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PFT 데이터를 제1 인공지능 알고리즘 모델에 입력하여 제1 처방 결과를 출력 받도록 구성되는 제1 처방 모듈;CT 데이터를 제2 인공지능 알고리즘 모델에 입력하여 제2 처방 결과를 출력 받도록 구성되는 제2 처방 모듈;CAT 데이터를 제3 인공지능 알고리즘 모델에 입력하여 제3 처방 결과를 출력 받도록 구성되는 제3 처방 모듈;혈액 데이터를 제4 인공지능 알고리즘 모델에 입력하여 제4 처방 결과를 출력 받도록 구성되는 제4 처방 모듈;상기 PFT 데이터, 상기 CT 데이터, 상기 CAT 데이터 및 상기 혈액 데이터를 통합한 통합 데이터를 제5 인공지능 알고리즘 모델에 입력하여 제5 처방 결과를 입력 받도록 구성되는 제5 처방 모듈; 및상기 제1 처방 결과 내지 상기 제5 처방 결과에 소프트 보팅(soft voting)을 적용하여 최종 처방 결과를 출력하도록 구성되는 최종 처방 모듈을 포함하는, COPD 약제 처방 시스템
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제1항에 있어서,입력 데이터로부터 데이터 특성을 추출하는 전처리를 수행하여 PFT 데이터, CT 데이터, CAT 데이터 및 혈액 데이터를 생성하도록 구성되는 전처리 모듈을 더 포함하는, COPD 약제 처방 시스템
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3
제2항에 있어서,상기 전처리 모듈은:환자 번호, 처방 약제 종류, 처방 약제 효과 여부, 약제 처방 일자, PFT 검사 일자, CT 검사 일자 및 혈액 검사 일자 중 적어도 어느 하나에 해당하는 모체 데이터 특성을 포함하는 모체 데이터를 생성하도록 구성되는 모체 데이터 생성부를 포함하도록 구성되는, COPD 약제 처방 시스템
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4
제3항에 있어서,상기 전처리 모듈은:PFT 검사지 스캔 영상을 입력 받아 환자 번호, PFT 검사 일자 및 COPD 약제 처방에 영향을 미치는 기 설정된 제1 개수의 PFT 데이터 특성을 추출한 후, 추출된 상기 제1 개수의 PFT 데이터 특성 중 결측 데이터의 비율이 높은 순으로 기 설정된 개수의 PFT 데이터 특성을 제외시켜 최종 PFT 데이터 특성을 추출한 다음, 상기 모체 데이터에서 상기 환자 번호와 상기 PFT 검사 일자가 일치하는 특정 환자에 대한 처방 약제 종류와 처방 약제 효과 여부를 추출하여 상기 최종 PFT 데이터 특성과 통합함으로써 상기 PFT 데이터를 생성하도록 구성되는 PFT 데이터 생성부를 포함하는, COPD 약제 처방 시스템
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5
제3항에 있어서,상기 전처리 모듈은:흉부 CT 영상을 입력 받아 환자 번호, CT 검사 일자 및 COPD 약제 처방에 영향을 미치는 기 설정된 제2 개수의 CT 데이터 특성을 추출한 후, 추출된 상기 제2 개수의 CT 데이터 특성 중 결측 데이터의 비율이 높은 순으로 기 설정된 개수의 CT 데이터 특성을 제외시켜 최종 CT 데이터 특성을 추출한 다음, 상기 모체 데이터에서 상기 환자 번호와 상기 CT 검사 일자가 일치하는 특정 환자에 대한 처방 약제 종류와 처방 약제 효과 여부를 추출하여 상기 최종 CT 데이터 특성과 통합함으로써 상기 CT 데이터를 생성하도록 구성되는 CT 데이터 생성부를 포함하는, COPD 약제 처방 시스템
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제3항에 있어서,상기 전처리 모듈은:CAT 검사지 스캔 영상을 입력 받아 환자 번호, 약제 처방 일자 및 COPD 약제 처방에 영향을 미치는 기 설정된 제3 개수의 CAT 데이터 특성을 추출한 후, 추출된 상기 제3 개수의 CAT 데이터 특성 중 결측 데이터의 비율이 높은 순으로 기 설정된 개수의 CAT 데이터 특성을 제외시켜 최종 CAT 데이터 특성을 추출한 다음, 상기 모체 데이터에서 상기 환자 번호와 상기 약제 처방 일자가 일치하는 특정 환자에 대한 처방 약제 종류와 처방 약제 효과 여부를 추출하여 상기 최종 CAT 데이터 특성과 통합함으로써 상기 CAT 데이터를 생성하도록 구성되는 CAT 데이터 생성부를 포함하는, COPD 약제 처방 시스템
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7
