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뇌파검사보고서에 대한 의료 유형정보를 제공하는 인공지능 시스템 및 그 구현방법

  • 기술번호 : KST2022021998
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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 뇌파검사보고서에 대한 의료 유형정보를 제공하는 인공지능 시스템 및 그 구현방법에 관한 것으로서, 딥러닝 기반 기계학습모델에 의해 뇌파검사보고서를 구성하는 단어에 기초하여, 뇌파검사보고서가 외래진료기록, 입원진료기록, 간질모니터링기록, 및 집중치료기록 중 어떤 의료 유형에 해당하는 지에 대한 정보를 도출하여 제공하는, 인공지능 시스템에 관한 것이다.
Int. CL G16H 15/00 (2018.01.01) G16H 10/60 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) A61B 5/291 (2021.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 5/04 (2006.01.01) G06F 40/284 (2020.01.01) G06F 40/232 (2020.01.01)
CPC G16H 15/00(2013.01) G16H 10/60(2013.01) G16H 50/20(2013.01) A61B 5/291(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 5/04(2013.01) G06F 40/284(2013.01) G06F 40/232(2013.01)
출원번호/일자 1020220021840 (2022.02.21)
출원인 가천대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2461647-0000 (2022.10.27)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20221101) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.21)
심사청구항수 10

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 강남구 논현로**길 **, *층 (도곡동, 남영빌딩)(아이픽스특허법률사무소)
2 송두현 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 ** *층 (도곡동, 남영빌딩)(아이픽스특허법률사무소)
3 강정빈 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 ** (도곡동, 남영빌딩) *층(아이픽스특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 경기도 성남시 수정구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.02.21 수리 (Accepted) 1-1-2022-0187807-65
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2022.02.22 수리 (Accepted) 1-1-2022-0198420-57
3 우선심사신청관련 서류제출서
Submission of Document Related to Request for Accelerated Examination
2022.03.11 수리 (Accepted) 1-1-2022-0266504-12
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.05.25 수리 (Accepted) 4-1-2022-5123428-62
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.06.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0463912-05
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.07.01 수리 (Accepted) 1-1-2022-0690883-80
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.07.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0690898-64
8 등록결정서
Decision to grant
2022.10.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0822720-12
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번호 청구항
1 1
