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복수의 의료기관, 의료정보제공기관 또는 이들의 조합을 포함한 기관으로부터 제공된 임상예측 결과를 통합하여 앙상블 예측을 수행함으로써, 임상 의사결정 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 앙상블 예측은,복수의 의료기관으로부터 각각 자체 의료정보 학습용 빅데이터를 이용한 기계학습에 의한 임상예측 결과를 토대로 수행되는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 앙상블 예측은,특정 의료기관의 자체 의료정보 학습용 빅데이터에 대한 기계학습 기반의 임상예측 결과와,적어도 하나 이상의 외부 의료기관으로부터 각 의료기관의 의료정보 학습용 빅데이터에 대한 기계학습 기반의 임상예측 결과를 통합하여 임상 의사결정을 지원하도록 하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 임상 의사결정 정보는,규칙기반 지식베이스에 의하거나;개인별, 질환별 또는 이들의 조합에 따라 의사결정나무(decision tree), 신경망(neural network), 원시적(Naive) Bayes, 또는 이들의 조합에 의하거나; 또는이들의 조합에 의해서 제공되는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 기계학습은,환자 중심의 맞춤의료를 위한 의료기록, 라이프로그 또는 이들의 조합을 포함한 빅데이터의 다차원 분석을 위해서 학습, 추론, 예측 또는 이들의 조합을 수행하는 인공지능 기법을 포함하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 기계학습은,병렬 클러스터를 이용한 고속화와 의료정보 학습용 빅데이터에 대한 정량화를 통해서 추출 또는 통합되는 고신뢰성의 수치정보를 임상예측 결과로 출력하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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사용자의 임상 의사결정 요청에 따라 임상 의사결정 정보를 제공하는 임상 의사결정 지원 시스템; 및상기 임상 의사결정 지원 시스템의 요청에 따라 임상예측 결과를 제공하는 앙상블예측시스템;을 포함하며,상기 앙상블예측시스템은 복수의 의료기관, 의료정보제공기관 또는 이들의 조합을 포함한 기관으로부터 제공받은 임상예측 결과를 통합하여 의사결정에 대한 앙상블 예측을 수행하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템은,임상정보 데이터베이스로부터 빅데이터를 이용하여 학습을 수행하는 딥러닝을 포함하는 기계학습 엔진;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 8에 있어서,상기 임상정보 데이터베이스에는 개별 병원의 병원임상정보와 외래환자의 라이프로그 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 8에 있어서,상기 기계학습 엔진은,EMR, PHR, 의료영상, 라이프로그 정보 또는 이들의 조합을 포함하는 빅데이터로부터 의료정보의 특징을 추상화하고, 상기 빅데이터를 학습하여 예측 모델을 추출하고 질병의 위험상황을 조기에 예측함으로써, 임상예측 결과의 신뢰성을 향상시키는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 앙상블예측시스템은,복수의 외부 의료기관에 존재하는 앙상블예측시스템에 예측요청을 하고 외부 의료기관으로부터 예측결과를 제공받기 위한 인터페이스; 및상기 복수의 외부 의료기관과 협업을 위한 병원정보를 관리하는 협업병원 관리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 기관은,상기 앙상블예측시스템, 기계학습 엔진 및 의료정보 학습용 빅데이터를 구비하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템은,환자의 라이프로그를 포함한 환자의 생체정보 데이터를 수집하여, 환자의 상태를 지속적으로 모니터링하고 관리하여 IoT 장치로 제공하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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복수의 임상예측 결과를 통합하여 앙상블 예측을 수행하는 단계; 및상기 앙상블 예측을 통해 정확도가 향상된 임상 의사결정 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 14에 있어서,상기 앙상블 예측은,복수의 의료기관으로부터 각각 자체 의료정보 학습용 빅데이터를 이용한 기계학습에 의한 임상예측 결과를 토대로 수행되는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 15에 있어서,상기 앙상블 예측은,특정 의료기관의 자체 의료정보 학습용 빅데이터에 대한 기계학습 기반의 임상예측 결과와,적어도 하나 이상의 외부 의료기관으로부터 각 의료기관의 의료정보 학습용 빅데이터에 대한 기계학습 기반의 임상예측 결과를 통합하여 임상 의사결정을 지원하도록 하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 14에 있어서,상기 임상 의사결정 정보는,규칙기반 지식베이스에 의하거나;개인별, 질환별 또는 이들의 조합에 따라 의사결정나무(decision tree), 신경망(neural network), 원시적(Naive) Bays, 또는 이들의 조합에 의하거나; 또는이들의 조합에 의해서 제공되는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 15에 있어서,상기 기계학습은,환자 중심의 맞춤의료를 위한 의료기록, 라이프로그 또는 이들의 조합을 포함한 빅데이터의 다차원 분석을 위해서 학습, 추론, 예측 또는 이들의 조합을 수행하는 인공지능 기법을 포함하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 15에 있어서,상기 기계학습은,병렬클러스터를 이용한 고속화와 의료정보 학습용 빅데이터에 대한 정량화를 통해서 추출 또는 통합되는 고신뢰성 수치정보를 임상예측 결과로 출력하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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임상 의사결정 지원시스템을 통해서 사용자의 임상 의사결정 요청에 따라 임상 의사결정 정보를 제공하는 단계; 및앙상블예측시스템을 통해서 상기 임상 의사결정 지원시스템의 요청에 따라 임상예측 결과를 제공하는 단계;를 포함하며,상기 앙상블예측시스템은 복수의 의료기관, 의료정보제공기관 또는 이들의 조합을 포함한 기관으로부터 제공받은 임상예측 