제3항에 있어서,상기 전처리 모듈은:혈액 검사지 스캔 영상을 입력 받아 환자 번호, 혈액 검사 일자 및 COPD 약제 처방에 영향을 미치는 기 설정된 제4 개수의 혈액 데이터 특성을 추출한 후, 추출된 상기 제4 개수의 혈액 데이터 특성 중 결측 데이터의 비율이 높은 순으로 기 설정된 개수의 혈액 데이터 특성을 제외시켜 최종 혈액 데이터 특성을 추출한 다음, 상기 모체 데이터에서 상기 환자 번호와 상기 혈액 검사 일자가 일치하는 특정 환자에 대한 처방 약제 종류와 처방 약제 효과 여부를 추출하여 상기 최종 혈액 데이터 특성과 통합함으로써 상기 혈액 데이터를 생성하도록 구성되는 혈액 데이터 생성부를 포함하는, COPD 약제 처방 시스템
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8
제3항에 있어서,상기 전처리 모듈은:상기 PFT 데이터, 상기 CT 데이터, 상기 CAT 데이터, 상기 혈액 데이터 및 상기 모체 데이터에 포함된 상기 환자 번호, 상기 PFT 검사 일자, 상기 CT 검사 일자, 상기 약제 처방 일자, 상기 혈액 검사 일자, 상기 처방 약제 종류 및 상기 처방 약제 효과 여부를 추출하여 통합함으로써 상기 통합 데이터를 생성하도록 구성되는 통합 데이터 생성부를 포함하는, COPD 약제 처방 시스템
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제1항에 있어서,상기 제1 인공지능 알고리즘 모델 내지 상기 제5 인공지능 알고리즘 모델 각각은:XGBoost 알고리즘을 포함하는, COPD 약제 처방 시스템
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제1항에 있어서,상기 제1 인공지능 알고리즘 모델 내지 상기 제5 인공지능 알고리즘 모델 중 어느 하나에 해당하는 각각의 인공지능 알고리즘 모델은:상기 제1 처방 결과 내지 제5 처방 결과 중 어느 하나에 해당하는 상기 각각의 처방 결과를 출력할 때, 처방 약제 종류의 개수에 대응되는 기 설정된 개수의 멀티 라벨로 분류된 처방 결과를 출력하도록 구성되는, COPD 약제 처방 시스템
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11
제10항에 있어서,상기 최종 처방 모듈은:상기 각각의 처방 결과에 포함된 상기 처방 약제 종류 별 처방 확률에 상기 각각의 인공지능 알고리즘 모델에 대한 가중치를 적용한 후, 소프트 보팅(soft voting)을 통해 상기 처방 약제 종류 중 어느 하나의 처방 약제로 선택된 상기 최종 처방 결과를 출력하도록 구성되는, COPD 약제 처방 시스템
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12
제11항에 있어서,상기 처방 약제는:ICS, LABA, LAMA, ICS-LABA 복합제 및 LAMA-LABA 복합제 중 어느 하나를 포함하는, COPD 약제 처방 시스템
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제2항에 있어서,상기 데이터 특성은:PFT 데이터 특성, CT 데이터 특성, CAT 데이터 특성 및 혈액 데이터 특성 중 적어도 어느 하나를 포함하고,상기 전처리 모듈은:지도 학습 또는 비지도 학습을 포함한 인공지능 알고리즘 모델에 의해 선택하거나, 전문가 단말기로부터 수신한 데이터 특성 선택 결과에 의해 상기 데이터 특성을 선택하도록 구성되는, COPD 약제 처방 시스템
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제13항에 있어서,상기 전처리 모듈은:상기 전문가 단말기로부터 수신한 데이터 특성 상한값을 초과하거나 데이터 특성 하한값 미만의 입력 데이터는 상기 제1 인공지능 알고리즘 모델 내지 상기 제5 인공지능 알고리즘 모델 중 어느 하나에 입력되기 전 삭제하도록 구성되는, COPD 약제 처방 시스템
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제5항에 있어서,상기 CT 데이터 생성부는:상기 흉부 CT 영상을 분할하여 제1 라디오믹스(radiomics) 특성을 추출하고;COPD 진행 정도 대비 환자의 삶의 만족도가 높게 조사된 환자의 가슴 근육 CT 영상을 분할하여 제2 라디오믹스 특성을 추출하고;상기 제1 라디오믹스 특성과 상기 제2 라디오믹스 특성을 상기 CT 데이터 특성으로서 추출하도록 구성되는, COPD 약제 처방 시스템
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