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학습 대상 환자의 문진표 데이터를 포함하는 학습데이터를 수집하여 질병 결과 항목을 포함하는 데이터 테이블을 생성하는 단계;상기 생성된 데이터 테이블에 포함된 학습데이터의 항목 중 임의의 항목과 상기 질병 결과 항목간의 상관 계수를 질병 결과 항목별로 산출하는 단계;상기 상관 계수를 기반으로 산출된 조합항목을 입력으로 하여 인공지능 시스템을 학습시키는 단계; 및상기 학습된 인공지능 시스템을 이용하여 테스트 대상 환자의 문진표 데이터를 포함하는 테스트데이터로부터 질병을 예측하는 단계를 포함하는 질병 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 학습데이터는 상기 학습 대상 환자의 검진 데이터 및 상기 학습 대상 환자의 환경 데이터 중 적어도 하나를 더 포함하고,상기 테스트데이터는 상기 테스트 대상 환자의 검진 데이터 및 상기 테스트 대상 환자의 환경 데이터 중 적어도 하나를 더 포함하는질병 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 상관 계수는하기의 식 1에 의해 산출되는 질병 예측 방법
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제1항에 있어서상기 상관 계수를 기반으로 산출된 조합항목을 입력으로 하여 인공지능 시스템을 학습시키는 단계는상기 산출된 상관 계수가 미리 설정된 기준값 이상인 경우 상기 상관 계수의 산출에 이용된 학습데이터의 항목을 조합대상항목으로 결정하는 단계; 및상기 결정된 조합대상항목을 이용하여 상기 조합항목을 산출하는 단계를 포함하는질병 예측 방법
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제4항에 있어서,상기 조합항목은하기의 식 2에 의해 산출되는 질병 예측 방법
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학습 대상 환자의 문진표 데이터를 포함하는 학습데이터를 수집하여 질병 결과 항목을 포함하는 데이터 테이블을 생성하는 테이블 생성부;상기 생성된 데이터 테이블에 포함된 학습데이터의 항목 중 임의의 항목과 상기 질병 결과 항목간의 상관 계수를 질병 결과 항목별로 산출하는 상관 계수 산출부;상기 상관 계수를 기반으로 산출된 조합항목을 입력으로 하여 인공지능 시스템을 학습시키는 학습부; 및상기 학습된 인공지능 시스템을 이용하여 테스트 대상 환자의 문진표 데이터를 포함하는 테스트데이터로부터 질병을 예측하는 질병 예측부를 포함하는 질병 예측 장치
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제6항에 있어서,상기 학습데이터는 상기 학습 대상 환자의 검진 데이터 및 상기 학습 대상 환자의 환경 데이터 중 적어도 하나를 더 포함하고,상기 테스트데이터는 상기 테스트 대상 환자의 검진 테이터 및 상기 테스트 대상 환자의 환경 데이터 중 적어도 하나를 더 포함하는질병 예측 장치
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제6항에 있어서,상기 상관 계수는하기의 식 1에 의해 산출되는 질병 예측 장치
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제6항에 있어서상기 상관 계수 산출부는상기 산출된 상관 계수가 미리 설정된 기준값 이상인 경우 상기 상관 계수의 산출에 이용된 학습데이터의 항목을 조합대상항목으로 결정하고, 상기 결정된 조합대상항목을 이용하여 상기 조합항목을 산출하는질병 예측 장치
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제9항에 있어서,상기 조합항목은하기의 식 2에 의해 산출되는 질병 예측 장치
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