| 1 |
1
환자 건강 요약을 생성하는 장치로서,환자에 대한 임상 기록에 포함된 임상 정보의 내용으로부터 적어도 하나의 문장을 추출하고, 추출된 문장에 대해 품사 태깅을 수행하는 전처리를 수행하는 전처리부, 그리고상기 전처리부에 의해 전처리가 수행된 문장으로부터 인과성 구문 형태의 후보 구문을 추출한 후 미리 설정된 의료 정보를 사용하여 시맨틱 분석을 통해 환자 건강 요약을 생성하는 주처리부를 포함하며,상기 인과성 구문 형태의 후보 구문은 상기 전처리부에 의해 전처리가 수행된 문장으로부터 식별된 003c#명사, 동사, 명사003e# 형태의 트리플을 나타내는,환자 건강 요약 생성 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 주처리부는,상기 전처리부에 의해 전처리가 수행된 문장에 존재하는 트리플을 식별하여 후보 트리플로 추출하는 후보 트리플 추출기,상기 후보 트리플 추출기에 의해 추출되는 후보 트리플이, 상기 후보 트리플을 구성하는 2개의 명사가 각각 원인과 결과를 나타내는 인과 관계를 형성하는 인과성 트리플인 경우, 상기 후보 트리플을 인과성 후보로 분류하는 인과성 후보 분류기, 상기 인과성 후보 분류기에 의해 분류된 인과성 후보를 구성하는 용어의 시맨틱 유형을 결정하여 임상 도메인에 해당하는 인과성 후보를 필터링하는 시맨틱 분석기, 그리고상기 시맨틱 분석기에 의해 필터링된 인과성 후보를 그룹화하여 상기 환자 건강 요약으로 생성하는 요약 생성기를 포함하는 환자 건강 요약 생성 장치
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 후보 트리플 추출기는,상기 전처리부에 의해 전처리가 수행된 문장에 존재하는 트리플을 식별하는 후보 트리플 식별기, 그리고상기 후보 트리플 식별기에 의해 식별된 후보 트리플에 대해 단어 임베딩 기술을 사용하여 벡터 인코딩을 수행하는 벡터 변환기를 포함하는, 환자 건강 요약 생성 장치
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 인과성 후보 분류기는,상기 후보 트리플 추출기에 의해 추출되는 후보 트리플에 대해 미리 설정된 인과성 검출 모델을 사용하여 유사도를 측정하고, 측정된 유사도를 포함하여 상기 후보 트리플을 후보 쿼드로 확장하는 유사도 식별기, 그리고상기 유사도 식별기에 의해 측정된 유사도가 미리 설정된 임계값 이상인 후보 쿼드만을 상기 인과성 후보로 필터링하는 쿼드 필터를 포함하며,상기 후보 쿼드는 003c#명사, 동사, 명사, 유사도003e#의 형태로 구성되는,환자 건강 요약 생성 장치
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 인과성 검출 모델은 인공지능 기술을 사용하여 003c#명사, 동사, 명사003e# 형태로 구성된 트리플에서 두 개의 명사가 각각 ‘원인’과 ‘결과’에 해당하는 인과관계를 나타내는 인과성 트리플을 포함하도록 학습을 통해 형성되는,환자 건강 요약 생성 장치
|
| 6 |
6
제4항에 있어서,상기 유사도 식별기는 상기 인과성 검출 모델을 사용하여 상기 후보 트리플에 대한 유사도 측정시 코사인 유사도 방식을 사용하는,환자 건강 요약 생성 장치
|
| 7 |
7
제4항에 있어서,상기 후보 쿼드에 포함되는 유사도는 상기 후보 트리플에 대해 상기 유사도 식별기에 의해 측정되는 하나 이상의 유사도 중에서 최대 값을 갖는 유사도인,환자 건강 요약 생성 장치
