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약물 결정 모델링을 위한 도메인 기반 능동 사례 분할 및 사례 적응을 수행하는 임상 의사결정 지원 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2023003703
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 약물 결정 모델링을 위한 도메인 기반 능동 사례 분할 및 사례 적응을 수행하는 임상 의사결정 지원 시스템 및 그 방법이 개시된다. 이 시스템은 도메인 전문가에 의해 제공되는 의사결정 트리의 계층 구조로 코드화된 도메인 지식을 사용하여 환자 사례를 분류하는 사례 분류부를 포함한다. 또한, 이 시스템은 사례 분류부에 의해 분류된 복수의 파티션 중에서 특정 환자 사례에 대응하는 파티션에 속하는 사례에 대해 등급 점수를 부여하는 사례 그레이딩부, 그리고 사례 그레이딩부에 의해 부여된 등급 점수에 기초하여 선택되는 사례와 도메인 지식에 의한 일반적인 추천에 기초하여 약물 및 투여량 추정을 수행하여 대응하는 추천을 제공하는 약물 추정부를 더 포함한다.
Int. CL G16H 20/10 (2018.01.01) G16H 50/70 (2018.01.01) G16H 80/00 (2018.01.01) G16H 10/60 (2018.01.01) G16H 70/40 (2018.01.01) G16H 15/00 (2018.01.01)
CPC G16H 20/10(2013.01) G16H 50/70(2013.01) G16H 80/00(2013.01) G16H 10/60(2013.01) G16H 70/40(2013.01) G16H 15/00(2013.01)
출원번호/일자 1020220184998 (2022.12.26)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0099686 (2023.07.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210188378   |   2021.12.27
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.12.26)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이승룡 경기도 성남시 분당구
2 이상호 서울특별시 송파구
3 정수웅 서울특별시 광진구
4 SYED IMRAN ALI 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유미특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 서림빌딩 **층 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.12.26 수리 (Accepted) 1-1-2022-1401299-59
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번호 청구항
1 1
임상 의사결정 지원 시스템으로서,도메인 전문가에 의해 제공되는 의사결정 트리의 계층 구조로 코드화된 도메인 지식을 사용하여 환자 사례를 분류하는 사례 분류부,상기 사례 분류부에 의해 분류된 복수의 파티션 중에서 특정 환자 사례에 대응하는 파티션에 속하는 사례에 대해 등급 점수를 부여하는 사례 그레이딩부, 그리고상기 사례 그레이딩부에 의해 부여된 등급 점수에 기초하여 선택되는 사례와 상기 도메인 지식에 의한 일반적인 추천에 기초하여 약물 및 투여량 추정을 수행하여 대응하는 추천을 제공하는 약물 추정부를 포함하는 임상 의사결정 지원 시스템
2 2
제1항에 있어서,환자 사례가 저장되어 있는 사례베이스에서 상기 특정 환자 사례를 획득하는 사례 획득부,상기 사례베이스 내의 모든 사례들 중에서 상기 특정 환사 사례와 관련된 사례를 검색하는 사례 검색부, 그리고상기 관련된 사례의 하위 세트를 선택하는 사례 선택부를 더 포함하는 임상 의사결정 지원 시스템
3 3
제1항에 있어서,상기 약물 추정부는 전문가 패널을 통해 상기 추천을 개선시켜서 개선된 최종 추천을 생성하는,임상 의사결정 지원 시스템
4 4
