| 번호 | 청구항 |
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| 1 | 질병 예후의 예측 모델의 학습 방법으로서, 의료 정보를 포함하는 제 1 문서 데이터를 획득하는 단계; 상기 제 1 문서 데이터 내의 단어의 식별 정보 및 상기 단어의 출현빈도 정보를 포함하는 제 1 문서 파라미터를 생성하는 단계;상기 제 1 문서 파라미터를 입력으로 하고 상기 제 1 문서 데이터 및 토픽 간의 관계에 관한 제 1 문서-토픽 파라미터를 출력으로 하는 제 1 토픽 모델을 학습시키는 단계; 및 상기 제 1 문서-토픽 파라미터 및 상기 제 1 문서 데이터에 라벨링된 질병 예후 정보를 입력으로 하고 제 1 문서-토픽 파라미터로부터 상기 제 1 문서 데이터와 질병 예후 간의 관계에 관한 질병 예후 정보를 출력으로 하는 분류 모델을 학습시키는 단계를 포함하는, 방법. |
| 2 | 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 토픽 모델을 학습시키는 단계는, 상기 제 1 문서 파라미터 내의 단어에 토픽을 할당하여 단어 및 토픽 간의 관계에 관한 제 1 단어-토픽 파라미터를 생성하는 단계;상기 제 1 단어-토픽 파라미터를 상기 제 1 문서 파라미터에 적용하여 상기 제 1 문서 데이터 및 토픽 간의 관계에 관한 제 1 문서-토픽 파라미터를 생성하는 단계;상기 제 1 문서 파라미터에 상기 제 1 문서-토픽 파라미터를 적용하여 각각의 토픽에 대한 상기 제 1 문서 데이터 및 단어 간의 관계에 관한 제 1 토픽-문서-단어 파라미터를 생성하는 단계; 및상기 제 1 토픽-문서-단어 파라미터를 종합하여 상기 제 1 단어-토픽 파라미터를 갱신하는 단계를 포함하고, 상기 제 1 토픽 모델을 학습시키는 단계에서는, 소정의 수렴 조건을 만족할 때까지 상기 제 1 문서-토픽 파라미터를 생성하는 단계 내지 상기 제 1 단어-토픽 파라미터를 갱신하는 단계가 반복 수행되는, 방법. |
| 3 | 제 1 항에 있어서, 의료 정보를 포함하는 제 2 문서 데이터를 획득하는 단계;상기 제 2 문서 데이터 내의 단어의 식별 정보 및 상기 단어의 출현빈도 정보를 포함하는 제 2 문서 파라미터를 생성하는 단계; 및상기 제 2 문서 파라미터에 기초하여 상기 제 1 토픽 모델을 갱신하여 제 2 토픽 모델을 학습시키는 단계를 더 포함하고, 상기 제 2 토픽 모델은 상기 제 2 문서 파라미터를 입력으로 하고 상기 제 2 문서 데이터 및 토픽 간의 관계에 관한 제 2 문서-토픽 파라미터를 출력으로 하는, 방법. |
| 4 | 제 3 항에 있어서, 상기 제 1 토픽 모델은 상기 제 1 문서 파라미터에 제 1 단어-토픽 파라미터를 적용하여 상기 제 1 문서-토픽 파라미터를 출력하고, 상기 제 2 토픽 모델을 학습시키는 단계는 상기 제 1 단어-토픽 파라미터 및 상기 제 2 문서 파라미터로부터 제 2 단어-토픽 파라미터를 생성함으로써 수행되며, 상기 제 2 토픽 모델은 상기 제 2 문서 파라미터에 상기 제 2 단어-토픽 파라미터를 적용하여 상기 제 2 문서-토픽 파라미터를 출력하는, 방법. |
| 5 | 제 4 항에 있어서, 상기 제 2 토픽 모델을 학습시키는 단계는, 상기 제 2 문서 파라미터 내의 단어에 토픽을 할당하여 단어 및 토픽 간의 관계에 관한 제 2 단어-토픽 파라미터를 임시 생성하는 단계;상기 제 2 단어-토픽 파라미터 중 적어도 일부를 상기 제 1 단어-토픽 파라미터로 대체하는 단계; 상기 제 2 단어-토픽 파라미터를 상기 제 2 문서 파라미터에 적용하여 상기 제 2 문서 데이터 및 토픽 간의 관계에 관한 상기 제 2 문서-토픽 파라미터를 생성하는 단계;상기 제 2 문서 파라미터에 상기 제 2 문서-토픽 파라미터를 적용하여 각각의 토픽에 대한 상기 제 2 문서 데이터 및 단어 간의 관계에 관한 제 2 토픽-문서-단어 파라미터를 생성하는 단계; 및상기 제 2 토픽-문서-단어 파라미터를 종합하여 상기 제 2 단어-토픽 파라미터를 갱신하는 단계를 포함하고, 상기 제 2 토픽 모델을 학습시키는 단계에서는, 소정의 수렴 조건을 만족할 때까지 상기 제 2 문서-토픽 파라미터를 생성하는 단계 내지 제 2 상기 단어-토픽 파라미터를 갱신하는 단계가 반복 수행되는, 방법. |
