KR101947725B1

KR101947725B1 - 암 치료 예측결과 제공 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR101947725B1
Application number: KR1020170137212A
Authority: KR
Inventors: 이석
Original assignee: 고려대학교 산학협력단
Priority date: 2017-10-13
Filing date: 2017-10-23
Publication date: 2019-02-13

Abstract

본 발명은 다양한 종류의 암과 치료 방법에 대하여 사용자가 요구하는 조건에 맞는 치료 예후를 데이터마이닝 기법으로 제공함으로써 사용자로 하여금 가장 적절한 암 치료 방법을 파악할 수 있는 암 치료 예측결과 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로,
이는 암 치료 관련 문헌 또는 사례 정보를 수집 및 데이터마이닝하여 시맨틱 데이터베이스 사전을 구축하는 단계; 암 종류, 치료 방법, 부작용 종류, 환자 상태 정보 중 적어도 하나가 입력 정보로 입력되면, 상기 입력 정보와 상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 기반으로 치료 예측 모델을 구성하는 단계; 및 상기 치료 예측 모델을 기반으로 상기 입력 정보에 대응되는 결과정보를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

암 치료 예측결과 제공 방법 및 시스템{Method and system for providing result of prospect of cancer treatment}

본 발명은 암 치료 예측결과 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다양한 종류의 암과 치료 방법에 대하여 사용자가 요구하는 조건에 맞는 치료 예후를 데이터마이닝 기법으로 제공함으로써 사용자로 하여금 가장 적절한 암 치료 방법을 파악할 수 있는 암 치료 예측결과 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다.

환자의 신체 내 존재하는 악성 또는 양성 종양을 치료하는 방법으로서, 수술, 약물 치료 및 방사선 치료 등이 존재한다. 하지만 보통 하나의 치료법만을 단독 사용하기 보다는 복수의 치료법을 동시에 또는 최적의 순서로 사용하여 암을 치료하는 것이 일반적이다.

하지만, 암과 환자 특성에 맞는 최적의 치료 조합은 단순히 의료진의 경험과 지식에 의존하거나, 문헌을 직접 찾아야 하는 어려움이 있다. 더 나아가, 방사선 치료를 전문으로 하는 의료진과 약물치료를 전문으로 하는 의료진간에는 최적의 항암 치료방법을 찾기 위하여 협진을 하여야 하나 복수 의료진의 일치하지 않은 경험으로 인하여 원하는 항암 치료 결과를 찾기 어렵다는 문제가 있다.

예를 들어 대한민국 특허 10-0794516호는 환자 사례 데이터베이스와 질환명 중요 검사 항목간 상관관계를 기계학습하고, 기계학습 결과를 이용하여 환자 검사 정보에 대응되는 질환을 판별하는 구성을 개시하고 있으나, 사실상 구분되는 치료이나 상호간 영향을 주는 복수 종류의 치료방법에 대한 종합적인 치료의 예후를 인공지능으로 제공하는 방법은 아직까지 개시되지 못하는 상황이다.

따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 암 치료에 대한 예후를 데이터마이닝된 정보로부터 딥러닝 방식으로 사용자에게 제공하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시 형태에 따른 암 치료 예측 결과 제공 방법은, 암 치료 관련 문헌 또는 사례 정보를 수집 및 데이터마이닝하여 시맨틱 데이터베이스 사전을 구축하는 단계; 치료 부위, 치료 방법, 환자 상태 정보, 및 부작용 종류 중 적어도 하나가 입력 정보로 입력되면, 상기 입력 정보와 상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 기반으로 치료 예측 모델을 구성하는 단계; 및 상기 치료 예측 모델을 기반으로 상기 입력 정보에 대응되는 결과정보를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 결과정보는 부작용 종류 및 치료 방법 중 적어도 하나에 따른 생존율, 독성, 반응도, 치료 방법의 조합, 및 치료 방법의 조건 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