1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 갖는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 뇌파검사보고서에 대한 의료 유형정보를 제공하는 인공지능 시스템의 구현방법으로서,의료 유형정보를 제공하고자 하는 뇌파검사보고서를 수신하는 데이터수신단계;상기 뇌파검사보고서에 대하여 의료 유형정보 추론에 유효하지 않은 결측값 및 텍스트가 중복되는 중복값을 제거하는 데이터전처리과정을 수행하고, 상기 데이터전처리과정이 수행된 뇌파검사보고서를 기준단어의 포함여부에 따라 세분화하여 복수의 세부보고서를 생성하는 데이터전처리단계;상기 복수의 세부보고서를 학습된 원-핫인코더모듈에 입력하여 벡터형태의 입력정보를 생성하는 입력정보생성단계;상기 복수의 세부보고서 각각에 대한 상기 입력정보를 딥러닝 기반 기계학습모델에 입력하여, 상기 복수의 세부보고서 각각에 대하여 상기 뇌파검사보고서가 어떤 의료 유형에 해당하는지에 대한 추론정보를 도출하는 추론단계; 및복수의 세부보고서 각각에 대하여 도출된 복수의 추론정보를 종합하여 상기 뇌파검사보고서에 대한 의료 유형정보를 도출하는 의료유형정보도출단계;를 포함하고,상기 데이터전처리단계는,'CLINICAL HISTORY', 및 'INTRODUCTION'을 기준단어로 하여, 환자의 의식상태, 금식 여부, 및 환자에 투여된 약물에 대한 정보 및 환자의 이름, 나이, 및 성별에 대한 정보를 포함하여, 뇌파검사를 수행한 환자의 기초정보가 기재되는 제1세부보고서;를 생성하는 단계;'DESCRIPTION OF THE RECORD'를 기준단어로 하여, 상기 제1세부보고서를 포함하고, 환자가 뇌파검사를 수행함에 따라 측정된 주파수, 진폭, 및 대칭여부에 대한 뇌파검사 결과가 기재되는 제2세부보고서;를 생성하는 단계; 및'IMPRESSION'및 'INTERPRETATION'을 기준단어로 하여, 상기 제1세부보고서, 및 상기 제2세부보고서를 포함하고, 뇌파검사 결과에 대한 의료진의 진단소견이 기재되는 제3세부보고서;를 생성하는 단계;를 포함하는, 인공지능 시스템의 구현방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 뇌파검사보고서는,상기 뇌파검사보고서를 구성하는 복수의 카테고리의 제목에 해당하는 기준단어; 및 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 세부정보가 기재되는 세부내용;을 포함하여, 뇌파검사를 수행한 환자에 대한 기초정보, 뇌파검사 결과, 및 뇌파검사 결과에 대한 의료진의 진단소견에 대한 정보가 기재된 문서인, 인공지능 시스템의 구현방법
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삭제
4 4
청구항 1에 있어서,상기 원-핫인코더모듈은,상기 복수의 세부보고서 각각에 대하여, 상기 세부보고서를 구성하는 복수의 단어 중 뇌파검사보고서의 유형을 결정하는 핵심단어의 기재횟수 및 기재여부에 기초하여 벡터 형태의 입력정보를 생성하고,복수의 학습용뇌파검사보고서에 의해 학습되어, 상기 입력정보를 생성하는 핵심단어의 선택기준을 업데이트하는, 인공지능 시스템의 구현방법
5 5
청구항 4에 있어서,상기 입력정보는,상기 복수의 세부보고서 각각에 대하여, 복수의 핵심단어 각각의 기재여부에 따라 0 내지 1로 표시되는 복수의 데이터를 포함하고, 상기 복수의 핵심단어의 개수 n(n은 1 이상의 자연수)에 따라 n-차원 벡터로 생성되는, 인공지능 시스템의 구현방법
6 6
청구항 4에 있어서,상기 입력정보는,상기 복수의 세부보고서 각각에 대하여, 복수의 핵심단어 각각이 상기 세부보고서에 기재된 횟수에 따라 크기가 결정되는 복수의 데이터를 포함하고, 상기 복수의 핵심단어의 개수 n(n은 1 이상의 자연수)에 따라 n-차원 벡터로 생성되는, 인공지능 시스템의 구현방법
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청구항 1에 있어서,상기 기계학습모델은,외래진료기록, 입원진료기록, 간질모니터링기록, 및 집중치료실기록 중 어느 유형에 해당하는지에 대한 라벨링정보가 부여된 학습용뇌파검사보고서를 입력받아 학습되고, 상기 추론정보는,의료 유형정보를 제공하고자 하는 상기 뇌파검사보고서에 대하여, 상기 뇌파검사보고서가 외래진료기록, 입원진료기록, 간질모니터링기록, 및 집중치료실기록 중 어느 유형에 해당하는지에 대한 확률에 대한 정보인, 인공지능 시스템의 구현방법
8 8
청구항 1에 있어서,상기 데이터전처리단계는,뇌파검사보고서를 구성하는 단어를 띄어쓰기 단위로 분류하여, 오기정정 및 불용어를 제거하고, 복수의 카테고리 각각에 대한 세부내용의 텍스트길이를 식별하여, 상기 텍스트길이가 기설정된 기준에 부합하지 않는 경우에 해당하는 카테고리를 삭제하는, 인공지능 시스템의 구현방법
9 9
