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프로트롬빈시간 판단 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022019864
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 프로트롬빈시간 판단 장치 및 방법이 개시된다. 일 양상에 따른 피험자의 임상 정보, 제1일부터 제n일까지 날짜별로 측정된 프로트롬빈시간, 및 상기 제1일부터 제n-1일까지 날짜별로 복용한 와파린 용량을 입력 데이터로서 입력받는 입력부; 및 프로트롬빈시간 판단 모델을 이용하여, 상기 입력된 입력 데이터를 기반으로 상기 제n일부터 동일한 용량의 와파린을 복용하였을 때 와파린 복용량별로 제n+1일부터 제n+1+k일까지의 날짜별 프로트롬빈시간을 판단하는 프로세서; 를 포함한다.
Int. CL G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 20/10 (2018.01.01)
CPC G16H 50/20(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G16H 20/10(2013.01) G16H 50/70(2013.01) G16H 10/60(2013.01) G01N 33/4905(2013.01)
출원번호/일자 1020210047359 (2021.04.12)
출원인 서울대학교병원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0141158 (2022.10.19) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.04.12)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교병원 대한민국 서울특별시 종로구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장형우 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인리채 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길**, *층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.04.12 수리 (Accepted) 1-1-2021-0425433-75
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.05.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2022.08.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0183924-20
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.10.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0801027-42
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
피험자의 임상 정보, 제1일부터 제n일까지 날짜별로 측정된 프로트롬빈시간, 및 상기 제1일부터 제n-1일까지 날짜별로 복용한 와파린 용량을 입력 데이터로서 입력받는 입력부; 및프로트롬빈시간 판단 모델을 이용하여, 상기 입력된 입력 데이터를 기반으로 상기 제n일부터 동일한 용량의 와파린을 복용하였을 때 와파린 복용량별로 제n+1일부터 제n+1+k일까지의 날짜별 프로트롬빈시간을 판단하는 프로세서; 를 포함하는,프로트롬빈시간 판단 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 임상 정보는 성별, 나이, 키, 몸무게, 체질량지수, 체표면적 중 하나 또는 둘 이상을 포함하는,프로트롬빈시간 판단 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 n은 4이고, 상기 k는 3인,프로트롬빈시간 판단 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 프로트롬빈시간 판단 모델은 머신러닝 또는 딥러닝 기반 모델인,프로트롬빈시간 판단 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 프로트롬빈시간 판단 모델은, 임상 정보, n일동안의 날짜별 프로트롬빈시간 및 상기 n일동안의 날짜별 와파린 복용량을 기반으로 다음날의 프로트롬빈시간을 판단하도록 학습된,프로트롬빈시간 판단 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 프로세서는,상기 와파린 복용량별로 판단된 날짜별 프로트롬빈시간을 기반으로, 상기 피험자의 와파린 복용량을 추천하는,프로트롬빈시간 판단 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제n+1+k일의 프로트롬빈시간이 소정의 범위 내에 있는 와파린 복용량을 상기 피험자의 와파린 복용량으로 추천하는,프로트롬빈시간 판단 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 소정의 범위는 1
9 9
피험자의 임상 정보, 제1일부터 제n일까지 날짜별로 측정된 프로트롬빈시간, 및 상기 제1일부터 제n-1일까지 날짜별로 복용한 와파린 용량을 입력 데이터로서 입력받는 단계; 및프로트롬빈시간 판단 모델을 이용하여, 상기 입력된 입력 데이터를 기반으로 상기 제n일부터 동일한 용량의 와파린을 복용하였을 때 와파린 복용량별로 제n+1일부터 제n+1+k일까지의 날짜별 프로트롬빈시간을 판단하는 단계; 를 포함하는,프로트롬빈시간 판단 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 임상 정보는 성별, 나이, 키, 몸무게, 체질량지수, 체표면적 중 하나 또는 둘 이상을 포함하는,프로트롬빈시간 판단 방법
11 11
제9항에 있어서,상기 n은 4이고, 상기 k는 3인,프로트롬빈시간 판단 방법
12 12
제9항에 있어서,상기 프로트롬빈시간 판단 모델은 머신러닝 또는 딥러닝 기반 모델인,프로트롬빈시간 판단 방법
13 13
제9항에 있어서,상기 프로트롬빈시간 판단 모델은, 임상 정보, n일동안의 날짜별 프로트롬빈시간 및 상기 n일동안의 날짜별 와파린 복용량을 기반으로 다음날의 프로트롬빈시간을 판단하도록 학습된,프로트롬빈시간 판단 방법
14 14
제9항에 있어서,상기 와파린 복용량별로 판단된 날짜별 프로트롬빈시간을 기반으로, 상기 피험자의 와파린 복용량을 추천하는 단계; 를 더 포함하는,프로트롬빈시간 판단 방법
15 15
제14항에 있어서,상기 피험자의 와파린 복용량을 추천하는 단계는,상기 제n+1+k일의 프로트롬빈시간이 소정의 범위 내에 있는 와파린 복용량을 상기 피험자의 와파린 복용량으로 추천하는,프로트롬빈시간 판단 방법
16 16
제15항에 있어서,상기 소정의 범위는 1
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.