초록

본 발명은 인공지능 알고리즘을 이용하여 미래의 질병 발생 가능성을 예측하기 위한 것으로, 질병의 발생을 예측하기 위한 방법은, 대상자의 건강검진 데이터에 기반한 입력 데이터를 획득하는 단계, 훈련된 인공지능 모델을 이용하여 상기 입력 데이터로부터 연도별 질병 발생 가능성을 지시하는 출력 데이터를 생성하는 단계, 상기 출력 데이터의 결과에 대하여 상대적으로 높은 기여도를 가지는 적어도 하나의 항목을 판단하는 단계, 및 상기 연도별 상기 질병의 발생 가능성 및 상기 적어도 하나의 항목에 대한 정보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

대표청구항 ▼

질병의 발생을 예측하기 위한 방법에 있어서,적어도 하나의 프로세서를 포함하는 서버에서, 대상자의 건강검진 데이터를 획득하는 단계, 상기 건강검진 데이터는 복수의 시점들에서의 검진 결과들 및 상기 복수의 시점들을 나타내는 시점 값들 포함하고;상기 서버에서, 상기 건강검진 데이터에 기반하여 생성되는, 상기 복수의 시점들에서의 검진 결과들 및 상기 복수의 시점들 간 시간 간격 값들을 포함하는 입력 데이터를 획득하는 단계, 상기 시간 간격 값들 중 제1 시간 간격 값 및 제2 시간 간격 값은 서로 다르고;상기 서버에서, 훈련된 인공지능 모

질병의 발생을 예측하기 위한 방법에 있어서,적어도 하나의 프로세서를 포함하는 서버에서, 대상자의 건강검진 데이터를 획득하는 단계, 상기 건강검진 데이터는 복수의 시점들에서의 검진 결과들 및 상기 복수의 시점들을 나타내는 시점 값들 포함하고;상기 서버에서, 상기 건강검진 데이터에 기반하여 생성되는, 상기 복수의 시점들에서의 검진 결과들 및 상기 복수의 시점들 간 시간 간격 값들을 포함하는 입력 데이터를 획득하는 단계, 상기 시간 간격 값들 중 제1 시간 간격 값 및 제2 시간 간격 값은 서로 다르고;상기 서버에서, 훈련된 인공지능 모델을 이용하여 상기 입력 데이터에 포함되는 상기 검진 결과들 및 상기 시간 간격 값들로부터 미래의 미리 정의된 기간을 균등 분할한 단위 시간 별 질병 발생 가능성을 지시하는 출력 데이터를 생성하는 단계;상기 서버에서, 상기 출력 데이터의 결과에 대하여 상대적으로 높은 기여도를 가지는 적어도 하나의 항목을 판단하는 단계; 및상기 서버에서, 상기 단위 시간 별 질병의 발생 가능성 및 상기 적어도 하나의 항목에 대한 정보를 출력하는 단계를 포함하고,상기 인공지능 모델은, 불균등한 시간 간격들로 실시된 건강검진들의 검진 결과들, 상기 불균등한 시간 간격들 및 상기 질병에 대한 진단 결과를 포함하는 학습 데이터를 기반으로 훈련되고,상기 인공지능 모델은, 순환적으로 은닉 상태 값을 생성하되, 현재의 은닉 상태를 생성 시 상기 시간 간격들에 기반하여 이전의 은닉 상태 값의 반영 정도를 조절하고,상기 학습 데이터는, 상기 실시된 건강검진들의 검진 결과 정보로부터 생성된 기본 학습 데이터 및 상기 기본 학습 데이터로부터 도출된 증강된(augmented) 학습 데이터들을 포함하고,상기 증강된 학습 데이터들은, 상기 기본 학습 데이터에 포함된 복수의 시점들에 중 일부를 선택적으로 조합함으로써 생성될 수 있는 모든 서브셋들 및 상기 모든 서브셋들 각각에 대응하는 적어도 하나의 검진 결과를 포함하고,상기 증강된 학습 데이터들 각각의 레이블은, 대응하는 서브셋에 속한 적어도 하나의 시점 중 가장 빠른 시점으로부터 상기 미리 정의된 기간 동안의 상기 단위 시간 별 발병 여부 값들을 포함하는 방법.