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딥 뉴럴 네트워크 기반 실시간 중환자실 환자 상태 분석 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2023009871
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 본 발명은 딥 뉴럴 네트워크 기반 실시간 중환자실 환자 상태 분석 시스템은, 일정 기간 동안 순차적으로 기록된 복수의 환자 데이터를 변수별로 순차적으로 분류하고, 변수별 부가정보를 산출하고 상기 변수별 부가정보와 변수별로 순차적으로 분류된 복수의 변수정보를 포함하는 환자 데이터를 학습데이터베이스에 저장하고, 통합한 복수의 환자 데이터를 상기 학습데이터베이스에 저장된 환자 데이터에 의해 학습된 딥 뉴럴 네트워크 기반의 예측 모델에 입력하여 환자의 상태에 관한 지표를 산출하고, 환자의 사망 위험 요소가 되는 변수를 검출하도록 구현됨으로써, 국내 환자들에게 적합한 실시간 예측 및 분석모델을 제시함에 따라 신속한 치료가 가능하여 환자의 신경학적 손상을 최소화시켜 사망률을 줄일 수 있다.
Int. CL G16H 50/50 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 10/60 (2018.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01) G16H 50/70 (2018.01.01)
CPC G16H 50/50(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 10/60(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G16H 50/70(2013.01)
출원번호/일자 1020220078274 (2022.06.27)
출원인 경북대학교 산학협력단, 계명대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2598101-0000 (2023.10.31)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20231102) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.06.27)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구
2 계명대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 달서구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이민호 대구광역시 달서구
2 잘랄리 아민 대구 북구
3 장준호 대구광역시 달서구
4 홍정호 대구광역시 수성구
5 김종홍 대구광역시 달서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대구광역시 북구
2 계명대학교 산학협력단 대구광역시 달서구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.06.27 수리 (Accepted) 1-1-2022-0669502-17
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.12.16 수리 (Accepted) 4-1-2022-5299287-47
3 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2023.06.19 수리 (Accepted) 1-1-2023-0672846-13
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2023.06.26 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2023.07.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2023-0135405-11
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2023.07.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0667020-57
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2023.08.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2023-0908830-18
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2023.08.18 수리 (Accepted) 1-1-2023-0908831-53
9 등록결정서
Decision to grant		 2023.10.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0949005-19
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번호 청구항