상기 치료 예측 모델을 구성하는 단계는 수술, 화학요법, 방사선 치료, 면역 치료, 온열 치료, 및 골수이식 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합에 따른 통합 치료 방법을 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 구축하는 단계는, 암 치료 관련 문헌 또는 사례정보로부터 암 치료 결과 예측 인자들과 출력 결과에 해당하는 예후 인자 데이터를 추출하는 단계; 상기 예후 인자 데이터에 대한 시맨틱 분석을 통해 시맨틱 키워드를 추출하는 단계; 및 상기 시맨틱 키워드를 기반으로 상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 작성 및 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 암 치료 예측 결과 제공 방법은 치료 부위가 결정되는 단계; 결정된 치료 부위에 대한 적어도 하나 이상의 치료방법 및 결과정보 종류를 포함하는 입력 정보가 선택되는 단계; 치료대상인 환자정보가 입력되는 단계; 상기 시맨틱 데이터베이스 사전으로부터 입력된 입력 정보와 상기 환자정보에 따라 치료 예측 모델을 구성하는 단계; 및 상기 구성된 치료 예측 모델로부터 상기 선택된 종류의 결과정보를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 치료방법은 방사선 치료, 약물 치료, 면역 치료, 호르몬 치료 및 유전자 치료 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 결과정보는 부작용 종류 및 치료 방법 중 적어도 하나에 따른 생존율, 독성, 반응도, 치료 방법의 조합, 및 치료 방법의 조건 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 다른 실시 형태에 따른 암 치료 예측 결과 제공 시스템은, 암 치료 관련 문헌 또는 사례 정보를 수집 및 데이터마이닝한 결과를 저장하는 시맨틱 데이터베이스 사전; 치료 부위, 치료 방법, 환자 상태 정보, 및 부작용 종류 중 적어도 하나가 입력 정보를 사용자 단말로부터 입력받는 입력 정보수신부; 상기 입력 정보수신부로부터 수신된 입력 정보와 상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 기반으로 하여 암 치료에 관한 치료 예측 모델을 구성하는 예측 모델 구성부; 및 상기 치료 예측 모델을 기반으로 상기 입력 정보에 대응되는 결과정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 결과정보송신부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 치료 예측 모델은, 치료 대상의 환자에 대한 수술, 화학요법, 방사선 치료, 면역 치료, 온열 치료, 및 골수이식 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합에 따른 치료 방법 및 치료 부작용을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 다양한 비수술적 치료방법이 존재하는 암에 대한 치료방법과 각 방법별 부작용 등의 결과를 하나의 플랫폼에서 동시에 보여줄 수 있다. 이로써, 방사선 또는 약물의 조합 등과 같은 복합적 치료방법에 대해서도 그 독성, 생존율 등의 결과를 사용자의 선택에 따라 동일 플랫폼에서 보여줄 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 암 치료 예측결과 제공 방법의 단계도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터마이닝 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시맨틱 데이터베이스 사전을 구축하는 방법의 단계도이다.
도 4 내지 8은 상술한 방법에 따라 암 치료 예후를 예측하는 일 예를 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 암 치료 예측 결과 제공 시스템의 블록도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 이때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의한다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다.

또한, 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 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서 전체에서, “~상에”라 함은 대상 부분의 위 또는 아래에 위치함을 의미하는 것이며, 반드시 중력 방향을 기준으로 상측에 위치하는 것을 의미하는 것은 아니다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 암 치료 예측결과 제공 방법의 단계도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 평가 방법은, 암 치료 관련 문헌 자료 및 사례 정보를 수집 및 데이터마이닝하여 시맨틱 데이터베이스 사전을 구축하는 단계(S100); 치료 부위, 치료 방법, 환자 상태 정보, 부작용 종류 중 적어도 하나가 입력 정보로 입력되면, 상기 입력 정보와 상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 기반으로 치료 예측 모델을 구성하는 단계(S200); 및 상기 치료 예측 모델을 기반으로 상기 입력 정보에 대응되는 결과정보를 제공하는 단계(S300)를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 시맨틱 데이터베이스를 구축하기 위한 데이터마이닝 및 결과정보를 제공하는 방법은 다음과 같으나, 본 발명의 범위는 이에 제한되지 않는다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터마이닝 방법을 설명하기 위한 도면이다.

먼저, 임상 연구 문헌들 (PDF 문서)로부터 암 치료 결과 예측 인자들과 출력 결과에 해당하는 텍스트를 추출하고 추출된 텍스트를 형태소분석, 시맨틱 분석을 통해 유의미한 시맨틱 키워드(Age, V20, 독성 등급 1, 2, 3, 4, 5, …)로 추출하며, 다시 추출된 시맨틱 키워드는 검색(조회)에 적합한 형태로 데이터베이스화하여 데이터베이스 사전을 구축한다(S310~S340).

