KR20220029173A - Method and device for the prediction of dosage of sleep inducer using deep learning - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to development of a predictive model for efficacy and side effects of drugs on the basis of artificial intelligence. According to the present invention, a sleep inducer prediction method comprises: a data input step of receiving cause data of factors influencing sedation endoscopy and satisfaction of sedation endoscopy; a feature vector generation step of generating a plurality of feature vectors corresponding to the cause data by using a plurality of first nodes receiving the cause data and a plurality of second nodes receiving the satisfaction of the sedation endoscopy; a feature vector combining step of combining the feature vectors by using an attention layer in which weight information for predicting contributions included in the plurality of first and second nodes is learned; and a predicted dosage output step of outputting a predicted dosage of a sleep inducer predicted to be 90% or more in the satisfaction of the sedation endoscopy on the basis of the feature vectors. Accordingly, an appropriate sleep inducer dosage prediction model even in a pregnant woman and children and an appropriate sleep inducer dosage prediction model even in time-consuming endoscopic procedures and general anesthesia surgeries can be established.

Description

딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법 및 예측 장치{Method and device for the prediction of dosage of sleep inducer using deep learning}Method and device for the prediction of dosage of sleep inducer using deep learning

본 발명은 인공지능을 기반으로 한 약품의 효능 및 부작용 예측 모델 개발에 관한 것으로, 보다 상세하게는 수면내시경시 사용되는 수면유도제의 적절량을 딥러닝을 통하여 예측하는 방법 및 예측 장치에 관한 것이다.The present invention relates to the development of a drug efficacy and side effect prediction model based on artificial intelligence, and more particularly, to a method and a prediction device for predicting an appropriate amount of a sleep inducing agent used during sleep endoscopy through deep learning.

위장관 내시경 수행 시 환자 및 내시경 시술자의 편의를 위해 수면내시경이 대부분 수행되고 있다. 수면내시경은 환자에게는 불안감과 불편감을 덜어주고, 시술의사에게는 환자의 비의도적인 움직임을 제어하여 정확한 검사가 가능하게 한다. 현재 수면내시경에는 미다졸람(midazolam), 프로포폴(propofol), 디아제팜(diazepam), 메페리딘(meperidine), 페티딘 (pethidine), 펜타닐(fentanyl) 등 다양한 약제가 이요되고 있으며, 각 약제에 대한 사용량은 내시경 진료 지침에 근거한 환자의 몸무게에 따라 결정되고 있다.When performing gastrointestinal endoscopy, sleep endoscopy is mostly performed for the convenience of patients and endoscopy operators. Sleep endoscopy relieves the patient's anxiety and discomfort, and allows the surgeon to perform an accurate examination by controlling the patient's unintentional movement. Currently, various drugs are used for sleep endoscopy, such as midazolam, propofol, diazepam, meperidine, pethidine, and fentanyl, and the amount of each drug used is determined according to the patient's weight based on the guidelines for endoscopic treatment.

그러나, 내시경 진료 지침의 권고 용량대로 약제를 투여하였을 시, 예상치 못하게 약제에 의한 호흡 억제 및 혈압 강하 등의 부작용으로 인한 응급 상황이 종종 발생한다. 또한, 적절한 진정이 유도되지 않아 추가적인 약제 투입을 지속적으로 하게 되어, 환자 및 시술의사가 수면 내시경의 장점을 느끼지 못하게 되며, 경우에 따라서는 의료 분쟁의 근원이 되기도 한다. However, when the drug is administered according to the recommended dosage of the endoscopic treatment guidelines, unexpectedly, emergency situations due to side effects such as respiratory depression and blood pressure drop by the drug often occur. In addition, since proper sedation is not induced, additional drugs are continuously injected, so that patients and surgeons do not feel the advantages of sleep endoscopy, and in some cases, it becomes a source of medical disputes.

따라서 약제에 의한 합병증이 발생하지 않으면서도, 적절한 진정을 유도할 수 있는 개인별 수면유도제의 용량 결정에 대한 예측 모델 개발이 요구되고 있다. Therefore, there is a need to develop a predictive model for determining the dose of an individual sleep inducer that can induce appropriate sedation without causing complications due to the drug.

전술한 적절한 수면유도제 투여량 예측 모델 개발 요구에 따라, 본 발명은 빅테이터 및 딥러닝을 통해 환자의 특성을 고려함으로써, 수면유도제에 의한 합병증 발생빈도를 줄이고, 환자와 시술자의 수면 내시경에 대한 만족도를 높이며, 짧은 회복 시간을 통한 검사 순환 속도의 상승에 따른 의료비용적 절감 효과를 보일 수 있는 개인별 적절한 수면유도제 용량 결정에 대한 예측 모델을 제공하는 것을 목적으로 한다.In accordance with the above-mentioned demand for developing an appropriate sleep inducer dose prediction model, the present invention considers patient characteristics through big data and deep learning, thereby reducing the frequency of complications caused by sleep inducing agents, and satisfaction with sleep endoscopes for patients and operators The purpose of this study is to provide a predictive model for determining the appropriate sleep inducing agent dose for each individual that can reduce the medical cost by increasing the test cycle speed through a short recovery time.