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일정 기간 동안 순차적으로 기록된 복수의 환자 데이터가 입력되면 상기 순차적으로 기록된 복수의 환자 데이터를 변수별로 순차적으로 분류하여 복수의 변수정보를 생성한 후, 변수별 부가정보를 산출하고 상기 변수별 부가정보와 변수별로 순차적으로 분류된 복수의 변수정보를 포함하는 환자 데이터를 학습데이터베이스에 저장하는 변수 처리부와;상기 변수 처리부에서 변수별로 순차적으로 분류된 복수의 변수정보를 다시 순차적으로 통합하여 복수의 환자데이터를 생성한 후 통합한 복수의 환자 데이터를, 상기 학습데이터베이스에 저장된 환자 데이터에 의해 학습된 딥 뉴럴 네트워크 기반의 예측 모델에 입력하여 환자의 상태에 관한 지표를 산출하고, 환자의 사망 위험 요소가 되는 변수를 검출하는 통합분석처리부와;상기 통합분석처리부에서 산출된 환자의 상태에 관한 지표와 환자의 사망 위험 요소가 되는 변수를 사람이 인식할 수 있는 데이터로 시각화하여 출력하는 데이터 출력부를 포함하며,상기 변수 처리부는,상기 순차적으로 기록된 복수의 환자 데이터를 변수별로 순차적으로 분류하고, 상기 순차적으로 분류된 변수별로 빈 데이터가 있는지를 판단하고 판단결과 긍정이면 환자 데이터에 포함하는 환자정보로 상기 학습데이터베이스를 참조하여 대체 데이터를 검출하고,상기 복수의 변수정보는 측정시간별 검사값을 포함하며,상기 변수 처리부는,상기 환자정보 중 나이, 성별, 병력을 이용하여 상기 학습데이터베이스로부터 상기 대체 데이터를 검출하는 것을 특징으로 하는 딥 뉴럴 네트워크기반 실시간 중환자실 환자 상태 분석 시스템
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삭제
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청구항 1 에 있어서,상기 학습데이터베이스에 저장된 환자 데이터에 의해 학습된 딥 뉴럴 네트워크 기반의 예측 모델은, 둘 이상의 계층으로 이루어진 양방향 LSTM(Long Short-Term Memory)을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는,딥 뉴럴 네트워크 기반 실시간 중환자실 환자 상태 분석 시스템
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청구항 1 에 있어서,상기 딥 뉴럴 네트워크 기반 실시간 중환자실 환자 상태 분석 시스템은,일정 기간 동안 순차적으로 기록된 복수의 환자 데이터가 입력되면 미리 설정된 노이즈 제거 기준을 이용하여 노이즈인지를 판단하고 판단결과 긍정이면 해당 환자 데이터를 제거하는 데이터 전처리부를 더 포함하는,딥 뉴럴 네트워크 기반 실시간 중환자실 환자 상태 분석 시스템
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데이터 수신부에서 병원 직원 단말로부터 일정 기간 동안 순차적으로 기록된 복수의 환자 데이터를 수신하는 단계;변수 처리부에서 상기 순차적으로 기록된 복수의 환자 데이터를 변수별로 순차적으로 분류하여 복수의 변수정보를 생성하는 단계;변수 처리부에서 상기 생성된 복수의 변수정보를 이용하여 변수별 부가정보를 산출하고 상기 변수별 부가정보와 변수별로 순차적으로 분류된 복수의 변수정보를 포함하는 환자 데이터를 학습데이터베이스에 저장하는 단계;통합분석처리부에서 상기 변수별로 순차적으로 분류된 복수의 변수정보를 다시 순차적으로 통합하여 복수의 환자데이터를 생성하는 단계;통합분석처리부에서 상기 통합한 복수의 환자 데이터를, 상기 학습데이터베이스에 저장된 환자 데이터에 의해 학습된 딥 뉴럴 네트워크 기반의 예측 모델에 입력하여 환자의 상태에 관한 지표를 산출하고, 환자의 사망 위험 요소가 되는 변수를 검출하는 단계; 및데이터 출력부에서 상기 산출된 환자의 상태에 관한 지표와 환자의 사망 위험 요소가 되는 변수를 사람이 인식할 수 있는 데이터로 시각화하여 출력하는 단계를 포함하며,상기 순차적으로 기록된 복수의 환자 데이터를 변수별로 순차적으로 분류하여 복수의 변수정보를 생성하는 단계는,상기 순차적으로 분류된 변수별로 빈 데이터가 있는지를 판단하는 단계; 및판단결과 긍정이면 환자 데이터에 포함된 환자정보로 상기 학습데이터베이스를 참조하여 환자 상태 예측의 정확도를 높일 수 있는 대체 데이터를 검출하는 단계를 더 포함하며,상기 복수의 변수정보는 측정시간별 검사값을 포함하고,상기 변수 처리부는,상기 환자정보 중 나이, 성별, 병력을 이용하여 상기 학습데이터베이스로부터 상기 대체 데이터를 검출하는 것을 특징으로 하는 딥 뉴럴 네트워크 기반 실시간 중환자실 환자 상태 분석방법
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청구항 5 에 있어서,상기 일정 기간 동안 순차적으로 기록된 복수의 환자 데이터를 수신하는 단계는,데이터 전처리부에서 상기 일정 기간 동안 순차적으로 기록된 복수의 환자 데이터가 입력되면 미리 설정된 노이즈 제거 기준을 이용하여 노이즈인지를 판단하고 판단결과 긍정이면 해당 환자 데이터를 제거하는 단계를 더 포함하는,딥 뉴럴 네트워크 기반 실시간 중환자실 환자 상태 분석방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 보건복지부 계명대학교 동산의료원 중환자 특화 빅데이터 구축 및 AI 기반 CDSS 개발 중환자 신경학적 예후 예측 모델 개발
2 과학기술정보통신부 고려대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성 인공지능 혁신 허브 연구 개발