그리고 치료 부위, 치료 방법, 환자 상태 정보, 및 부작용 종류 중 적어도 하나를 입력 정보로써 입력받는다. 특히, 본 발명에서는 입력 정보 중 일부는 치료 조건으로, 나머지 일부는 치료 결과 조건으로 구분되어 입력될 수 있다. 예를 들어, 치료 부위가 폐이고, 치료 방법이 방사선인 것을 치료 조건으로, 치료 부작용에 따른 폐렴 및 식도염을 치료 결과 조건으로 입력할 수 있다(S350).

그러면, 본 발명은 특히 암 치료 종류와 다양한 종류의 치료 결과를 시멘틱 키워드 형태로 분류하여 구축된 데이터베이스 사전을 이용하는데, 이를 통하여 암 종류와 환자 정보에 따라 원하는 데이터만을 가져와서 하나의 치료예측 모델을 구축할 수 있다(S360,S370). 예를 들어, 치료 방법은 방사선이고 부작용이 폐렴인 경우, ge, COPD, ILD, 폐기능(Pulmonary function), DVH, 치료 부위(예를 들어, 종양 위치) 등의 임상정보를 다시 입력값으로 받아서 환자 데이터로부터 DVH (예: V20)을 구한 후, 선량 제한 인자와 비교 (V20 <= 30%)하여 적합성을 조합하여 치료 예측 모델을 구성한다. 본 발명에 따른 치료 예측 모델은 구축된 데이터베이스 사전으로부터 입력된 정보(예를 들어, 치료 부위 = 폐, 치료 방법 = 방사선, 부작용 = 폐렴)에 따라 가장 적합한 조건을 찾아 다시 구성된 모델이 된다.

본 발명은 치료 조건과 치료 결과 조건의 설정 환경에 따라 치료 예측 모델을 통해 획득 가능한 결과 정보의 종류가 달라질 수 있도록 한다.

예를 들어, 치료 부작용을 치료 결과 조건으로 설정한 경우에는(경우1), 치료 예측 모델은 부작용 종류별 생존율, 독성, 및 반응도를 결과 정보로 제공하고, 치료 방법을 치료 결과 조건으로 설정된 경우(경우2), 치료 예측 모델은 치료 방법별 생존율, 독성, 및 반응도를 결과 정보로 제공하고, 치료 부작용을 치료 결과 조건으로 설정한 경우에는(경우3), 치료 예측 모델은 부작용 종류 및 치료 방법별 생존율, 독성, 및 반응도를 결과 정보로 제공할 수 있을 것이다.

이후 조회 단계를 거치게 되는데, 상기에서 구성된 치료 예측 모델로부터 나이와 V20 등 범위에 드는 시맨틱 테이블을 조회하여, 사용자가 원하는 출력정보인 폐렴 관련 부작용을 파악하고 이를 사용자에게 제공한다(S380). 이후 이를 시각화하는 단계를 거치게 되는데, 이는 UI 개념에서 사용자가 직관적으로 폐렴 관련 부작용을 파악할 수 있게 함이며 그 방식은 다양한 방식이 될 수 있다.

더하여, 본 발명의 일 실시예에서 치료 결과 조건 뿐 만 아니라, 출력 정보의 종류까지 입력 단계에서 선택할 수도 있도록 한다. 사용자가 입력 정보 입력 시 출력 정보로써 제공받기를 원하는 정보를 설정함으로써, 치료 결과 조건 모두가 아닌 사용자 설정 정보만을 선택적으로 제공받을 수 있도록 한다.

예를 들어, 치료 결과 조건을 폐렴과 식도염과 같은 부작용이라고 설정하되, 출력 정보를 폐렴에 따른 독성과, 식도염에 따른 생존율을 출력 정보로 선택함으로써, 이 두 개의 정보만을 사용자가 열람할 수 있도록 할 수도 있다.

또한 본 발명의 일 실시예에서 상기 치료 예측 모델을 구성하는 단계는, 수술, 화학요법, 방사선 치료, 면역 치료, 온열 치료, 및 골수이식 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합에 따른 치료 방법을 결정하는 단계를 포함하는데, 본 발명은 특히 둘 이상의 치료법을 하나의 치료 예측 모델에 모두 고려할 수 있으므로, 둘 이상의 치료 방법을 동시에 사용하였을 때의 부작용, 더 나아가 부작용 종류별 생존율, 독성, 및 반응도를 데이터마이닝된 정보로부터 제공할 수 있다.