본 발명은 적어도 하나의 프로세서에 의해서 구현되는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법 및 예측 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a sleep inducer dose prediction method and prediction device using deep learning implemented by at least one processor.

본 발명의 하나의 관점에 따른 수면유도제 투여량 예측 방법은,A sleep inducing agent dosage prediction method according to one aspect of the present invention,

수면내시경에 영향을 미치는 요소들인 원인 데이터 및 수면내시경 만족도를 수신하는 데이터 입력단계, 상기 원인 데이터를 입력 받는 복수의 제1 노드 및 상기 수면내시경 만족도를 입력 받는 복수의 제2 노드를 이용하여, 상기 원인 데이터에 대응하는 복수의 특징벡터를 생성하는 특징벡터 생성 단계, 상기 복수의 제1 노드 및 제2 노드에 포함된 기여도를 예측하기 위한 가중치 정보가 학습된 주의집중 레이어(attention layer)를 이용하여, 상기 특징벡터를 조합하는 특징벡터 조합 단계, 상기 특징벡터에 기초하여 상기 수면내시경 만족도가 90% 이상일 것으로 예측되는 수면유도제 예측 투여량을 출력하는 예측 투여량 출력 단계를 포함한다.A data input step of receiving cause data and sleep endoscopy satisfaction, which are factors affecting the sleep endoscope, using a plurality of first nodes receiving the cause data and a plurality of second nodes receiving the sleep endoscope satisfaction input, the A feature vector generation step of generating a plurality of feature vectors corresponding to the cause data, using an attention layer in which weight information for predicting the contribution included in the plurality of first and second nodes is learned , a feature vector combining step of combining the feature vectors, and a predicted dosage output step of outputting a predicted dosage of a sleep inducing agent that is predicted to have a satisfaction rate of 90% or more based on the feature vector.

또한, 본 발명의 상기 하나의 관점에 대한 부가적 특징으로서,Also, as an additional feature to said one aspect of the present invention,

상기 원인 데이터는 환자의 상태정보 및 상기 환자에게 투여된 수면유도제의 양인 것을 특징으로 한다.The cause data is characterized in that the patient's status information and the amount of the sleep inducer administered to the patient.

또한, 본 발명의 상기 하나의 관점에 대한 부가적 특징으로서,Also, as an additional feature to said one aspect of the present invention,

상기 환자의 상태정보는 몸무게, 성별, 나이, 코골이 유무, 체질량 지수(BMI, Body Mass Index), 음주유무, 약물 복용 여부, 기저질환의 유무 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.The patient's status information is characterized in that it includes at least one of weight, sex, age, presence of snoring, body mass index (BMI), presence of alcohol, whether or not taking drugs, and presence or absence of an underlying disease.

또한, 본 발명의 상기 하나의 관점에 대한 부가적 특징으로서,Also, as an additional feature to said one aspect of the present invention,

상기 수면내시경 만족도는 수면내시경을 수행한 환자에게 설문조사를 통하여 얻어지는 것을 특징으로 한다.The sleep endoscopy satisfaction is characterized in that it is obtained through a questionnaire survey to the patient who performed the sleep endoscopy.

또한, 본 발명의 상기 하나의 관점에 대한 부가적 특징으로서,Also, as an additional feature to said one aspect of the present invention,

상기 기여도는 상기 예측 투여량의 정확도에 따라 달라지는 것을 특징으로 한다.The contribution is characterized in that it depends on the accuracy of the predicted dose.

또한, 본 발명의 또 다른 관점으로서, 전술한 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 제공된다.In addition, as another aspect of the present invention, a computer-readable recording medium in which a program for implementing the above-described method is recorded is provided.

이러한 본 발명의 하나의 관점에 따른 수면유도제 투여량 예측 장치는,The sleep inducing agent dosage prediction device according to one aspect of the present invention is,

수면내시경에 영향을 미치는 요소들인 원인 데이터 및 수면내시경 만족도를 수신하는 수신부 및 상기 원인 데이터 및 상기 수면내시경 만족도를 입력 받아 복수의 특징벡터를 생성하고, 상기 특징벡터를 조합하여 수면유도제 예측 투여량을 출력하는 제어부를 포함한다.A receiver that receives cause data and sleep endoscopy satisfaction, which are factors affecting the sleep endoscopy, and receives the cause data and the sleep endoscopy satisfaction as inputs, generates a plurality of feature vectors, and combines the feature vectors to determine the predicted dose of the sleep inducing agent It includes a control unit for outputting.

