| 1 |
1
컴퓨팅 장치에 의해 수행되는, 대상의 허혈성 뇌졸중 (ischemic stroke) 발병 가능성을 예측하는 방법에 있어서,데이터베이스로부터 대상의 인구통계 정보 (demographic information), 병력 정보 (medical history information) 및 건강설문조사 정보 (health examination information)가 포함된 특징값을 획득하는 획득 단계; 및허혈성 뇌졸중 예측 모델을 이용하여, 특징값으로부터 허혈성 뇌졸중 발병 위험 점수를 산출하는 산출 단계;를 포함하는, 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하는 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 대상은 심방세동 (atrial fibrillation; AF) 환자인 것인, 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하는 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 획득 단계는,정규화 (normalization), 이진 표현 및 원-핫 인코딩 (one-hot encoding)으로 이루어진 그룹에서 선택된 하나 이상으로 특징값 내에 포함된 인구통계 정보, 병력 정보 및 건강설문조사 정보를 특징 벡터 (feature vector)화하는 벡터 생성 단계;를 더 포함하는 것인, 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하는 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서, 상기 데이터베이스는 국민건강보험공단 (KNHIS)의 데이터베이스인 것인, 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하는 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서, 상기 병력 정보는,고혈압성 질환 (hypertensive disease), 당뇨병 (diabetes mellitus), 심부전증 (heart failure), 통풍 (gout), 말초혈관질환 (peripheral vascular disease), 폐색전증 (pulmonary embolism), 부정맥 (cardiac arrhythmias) 또는 수술이력 (operation history)으로 이루어진 그룹에서 선택된 하나 이상의 병력 정보를 포함하는 것인, 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하는 방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서, 건강설문조사 정보는,고혈압 또는 단백뇨와 관련된 건강설문조사 정보를 포함하는 것인, 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하는 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서, 상기 산출 단계는,허혈성 뇌졸중 예측 모델을 이용하여, 허혈성 뇌졸증 발병 가능성에 있어서 특징값의 중요도가 반영된 어텐션 점수를 산출하는 어텐션 점수 산출 단계를 포함하고, 및어텐션 점수 및 특징값을 모두 포함하는 벡터를 생성하여 허혈성 뇌졸중 발병 위험 점수를 산출하는 위험 점수 산출 단계를 포함하는 것인, 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하는 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서, 상기 방법은,허혈성 뇌졸중 발병 위험 점수와 결정 임계값 (decision threshold)을 비교하여 대상을 위험군 또는 비위험군으로 분류하는 분류 단계를 포함하는 것인, 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하는 방법
|
| 9 |
9
제1항에 있어서, 상기 허혈성 뇌졸중 예측 모델은,인구통계 정보 (demographic information), 병력 정보 (medical history information) 및 건강설문조사 정보 (health examination information)를 포함하는 학습 데이터, 및 상기 학습 데이터와 대응되는 발병 결과를 포함하는 가이드 라벨에 기초하여 지도 학습되며,상기 지도 학습은 허혈성 뇌졸중 예측 모델을 이용하여 학습 데이터에 대해 생성한 학습 정보와 가이드 라벨의 비교 결과에 기초하여 수행되는 것인, 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하는 방법
|
| 10 |
10
제9항에 있어서, 상기 지도 학습은, 상기 학습 데이터와 상기 가이드 라벨을 이진 크로스 엔트로피 (Binary Cross-Entropy) 손실함수에 대입하여 계산한 결과값에 기초하여 수행되는 것인, 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하는 방법
|
| 11 |
11
저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 경우, 대상의 허혈성 뇌졸중 (ischemic stroke) 발병 가능성 예측을 위한 동작들을 수행하도록 하며,상기 동작들은:데이터베이스로부터 대상의 인구통계 정보 (demographic information), 병력 정보 (medical history information) 및 건강설문조사 정보 (health examination information)가 포함된 특징값을 획득하는 동작; 및허혈성 뇌졸중 예측 모델을 이용하여, 특징값으로부터 허혈성 뇌졸중 발병 위험 점수를 산출하는 동작;을 포함하는 것인,저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
| 12 |
12
대상의의 허혈성 뇌졸중 (ischemic stroke) 발병 가능성을 예측하기 위한 컴퓨팅 장치로서, 하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서; 및메모리;를 포함하고,상기 프로세서는,데이터베이스로부터 대상의 인구통계 정보 (demographic information), 병력 정보 (medical history information) 및 건강설문조사 정보 (health examination information)가 포함된 특징값을 획득하고, 허혈성 뇌졸중 예측 모델을 이용하여, 특징값으로부터 허혈성 뇌졸중 발병 위험 점수를 산출하는 것인,컴퓨팅 장치
|
