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전자 장치에 있어서,감염병의 음성 여부를 예측하도록 훈련된 인공지능 모델이 저장된 메모리; 및환자의 생체 정보를 상기 인공지능 모델에 입력하여, 상기 환자의 상기 감염병에 대한 음성 여부를 식별하는 프로세서;를 포함하고,상기 인공지능 모델은,복수의 환자의 생체 정보, 및 상기 복수의 환자에 대해 수행된 RT-PCR(Real Time Polymerase Chain Reaction) 기반 감염병 진단 결과를 기반으로 훈련된 모델인, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 생체 정보는,상기 환자의 성별, 나이, 체온, 맥박, 호흡 수, 혈압, 및 증상에 대한 정보를 포함하는, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 생체 정보는,상기 환자의 혈액 검사 결과, 흉부 X-ray 이미지, 및 흉부 CT(Computed Tomography) 이미지 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 인공지능 모델은,상기 복수의 환자 각각과 상기 감염병에 양성으로 진단된 적어도 한 명의 확진자 간의 접촉 이력에 대한 정보를 기반으로 훈련된 모델이고,상기 프로세서는,상기 환자의 생체 정보, 및 상기 환자와 적어도 한 명의 확진자 간의 접촉 이력에 대한 정보를 상기 인공지능 모델에 입력하여, 상기 환자의 상기 감염병에 대한 음성 여부를 식별하는, 전자 장치
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제4항에 있어서,상기 프로세서는,상기 환자의 시간 별 위치 정보 및 상기 확진자의 시간 별 위치 정보를 기반으로, 상기 환자와 상기 확진자 간의 접촉 이력에 따른 스코어를 산출하고,상기 환자의 생체 정보 및 상기 스코어를 상기 인공지능 모델에 입력하여, 상기 환자의 상기 감염병에 대한 음성 여부를 식별하는, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 인공지능 모델은,한 번 이상의 음성 및 상기 한 번 이상의 음성에 이어지는 양성을 포함하는 특정 환자의 격리 기간 내 복수의 RT-PCR 기반 감염병 진단 결과들 중, 양성에 해당하는 감염병 진단 결과를 기반으로 훈련된 모델인, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 인공지능 모델은,기설정된 주기에 따라 연속적으로 입력되는 생체 정보를 기반으로 상기 감염병의 음성 확률을 출력하도록 훈련된 RNN(Recurrent Neural Network) 모델이고,상기 프로세서는,상기 기설정된 주기에 따라 측정된 상기 환자의 생체 정보를 상기 인공지능 모델에 입력하여, 상기 환자의 상기 감염병에 대한 음성 확률을 획득하고,상기 획득된 음성 확률이 임계치 이상인 경우, 상기 환자가 상기 감염병에 대하여 음성인 것으로 식별하는, 전자 장치
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감염병의 음성 확률을 출력하는 인공지능 모델을 훈련시키는 전자 장치의 훈련 방법에 있어서,RT-PCR(Real Time Polymerase Chain Reaction) 기반 감염병 진단 결과가 양성인 제1 복수의 환자의 주기 별 생체 정보를 기반으로 상기 인공지능 모델을 훈련시키는 제1 훈련 단계; 및상기 RT-PCR 기반 감염병 진단 결과가 음성인 제2 복수의 환자의 주기 별 생체 정보를 기반으로 상기 인공지능 모델을 훈련시키는 제2 훈련 단계;를 포함하는, 훈련 방법
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제8항에 있어서,제3 복수의 환자의 주기 별 생체 정보 및 상기 제3 복수의 환자의 RT-PCR 기반 감염병 진단 결과를 기반으로, 상기 인공지능 모델을 검증하는 단계;를 더 포함하는, 훈련 방법
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전자 장치의 제어 방법에 있어서,감염병의 음성 여부를 예측하도록 훈련된 인공지능 모델에 환자의 생체 정보를 입력하는 단계; 및상기 인공지능 모델의 출력을 기반으로, 상기 환자의 상기 감염병에 대한 음성 여부를 식별하는 단계;를 포함하고,상기 인공지능 모델은,복수의 환자의 생체 정보, 및 상기 복수의 환자에 대해 수행된 RT-PCR(Real Time Polymerase Chain Reaction) 기반 감염병 진단 결과를 기반으로 훈련된 모델인, 전자 장치의 제어 방법
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컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,전자 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 전자 장치로 하여금 제10항의 제어 방법을 수행하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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