또한, 본 발명의 상기 하나의 관점에 대한 부가적 특징으로서,Also, as an additional feature to said one aspect of the present invention,

상기 제어부는 상기 원인 데이터를 입력 받는 복수의 제1 노드 및 상기 수면내시경 만족도를 입력 받는 복수의 제2 노드를 포함하는 입력층, 상기 복수의 제1 및 제2 노드를 이용하여 상기 원인 데이터에 대응하는 복수의 특징벡터를 생성하는 특징추출 레이어, 상기 복수의 제1 노드 및 제2 노드에 포함된 기여도를 예측하기 위한 가중치 정보를 학습하고, 상기 가중치 정보를 이용하여 상기 특징벡터를 조합하는 주의집중 레이어(attention layer) 및 상기 특징벡터에 기초하여 상기 수면내시경 만족도가 90% 이상일 것으로 예측되는 수면유도제 예측 투여량을 출력하는 출력 레이어를 포함한다.The control unit responds to the cause data using an input layer including a plurality of first nodes receiving the cause data and a plurality of second nodes receiving the sleep endoscopy satisfaction input, and the plurality of first and second nodes A feature extraction layer that generates a plurality of feature vectors of and an output layer for outputting a predicted dose of the sleep inducing agent predicted to be 90% or more of the sleep endoscope satisfaction based on the layer (attention layer) and the feature vector.

또한, 본 발명의 상기 하나의 관점에 대한 부가적 특징으로서,Also, as an additional feature to said one aspect of the present invention,

상기 원인 데이터는 환자의 상태정보 및 상기 환자에게 투여된 수면유도제의 양인 것을 특징으로 한다.The cause data is characterized in that the patient's status information and the amount of the sleep inducer administered to the patient.

또한, 본 발명의 상기 하나의 관점에 대한 부가적 특징으로서,Also, as an additional feature to said one aspect of the present invention,

상기 환자의 상태정보는 몸무게, 성별, 나이, 코골이 유무, 체질량 지수(Body Max Index, BMI), 음주유무, 약물 복용 여부, 기저질환의 유무 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.The patient's status information is characterized in that it includes at least one of weight, gender, age, presence of snoring, body mass index (BMI), alcohol consumption, drug use, and presence or absence of an underlying disease.

또한, 본 발명의 상기 하나의 관점에 대한 부가적 특징으로서,Also, as an additional feature to said one aspect of the present invention,

상기 수면내시경 만족도는 수면내시경을 수행한 환자에게 설문조사를 통하여 얻어지는 것을 특징으로 한다.The sleep endoscopy satisfaction is characterized in that it is obtained through a questionnaire survey to the patient who performed the sleep endoscopy.

또한, 본 발명의 상기 하나의 관점에 대한 부가적 특징으로서,Also, as an additional feature to said one aspect of the present invention,

상기 기여도는 상기 예측 투여량의 정확도에 따라 달라지는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측 장치.The sleep inducer dose prediction device using deep learning, characterized in that the contribution varies depending on the accuracy of the predicted dose.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 임산부, 소아에서도 적절한 수면유도제 투여량 예측 모델을 확립할 수 있으며, 시간이 오래 걸리는 내시경 시술 및 전신마취 수술에서도 적절한 수면유도제 투여량 예측 모델을 확립할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, an appropriate sleep inducer dosage prediction model can be established even in pregnant women and children, and an appropriate sleep inducer dosage predictive model can be established even in time-consuming endoscopic procedures and general anesthesia surgery.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법에 사용되는 딥러닝 모델이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법에 사용되는 딥러닝 모델의 구조이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측 장치의 블록도이다.1 is a flowchart of a method for predicting a sleep inducer dose using deep learning according to an embodiment of the present invention.
2 is a deep learning model used in a method for predicting a dose of a sleep inducer using deep learning according to an embodiment of the present invention.
3 is a structure of a deep learning model used in a method for predicting a dose of a sleep inducer using deep learning according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram of an apparatus for predicting a dose of a sleep inducer using deep learning according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 도면을 참조하여 이 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용으로서, 이 발명에 따른 목표지도 생성방법 및 시스템의 실시 예 및 목표지도 생성방법 및 시스템의 작동에 관여하는 요소들에 대해 설명한다.Hereinafter, examples of a method and system for generating a target map and elements involved in the operation of the method and system for generating a target map will be described as specific details for carrying out the present invention with reference to the drawings.

