-
公开(公告)号：KR1020140141520A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：KR1020140066169
申请日：2014-05-30
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Inventor： 이선미
IPC: G06F19/00
Abstract: 본 발명은 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서, EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버로부터 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청하는 과정과, 상기 요청된 임상 데이터를 기반으로 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정하고, 상기 EMR 서비스 서버로부터 상기 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하는 과정과, 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 환자안전 관련 유형별 변수를 선택하는 과정과, 선택된 상기 변수에 기초하여 예측모형 형식에 따라 훈련(Training) 및 검증(Validation) 데이터를 도출하고, 상기 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 과정과 환자안전관련 유형별 고위험군 유무를 표시하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
Abstract translation: 基于本发明的患者安全性预测高风险患者的方法包括：从EMR（电子病历）服务请求临床数据服务以支持临床确定; 选择一个变量，其是基于所请求的临床数据的与患者安全相关的每种类型的生成因子，并且从EMR服务服务器提取与变量匹配的临床数据; 基于提取的临床数据，为每个变量的每个类别选择与患者安全相关的每种类型的变量; 基于所选择的变量根据预测模型类型导出训练和验证数据，并且通过使用关于所导出的数据的预设评估标准来评估关于所述预测模型的可预测性; 并且针对与患者安全相关的每种类型显示高危患者状态。
-
公开(公告)号：KR101595784B1
公开(公告)日：2016-02-26
申请号：KR1020140067012
申请日：2014-06-02
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Inventor： 이선미
IPC: G06Q50/22
Abstract: 본발명은 EMR(Electronic Medical Record) 서비스서버로부터임상적판단을지원하기위한임상데이터서비스를요청하는과정과, 상기요청된임상데이터중 패혈증관련활용가능한데이터를선별하기위한패혈증발생의위험요인이되는변수를선정하는과정과, 상기 EMR 서비스서버로부터상기변수와매칭되는임상데이터를추출하고, 추출된상기임상데이터기반각 변수의범주별패혈증발생변수를선택하는과정과, 선택된상기변수에기초하여예측모형형식에따라훈련(Training) 및검증(Validation) 데이터를도출하고, 상기도출된데이터에대하여기설정된평가기준을이용하여예측모형에대한예측력을평가하는과정과패혈증고위험군유무를표시하는과정을포함함을특징으로한다.
-
公开(公告)号：KR101347509B1
公开(公告)日：2014-01-06
申请号：KR1020110059448
申请日：2011-06-20
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Inventor： 이선미
IPC: G06F19/00
Abstract: 섬망 고위험군 예측모형 시스템 및 그 예측모형 방법, 및 그것을 이용한 섬망 고위험군 예측 시스템이 개시된다. 본 발명에 따른 섬망 고위험군 예측모형 시스템은, 관심대상의 목표변수 및 목표 값의 예측에 사용되는 설명변수 사이의 관계를 나타내는 예측모형을 설정하는 예측모형 설정부; 예측모형에 사용할 변수를 구간화하여 WOE(Weight Of Evidence) 및 IV(Information Value)를 산출하고, 산출된 WOE 및 IV에 기초하여 변수를 선택하는 변수 선택부; 및 선택된 변수에 기초하여 오분류표를 구하고, 이를 통해 오분류율, 민감도 및 특이도를 산출하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 예측력 평가부를 포함한다.
섬망 고위험군 예측 시스템은 병원의 EMR(Electronic Medical Record) 시스템과 연동하는 EMR 연동부; 섬망 고위험군 예측모형의 설정에 이용되는 관심대상의 목표변수 및 목표 값의 예측에 사용되는 설명변수에 기초하여 환자에 대한 환자변수 및 가중치를 구하고, 상기 환자변수 및 상기 가중치에 기초하여 상기 환자에 대한 섬망 확률값을 계산하는 확률 계산부; 및 상기 확률 계산부에 의해 계산된 섬망 확률값이 설정된 값 이상인 경우에 상기 EMR 연동부를 통해 상기 EMR 시스템에 섬망 고위험군 판정신호를 전송하는 신호 전송부를 포함한다.-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101685118B1
公开(公告)日：2016-12-12
申请号：KR1020140150561
申请日：2014-10-31
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 하기화학식 1로표시되는유기광전자소자용폴리머를제공한다. [화학식 1]상기화학식 1에서, Ar은치환또는비치환된 C6 내지 C14 아릴렌기이고, Ar는치환또는비치환된 C14 내지 C20 아릴기이고, Ar보다방향족링의개수가더 크고, p와 q는각각독립적으로 1 또는 2의정수이고, n은중합도를의미하며분자량에따라결정된다.
