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公开(公告)号：WO2020091375A2
公开(公告)日：2020-05-07
申请号：PCT/KR2019/014360
申请日：2019-10-29
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명에 따른 항우울제 추천 시스템을 이용한 항우울제 추천 방법은 (a) 약물 명칭, 약물의 브랜드, 각 약물의 치료 목적, 환자의 상태에 따른 처방 지침 및 해당 약의 부작용 정보가 기록된 데이터베이스에 환자의 상태 정보를 입력하여 환자 상태에 적합한 약물들의 추천 점수를 산출하는 단계; (b) 환자의 기본 정보, 유전체 정보, MRI 정보, 처방 약물 맟 각 환자의 주차별 우울증 지수를 포함하는 환자 데이터를 기초로 구축한 항우울제 반응성 예측 기계학습 모델에 환자의 현재 우울증 지수, 처방 약물 및 예측 희망 주차에 대한 정보를 입력하여, 예측 희망 주차에서의 우울증 지수를 예측하고, 예측된 우울증 지수에 기초하여 반응성 점수를 산출하는 단계; 및 (c) 상기 산출된 각 약물들의 추천 점수와 처방 약물에 대한 상기 반응성 점수를 기초로 최적의 항우울제를 추천하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2020091375A3
公开(公告)日：2020-05-07
申请号：PCT/KR2019/014360
申请日：2019-10-29
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명에 따른 항우울제 추천 시스템을 이용한 항우울제 추천 방법은 (a) 약물 명칭, 약물의 브랜드, 각 약물의 치료 목적, 환자의 상태에 따른 처방 지침 및 해당 약의 부작용 정보가 기록된 데이터베이스에 환자의 상태 정보를 입력하여 환자 상태에 적합한 약물들의 추천 점수를 산출하는 단계; (b) 환자의 기본 정보, 유전체 정보, MRI 정보, 처방 약물 맟 각 환자의 주차별 우울증 지수를 포함하는 환자 데이터를 기초로 구축한 항우울제 반응성 예측 기계학습 모델에 환자의 현재 우울증 지수, 처방 약물 및 예측 희망 주차에 대한 정보를 입력하여, 예측 희망 주차에서의 우울증 지수를 예측하고, 예측된 우울증 지수에 기초하여 반응성 점수를 산출하는 단계; 및 (c) 상기 산출된 각 약물들의 추천 점수와 처방 약물에 대한 상기 반응성 점수를 기초로 최적의 항우울제를 추천하는 단계를 포함한다.
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