| 6 | 제 3 항에 있어서, 상기 제 1 문서-토픽 파라미터에 의해 학습된 상기 분류 모델은 상기 제 2 문서-토픽 파라미터로부터 상기 제 2 문서 데이터에 대한 질병 예후 정보를 출력하는, 방법. |
| 7 | 제 1 항에 있어서, 상기 질병 예후는 당뇨병의 경과 또는 당뇨병의 합병증에 관한 것인, 방법. |
| 8 | 질병 예후의 예측 방법으로서, 의료 정보를 포함하는 대상 문서 데이터를 획득하는 단계;상기 대상 문서 데이터 내의 단어의 식별 정보 및 상기 단어의 출현빈도 정보를 포함하는 대상 문서 파라미터를 생성하는 단계; 상기 대상 문서 파라미터를 토픽 모델에 입력하여 상기 대상 문서 데이터 및 토픽 간의 관계에 관한 대상 문서-토픽 파라미터를 생성하는 단계; 및상기 문서-토픽 파라미터를 분류 모델에 입력하여 상기 대상 문서 데이터와 질병 예후 간의 관계에 관한 질병 예후 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법. |
| 9 | 제 8 항에 있어서, 상기 토픽 모델은 제 1 문서 데이터로부터 문서-토픽 파라미터를 출력하도록 단어 및 토픽 간의 관계에 관한 제 1 단어-토픽 파라미터가 학습되며, 상기 대상 문서 파라미터에 상기 제 1 단어-토픽 파라미터를 적용하여 대상 문서-토픽 파라미터를 생성하는, 방법. |
| 10 | 제 9 항에 있어서, 상기 토픽 모델은 제 2 문서 데이터로부터 문서-토픽 파라미터를 출력하도록 단어 및 토픽 간의 관계에 관한 제 2 단어-토픽 파라미터가 학습되되, 상기 제 1 단어-토픽 파라미터가 학습된 토픽 모델로부터 갱신된 것인, 방법. |
| 11 | 제 9 항에 있어서, 상기 대상 문서 파라미터를 제 1 단어-토픽 파라미터 내의 기준 단어의 식별 정보 및 상기 대상 문서 데이터 내에서의 상기 기준 단어의 출현빈도 정보를 포함하도록 변환하는 단계를 더 포함하는, 방법. |
| 12 | 제 8 항에 있어서, 상기 질병 예후는 당뇨병의 경과 또는 당뇨병의 합병증에 관한 것인, 방법. |
| 13 | 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위하여 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램. |
| 14 | 컴퓨터 장치로서, 질병 예후의 예측 모델의 학습을 위한 프로그램이 저장되는 메모리; 및상기 프로그램을 실행함으로써 의료 정보를 포함하는 대상 문서 데이터를 획득하고, 상기 대상 문서 데이터 내의 단어의 식별 정보 및 상기 단어의 출현빈도 정보를 포함하는 대상 문서 파라미터를 생성하고, 상기 대상 문서 파라미터를 토픽 모델에 입력하여 상기 대상 문서 데이터 및 토픽 간의 관계에 관한 대상 문서-토픽 파라미터를 생성하고, 상기 문서-토픽 파라미터를 분류 모델에 입력하여 상기 대상 문서 데이터와 질병 예후 간의 관계에 관한 질병 예후 정보를 생성하는 프로세서를 포함하는, 장치. |
| 15 | 컴퓨터 장치로서, 질병 예후의 예측을 위한 프로그램이 저장되는 메모리; 및상기 프로그램을 실행함으로써 의료 정보를 포함하는 대상 문서 데이터를 획득하고, 상기 대상 문서 데이터 내의 단어의 식별 정보 및 상기 단어의 출현빈도 정보를 포함하는 대상 문서 파라미터를 생성하고, 상기 대상 문서 파라미터를 토픽 모델에 입력하여 상기 대상 문서 데이터 및 토픽 간의 관계에 관한 대상 문서-토픽 파라미터를 생성하고, 상기 문서-토픽 파라미터를 분류 모델에 입력하여 상기 대상 문서 데이터와 질병 예후 간의 관계에 관한 질병 예후 정보를 생성하는 프로세서를 포함하는, 장치. |