| 번호 | 청구항 |
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| 1 | 프로세서에 의해 구현되는 치매행동심리증상에 대한 예측 방법으로서,치매 환자의 주 돌봄자로부터 제 1 시간동안 기록된 상기 치매 환자의 증상 일지 데이터, 신체 활동 데이터 및 수면 활동 데이터를 수신하는 단계; 및기존의 치매 관련 측정 도구로부터 수집된 제 1 요인 및 상기 치매 환자의 주 돌봄자로부터 제 1 시간동안 기록된 제 2 요인을 기초로, 상기 제 1 시간으로부터 미리 결정된 일정 시간 경과 이후의 제 2 시간 동안에 발생될 상기 치매 환자의 치매행동심리증상을 예측하도록 구성된 예측 모델을 이용하여, 수신된 상기 증상 일지 데이터, 상기 신체 활동 데이터 및 수면 활동 데이터를 기초로, 상기 제 1 시간으로부터 미리 결정된 일정 시간 경과 이후의 제 2 시간 동안에 발생될 상기 치매 환자의 치매행동심리증상을 예측하는 단계를 포함하고, 상기 제 2 요인은 수면 활동, 신체 활동, 생리학적 미충족 요구 상태(physiological unmet needs state), 환경적 요인(environmental trigger) 및 대인관계적 요인(interpersonal trigger) 를 포함하고,상기 생리학적 미충족 요구 상태는 배고픔/갈증, 배뇨/배변, 통증/불편함 및 수면장애 중 적어도 하나를 포함하고,상기 환경적 요인은 소음, 빛, 온도 및 환경 변화 중 적어도 하나를 포함하고,상기 제 1 요인 및 상기 제 2 요인은 타겟 인코딩(Target Encoding)이 수행되고,상기 제 1 시간은 상기 주 돌봄자가 상기 치매 환자를 돌보는 하루 동안의 시간인, 치매행동심리증상에 대한 예측 방법 |
| 2 | 제 1항에 있어서,상기 신체 활동 데이터 및 상기 수면 활동 데이터는,상기 치매 환자의 웨어러블 디바이스로부터 수집된, 치매행동심리증상에 대한 예측 방법 |
| 3 | 삭제 |
| 4 | 제 1항에 있어서,상기 증상 일지 데이터는,이진 데이터(binary data)인, 치매행동심리증상에 대한 예측 방법. |
| 5 | 제 1항에 있어서,상기 제 1 요인은,의료 기록, 한국판 간이정신상태검사, 한국판 임상치매평가척도 (Korean version of Clinical Dementia Rating Scale, K-CDR), 한국판 일상생활수행능력(Korean version of Activities of Daily Living, K-ADL)검사 및 한국판 5요인 성격 특성(Korean version of the Big Five Inventory, BFI-K)검사 중 적어도 하나로부터 수집된, 치매행동심리증상에 대한 예측 방법. |
| 6 | 삭제 |
| 7 | 제 1항에 있어서,상기 예측 모델은,예측된 상기 치매 환자의 치매행동심리증상을 전이학습(transfer learning) 하도록 구성된, 치매행동심리증상에 대한 예측 방법. |
| 8 | 제 1항에 있어서,상기 제 1 요인 및 상기 제 2 요인을 기초로, 상기 제 2 시간 동안 발생될 상기 치매행동심리증상을 완화시킬 수 있는 비약물적 요법을 결정하도록 구성된 결정 모델을 이용하여, 예측된 제 2 시간 동안에 발생될 상기 치매 환자의 치매행동심리증상을 기초로, 상기 제 2 시간 동안에 발생될 상기 치매 환자의 치매행동심리증상을 완화시킬 수 있는 비약물적 요법을 결정하는 단계, 및상기 제 2 시간 이전에 결정된 상기 비약물적 요법을 제공하는 단계를 더 포함하는, 치매행동심리증상에 대한 예측 방법. |
| 9 | 제 1항에 있어서,수신된 상기 신체 활동 데이터 및 상기 수면 활동 데이터의 결측치에 대하여, MICE(Multivariate Imputation by Chained Equations)를 수행하는 단계를 더 포함하는, 치매행동심리 증상에 대한 예측 방법. |
| 10 | 삭제 |
| 11 | 제 1항에 있어서,수신된 상기 증상 일지 데이터, 신체 활동 데이터 및 수면 활동 데이터에 대하여, 타겟 인코딩(Target Encoding)을 수행하는 단계를 더 포함하는, 치매행동심리 증상에 대한 예측 방법. |