Abstract translation: 是提供一种通过下述式（1）表示的有机光电子器件的聚合物。 在式1式1中，Ar为取代或未取代的C6至C14亚芳基，Ar为取代或未取代的C14至C20的芳基，更大的数目除Ar，p和q的芳香环的 各自独立地为1或2的CAN协议中，n表示聚合度，并且由分子量确定。
-
公开(公告)号：KR101611838B1
公开(公告)日：2016-04-12
申请号：KR1020140066169
申请日：2014-05-30
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Inventor： 이선미
IPC: G06F19/00
Abstract: 본발명은환자안전관련고위험군예측방법에있어서, EMR(Electronic Medical Record) 서비스서버로부터임상적판단을지원하기위한임상데이터서비스를요청하는과정과, 상기요청된임상데이터를기반으로환자안전관련유형별발생요인이되는변수를선정하고, 상기 EMR 서비스서버로부터상기변수와매칭되는임상데이터를추출하는과정과, 추출된상기임상데이터기반각 변수의범주별환자안전관련유형별변수를선택하는과정과, 선택된상기변수에기초하여예측모형형식에따라훈련(Training) 및검증(Validation) 데이터를도출하고, 상기도출된데이터에대하여기설정된평가기준을이용하여예측모형에대한예측력을평가하는과정과환자안전관련유형별고위험군유무를표시하는과정을포함함을특징으로한다.
-
6.发明公开
公开(公告)号：KR1020120139908A
公开(公告)日：2012-12-28
申请号：KR1020110059448
申请日：2011-06-20
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Inventor： 이선미
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F17/18
Abstract: PURPOSE: A delirium high-risk group prediction model system, a prediction model method, and a prediction system using the mentioned system and method are provided to predict the occurrence possibility of delirium targeting intensive care unit patients, and to automatically determine a high-risk group based on delirium prediction model method and the results of the model. CONSTITUTION: A prediction model setting unit(110) sets a prediction model. A variable selection unit(130) produces WOE(Weight Of Evidence) and IV(Information Value) through the sectionization of variables which are going to be used in the prediction model. Based on calculated WOE and IV, a variable selection unit selects variables. Based on the selected variables, a prediction power estimating unit(140) obtains a misclassification table. The prediction power estimating unit evaluates predictability about the prediction model. [Reference numerals] (110) Prediction model setting unit; (120) Estimation calculating unit; (130) Variable selection unit; (140) Prediction power estimating unit
Abstract translation: 目的：提供del妄高风险组预测模型系统，预测模型方法和使用上述系统和方法的预测系统，以预测del妄靶向重症监护病人的发生可能性，并自动确定高风险 基于del妄预测模型的方法和模型的结果。 构成：预测模型设定单元（110）设定预测模型。 变量选择单元（130）通过将在预测模型中使用的变量的分割来产生WOE（证据权重）和IV（信息值）。 基于计算出的WOE和IV，变量选择单元选择变量。 基于所选择的变量，预测功率估计单元（140）获得错误分类表。 预测功率估计单元评估关于预测模型的可预测性。 （附图标记）（110）预测模型设定单元; （120）估计计算单位; （130）变量选择单元; （140）预测功率估计单元
-
公开(公告)号：KR1020160053233A
公开(公告)日：2016-05-13
申请号：KR1020140150561
申请日：2014-10-31
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 하기화학식 1로표시되는유기광전자소자용폴리머를제공한다. [화학식 1]상기화학식 1에서, Ar은치환또는비치환된 C6 내지 C14 아릴렌기이고, Ar는치환또는비치환된 C14 내지 C20 아릴기이고, Ar보다방향족링의개수가더 크고, p와 q는각각독립적으로 1 또는 2의정수이고, n은중합도를의미하며분자량에따라결정된다.
Abstract translation: 提供一种用于有机光电子器件的由化学式1表示的聚合物。 在化学式1中，Ar 1表示取代或未取代的碳原子数为6〜14的亚芳基。 Ar 2表示与Ar 1相比具有14〜20个碳原子的取代或未取代的芳基，芳环数较多; p和q各自为1或2的整数; 并且n表示聚合度，并且相对于分子量确定。
-
公开(公告)号：KR1020140141534A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：KR1020140067012
申请日：2014-06-02
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Inventor： 이선미
IPC: G06Q50/22
Abstract: 본 발명은 EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버로부터 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청하는 과정과, 상기 요청된 임상 데이터 중 패혈증 관련 활용 가능한 데이터를 선별하기 위한 패혈증 발생의 위험 요인이 되는 변수를 선정하는 과정과, 상기 EMR 서비스 서버로부터 상기 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하고, 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 패혈증 발생 변수를 선택하는 과정과, 선택된 상기 변수에 기초하여 예측모형 형식에 따라 훈련(Training) 및 검증(Validation) 데이터를 도출하고, 상기 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 과정과 패혈증 고위험군 유무를 표시하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
Abstract translation: 本发明包括：向电子医疗记录（EMR）服务服务器请求临床数据以支持临床确定的过程; 选择作为脓毒症危险因素的变量的过程，从所要求的临床数据中选择脓毒症相关研究的有用数据; 提取与EMR服务服务器的变量相匹配的临床数据，并根据提取的临床资料选择每个变量的类别的败血症风险变量的过程; 基于所选择的变量根据预测模型格式绘制训练和验证数据的过程，并使用预定的评估标准评估预测模型的预测精度; 以及是否存在高败血症风险的过程。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.018 seconds)