더하여, 다수개 치료 방법의 조합 및 조건까지 고려하여 치료 예측 모델을 구축하여, 치료 예측 모델을 통해 수술 후 방사선 치료와 같이 치료 방법의 조합 및 조건까지 고려한 치료 결과 예측 동작을 수행함으로써, 통합 치료 방법에 따른 생존율, 독성, 및 반응도까지 예측할 수 있도록 한다.

그리고 이를 역으로 이용하여 최적의 치료 효과를 가지는 최적의 치료 방법을 도출 및 안내할 수도 있음은 물론 당연할 것이다. 즉, 치료 방법 각각에 대응되는 생존율, 독성, 및 반응도를 분석하여 가장 우수한 치료 효과를 가지는 치료 방법을 선정할 수 있게 된다. 그 결과, 본 발명은 특히 하나의 질환에 대하여 다양한 종류의 치료법 중 최적의 치료법을 제공한 후, 다시 동일 플랫폼에서 입력조건 중 제공된 치료법을 입력하여 생존율 등의 정보를 다시 확인할 수 있도록 한다.

뿐 만 아니라, 최적의 치료 방법 도출 시, 의료진의 주관적 의도를 반영하여 생존율, 독성, 및 반응도의 고려 비중을 임의 조정할 수 있도록 하여, 의료진의 치료 방법 선정에 주관적 개입 또한 가능하도록 한다.

그리고 제공된 정보를 출력하는 인공지능 모듈에 이를 학습시켜 보다 정확한 출력정보를 사용자에게 제공할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시맨틱 데이터베이스 사전을 구축하는 방법의 단계도이다.

도 3을 참조하면, 상기 방법은, 암 치료 관련 문헌 또는 사례정보로부터 암 치료 결과 예측 인자들과 출력 결과에 해당하는 예후 인자 데이터를 추출하는 단계(S310), 상기 예후 인자 데이터에 대한 시맨틱 분석을 통해 시맨틱 키워드를 추출하는 단계(S320), 및 상기 시맨틱 키워드를 기반으로 상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 작성 및 저장하는 단계(S330)를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에서 상기 결과 인자는 사용자가 원하는 출력정보에 대응하는 키워드에 해당하는 것으로, 키워드 별로 유의어 등을 포괄할 수 있다.

도 4 내지 8은 상술한 방법에 따라 암 치료 예측 결과를 제공하는 일 예를 설명하는 도면이다.

도 4 내지 8을 참조하면, 먼저 환자 상태 정보(예를 들어, 환자 나이, 성별, 치료 부위, 타 질병 유무 등)를 입력함과 동시에 치료 부위가 폐이고, 치료 방법이 방사선, 약물, 면역 치료인 것이 치료 조건으로, 폐렴 및 식도염이 치료 부작용인 것이 치료 결과 조건으로 입력된다. 또한 출력 정보로써 폐렴에 따른 생존율 및 독성이 선택된다.

상기 입력된 입력 정보에 대응하는 시맨틱 데이터베이스로부터 치료예측 모델이 구성되는데, 상기 치료예측 모델은 상기 입력 정보에 대하여 문헌 또는 사례정보로부터 가장 높은 확률로 매칭되는 임의의 환자를 가정한 모델이 된다.

이후 상기 치료예측 모델에 따른 결과 정보가 사용자에게 제공되는데, 상기 결과정보는 미리 사용자가 입력한 입력 정보에 대응된다(도 7 참조).

예를 들어, 결과 정보는 폐렴과 식도염 각각에 따른 생존율, 독성, 및 반응도를 포함할 수 있으며, 이때, 독성은 독성 등급, 독성 등급별 발생 확률, 및 독성 등급별 부작용 발생 패턴 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 독성 등급이 1,2,3,4,5일 확률은 20.4%, 67.5%, 19.3%, 4.5%, 0.1%이며, 독성 등급이 1인 경우에는 마른 기침이 나거나 호흡장애 (Dyspnea on exertion)가 발생하며, 독성 등급이 2인 경우에는 마약성 항염제가 필요한 기침 또는 쉬지 않는 호흡 곤란이 발생하며, 독성 등급이 3인 경우에는 마약성 항염제가 필요한 기침 또는 휴지기를 가지는 호흡 곤란이 발생하며, 독성 등급이 4인 경우에는 산소의 지속적 공급이 필요하거나 약물 보조를 받아야 하며, 독성 등급이 5인 경우에는 열이 발생함을 안내할 수 있다.

