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딥 러닝을 이용하여 환자의 진단 이력으로부터 질병 예후를 예측하는 방법 및 시스템 원문보기

IPC분류정보
국가/구분 한국(KR)/등록특허
국제특허분류(IPC8판)
  • G06F-019/00
출원번호 10-2016-0155771 (2016-11-22)
공개번호 10-2018-0057300 (2018-05-30)
등록번호 10-1869438-0000 (2018-06-14)
DOI http://doi.org/10.8080/1020160155771
발명자 / 주소
  • 하정우 / 경기도 성남시 분당구 불정로 *(정자동, 그린팩토리)
  • 김정희 / 경기도 성남시 분당구 불정로 *(정자동, 그린팩토리)
  • 민구 / 경기도 성남시 분당구 불정로 *(정자동, 그린팩토리)
  • 신재경 / 경기도 성남시 분당구 불정로 *(정자동, 그린팩토리)
출원인 / 주소
  • 네이버 주식회사 / 경기도 성남시 분당구 불정로 *, 그린팩토리 (정자동)
대리인 / 주소
  • 양성보
심사청구여부 있음 (2016-11-22)
심사진행상태 등록결정(일반)
법적상태 등록

초록

딥 러닝을 이용하여 환자의 진단 이력으로부터 질병 예후를 예측하는 방법 및 시스템이 개시된다.질병 예후 예측 방법은, 환자의 진단 이력을 나타내는 진단 분류 코드를 단어 시퀀스(sequence) 형태로 표현함으로써 시퀀스 데이터를 생성하는 단계; 상기 시퀀스 데이터에 대해 RNN(Recurrent Neural Networks)을 이용한 단어 시퀀스 학습을 통해 학습데이터를 생성하는 단계; 및 상기 학습데이터를 이용하여 질병 예후를 예측하는 단계를 포함할 수 있다.

대표청구항 ▼

컴퓨터 시스템에서 수행되는 질병 예후 예측 방법에 있어서,상기 컴퓨터 시스템은 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 질병 예후 예측 방법을 수행하기 위한 구성요소로서 시퀀스 생성부, 학습 처리부, 예후 예측부를 포함하고,상기 질병 예후 예측 방법은,상기 시퀀스 생성부에서, 환자의 진단 이력을 나타내는 진단 분류 코드를 단어 시퀀스(sequence) 형태로 표현함으로써 시퀀스 데이터를 생성하는 단계;상기 학습 처리부에서, 상기 시퀀스 데이터

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