본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.The terms used in this specification have been selected as currently widely used general terms as possible while considering the functions in the present invention, but these may vary depending on the intention or precedent of a person skilled in the art, the emergence of new technology, and the like. In addition, in a specific case, there is a term arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description of the corresponding invention. Therefore, the term used in the present invention should be defined based on the meaning of the term and the overall content of the present invention, rather than the name of a simple term.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, "그 중간에 다른 구성을 사이에 두고" 연결되어 있는 경우도 포함한다.In the entire specification, when a part "includes" a certain element, this means that other elements may be further included, rather than excluding other elements, unless otherwise stated. In addition, terms such as "...unit" and "module" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software, or a combination of hardware and software. . In addition, when a certain part is said to be "connected" with another part throughout the specification, it includes not only a case in which it is "directly connected" but also a case in which it is connected "with another configuration in the middle".

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily carry out the present invention. However, the present invention may be implemented in several different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

딥러닝(deep learning), 심층학습은 여러 비선형 변화기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions)를 시도하는 기계학습(machine learning) 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야이다.Deep learning, deep learning, is defined as a set of machine learning algorithms that attempt high-level abstractions through a combination of several nonlinear change techniques. It is a branch of machine learning that teaches students.

즉 딥러닝은, 컴퓨터가 여러 데이터를 이용하여 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망(ANN, artificial neural network)을 기반으로 구축한 하나의 기계학습 기술이다. 딥러닝 기술을 적용하면 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지, 추론, 판단하게 할 수 있다.In other words, deep learning is a machine learning technology built on the basis of artificial neural networks (ANNs) to enable computers to learn by themselves like humans using various data. If deep learning technology is applied, the computer can be made to recognize, reason, and judge by itself, even if humans do not set all judgment criteria.

일 예로, 기계학습의 한 종류인 신경망은 사물의 '특징값'을 추출하여, 인간과 비슷한 방법으로 학습을 수행한다. 즉, 신경망은 대상을 식별하기 위해 인간이 제시한 규칙이 아니라 특징값을 산출해낸다. 이때, 특징값을 '개'라고 가르치면 개를 분류해낼 수 있다. 이 과정을 반복하면 기계 스스로가 특징값을 산출해 개로 분류할 정보가 늘어난다. 기계에 이미지를 입력하면 그 이미지의 특징값을 컴퓨터가 분석해 개의 특징값 내 범위와 일치할 경우 개라고 판단하고, 고양이의 특징값과 일치할 경우 고양이라고 판단해 분류한다.For example, a neural network, which is a type of machine learning, extracts a 'feature value' of an object and performs learning in a manner similar to that of a human. In other words, the neural network calculates feature values rather than rules suggested by humans to identify objects. In this case, if the feature value is taught as 'dog', the dog can be classified. By repeating this process, the machine itself calculates feature values, increasing the amount of information to be classified as dogs. When an image is input into the machine, the computer analyzes the feature value of the image, and if it matches within the range of the dog's feature value, it is determined as a dog, and if it matches the cat's feature value, it is classified as a cat.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법의 순서도이다.1 is a flowchart of a method for predicting a sleep inducer dose using deep learning according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법은, 수면내시경에 영향을 미치는 요소들인 원인 데이터 및 수면내시경 만족도를 수신하는 데이터 입력단계(S100), 상기 원인 데이터를 입력 받는 복수의 제1 노드 및 상기 수면내시경 만족도를 입력 받는 복수의 제2 노드를 이용하여, 상기 원인 데이터에 대응하는 복수의 특징벡터를 생성하는 특징벡터 생성 단계(S200), 상기 복수의 제1 노드 및 제2 노드에 포함된 기여도를 예측하기 위한 가중치 정보가 학습된 주의집중 레이어(attention layer)를 이용하여, 상기 특징벡터를 조합하는 특징벡터 조합 단계(S300), 상기 특징벡터에 기초하여 상기 수면내시경 만족도가 90% 이상일 것으로 예측되는 수면유도제 예측 투여량을 출력하는 예측 투여량 출력 단계(S400)를 포함한다.Referring to Figure 1, the sleep inducing agent dose prediction method using deep learning according to an embodiment of the present invention is a data input step (S100) of receiving cause data and satisfaction with the sleep endoscope, which are factors affecting the sleep endoscope; A feature vector generating step (S200) of generating a plurality of feature vectors corresponding to the cause data using a plurality of first nodes receiving the cause data and a plurality of second nodes receiving the sleep endoscopy satisfaction input (S200); A feature vector combining step (S300) of combining the feature vectors using an attention layer from which weight information for predicting the contribution included in the plurality of first and second nodes has been learned (S300), the feature vector and a predicted dose output step (S400) of outputting a predicted dose of the sleep inducing agent, which is predicted to have a sleep endoscopy satisfaction of 90% or more based on the

