| 1 |
1
대상 약물에 대한 복수의 환자의 이상사례에 관한 정보를 포함하는 기초데이터를 수신하는 단계;상기 약물 및 소정 기준에 따라 상기 약물과 유사한 약물인 유사약물의 부작용에 관한 정보를 포함하는 DB를 이용하여, 상기 기초데이터를 상기 약물의 부작용에 해당하는 제1 데이터, 상기 약물 및 상기 유사약물의 부작용에 해당하지 않는 제2 데이터 및 나머지 제3 데이터로 분류하는 단계;상기 기초데이터 중에서 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 해당하는 데이터를 포함하는 골드스탠다드 데이터셋을 이용하여, 머신러닝 학습모델을 학습시키는 단계; 및상기 머신러닝 학습모델을 이용하여, 상기 기초데이터 중에서 상기 제3 데이터에 해당하는 데이터를 포함하는 예측데이터셋에 대한 부작용 가능성을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 약물 부작용 탐지 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 머신러닝 학습모델은그레디언트부스팅머신 또는 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하는 학습모델인 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 약물 부작용 탐지 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 머신러닝 학습모델을 학습시키는 단계는상기 골드스탠다드 데이터셋을 미리 설정된 비율에 따라 무작위로 학습데이터셋과 평가데이터셋으로 구분하여 학습시키는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 약물 부작용 탐지 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서, 상기 머신러닝 학습모델을 학습시키는 단계는상기 학습데이터셋을 이용하여 상기 머신러닝 학습모델을 1차 학습시키는 단계; 및상기 1차 학습된 머신러닝 학습모델에 대하여, 상기 평가데이터셋을 이용하여 수신자 조작 특성(Receiver operating characteristics, ROC) 곡선의 곡선하면적(Area under curve, AUC)이 최대가 되도록 하는 역치값을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 약물 부작용 탐지 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서, 상기 예측데이터셋에 대한 부작용 가능성을 판단하는 단계는상기 예측데이터셋의 부작용 가능성 및 상기 설정된 역치값에 따라, 잠재적인 부작용 여부를 더 판단하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 약물 부작용 탐지 방법
|
| 6 |
6
대상 약물에 대한 복수의 환자의 이상사례에 관한 정보를 포함하는 기초데이터를 수신하는 수신부;상기 약물 및 소정 기준에 따라 상기 약물과 유사한 약물인 유사약물의 부작용에 관한 정보를 포함하는 DB를 이용하여, 상기 기초데이터를 상기 약물의 부작용에 해당하는 제1 데이터, 상기 약물 및 상기 유사약물의 부작용에 해당하지 않는 제2 데이터 및 나머지 제3 데이터로 분류하는 분류부;상기 기초데이터 중에서 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 해당하는 데이터를 포함하는 골드스탠다드 데이터셋을 이용하여, 머신러닝 학습모델을 학습시키는 학습부; 및상기 머신러닝 학습모델을 이용하여, 상기 기초데이터 중에서 상기 제3 데이터에 해당하는 데이터를 포함하는 예측데이터셋에 대한 부작용 가능성을 판단하는 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 약물 부작용 탐지 장치
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 머신러닝 학습모델은그레디언트부스팅머신 또는 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하는 학습모델인 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 약물 부작용 탐지 장치
|
| 8 |
8
제6항에 있어서, 상기 학습부는상기 골드스탠다드 데이터셋을 미리 설정된 비율에 따라 무작위로 학습데이터셋과 평가데이터셋으로 구분하여 학습시키는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 약물 부작용 탐지 장치
|
| 9 |
9
제8항에 있어서, 상기 학습부는상기 학습데이터셋을 이용하여 상기 머신러닝 학습모델을 1차 학습시키고,상기 1차 학습된 머신러닝 학습모델에 대하여, 상기 평가데이터셋을 이용하여 수신자 조작 특성(Receiver operating characteristics, ROC) 곡선의 곡선하면적(Area under curve, AUC)이 최대가 되도록 하는 역치값을 설정하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 약물 부작용 탐지 장치
|
| 10 |
10
제9항에 있어서, 상기 판단부는상기 예측데이터셋에 포함된 개별 데이터의 부작용 가능성 및 상기 설정된 역치값에 따라, 잠재적인 부작용 여부를 더 판단하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 약물 부작용 탐지 장치
|