청구항 1에 있어서,상기 의료유형정보도출단계는,상기 복수의 세부보고서 각각에 대해 도출된 추론정보의 평균값(Avg)을 산출하는 단계;상기 추론정보의 평균값과 상기 복수의 추론정보 각각에 대하여 하기의 [식 1] 로 결정되는 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 산출하는 단계; 및상기 코사인 유사도에 기초하여 상기 추론정보에 가중치를 부여하여, 가중치가 부여된 상기 추론정보를 평균하여 상기 뇌파검사보고서에 대한 의료 유형정보를 산출하는 단계;를 포함하는, 인공지능 시스템의 구현방법
10 10
뇌파검사보고서에 대한 의료 유형정보를 제공하는 인공지능 시스템으로서,의료 유형정보를 제공하고자 하는 뇌파검사보고서를 수신하는 데이터수신부;상기 뇌파검사보고서에 대하여 의료 유형정보 추론에 유효하지 않은 결측값 및 텍스트가 중복되는 중복값을 제거하는 데이터전처리과정을 수행하고, 상기 데이터전처리과정이 수행된 뇌파검사보고서를 기준단어의 포함여부에 따라 세분화하여 복수의 세부보고서를 생성하는 데이터전처리부;상기 복수의 세부보고서를 학습된 원-핫인코더모듈에 입력하여 벡터형태의 입력정보를 생성하는 입력정보생성부;상기 복수의 세부보고서 각각에 대한 상기 입력정보를 딥러닝 기반 기계학습모델에 입력하여, 상기 복수의 세부보고서 각각에 대하여 상기 뇌파검사보고서가 어떤 의료 유형에 해당하는지에 대한 추론정보를 도출하는 추론부; 및복수의 세부보고서 각각에 대하여 도출된 복수의 추론정보를 종합하여 상기 뇌파검사보고서에 대한 의료 유형정보를 도출하는 의료유형정보도출부;를 포함하고,상기 데이터전처리부는,'CLINICAL HISTORY', 및 'INTRODUCTION'을 기준단어로 하여, 환자의 의식상태, 금식 여부, 및 환자에 투여된 약물에 대한 정보 및 환자의 이름, 나이, 및 성별에 대한 정보를 포함하여, 뇌파검사를 수행한 환자의 기초정보가 기재되는 제1세부보고서;를 생성하는 단계;'DESCRIPTION OF THE RECORD'를 기준단어로 하여, 상기 제1세부보고서를 포함하고, 환자가 뇌파검사를 수행함에 따라 측정된 주파수, 진폭, 및 대칭여부에 대한 뇌파검사 결과가 기재되는 제2세부보고서;를 생성하는 단계; 및'IMPRESSION'및 'INTERPRETATION'을 기준단어로 하여, 상기 제1세부보고서, 및 상기 제2세부보고서를 포함하고, 뇌파검사 결과에 대한 의료진의 진단소견이 기재되는 제3세부보고서;를 생성하는 단계;를 수행하는, 인공지능 시스템
11 11
1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 갖는 컴퓨팅장치에서 수행되는 뇌파검사보고서에 대한 의료 유형정보를 제공하는 인공지능 시스템을 구현하기 위한 컴퓨터-판독가능 매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능 매체는, 컴퓨팅장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 이하의 단계들은;의료 유형정보를 제공하고자 하는 뇌파검사보고서를 수신하는 데이터수신단계;상기 뇌파검사보고서에 대하여 의료 유형정보 추론에 유효하지 않은 결측값 및 텍스트가 중복되는 중복값을 제거하는 데이터전처리과정을 수행하고, 상기 데이터전처리과정이 수행된 뇌파검사보고서를 기준단어의 포함여부에 따라 세분화하여 복수의 세부보고서를 생성하는 데이터전처리단계;상기 복수의 세부보고서를 학습된 원-핫인코더모듈에 입력하여 벡터형태의 입력정보를 생성하는 입력정보생성단계;상기 복수의 세부보고서 각각에 대한 상기 입력정보를 딥러닝 기반 기계학습모델에 입력하여, 상기 복수의 세부보고서 각각에 대하여 상기 뇌파검사보고서가 어떤 의료 유형에 해당하는지에 대한 추론정보를 도출하는 추론단계; 및 복수의 세부보고서 각각에 대하여 도출된 복수의 추론정보를 종합하여 상기 뇌파검사보고서에 대한 의료 유형정보를 도출하는 의료유형정보도출단계;를 포함하고,상기 데이터전처리단계는,'CLINICAL HISTORY', 및 'INTRODUCTION'을 기준단어로 하여, 환자의 의식상태, 금식 여부, 및 환자에 투여된 약물에 대한 정보 및 환자의 이름, 나이, 및 성별에 대한 정보를 포함하여, 뇌파검사를 수행한 환자의 기초정보가 기재되는 제1세부보고서;를 생성하는 단계;'DESCRIPTION OF THE RECORD'를 기준단어로 하여, 상기 제1세부보고서를 포함하고, 환자가 뇌파검사를 수행함에 따라 측정된 주파수, 진폭, 및 대칭여부에 대한 뇌파검사 결과가 기재되는 제2세부보고서;를 생성하는 단계; 및'IMPRESSION'및 'INTERPRETATION'을 기준단어로 하여, 상기 제1세부보고서, 및 상기 제2세부보고서를 포함하고, 뇌파검사 결과에 대한 의료진의 진단소견이 기재되는 제3세부보고서;를 생성하는 단계;를 포함하는, 컴퓨터-판독가능 매체
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 가천대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 의료 빅데이터를 활용한 뇌질환 예측·예방 기술개발 및 전문인력 양성