초록 ▼

복수의 환자들 및 각각의 상기 환자의 복수의 유전자들의 발현량을 나타내는 입력행렬을 소정의 알고리즘을 이용하여 복수 개의 요소행렬들 간의 곱과 한 개의 잔여행렬의 합으로 분해하는 행렬분해단계, 상기 잔여행렬과 동일한 디멘젼을 갖는 행렬을 입력받는 분류기를 지도학습시키기 위하여, 상기 복수의 환자들의 건강상태를 나타내는 복수 개의 건강상태값들을 학습기준으로 삼고, 상기 잔여행렬을 상기 분류기에 입력하여 상기 분류기를 지도학습하는 지도학습단계, 및 건강상태의 예측이 필요한 제1환자의 유전자들의 발현량을 포함하는 제1입력행렬을 상기 분류

복수의 환자들 및 각각의 상기 환자의 복수의 유전자들의 발현량을 나타내는 입력행렬을 소정의 알고리즘을 이용하여 복수 개의 요소행렬들 간의 곱과 한 개의 잔여행렬의 합으로 분해하는 행렬분해단계, 상기 잔여행렬과 동일한 디멘젼을 갖는 행렬을 입력받는 분류기를 지도학습시키기 위하여, 상기 복수의 환자들의 건강상태를 나타내는 복수 개의 건강상태값들을 학습기준으로 삼고, 상기 잔여행렬을 상기 분류기에 입력하여 상기 분류기를 지도학습하는 지도학습단계, 및 건강상태의 예측이 필요한 제1환자의 유전자들의 발현량을 포함하는 제1입력행렬을 상기 분류기에 입력하거나 또는 상기 소정의 알고리즘을 이용하여 상기 제1입력행렬로부터 얻은 상기 잔여행렬인 제1잔여행렬을 상기 분류기에 입력함으로써 상기 제1환자의 건강상태를 예측하는 값을 획득하는 건강상태예측단계를 포함하는 환자의 건강상태 예측방법을 공개한다.

대표청구항 ▼

컴퓨팅 장치가, 오직 복수의 환자들 및 각각의 상기 환자의 복수의 유전자들의 발현량을 나타내는 입력행렬(110)을 소정의 알고리즘을 이용하여 복수 개의 요소행렬들(111, 112) 간의 곱과 한 개의 잔여행렬(120)의 합으로 분해하는 행렬분해단계; 및상기 컴퓨팅 장치가, 상기 잔여행렬과 동일한 디멘젼을 갖는 행렬을 입력받는 분류기(20)를 지도학습시키기 위하여, 상기 복수의 환자들의 건강상태를 나타내는 복수 개의 건강상태값들을 학습기준으로 삼고, 상기 잔여행렬을 상기 분류기에 입력하여 상기 분류기(20)를 지도학습하는 지도학습단계

컴퓨팅 장치가, 오직 복수의 환자들 및 각각의 상기 환자의 복수의 유전자들의 발현량을 나타내는 입력행렬(110)을 소정의 알고리즘을 이용하여 복수 개의 요소행렬들(111, 112) 간의 곱과 한 개의 잔여행렬(120)의 합으로 분해하는 행렬분해단계; 및상기 컴퓨팅 장치가, 상기 잔여행렬과 동일한 디멘젼을 갖는 행렬을 입력받는 분류기(20)를 지도학습시키기 위하여, 상기 복수의 환자들의 건강상태를 나타내는 복수 개의 건강상태값들을 학습기준으로 삼고, 상기 잔여행렬을 상기 분류기에 입력하여 상기 분류기(20)를 지도학습하는 지도학습단계; 및상기 컴퓨팅 장치가, 건강상태의 예측이 필요한 제1환자의 유전자들의 발현량을 포함하는 제1입력행렬을 상기 분류기에 입력하거나 또는 상기 소정의 알고리즘을 이용하여 상기 제1입력행렬로부터 얻은 상기 잔여행렬인 제1잔여행렬을 상기 분류기에 입력함으로써 상기 제1환자의 건강상태를 예측하는 값을 획득하는 건강상태예측단계;를 포함하며,상기 소정의 알고리즘은 Non-negative Matrix Factorization 알고리즘인, 환자의 건강상태 예측방법.