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법에 사용되는 딥러닝 모델이다.2 is a deep learning model used in a method for predicting a dose of a sleep inducer using deep learning according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 2를 참조하면, 상기 데이터 입력단계(S100)에서 원인 데이터(1)는 환자의 상태정보 및 환자에게 투여되는 수면유도제의 양을 포함한다. 수면내시경에 특히 영향을 미치는 요소는 환자의 특성 및 투여되는 수면유도제의 양이기 때문이다. 일 예로 환자의 몸무게가 많을수록 투여해야 하는 수면유도제의 양을 늘려야 수면내시경의 만족도가 높을 것이다.1 and 2 , in the data input step S100 , the cause data 1 includes the patient's status information and the amount of the sleep inducer administered to the patient. This is because the factors that particularly affect the sleep endoscopy are the characteristics of the patient and the amount of the sleep inducer administered. For example, the higher the patient's weight, the higher the satisfaction of the sleep endoscopy will be when the amount of the sleep inducer to be administered is increased.

원인 데이터(1)는 전술한 바에 한정되지 않고, 수면내시경에 영향을 미칠 수 있는 요소라면 모두 포함할 수 있다. 예를 들어, 수면내시경 중 환자에게 전해지는 외부 자극 또는 수면유도제의 종류(즉, 약 성분)등이 있을 수 있다.The cause data (1) is not limited to the above, and may include any element that can affect the sleep endoscopy. For example, there may be an external stimulus delivered to the patient during the sleep endoscopy or the type of sleep inducing agent (ie, drug component).

환자의 상태정보는 성별, 나이, 코골이 유무, 체질량지수(BMI, Body Mass Index), 음주유무, 약물 복용 여부, 기절질환의 유무 등과 같이 환자의 건강상태 정보를 포함할 수 있으며, 통증에 대한 민감도, 긴장상태 등과 같은 심리적 요인을 포함할 수 있다.The patient's status information may include information on the patient's health status, such as gender, age, presence of snoring, body mass index (BMI), alcohol consumption, drug use, and fainting disease. It may include psychological factors such as sensitivity, tension, etc.

수면내시경 만족도(2)는 딥러닝 모델에 입력되는 또 다른 입력 데이터에 해당한다. 수면내시경 만족도는 수면내시경을 수행한 환자로부터 설문조사를 통해 얻을 수 있으며, 수면내시경을 시술한 시술자의 의견이 포함될 수 있다.The sleep endoscopy satisfaction (2) corresponds to another input data input to the deep learning model. Satisfaction with sleep endoscopy can be obtained through a questionnaire survey from patients who have performed sleep endoscopy, and the opinion of the operator who performed sleep endoscopy can be included.

데이터 입력단계(S100)에서 원인 데이터(1)는 종류별로 분류되어 복수의 제1 노드로 입력되고, 수면내시경 만족도(2)는 복수의 제2 노드로 입력된다. 상기 제1 및 제2 노드는 특징추출 레이어(3)에서 데이터들의 특징을 추출하기 위해 사용된다.In the data input step (S100), cause data (1) is classified by type and input to a plurality of first nodes, and sleep endoscopy satisfaction (2) is input to a plurality of second nodes. The first and second nodes are used to extract features of data in the feature extraction layer 3 .

상기 특징벡터 생성단계(S200)는 상기 데이터 입력단계(S100)에서 입력 받은 데이터(1, 2)를 특징추출 레이어(3)를 통해 분석하여 원인 데이터와 수면내시경 만족도 간의 상관관계를 특징으로 추출한다.The feature vector generation step (S200) analyzes the data 1 and 2 received in the data input step (S100) through the feature extraction layer 3 to extract the correlation between the cause data and the satisfaction with sleep endoscopy as features. .

일 실시 예로, 만20세, 50kg의 여성에게 A수면유도제를 x(g)투여하였더니 수면만족도가 90%였고, 만20세, 48kg의 여성에게 A수면유도제를 x(g)투여하였더니 수면만족도가 85%였다는 입력 데이터(1, 2)를 통해 환자의 몸무게가 많을수록 수면유도제를 많이 투여하여야 수면만족도가 높아진다는 특징을 추출할 수 있을 것이다. 특징벡터 생성단계(S200)에서 추출된 특징들은 딥러닝 모델에서 특징벡터로 사용된다.As an example, when x(g) of sleep inducer A was administered to a 20-year-old, 50kg woman, sleep satisfaction was 90%, and when a 20-year-old, 48kg woman was administered x(g) sleep inducer A, sleep From the input data (1, 2) that the satisfaction was 85%, it would be possible to extract the characteristic that the higher the patient's weight, the more the sleep inducing agent should be administered to increase the sleep satisfaction. The features extracted in the feature vector generation step S200 are used as feature vectors in the deep learning model.