|
| 8 |
8
제2항에 있어서,상기 시맨틱 분석기는,상기 인과성 후보 분류기에 의해 분류된 인과성 후보에 대해 미리 설정된 의료 사전을 사용하여 용어의 시맨틱 유형을 식별하는 시맨틱 카테고리 식별기, 그리고상기 시맨틱 카테고리 식별기에 의해 식별된 시맨틱 유형이 상기 임상 도메인에 해당하지 않는 비 임상 후보를 제거하는 의료 쿼드 필터를 포함하는, 환자 건강 요약 생성 장치
|
| 9 |
9
제4항에 있어서,상기 요약 생성기는 상기 시맨틱 분석기에 의해 필터링된 후보 쿼드를 구성하는 003c#명사, 동사, 명사, 유사도003e# 형태로부터 003c#원인 -003e# 결과, 신뢰도003e#의 형태인 환자 건강 요약을 생성하며,상기 원인과 결과는 상기 후보 쿼드를 구성하며 인과관계를 나타내는 2개의 명사 중에서 원인을 나타내는 명사를 상기 원인으로 하고, 결과를 나타내는 명사를 상기 결과로 설정하며, 상기 신뢰도는 상기 후보 쿼드를 구성하는 유사도로서 대체되는,환자 건강 요약 생성 장치
|
| 10 |
10
제1항에 있어서, 상기 전처리부는,상기 임상 기록에 포함된 임상 정보의 내용으로부터 문장을 추출하는 문장 추출기,문장 추출기에 의해 추출된 문장에 대해 중복 텍스트, 특수 문자를 포함하는 내용을 제거하는 정규화기,상기 정규화기에 의해 정규화 처리된 문장에 대해 단어 모음을 토큰으로 분할하는 토큰화 처리를 수행하는 토큰화기,상기 토큰화기에 의해 토큰화 처리된 각각의 토큰을 기본 형태로 변환하는 표제어 추출기,상기 표제어 추출기에 의해 변환된 문장에서 불용어를 제거하는 불용어 필터, 그리고상기 불용어 필터에 의해 필터링된 후의 문장에 대해 자연어 처리 파서를 사용하여 각각의 토큰에 품사를 태깅하는 태깅부를 포함하는, 환자 건강 요약 생성 장치
|
| 11 |
11
환자 건강 요약을 생성하는 방법으로서,환자에 대한 임상 기록에 포함된 임상 정보의 내용으로부터 문장을 추출하는 단계,추출된 문장에 대해 품사 태깅을 수행하는 전처리를 수행하는 단계, 상기 전처리가 수행된 문장으로부터 인과성 구문 형태의 후보 트리플을 추출하는 단계,추출되는 후보 트리플에 대해 미리 설정된 인과성 검출 모델을 사용하여 유사도를 측정하고, 측정된 유사도를 포함하여 상기 후보 트리플을 후보 쿼드로 확장하는 단계, 그리고상기 측정된 유사도가 미리 설정된 임계값 이상인 경우, 미리 설정된 의료 정보를 사용하여 시맨틱 분석을 통해 환자 건강 요약을 생성하는 단계를 포함하며,상기 후보 트리플은 003c#명사, 동사, 명사003e# 형태로 구성되고, 상기 후보 쿼드는 003c#명사, 동사, 명사, 유사도003e# 형태로 구성되는, 환자 건강 요약 생성 방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 전처리가 수행된 문장으로부터 인과성 구문 형태의 후보 트리플을 추출하는 단계는, 상기 후보 트리플에 대해 단어 임베딩 기술을 사용하여 벡터 인코딩을 수행하는 단계를 포함하는,환자 건강 요약 생성 방법
|
| 13 |
13
제11항에 있어서,상기 환자 건강 요약은 003c#원인 -003e# 결과, 신뢰도003e# 형태로 구성되며, 상기 원인과 결과는 상기 후보 쿼드를 구성하며 인과관계를 나타내는 2개의 명사 중에서 원인을 나타내는 명사를 상기 원인으로 하고, 결과를 나타내는 명사를 상기 결과로 설정하며, 상기 신뢰도는 상기 후보 쿼드를 구성하는 유사도로서 대체되는,환자 건강 요약 생성 방법
|