제1항에 있어서,상기 사례 분류부는 과거 유사한 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 치료가 추천될 수 있도록 유사한 사례를 함께 배치하도록 분류를 수행하는,임상 의사결정 지원 시스템
5 5
제1항에 있어서,상기 사례 그레이딩부는 환자 개선 지표(Patient Improvement Indicator, PII)를 사용하여 등급 점수를 부여하며, 상기 환자 개선 지표는 다음의 관계식 을 따르며여기서 m은 총 임상 측정 개수를 나타내고, i는 i번째 측정을 나타내며, C는 부울 값, 즉 0 또는 1을 나타내는,임상 의사결정 지원 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 환자 개선 지표는 0과 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 더 나은 환자의 건강 상태를 나타내는,임상 의사결정 지원 시스템
7 7
제1항에 있어서,상기 사례는 검사실 테스트 결과에 대한 측정을 나타내는 문제 구성요소, 환자에게 처방된 약물을 나타내는 솔루션 구성요소, 및 처방된 약물의 효능에 대한 명시적 평가와 이전 및 현재 검사실 결과의 암묵적 평가 구성요소를 포함하는,임상 의사결정 지원 시스템
8 8
제1항에 있어서,상기 도메인 지식의 의사결정 트리는, 판막 석회화 또는 적어도 중등도의 혈관 석회화(석회화 점수 003e# 5/24)가 있는 유형 I 환자, 및 판막 석회화에 대해 음성이고 경미한 정도의 혈관 석회화(석회화 점수 ≤ 5)를 갖는 유형 II 환자를 포함하는,임상 의사결정 지원 시스템
9 9
제1항에 있어서,상기 약물 추정부는 하나 이상의 약물을 선택하고, 선택된 약물의 투여량에 대해 사분위수 범위 방법을 사용하여 추정하는,임상 의사결정 지원 시스템
10 10
임상 의사결정 지원 시스템이 환자에 대한 의사의 약물 및 투여량 처방시 의사결정을 지원하는 방법으로서,도메인 전문가에 의해 제공되는 의사 결정 트리의 계층 구조로 코드화된 도메인 지식을 사용하여 환자 사례를 분류하는 단계,각각 분류된 환자 사례를 포함하는 복수의 파티션 중에서 특정 환자 사례에 대응하는 파티션에 속하는 사례에 대해 등급 점수를 부여하는 단계, 그리고등급 점수에 기초하여 선택되는 사례와 상기 도메인 지식에 의한 일반적인 추천에 기초하여 약물 및 투여량 추정을 수행하여 대응하는 추천을 제공하는 단계를 포함하는 임상 의사결정 지원 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 분류하는 단계 전에, 환자 사례가 저장되어 있는 사례베이스에서 상기 특정 환자 사례를 획득하는 단계를 더 포함하고,상기 분류하는 단계와 상기 등급 점수를 부여하는 단계 사이에,상기 사례베이스 내의 모든 사례들 중에서 상기 특정 환사 사례와 관련된 사례를 검색하는 단계, 그리고상기 관련된 사례의 하위 세트를 선택하는 단계를 더 포함하는 임상 의사결정 지원 방법
12 12
제10항에 있어서,상기 추천을 제공하는 단계는,전문가 패널을 통해 상기 추천을 개선시켜서 개선된 최종 추천을 생성하는 단계를 포함하는, 임상 의사결정 지원 방법
13 13
제10항에 있어서,상기 분류하는 단계는,과거 유사한 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 치료가 추천될 수 있도록 유사한 사례를 함께 배치하도록 분류를 수행하는 단계를 포함하는, 임상 의사결정 지원 방법
14 14
제10항에 있어서,상기 등급 점수를 부여하는 단계는,환자 개선 지표(Patient Improvement Indicator, PII)를 사용하여 등급 점수를 부여하는 단계를 포함하며,상기 환자 개선 지표는 다음의 관계식 을 따르며여기서 m은 총 임상 측정 개수를 나타내고, i는 i번째 측정을 나타내며, C는 부울 값, 즉 0 또는 1을 나타내는,임상 의사결정 지원 방법
15 15
제10항에 있어서,상기 추천을 제공하는 단계는,하나 이상의 약물을 선택하는 단계, 그리고선택된 약물의 투여량에 대해 사분위수 범위 방법을 사용하여 추정하는 단계를 포함하는, 임상 의사결정 지원 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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