- 환자의 미래 건강상태를 알아내는 것은 진단 및 치료 계획 수립에 있어 중요하게 활용될 수 있으며 인공지능 기술을 적용하여 미래 건강상태 정보를 예측할 수 있음
- 현 의료 환경에서는 의료데이터의 민감성으로 인해 병원 간 데이터의 교환 및 통합이 어려워 양질의 인공지능 기반 의료 서비스 제공에 한계
앙상블 기술은 다수의 베이스 모델의 예측 결과를 학습 데이터로 사용하여 최적의 결과를 예측하는 앙상블 기술로 학습 데이터의 공유 없이 베이스 모델보다 우수한 예측 성능을 나타냄
- 기존 앙상블 기술은 EMR 데이터의 변화 추이를 학습하지 못하는 한계가 있음
- 의료 인공지능은 예측에 대한 근거 제시 능력이 요구되나 기존의 앙상블 기술은 예측근거를 제시하지 못함
본 기술이전은 병원 간 데이터 교환 및 통합이 제한된 환경에서 직접적인 데이터 또는 의료지능 모델의 통합 없이 협진형 인공지능 의료 서비스 구축이 가능한 다기관 앙상블 의료지능 기술 제공을 목적으로 함
본 기술은 이를 위해 기관별로 개별 학습된 다기관 의료지능에 환자 EMR을 입력하여 예측된 건강상태로부터 예측 트렌드를 분석하여 미래 건강상태를 예측하는 앙상블 의료지능 딥러닝 기술을 포함함
본 기술은 다기관의 EMR 순차 예측에 대해 주기별 복합 트렌드를 분석 및 퓨전하는 복합 주기 트렌드 특징 딥러닝 기술을 포함함
본 기술은 다기관의 예측 오차를 반영한 기관 적합도 레이블링 기술을 포함함
본 기술은 동적 적합도 최적화를 통한 다기관 의료지능 앙상블 기술을 포함함
본 기술은 미래 건강상태의 앙상블 예측 근거 추적을 위한 다기관 예측 적합도 딥러닝 기술을 포함함
- 시계열 EMR에 대한 다기관 의료지능의 방문별 순차 예측을 이용한 다기관 복합 예측 트렌드 분석을 통한 다기관 적합도 학습
- 오차 기반 다기관 적합도 레이블링 및 동적 의료지능 적합도 최적화 기반 앙상블 예측
- EMR-다기관 예측의 복합 주기 트렌드 기반 다기관 앙상블 예측 및 적합도 근거 제공
A. 다기관 의료지능 기반 미래 건강상태 앙상블 딥러닝 기술
- 다기관 예측의 주기별 복합 트렌드 분석 기반 앙상블 딥러닝 모델 학습
- 다기관 복합 트렌드 퓨전 모델 기반 미래 건강상태 앙상블 예측
- 적합도 기반 다기관 미래 건강상태 앙상블 예측 근거 제시
B. 다기관 의료지능 적합도 최적화 딥러닝 기술
- 예측 오차 기반 다기관 적합도 레이블링
- 동적 의료지능 적합도 최적화 기반 의료지능 앙상블 예측
- 동적 적합도 기반 다기관 미래 건강상태 앙상블 예측 근거 제시
C. 다기관 의료지능 관리 및 연동 기술
- 다기관 의료지능 및 앙상블 의료지능 관리
- 다기관 예측 수집-변환 및 앙상블 학습 데이터셋 구축
A. 다기관 의료지능 기반 미래 건강상태 앙상블 딥러닝 기술
- 다기관 의료지능 기반 미래 건강상태 앙상블 딥러닝 기술 SW 소스코드
- 다기관 의료지능 기반 미래 건강상태 앙상블 딥러닝 기술 설치 및 사용 설명서
B. 다기관 의료지능 적합도 최적화 딥러닝 기술
- 다기관 의료지능 적합도 최적화 딥러닝 기술 SW 소스코드
- 다기관 의료지능 적합도 최적화 딥러닝 기술 설치 및 사용 설명서
C. 다기관 의료지능 관리 및 연동 기술
- 다기관 의료지능 관리 및 연동 기술 SW 소스코드
- 다기관 의료지능 관리 및 연동 기술 설치 및 사용 설명서
A. 임상의사결정지원
다학제/다기관 협진형 의료지능을 활용한 의사의 진단 및 치료 계획 수립 지원 시스템
B. 헬스케어
미래 건강상태 예측을 통한 개인 건강관리 서비스
C. 공유형 의료 서비스 플랫폼
지역/병원 간 편차가 해소된 대형병원 수준의 중소병원 의료지능 서비스 플랫폼 구축