상기 특징벡터 조합단계(S300)는 특징추출 레이어(3)에서 추출된 특징들을 입력 받아 기여도가 높은 신경망이 기여도가 낮은 신경망에 비하여 더 높은 가중치를 가지도록 학습된 주의집중 레이어(attention layer)(4)를 이용하여 특징벡터를 조합한다. 즉, 상기 주의집중 레이어(attention layer)(4)는 복수의 노드들 중에서 어느 노드에 더 높은 주의를 기울여야 하는지 여부를 결정한다.The feature vector combination step (S300) receives the features extracted from the feature extraction layer (3), and an attention layer (4 ) to combine the feature vectors. That is, the attention layer 4 determines which node from among a plurality of nodes should be given higher attention.

일 실시 예로, 수면내시경 만족도(2)와 원인 데이터(1)들 간의 상관관계에 있어서, 복수의 원인 데이터 중 환자의 몸무게에 따른 수면유도제 투여량 변화와 수면내시경 만족도(2)간의 상관관계가 높은 경우, 환자의 몸무게와 수면유도제 투여량 간의 상관관계의 기여도가 다른 특징벡터에 비해 높으므로, 다른 특징벡터들 보다 더 높은 가중치를 가지도록 조합되어야 할 것이다.In one embodiment, in the correlation between the satisfaction with sleep endoscopy (2) and the cause data (1), the correlation between the change in the dose of the sleep inducing agent according to the weight of the patient among the plurality of cause data and the satisfaction with the sleep endoscope (2) is high In this case, since the contribution of the correlation between the patient's weight and the dose of the sleep inducer is higher than other feature vectors, they should be combined to have a higher weight than other feature vectors.

예측 투여량 출력단계(S400)는 주의집중 레이어(attention layer)(4)를 통해 조합한 특징벡터에 기초하여 환자 별로 수면내시경 만족도가 90% 이상일 것으로 예측되는 수면유도제 예측 투여량을 출력 레이어는(5)의 결과값으로 출력한다.The predicted dose output step (S400) outputs the predicted dose of the sleep inducer, which is predicted to have 90% or more satisfaction with sleep endoscopy for each patient, based on the feature vector combined through the attention layer (4). 5) is output as the result.

상기 특징벡터 조합단계(S300)에서 기여도는 예측 투여량의 정확도에 따라 달라지도록 구성될 수 있다. 즉, 딥러닝 분석모델을 통해 출력된 결과 데이터인 예측 투여량의 정확도에 기초하여 역전파 학습을 통하여 기여도를 갱신할 수 있다.In the feature vector combining step (S300), the contribution may be configured to vary according to the accuracy of the predicted dose. That is, the contribution can be updated through backpropagation learning based on the accuracy of the predicted dose, which is the result data output through the deep learning analysis model.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법에 사용되는 딥러닝 모델의 구조이다.3 is a structure of a deep learning model used in a method for predicting a dose of a sleep inducer using deep learning according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법에 사용되는 딥러닝은 입력층, 은닉층(20) 및 출력층으로 구성될 수 있다.Referring to FIG. 3 , deep learning used in a method for predicting a dose of a sleep inducer using deep learning according to an embodiment of the present invention may be composed of an input layer, a hidden layer 20 and an output layer.

도 3의 복수의 원은 노드(10)를 의미하고, 화살표는 연산과정을 의미한다. 빨간색 점선 박스(20)를 기준으로 왼쪽이 입력층, 오른쪽이 출력층, 내부는 은닉층(20)을 의미한다. 노드(10) 및 은닉층(20)의 개수는 도 3에 표현된 것에 한정되지 않고, 입력되는 데이터의 종류, 양 및 분석방법에 따라 다양한 변화가 가능할 것이다.A plurality of circles in FIG. 3 means a node 10, and an arrow means an operation process. Based on the red dotted line box 20 , the left side indicates the input layer, the right side indicates the output layer, and the inside indicates the hidden layer 20 . The number of nodes 10 and hidden layers 20 is not limited to that shown in FIG. 3 , and various changes may be made according to the type, amount, and analysis method of input data.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측 장치의 블록도이다.4 is a block diagram of an apparatus for predicting a dose of a sleep inducer using deep learning according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측 장치는 수면내시경에 영향을 미치는 요소들인 원인 데이터 및 수면내시경 만족도를 수신하는 수신부(110) 및 원인 데이터 및 수면내시경 만족도를 입력 받아 복수의 특징벡터를 생성하고, 상기 특징벡터를 조합하여 수면유도제 예측 투여량을 출력하는 제어부(120)를 포함한다.4, the sleep inducing agent dose prediction apparatus using deep learning according to an embodiment of the present invention includes the receiving unit 110 and the cause data and and a control unit 120 for generating a plurality of feature vectors by receiving the satisfaction of sleep endoscopy, and outputting a predicted dose of a sleep inducing agent by combining the feature vectors.

