Open Access@KRIBBSynthetic Biology and Bioengineering Research InstituteGenome Editing Research Center2. Patents
인공지능 기반 약물 반응성 예측 장치 및 방법
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이진혁 | - |
| dc.date.accessioned | 2023-05-17T16:33:55Z | - |
| dc.date.available | 2023-05-17T16:33:55Z | - |
| dc.date.issued | 2023-05-09 | - |
| dc.identifier.other | 20243KR | - |
| dc.identifier.uri | https://oak.kribb.re.kr/handle/201005/31742 | - |
| dc.description.abstract | 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반 약물 반응성 예측 방법은, 데이터 세트를 형성하는 단계; 상기 데이터 세트를 기반으로 인공지능 모델을 선택하는 단계; 상기 데이터 세트로 상기 선택된 인공지능 모델을 수행하여 약물 반응성 예측 모델을 생성하는 단계; 환자 정보 및 투여 약물 정보를 수신하는 단계; 및 상기 환자 정보 및 상기 투여 약물 정보로 상기 약물 반응성 예측 모델을 수행하여 환자에 대한 약물 반응성 수치를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 데이터 세트는 유전 정보 및 약물 화합물 특징 정보 중 적어도 하나의 정보 및 약물 반응성 정보의 조합으로 구성되며, 상기 인공지능 모델의 선택은 상기 데이터 세트의 조합된 정보의 구성 및 상기 데이터 세트의 데이터 크기를 기반으로 이루어지는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시 예에서는, 의료 분야 사용자가 효율적으로 정확도 높은 약물 반응성 정보를 획득할 수 있는 효과가 달성된다. | - |
| dc.title | 인공지능 기반 약물 반응성 예측 장치 및 방법 | - |
| dc.type | Patent | - |
| dc.date.registration | 2023-05-09 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 이진혁 | - |
| dc.date.application | 2020-10-30 | - |
| dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2020-0142875 | - |
| dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-2532095-0000 | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.contributor.assignee | 가천대학교 산학협력단,한국생명공학연구원,길의료재단 | - |
| dc.contributor.inventor | 이진혁 | - |
| dc.description.patentCountryDivision | 국내 | - |
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