결과를 통합하여 의사결정에 대한 앙상블 예측을 수행하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 20에 있어서,상기 임상 의사결정 지원 방법은,기계학습 엔진을 통해서 임상정보 데이터베이스로부터 빅데이터를 이용하여 학습을 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 21에 있어서,상기 임상정보 데이터베이스에는 개별 병원의 병원임상정보와 외래환자의 라이프로그 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 21에 있어서,상기 기계학습 엔진은,EMR, PHR, 의료영상, 라이프로그 또는 이들의 조합을 포함하는 빅데이터로부터 의료정보의 특징을 추상화하고, 상기 빅데이터를 학습하여 임상예측 모델을 추출하고 질병의 위험상황을 조기에 예측함으로써, 임상예측 결과의 신뢰성을 향상시키는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 앙상블 방법
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청구항 20에 있어서,상기 앙상블예측시스템은,복수의 외부 의료기관에 존재하는 앙상블예측시스템에 예측요청을 하고 외부 의료기관으로부터 예측결과를 제공받기 위한 인터페이스; 및상기 복수의 외부 의료기관과 협업을 위한 병원정보를 관리하는 협업병원 관리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 20에 있어서,상기 기관은, 상기 앙상블예측시스템, 기계학습 엔진 및 의료정보 학습용 빅데이터를 구비하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 20에 있어서,상기 임상 의사결정 지원 방법은,환자의 라이프로그 정보를 포함한 환자의 생체정보 데이터를 수집하여, 환자의 상태를 지속적으로 모니터링하고 관리하여 IoT 장치로 제공하는 것을 특징으로 하는 임상 의사결정 지원 방법
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특정 의료기관이나 의료정보제공기관이 제공한 학습데이터를 입력으로 타 의료기관이나 의료정보제공기관에서 예측한 예측결과를 제공받아, 상기 특정 의료기관이나 의료정보제공기관이 자체적으로 예측한 예측결과와 통합하여, 앙상블 학습데이터를 추출하고, 상기 추출한 앙상블 학습데이터를 이용하여 앙상블 학습을 수행하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 학습에 의한 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 27에 있어서,상기 예측결과를 제공받는 것은,특정 의료기관이나 의료정보제공기관이 학습데이터를 생성하여, 타 의료기관이나 의료정보제공기관으로 상기 학습데이터를 제공하면,상기 타 의료기관이나 의료정보제공기관에서는 자체 보유한 예측모델을 활용하여 상기 학습데이터를 입력으로 한 예측결과를 상기 특정 의료기관이나 의료정보제공기관에 제공함으로써, 상기 특정 의료기관이나 의료정보제공기관이 상기 예측결과를 제공받는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 학습에 의한 임상 의사결정 지원 방법
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청구항 27에 있어서,상기 앙상블 학습은,상기 타 의료기관이나 의료정보제공기관 별 예측결과를 이용하여 선행학습을 수행하고,상기 예측결과에 질환정보를 더 이용하여 미세조정학습을 수행하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 학습에 의한 임상 의사결정 지원 방법
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특정 의료기관이나 의료정보제공기관이 특정 환자에 대한 임상데이터를 이용하여 예측한 자체 예측결과와 타 의료기관이나 의료정보제공기관으로부터 제공받은 상기 특정 환자에 대한 임상데이터를 입력으로 하여 예측한 예측결과를 통합하여, 상기 통합된 예측결과를 이용하여 앙상블 예측을 수행하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 예측에 의한 임상 의사결정 지원 방법
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특정 의료기관이나 의료정보제공기관이 제공한 학습데이터를 입력으로 타 의료기관이나 의료정보제공기관에서 예측한 예측결과를 제공받아, 상기 특정 의료기관이나 의료정보제공기관이 자체적으로 예측한 예측결과와 통합하여, 앙상블 학습데이터를 추출하고, 상기 추출한 앙상블 학습데이터를 이용하여 앙상블 학습을 수행하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 학습에 의한 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 31에 있어서,상기 예측결과를 제공받는 것은,특정 의료기관이나 의료정보제공기관에서 학습데이터를 생성하여, 타 의료기관이나 의료정보제공기관으로 상기 학습데이터를 제공하면,상기 타 의료기관이나 의료정보제공기관에서는 자체 보유한 예측모델을 활용하여 상기 학습데이터를 입력으로 한 예측결과를 상기 특정 의료기관이나 의료정보제공기관에 제공함으로써, 상기 특정 의료기관이나 의료정보제공기관이 상기 예측결과를 제공받는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 학습에 의한 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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청구항 31에 있어서,상기 앙상블 학습은,상기 타 의료기관이나 의료정보제공기관 별 예측결과를 이용하여 선행학습을 수행하고,상기 예측결과에 질환정보를 더 이용하여 미세조정학습을 수행하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 학습에 의한 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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특정 의료기관이나 의료정보제공기관이 특정 환자에 대한 임상데이터를 이용하여 예측한 자체 예측결과와 타 의료기관이나 의료정보제공기관으로부터 제공받은 상기 특정 환자에 대한 임상데이터를 입력으로 하여 예측한 예측결과를 통합하여, 상기 통합된 예측결과를 이용하여 앙상블 예측을 수행하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 예측에 의한 임상 의사결정 지원 앙상블 시스템
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