그리고 도 8에서와 같이, 사용자가 별도 설정한 출력 정보에 따라 폐렴에 따른 생존율 및 독성만을 추출하여 사용자 안내할 수도 있도록 한다.

뿐 만 아니라, 본 발명은 필요에 따라 상기 치료예측 모델을 구축하는데 사용된 문헌정보를 표시할 수 있으며, 이를 클릭함으로써 사용자는 하나의 유저인터페이스 환경에서 문헌을 바로 확인할 수 있다. 특히 본 발명은 방사선 치료, 약물 치료 등의 해당 분야에만 전문지식을 가진 전문 의료진도 다양한 치료방법의 조합을 선택하여 복합 치료에 따른 치료결과와 효과, 그리고 유사 문헌 정보를 동일 유저인터페이스 환경에서 확인할 수 있다.

더하여, 본 발명은 상술한 방법을 통하여 다양한 종류의 치료방법이 존재하는 암에 대하여 치료 방법의 조합(종류 및 순서) 또는 조건(약물치료 시기, 약물의 종류) 등도 데이터마이닝 및 딥러닝 방식으로 제공할 수 있다. 즉, 문헌상에서 데이터마이닝된 데이터와 사례 정보로부터 본 발명에 따른 시스템은 이를 딥러닝방식으로 학습하여 가장 최적화된 치료결과를 사용자에게 제공할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 암 치료 예측 결과 제공 시스템의 블록도이다.

도 9를 참조하면, 상기 시스템은 암 치료 관련 문헌 또는 사례 정보를 수집 및 데이터마이닝한 결과를 저장하는 시맨틱 데이터베이스 사전(100); 치료 부위, 치료 방법, 환자 상태 정보, 부작용 종류 중 적어도 하나가 입력 정보를 사용자 단말로부터 입력받는 입력 정보수신부(200); 상기 입력 정보수신부로부터 수신된 입력 정보와 상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 기반으로 하여 암 치료에 관한 치료 예측 모델을 구성하는 예측 모델 구성부(300); 상기 치료 예측 모델을 기반으로 상기 입력 정보에 대응되는 결과정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 결과정보송신부(400)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 상기 결과정보는 부작용 종류 및 치료 방법 중 적어도 하나에 따른 생존율, 독성, 반응도, 치료 방법의 조합, 및 치료 방법의 조건 중 적어도 어느 하나를 포함하는데, 특히 환자의 임상 정보에 따라 치료예측 모델을 구성한 후, 이로부터 치료 방법과, 조건 등의 결과정보를 사용자에게 제공할 수 있다.

경우에 따라 상기 치료 예측 모델은, 치료 대상의 환자에 대한 수술, 화학요법, 방사선 치료, 면역 치료, 온열 치료, 및 골수이식 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합에 따른 치료 방법 정보를 포함할 수 있는데, 본 발명은 특히 하나의 질환에 대하여 다양한 종류의 치료법 중 최적의 치료법을 제공한 후, 다시 동일 플랫폼에서 입력조건 중 제공된 치료법을 입력하여 생존율 등의 정보를 다시 확인할 수 있다.

따라서, 동일 플랫폼 내에서 다양한 입력 정보 조합에도 불구하고 사전에 구축된 데이터마이닝 사전으로부터 치료예측 모델을 구성하여 원하는 정보를 제공할 수 있다.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

