- 환자의 미래 건강상태를 알아내는 것은 임상의가 현재 상태를 진단하거나 향후 치료 계획을 수립하는데 매우 중요한 정보로 활용될 수 있음
- EMR(전자의무기록, Electronic Medical Records)은 환자의 병원 방문에 따라 환자의 의료정보를 병원에서 디지털 형태로 체계적으로 모은 것으로 시계열성을 갖고 있는 복합 특징 데이터임
- 최근 빅데이터 처리 기술의 발달 및 인공지능 기술의 발전으로 EMR을 이용해 환자의 현재 건강상태를 판별하거나 미래 건강상태를 예측하는 기술들이 개발되고 있음
- EMR은 환자의 실제 방문에 따라 데이터를 기록하므로 방문 간 간격이 규칙적이지 않고, 환자가 특정 방문에 받은 검사에 대한 결과만 기록하므로 결측치가 많이 포함되어 있다는 특징을 갖고 있으나, 기존 기술들은 이와 같은 EMR의 고유 특성을 충분히 반영하지 못하고 있음
- 본 기술은 EMR의 특성을 고려하여 미래 시점의 환자의 건강상태를 예측할 수 있는 딥러닝 기술임
본 기술은 여러 명의 환자의 EMR 데이터로 구성된 학습 데이터셋을 입력하여 미래의 건강상태를 예측할 수 있는 딥러닝 예측 모델을 학습하고, 학습된 예측 모델을 이용해 새로운 사용자의 EMR 데이터 입력 시 미래 건강상태를 예측하는 기술을 포함함
해당 기술은 의료 데이터뿐만 아니라 유사한 특성을 갖는 다른 종류의 시계열 데이터를 이용한 분류 및 예측에 활용될 수 있음
- 시계열 데이터 기반 미래 상태 예측
- 불규칙 시계열 특성을 고려한 예측 가능
- 예측 결과에 대한 근거(입력 데이터별 가중치) 제시
A. 의료(EMR) 데이터 전처리 기술
- EMR 데이터 내 결측치 대치
- EMR 데이터를 이용한 학습 데이터셋 구축
B. 미래 건강상태 예측을 위한 의료지능 딥러닝 기술
- 의료지능 딥러닝 모델 학습
- 의료지능 딥러닝 모델 기반 미래 건강상태 예측
C. 예측 근거 추적 기술
- 예측 결과 해석을 위한 근거 제시
A. 시계열 EMR 데이터 전처리 기술
- 의료(EMR) 데이터 전처리 기술 SW 소스코드
- 의료(EMR) 데이터 전처리 기술 설치 및 사용 설명서
B. 미래 건강상태 예측을 위한 의료지능 딥러닝 기술
- 의료지능 딥러닝 기술 SW 소스코드
- 의료지능 딥러닝 기술 설치 및 사용 설명서
C. 예측 근거 추적 기술
- 예측 근거 추적 기술 SW 소스코드
- 예측 근거 추적 기술 설치 및 사용 설명서
A. 임상의사결정지원
미래 건강상태 예측 결과 기반 의사의 진단 및 치료 계획 수립 지원 서비스
B. 헬스케어
미래 건강상태 예측을 통한 개인 건강관리 가이드 서비스