特許

J-GLOBAL ID：202103004100601660

被検体の致命的症状の発生を早期に予測するための予測結果を生成する方法、及びそれを利用する装置

発明者： イ ヨンナム ,  イ イェハ ,  グォン ジュンミョン
出願人/特許権者： ビュノ インコーポレイテッド ,  ヘウォン メディカル ファウンデーション
代理人 (3件)： 井関 勝守 ,  金子 修平 ,  大西 渉
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2021-127878
公開番号（公開出願番号）：特開2021-177429
出願日： 2021年08月04日
公開日（公表日）： 2021年11月11日
要約：

【課題】高い偽陰性を減らし、心停止のような致命的症状が発生する患者を早期に見つけ出して患者の生存率を上げる方法を提供する。【解決手段】コンピューティング装置は、被検体のバイタルサインを獲得し、それを個体化データに変換して、機械学習モデルに基づいて個体化データから分析情報を生成し、それを参照して予測結果を生成して、それを外部エンティティに提供する。また、コンピューティング装置は、実際データを獲得し、ラベルの情報及び実際データを利用して修正GANの生成器及び判別機を学習させ、それを利用して類似データを生成し、それを分類用機械学習モデルの学習データとして利用して機械学習モデルを学習させ、それに基づいて分類対象データを分類することで分類情報を生成する。【選択図】図3

請求項（抜粋）：

機械学習モデル(machine learing model)に基づきコンピューティング装置を動作させる方法において、 (a)t時点を含む第1時間の間に被検体のバイタルサイン(vital sign)を獲得するステップと、 (b)獲得された前記バイタルサインを前記被検体の特性を参照して個体化した個体化データに変換するステップと、前記個体化データは、獲得された前記バイタルサインを前記被検体の特性に合わせて変換することによって生成され、 (c)前記機械学習モデルに基づき、前記個体化データを用いて、t時点より時間間隔nだけ遅いt+n時点での関心症状の発生に関する予測結果を生成するステップと、 を含むことを特徴とする方法。

IPC (1件)：

G16H 50/20

FI (1件)：

G16H50/20

Fターム (1件)：

5L099AA03

引用特許：

審査官引用 (2件)

• 患者の生存性を予測する方法
  公報種別：公表公報   出願番号：特願2013-500029   出願人：シンガポールヘルスサービシーズピーティーイーリミテッド, ナンヤンテクノロジカルユニヴァーシティー
• 特開平4-314430