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중환자실(ICU: Intensive Care Unit) 환자의 재원기간 및 사망률을 예측하는 장치에 있어서,시계열 환자 데이터를 복수개의 인코더를 통해 순차적으로 인코딩하여 시간적 추세를 학습하여 미리 정해진 시간대역별 데이터 흐름을 파악하고, 상기 시간대역별 중요 정보를 추출하는 제1 네트워크부와,상기 시간대역별 데이터 흐름 정보 및 중요 정보와 예측하고자 하는 정보에 대응하는 타겟 정보를 복수개의 디코더를 통해 순차적으로 디코딩하여, 상기 시간대역별 데이터 흐름 정보 및 중요 정보와 상기 타겟 정보 간의 관계를 학습하는 제2 네트워크부와,상기 학습된 정보를 기반으로 상기 재원 기간 및 사망률을 예측하는 분석부를 포함하는 재원기간 및 사망률 예측 장치
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제1항에 있어서,데이터 전처리부를 더 포함하며,상기 데이터 전처리부는 상기 시계열 환자 데이터에서 상기 재원기간 및 사망률 예측 시 예측 성능을 저하시키는 데이터를 제거하여 전처리함을 특징으로 하는 재원기간 및 사망률 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 제1 네트워크부는 상기 시계열 환자 데이터에 포함된 정보들 중 상기 중요 정보에 더 높은 가중치(weight)를 부여하는 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 적용하여 상기 중요 정보를 추출함을 특징으로 하는 재원기간 및 사망률 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 제1 네트워크부는 이전 인코더의 입력값을 인코딩 이후의 출력값과 합쳐서 다음 인코더에 입력하는 스킵 컨넥션(Skip connection) 기법을 적용함을 특징으로 하는 재원기간 및 사망률 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 시계열 환자 데이터는 환자 데이터를 워드 임베딩(word embedding)을 통해 임베딩 벡터 값들로 변환하고 시간 순으로 정렬한 것임을 특징으로 하는 재원기간 및 사망률 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 타겟 정보는 상기 중환자실 환자의 재원기간 정보와 사망여부 정보임을 특징으로 하는 재원기간 및 사망률 예측 장치
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중환자실(ICU: Intensive Care Unit) 환자의 재원기간 및 사망률을 예측하는 방법에 있어서,제1 네트워크부가 시계열 환자 데이터를 복수개의 인코더를 통해 순차적으로 인코딩하여 시간적 추세를 학습하여 미리 정해진 시간대역별 데이터 흐름을 파악하고, 상기 시간대역별 중요 정보를 추출하는 과정과,제2 네트워크부가 상기 시간대역별 데이터 흐름 정보 및 중요 정보와 예측하고자 하는 정보에 대응하는 타겟 정보를 복수개의 디코더를 통해 순차적으로 디코딩하여, 상기 시간대역별 데이터 흐름 정보 및 중요 정보와 상기 타겟 정보 간의 관계를 학습하는 과정과,분석부가 상기 학습된 정보를 기반으로 상기 재원 기간 및 사망률을 예측하는 과정을 포함하는 재원기간 및 사망률 예측 방법
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제7항에 있어서,데이터 전처리부가 상기 시계열 환자 데이터에서 상기 재원기간 및 사망률 예측 시 예측 성능을 저하시키는 데이터를 제거하여 전처리하는 과정을 더 포함하는 재원기간 및 사망률 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 시간대역별 중요 정보를 추출하는 과정은, 상기 시계열 환자 데이터에 포함된 정보들 중 상기 중요 정보에 더 높은 가중치(weight)를 부여하는 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 적용하여 상기 중요 정보를 추출하는 과정임을 특징으로 하는 재원기간 및 사망률 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 파악 및 추출 과정은, 이전 인코더의 입력값을 인코딩 이후의 출력값과 합쳐서 다음 인코더에 입력하는 스킵 컨넥션(Skip connection) 기법을 적용함을 특징으로 하는 재원기간 및 사망률 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 시계열 환자 데이터는 환자 데이터를 워드 임베딩(word embedding)을 통해 임베딩 벡터 값들로 변환하고 시간 순으로 정렬한 것임을 특징으로 하는 재원기간 및 사망률 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 타겟 정보는 상기 중환자실 환자의 재원기간 정보와 사망여부 정보임을 특징으로 하는 재원기간 및 사망률 예측 방법
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