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기계학습을 기반으로 하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 장치에 있어서,의사와 상담 중에 설정시간 동안 기록된 COVID-19 환자의 음성 데이터를 입력받는 입력부;상기 음성 데이터를 시간 순으로 전반부, 중반부, 그리고 후반부 파트로 나누어 텍스트 변환하고 각 파트 별로 정신건강과 관련된 적어도 하나의 관심 단어의 발화 빈도와 감정 속성을 분석하는 분석부; 및 상기 각 파트 별 관심 단어의 발화 빈도 및 감정 속성을 포함한 분석 데이터를 기계학습을 기반으로 사전 학습된 예측 모델에 적용하여 해당 환자의 우울증 또는 자살위험 정도를 예측하는 예측부를 포함하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 장치
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청구항 1에 있어서,상기 분석부는,기 설정된 복수의 관심 단어와 해당 관심 단어가 지닌 감정 속성 정보가 저장된 정보 테이블을 바탕으로 상기 음성 데이터의 각 파트 별로 적어도 하나의 관심 단어의 발화 빈도 및 감정 속성 정보를 분석하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 장치
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청구항 1에 있어서,상기 관심 단어의 감정 속성은, 긍정어, 중립어, 부정어 중 선택된 하나에 해당하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 장치
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청구항 1에 있어서,상기 예측 모델은,상기 음성 데이터의 각 파트 중 전반부에서 후반부 파트의 데이터로 갈수록 높은 가중치를 부여하여 학습된 COVID-19 환자의 정신건강 평가 장치
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청구항 1에 있어서,상기 예측부는,환자의 일자별 음성 데이터를 상기 예측 모델에 적용하여 상기 우울증 또는 자살위험 정도를 시계열 평가한 결과로부터 상기 우울증 또는 자살위험 정도에 대한 심각도 추이 데이터를 생성하여 제공하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 장치
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청구항 5에 있어서,상기 예측부는,환자별로 구축된 일자별 음성 데이터와 심각도 추이 데이터를 인공지능을 기반으로 학습하여 환자의 일자별 음성 데이터로부터 우울증 또는 자살 위험의 심각도 추이를 예측하여 제공하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 장치
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청구항 1에 있어서,상기 예측부는,상기 음성 데이터에 대한 각 파트 별 분석 데이터와 함께 상기 환자의 문진 데이터를 상기 예측 모델에 입력하여 상기 환자의 우울증 또는 자살위험 정도를 예측하며,상기 문진 데이터는,환자의 후각 또는 미각 증상 여부, 기침, 가래, 발열, 콧물, 인후통 중에서 적어도 하나의 호흡기 관련 증상에 대한 일 2회 이상의 발현 여부, 오심, 구토, 변비, 설사 중에서 적어도 하나의 소화기 관련 증상에 대한 일 2회 이상의 발현 여부, 우울감, 무기력, 불안, 불면 중에서 적어도 하나의 정신 관련 증상 여부, 당뇨, 고혈압, 심혈관계, 간 질환 중에서 적어도 하나의 과거력 정보를 포함하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 장치
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기계학습을 기반으로 하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 장치에 의해 수행되는 정신건강 평가 방법에 있어서,의사와 상담 중에 설정시간 동안 기록된 COVID-19 환자의 음성 데이터를 입력받는 단계;상기 음성 데이터를 시간 순으로 전반부, 중반부, 그리고 후반부 파트로 나누어 텍스트 변환하고 각 파트 별로 정신건강과 관련된 적어도 하나의 관심 단어의 발화 빈도와 감정 속성을 분석하는 단계; 및 상기 각 파트 별 관심 단어의 발화 빈도 및 감정 속성을 포함한 분석 데이터를 기계학습을 기반으로 사전 학습된 예측 모델에 적용하여 해당 환자의 우울증 또는 자살위험 정도를 예측하는 단계를 포함하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 방법
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청구항 8에 있어서,상기 분석하는 단계는,기 설정된 복수의 관심 단어와 해당 관심 단어가 지닌 감정 속성 정보가 저장된 정보 테이블을 바탕으로 상기 음성 데이터의 각 파트 별로 적어도 하나의 관심 단어의 발화 빈도 및 감정 속성 정보를 분석하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 방법
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청구항 8에 있어서,상기 관심 단어의 감정 속성은, 긍정어, 중립어, 부정어 중 선택된 하나에 해당하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 방법
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청구항 8에 있어서,상기 예측 모델은,상기 음성 데이터의 각 파트 중 전반부에서 후반부 파트의 데이터로 갈수록 높은 가중치를 부여하여 학습된 COVID-19 환자의 정신건강 평가 방법
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청구항 8에 있어서,환자의 일자별 음성 데이터를 상기 예측 모델에 적용하여 상기 우울증 또는 자살위험 정도를 시계열 평가한 결과로부터 상기 우울증 또는 자살위험 정도에 대한 심각도 추이 데이터를 생성하여 제공하는 단계를 더 포함하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 방법
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청구항 12에 있어서,환자별로 구축된 일자별 음성 데이터와 심각도 추이 데이터를 인공지능을 기반으로 학습하여 환자의 일자별 음성 데이터로부터 우울증 또는 자살 위험의 심각도 추이를 예측하여 제공하는 단계를 더 포함하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 방법
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청구항 8에 있어서,상기 예측하는 단계는,상기 음성 데이터에 대한 각 파트 별 분석 데이터와 함께 상기 환자의 문진 데이터를 상기 예측 모델에 입력하여 상기 환자의 우울증 또는 자살위험 정도를 예측하며,상기 문진 데이터는,환자의 후각 또는 미각 증상 여부, 기침, 가래, 발열, 콧물, 인후통 중에서 적어도 하나의 호흡기 관련 증상에 대한 일 2회 이상의 발현 여부, 오심, 구토, 변비, 설사 중에서 적어도 하나의 소화기 관련 증상에 대한 일 2회 이상의 발현 여부, 우울감, 무기력, 불안, 불면 중에서 적어도 하나의 정신 관련 증상 여부, 당뇨, 고혈압, 심혈관계, 간 질환 중에서 적어도 하나의 과거력 정보를 포함하는 COVID-19 환자의 정신건강 평가 방법
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