상기 제어부(120)는 원인 데이터를 입력 받는 복수의 제1 노드 및 수면내시경 만족도를 입력 받는 복수의 제2 노드를 포함하는 입력층, 복수의 제1 및 제2 노드를 이용하여 원인 데이터에 대응하는 복수의 특징벡터를 생성하는 특징추출 레이어, 복수의 제1 노드 및 제2 노드에 포함된 기여도를 예측하기 위한 가중치 정보를 학습하고, 가중치 정보를 이용하여 특징벡터를 조합하는 주의집중 레이어(attention layer) 및 특징벡터에 기초하여 수면내시경 만족도가 90% 이상일 것으로 예측되는 수면유도제 예측 투여량을 출력하는 출력 레이어를 포함할 수 있다.The control unit 120 uses an input layer including a plurality of first nodes to receive cause data and a plurality of second nodes to receive sleep endoscopy satisfaction, and a plurality of first and second nodes corresponding to the cause data. A feature extraction layer that generates a plurality of feature vectors, an attention layer that learns weight information for predicting contributions included in a plurality of first and second nodes, and combines feature vectors using the weight information ) and an output layer for outputting the predicted dose of the sleep inducing agent predicted to have a sleep endoscopy satisfaction of 90% or more based on the feature vector.

본 발명의 일 실시 예에 따른 장치와 관련하여서는 전술한 방법에 대한 내용이 적용될 수 있다. 따라서, 장치와 관련하여 전술한 방법에 대한 내용과 동일한 내용에 대하여는 설명을 생략한다.With respect to the apparatus according to an embodiment of the present invention, the above-described method may be applied. Accordingly, descriptions of the same contents as those of the method described above in relation to the apparatus will be omitted.

이상, 본 발명의 실시 예들에 대해 설명하였는바, 본 발명은 이러한 실시 예들의 수면유도제 투여량 예측 방법 및 예측 장치 구성에 한정되지 않고, 청구범위에 기재한 범위에서 다양한 수정과 변경이 가능하다.As mentioned above, the embodiments of the present invention have been described, the present invention is not limited to the sleep inducing agent dosage prediction method and the configuration of the prediction device of these embodiments, and various modifications and changes are possible within the scope described in the claims.

1: 원인 데이터
2: 수면내시경 만족도
3: 특징 추출 레이어
4: 주의집중 레이어
5: 출력 레이어
10: 노드
20: 은닉층
100: 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측장치
110: 수신부
120: 제어부1: Cause data
2: Satisfaction with sleep endoscopy
3: Feature extraction layer
4: Attention layer
5: Output layer
10: node
20: hidden layer
100: sleep inducer dose prediction device using deep learning
110: receiver
120: control unit

Claims (12)