| 12 | 치매 환자의 주 돌봄자로부터 제 1 시간동안 기록된 상기 치매 환자의 증상 일지 데이터, 신체 활동 데이터 및 수면 활동 데이터를 수신하도록 구성된 통신부, 및상기 통신부와 통신하도록 연결된 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,기존의 치매 관련 측정 도구로부터 수집된 제 1 요인 및 상기 치매 환자의 주 돌봄자로부터 제 1시간동안 기록된 제 2 요인을 기초로, 상기 제 1 시간으로부터 미리 결정된 일정 시간 경과 이후의 제 2 시간 동안에 발생될 상기 치매 환자의 치매행동심리증상을 예측하도록 구성된 예측 모델을 이용하여, 수신된 상기 증상 일지 데이터, 상기 신체 활동 데이터 및 상기 수면 활동 데이터를 기초로, 상기 제 1 시간으로부터 미리 결정된 일정 시간 경과 이후의 제 2 시간 동안에 발생될 상기 치매 환자의 치매행동심리증상을 예측하도록 구성되고, 상기 제 2 요인은 수면 활동, 신체 활동, 생리학적 미충족 요구 상태(physiological unmet needs state), 환경적 요인(environmental trigger) 및 대인관계적 요인(interpersonal trigger) 를 포함하고,상기 생리학적 미충족 요구 상태는 배고픔/갈증, 배뇨/배변, 통증/불편함 및 수면장애 중 적어도 하나를 포함하고,상기 환경적 요인은 소음, 빛, 온도 및 환경 변화 중 적어도 하나를 포함하고,상기 제 1 요인 및 상기 제 2 요인은 타겟 인코딩(Target Encoding)이 수행되고,상기 제 1 시간은 상기 주 돌봄자가 상기 치매 환자를 돌보는 하루 동안의 시간인, 치매행동심리증상에 대한 예측용 디바이스. |
| 13 | 제 12항에 있어서,상기 프로세서는,예측된 상기 치매 환자의 치매행동심리증상을 전이학습(transfer learning)하도록 더 구성된, 치매행동심리증상에 대한 예측용 디바이스. |
| 14 | 제 12항에 있어서,상기 프로세서는,수신된 상기 증상 일지 데이터, 신체 활동 데이터 및 수면 활동 데이터에 대하여, 타겟 인코딩(Target Encoding)을 수행하도록 더 구성된, 치매행동심리증상에 대한 예측용 디바이스. |
| 15 | 제 12항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제 1 요인 및 상기 제 2 요인을 기초로, 상기 제 2 시간 동안 발생될 상기 치매행동심리증상을 완화시킬 수 있는 비약물적 요법을 결정하도록 구성된 결정 모델을 이용하여, 예측된 제 2 시간 동안에 발생될 상기 치매 환자의 치매행동심리증상을 기초로, 상기 제 2 시간 동안에 발생될 상기 치매 환자의 치매행동심리증상을 완화시킬 수 있는 비약물적 요법을 결정하고,상기 제 2 시간 이전에 결정된 상기 비약물적 요법을 제공도록 더 구성된, 치매행동심리증상에 대한 예측용 디바이스. |
| 16 | 제 12항에 있어서,상기 프로세서는,수신된 상기 신체 활동 데이터 및 상기 수면 활동 데이터의 결측치에 대하여, MICE(Multivariate Imputation by Chained Equations)를 수행하도록 더 구성된, 치매행동심리증상에 대한 예측용 디바이스. |
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| 18 | 제 12항에 있어서,상기 제 1 요인은,의료 기록, 한국판 간이정신상태검사, 한국판 임상치매평가척도 (Korean version of Clinical Dementia Rating Scale, K-CDR), 한국판 일상생활수행능력(Korean version of Activities of Daily Living, K-ADL)검사 및 한국판 5요인 성격 특성(Korean version of the Big Five Inventory, BFI-K)검사 중 적어도 하나로부터 수집된, 치매행동심리증상에 대한 예측용 디바이스. |
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