하는 문장세부구성요소에 마스킹을 수행하는 단계;상기 각각의 문장의 상기 문장세부구성요소들을 기설정된 모델로 임베딩하여 마스킹되거나 혹은 원본이 유지되는 각각의 문장세부구성요소에 대한 임베딩벡터를 도출하는 단계;각각의 문장세부구성요소에 대한 임베딩벡터 전체를 기계학습된 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)모델에 입력하여 마스킹된 개인건강정보에 상응하는 문장세부구성요소에 대응하는 예측문장세부구성요소의 임베딩벡터를 도출하는 단계;마스킹된 문장세부구성요소의 원본의 임베딩벡터 및 예측문장세부구성요소의 임베딩벡터 사이의 코사인유사도를 도출하고, 도출된 상기 코사인유사도에 기초하여 기설정된 기준에 따라 의료합성데이터를 생성하는 단계;를 수행하고,상기 의료합성데이터를 생성하는 단계는,마스킹된 문장세부구성요소의 임베딩벡터 및 예측문장세부구성요소의 임베딩벡터에 대한 코사인유사도를 도출하는 단계;상기 코사인유사도가 기설정된 기준 이상인지 여부를 판별하는 단계; 및상기 코사인유사도가 기설정된 기준 이상인 경우, 상기 입력의료데이터의 일부 문장세부구성요소가 마스킹된 위치에 상기 예측문장세부구성요소를 삽입하여 상기 의료합성데이터를 생성하는 단계;를 포함하는, 컴퓨팅 시스템
10 10
삭제
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 가천대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 의료 빅데이터를 활용한 뇌질환 예측o예방 기술개발 및 전문인력 양성