적어도 하나의 프로세서에 의해서 구현되는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법에 있어서,
수면내시경에 영향을 미치는 요소들인 원인 데이터 및 수면내시경 만족도를 수신하는 데이터 입력단계;
상기 원인 데이터를 입력 받는 복수의 제1 노드 및 상기 수면내시경 만족도를 입력 받는 복수의 제2 노드를 이용하여, 상기 원인 데이터에 대응하는 복수의 특징벡터를 생성하는 특징벡터 생성 단계;
상기 복수의 제1 노드 및 제2 노드에 포함된 기여도를 예측하기 위한 가중치 정보가 학습된 주의집중 레이어(attention layer)를 이용하여, 상기 특징벡터를 조합하는 특징벡터 조합 단계; 및
상기 특징벡터에 기초하여 상기 수면내시경 만족도가 90% 이상일 것으로 예측되는 수면유도제 예측 투여량을 출력하는 예측 투여량 출력 단계를 포함하는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법.
In the sleep inducer dose prediction method using deep learning implemented by at least one processor,
a data input step of receiving cause data and satisfaction with sleep endoscopy, which are factors affecting the sleep endoscopy;
a feature vector generating step of generating a plurality of feature vectors corresponding to the cause data using a plurality of first nodes receiving the cause data and a plurality of second nodes receiving the sleep endoscopy satisfaction;
a feature vector combining step of combining the feature vectors using an attention layer from which weight information for predicting the contribution included in the plurality of first and second nodes has been learned; and
A sleep inducing agent dosage prediction method using deep learning, comprising a predicted dosage output step of outputting a predicted sleep inducing agent dosage that is predicted to have a satisfaction rate of 90% or more based on the feature vector.
 제 1항에 있어서,
상기 원인 데이터는 환자의 상태정보 및 상기 환자에게 투여된 수면유도제의 양인 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법.
The method of claim 1,
The cause data is a sleep inducer dose prediction method using deep learning, characterized in that the patient's status information and the amount of the sleep inducer administered to the patient.
 제 2항에 있어서,
상기 환자의 상태정보는 몸무게, 성별, 나이, 코골이 유무, 체질량 지수(Body Max Index, BMI), 음주유무, 약물 복용 여부 또는 기저질환의 유무 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법.
3. The method of claim 2,
The patient's status information includes at least one of weight, gender, age, snoring, body mass index (BMI), alcohol consumption, drug use, or underlying disease. A method for predicting the dose of sleep inducers using
 제 1항에 있어서,
상기 수면내시경 만족도는 수면내시경을 수행한 환자에게 설문조사를 통하여 얻어지는 것을 특징으로 하는 수면유도제 투여량 예측방법.
The method of claim 1,
The sleep endoscopy satisfaction is a sleep inducing agent dosage prediction method, characterized in that obtained through a questionnaire survey to the patient who performed the sleep endoscopy.
 제 1항에 있어서,
상기 기여도는 상기 예측 투여량의 정확도에 따라 달라지는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측방법.
The method of claim 1,
The sleep inducer dose prediction method using deep learning, characterized in that the contribution varies depending on the accuracy of the predicted dose.
 제 1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
A computer-readable recording medium in which a program for implementing the method of any one of claims 1 to 5 is recorded.
 수면내시경에 영향을 미치는 요소들인 원인 데이터 및 수면내시경 만족도를 수신하는 수신부; 및
상기 원인 데이터 및 상기 수면내시경 만족도를 입력 받아 복수의 특징벡터를 생성하고, 상기 특징벡터를 조합하여 수면유도제 예측 투여량을 출력하는 제어부를 포함하는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측 장치.
a receiver for receiving cause data and satisfaction with sleep endoscopy, which are factors affecting the sleep endoscopy; and
and a controller for generating a plurality of feature vectors by receiving the cause data and the satisfaction of the sleep endoscopy, and outputting a predicted dosage of the sleep inducer by combining the feature vectors.
 제 7항에 있어서,
상기 제어부는
상기 원인 데이터를 입력 받는 복수의 제1 노드 및 상기 수면내시경 만족도를 입력 받는 복수의 제2 노드를 포함하는 입력층;
상기 복수의 제1 및 제2 노드를 이용하여 상기 원인 데이터에 대응하는 복수의 특징벡터를 생성하는 특징추출 레이어;
상기 복수의 제1 노드 및 제2 노드에 포함된 기여도를 예측하기 위한 가중치 정보를 학습하고, 상기 가중치 정보를 이용하여 상기 특징벡터를 조합하는 주의집중 레이어(attention layer); 및
상기 특징벡터에 기초하여 상기 수면내시경 만족도가 90% 이상일 것으로 예측되는 수면유도제 예측 투여량을 출력하는 출력 레이어를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측 장치.
8. The method of claim 7,
the control unit
an input layer including a plurality of first nodes receiving the cause data and a plurality of second nodes receiving the satisfaction of the sleep endoscope;
a feature extraction layer for generating a plurality of feature vectors corresponding to the cause data using the plurality of first and second nodes;
an attention layer that learns weight information for predicting contributions included in the plurality of first and second nodes, and combines the feature vectors using the weight information; and
A sleep inducer dose prediction device using deep learning, characterized in that it includes an output layer for outputting a predicted sleep inducer dose that is predicted to have a satisfaction rate of 90% or more based on the feature vector.
 제 7항에 있어서,
상기 원인 데이터는 환자의 상태정보 및 상기 환자에게 투여된 수면유도제의 양인 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측 장치.
8. The method of claim 7,
The cause data is a sleep inducer dose prediction device using deep learning, characterized in that the patient's state information and the amount of the sleep inducer administered to the patient.
 제 9항에 있어서,
상기 환자의 상태정보는 몸무게, 성별, 나이, 코골이 유무, 체질량 지수(Body Max Index, BMI), 음주유무, 약물 복용 여부 또는 기저질환의 유무 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측 장치.
10. The method of claim 9,
The patient's status information includes at least one of weight, gender, age, snoring, body mass index (BMI), alcohol consumption, drug use, or underlying disease. A sleep inducer dose prediction device using
 제 7항에 있어서,
상기 수면내시경 만족도는 수면내시경을 수행한 환자에게 설문조사를 통하여 얻어지는 것을 특징으로 하는 수면유도제 투여량 예측 장치.
8. The method of claim 7,
The sleep endoscopy satisfaction is a sleep inducing agent dosage prediction device, characterized in that obtained through a questionnaire survey to the patient who performed the sleep endoscopy.
 제 7항에 있어서,
상기 기여도는 상기 예측 투여량의 정확도에 따라 달라지는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 수면유도제 투여량 예측 장치.

8. The method of claim 7,
The sleep inducer dose prediction device using deep learning, characterized in that the contribution varies depending on the accuracy of the predicted dose.
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