IPC분류정보
| 국가/구분 |
한국(KR)/등록특허
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| 국제특허분류(IPC8판) |
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| 출원번호 |
10-2017-0054457
(2017-04-27)
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| 공개번호 |
10-2018-0120469
(2018-11-06)
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| 등록번호 |
10-1944859-0000
(2019-01-28)
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| DOI |
http://doi.org/10.8080/1020170054457
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발명자
/ 주소 |
- 권오일
/ 경기도 용인시 수지구 성복*로 **, ***동 ****호 (성복동, 성동마을엘지빌리지*차)
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| 출원인 / 주소 |
- (주)빅데이터연구소 / 경기도 평택시 평택로 ** ,***동***호(평택동,롯데인벤스스카이)
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| 대리인 / 주소 |
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| 심사청구여부 |
있음 (2017-04-27) |
| 심사진행상태 |
등록결정(재심사후) |
| 법적상태 |
등록 |
초록
본 발명에 따른 질병 분석 및 예측 시스템은 사용자의 신체정보를 수집하는 사용자 디바이스 및 불특정 다수인의 신체정보 및 상기 불특정 다수인 각각의 신체정보에 대응하는 질병정보가 포함된 빅데이터 기반의 건강 검진 데이터를 이용하여 질병 분석 및 예측을 위한 알고리즘을 훈련시키고, 상기 사용자 디바이스로부터 사용자의 신체정보를 수신하고, 상기 훈련된 알고리즘에 기초하여 상기 사용자의 신체정보에 대응하는 질병정보를 분석 및 예측한 결과를 상기 사용자 디바이스로 제공하는 건강정보 플랫폼 서버를 포함한다.
대표청구항
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질병 분석 및 예측 시스템에 있어서,사용자의 신체정보 및 사용자가 음식을 섭취하는 시간, 양, 종류, 사용자의 운동시간, 취침시간 및 흡연 여부 정보를 포함하는 라이프로그 스타일 정보를 수집하는 사용자 디바이스 및불특정 다수인의 신체정보 및 상기 불특정 다수인 각각의 신체정보에 대응하는 질병정보가 포함된 빅데이터 기반의 건강 검진 데이터를 건강 검진 데이터 서버로부터 수신하여 질병 분석 및 예측을 위한 알고리즘을 훈련시키고, 상기 사용자 디바이스로부터 사용자의 신체정보 및 라이프로그 스타일 정보를 수신하고 상기 건강 검진 데이터 제
질병 분석 및 예측 시스템에 있어서,사용자의 신체정보 및 사용자가 음식을 섭취하는 시간, 양, 종류, 사용자의 운동시간, 취침시간 및 흡연 여부 정보를 포함하는 라이프로그 스타일 정보를 수집하는 사용자 디바이스 및불특정 다수인의 신체정보 및 상기 불특정 다수인 각각의 신체정보에 대응하는 질병정보가 포함된 빅데이터 기반의 건강 검진 데이터를 건강 검진 데이터 서버로부터 수신하여 질병 분석 및 예측을 위한 알고리즘을 훈련시키고, 상기 사용자 디바이스로부터 사용자의 신체정보 및 라이프로그 스타일 정보를 수신하고 상기 건강 검진 데이터 제공 서버로부터 자동으로 획득한 개인 정보에 대응하는 건강 검진 데이터를 수신하여, 상기 훈련된 알고리즘에 기초하여 상기 사용자의 신체정보 및 라이프로그 스타일 정보에 대응하는 질병정보를 분석한 결과 및 확률 기반의 향후 질병발생 여부를 예측한 결과를 상기 사용자 디바이스로 제공하는 건강정보 플랫폼 서버를 포함하되,상기 건강 검진 데이터는 성별코드, 연령대코드, 시도코드, 신장, 체중, 허리둘레, 시력좌, 시력우, 청력좌, 청력우, 흡연상태, 음주여부, 구강검진 수검유무, 치아우식증유무 및 치석유무의 15개의 데이터와, 수축기혈압, 이완기혈압, 식전혈당, 총콜레스테롤, 트리글린세라이드, HDL콜레스테롤, LDL콜레스테롤, 혈색소, 요단백, 혈청크레아티닌, AST, ALT 및 감마지티피의 13개의 데이터를 포함하고,상기 질병 분석 및 예측을 위한 알고리즘은 인공지능 신경망 및 은닉 마르코프 모델(Hidden-Markov-Model, HMM) 기반의 알고리즘을 포함하며,상기 건강정보 플랫폼 서버는 상기 인공지능 신경망 및 은닉 마르코프 모델을 상기 13개의 데이터 및 15개의 데이터가 포함된 28차 데이터에 기초하여 훈련시키되, 상기 28차 데이터에 대하여 바움-웰치 재추정(Baum-Welch Re-estimation) 방법을 이용하여 상기 28차 데이터에 대응되는 질병정보가 출력되도록 상기 은닉 마르코프 모델 기반의 알고리즘을 훈련시키며,상기 사용자 디바이스로부터 28차 데이터가 포함된 건강 검진 데이터를 수신하여 상기 훈련된 알고리즘에 기초하여 상기 훈련된 알고리즘에 기초하여 상기 사용자의 신체정보 및 라이프로그 스타일 정보에 대응하는 질병정보를 분석한 결과 및 확률 기반의 향후 질병발생 여부를 예측한 결과를 상기 사용자 디바이스로 제공하며,상기 건강정보 플랫폼 서버는 상기 확률 기반의 향후 질병발생 여부를 예측한 결과 중 실제 발병 가능성이 높은 확률을 가진 질병정보만을 추출하고, 상기 질병정보를 분석한 결과 및 실제 발병 가능성이 높은 확률을 가진 질병정보에 따른 처방 정보를 상기 사용자 디바이스로 제공하며, 상기 사용자 디바이스는 미리 설치된 프로그램을 실행시킴에 따라 상기 처방 정보에 대응하는 처방 프로그램을 생성 및 출력하되, 상기 처방 프로그램은 분석 및 예측된 복수 개의 질병 정보를 종합하여 생성되거나, 상기 분석 및 예측된 복수 개의 질병 정보가 각각에 대하여 구분되도록 제공되고, 사용자로부터 복수의 질병 정보 중 어느 하나가 선택됨에 따라 해당 질병 정보만을 위한 처방 프로그램이 생성 및 출력되며,상기 처방 프로그램은 사용자가 당일 수행 가능한 운동 종목 선택이 가능하도록 복수의 운동 종목을 오프라인 지점의 운동 장소를 고려한 운동 처방 프로그램 및 영양 프로그램을 포함하며, 상기 사용자에 의해 상기 오프라인 지점이 선택됨에 따라 상기 운동 처방 프로그램에 대응하는 처방 정보를 상기 선택된 오프라인 지점으로 제공하는 것인 질병 분석 및 예측 시스템.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.