Claims

시맨틱 데이터베이스 사전, 예측 모델 구성부 및 결과정보송신부를 포함하는 암 치료 예측 결과 제공 시스템의 암 치료 예측 결과 제공 방법에 관한 것으로,
상기 시맨틱 데이터베이스 사전이 암 치료 관련 문헌 또는 사례 정보로부터 시맨틱 키워드를 추출 및 데이터베이스화하는 단계;
상기 예측 모델 구성부가 치료 조건, 치료 결과 조건, 결과 정보의 종류가 입력정보로 입력되면, 상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 기반으로 치료 조건과 치료 결과 조건에 상응하는 암 치료에 관한 치료 예측 모델을 구성하는 단계; 및
상기 결과정보송신부가 상기 치료 예측 모델을 기반으로 데이터마이닝 결과를 획득한 후, 상기 결과 정보의 종류에 따라 상기 데이터마이닝 결과를 편집하여 제공하는 단계를 포함하며,
상기 치료 조건은 치료 부위, 치료 방법, 환자 상태 정보, 및 부작용 종류 중 적어도 하나이고, 상기 치료 결과 조건은 치료 부위, 치료 방법, 환자 상태 정보, 및 부작용 종류 중 적어도 하나에 따른 생존율, 독성, 및 반응도 중 적어도 하나이며,
상기 데이터마이닝 결과를 편집하여 제공하는 단계는
의료진 요청에 응답하여 생존율, 독성 및 반응도를 조정한 후, 상기 조정된 생존율, 독성 및 반응도에 따라 최적 치료 방법을 역추적하여 안내하고, 동일 플랫폼을 통해 상기 최적 치료 방법에 대응되는 생존율, 독성, 및 반응도를 추가 확인 및 안내할 수 있는 것을 특징으로 하는 암 치료 예측 결과 제공 방법.
삭제
제1항에 있어서, 상기 치료 예측 모델을 구성하는 단계는
수술, 화학요법, 방사선 치료, 면역 치료, 온열 치료, 및 골수이식 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합에 따른 통합 치료 방법을 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 암 치료 예측 결과 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 구축하는 단계는,
암 치료 관련 문헌 또는 사례정보로부터 암 치료 결과 예측 인자들과 출력 결과에 해당하는 예후 인자 데이터를 추출하는 단계;
상기 예후 인자 데이터에 대한 시맨틱 분석을 통해 시맨틱 키워드를 추출하는 단계; 및
상기 시맨틱 키워드를 기반으로 상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 작성 및 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 암 치료 예측 결과 제공 방법.
제 1항, 제3항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 따른 암 치료 예측 결과 제공 방법으로,
치료 부위가 결정되는 단계;
결정된 치료 부위에 대한 적어도 하나 이상의 치료방법 및 결과정보 종류를 포함하는 입력 정보가 선택되는 단계;
치료대상인 환자정보가 입력되는 단계;
상기 시맨틱 데이터베이스 사전으로부터 입력된 입력 정보와 상기 환자정보에 따라 치료 예측 모델을 구성하는 단계;
상기 구성된 치료 예측 모델로부터 상기 선택된 종류의 결과정보를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 암 치료 예측 결과 제공 방법.
제 5항에 있어서,
상기 치료방법은 방사선 치료, 약물 치료, 면역 치료, 호르몬 치료 및 유전자 치료 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 암 치료 예측 결과 제공 방법.
제 6항에 있어서,
상기 결과정보는 부작용 종류 및 치료 방법 중 적어도 하나에 따른 생존율, 독성, 반응도, 치료 방법의 조합, 및 치료 방법의 조건 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 암 치료 예측 결과 제공 방법.
암 치료 예측 결과 제공 시스템에 관한 것으로,
암 치료 관련 문헌 또는 사례 정보를 수집 및 데이터마이닝한 결과를 저장하는 시맨틱 데이터베이스 사전;
치료 조건, 치료 결과 조건, 결과 정보의 종류 중 적어도 하나가 입력 정보를 사용자 단말로부터 입력받는 입력 정보수신부;
상기 시맨틱 데이터베이스 사전을 기반으로 상기 치료 조건과 상기 치료 결과 조건에 상응하는 암 치료에 관한 치료 예측 모델을 구성하는 예측 모델 구성부;
상기 치료 예측 모델을 기반으로 데이터마이닝 결과를 획득한 후, 상기 결과 정보의 종류에 따라 상기 데이터마이닝 결과를 편집하여 상기 사용자 단말에 제공하는 결과정보송신부를 포함하며,
상기 치료 조건은 치료 부위, 치료 방법, 환자 상태 정보, 및 부작용 종류 중 적어도 하나이고, 상기 치료 결과 조건은 치료 부위, 치료 방법, 환자 상태 정보, 및 부작용 종류 중 적어도 하나에 따른 생존율, 독성, 및 반응도 중 적어도 하나이며,
상기 결과정보송신부는
의료진 요청에 응답하여 생존율, 독성 및 반응도를 조정한 후, 상기 조정된 생존율, 독성 및 반응도에 따라 최적 치료 방법을 역추적하여 안내하고, 동일 플랫폼을 통해 상기 최적 치료 방법에 대응되는 생존율, 독성, 및 반응도를 추가 확인 및 안내할 수 있는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 암 치료 예측 결과 제공 시스템.
제 8항에 있어서
상기 결과정보는 부작용 종류 및 치료 방법 중 적어도 하나에 따른 생존율, 독성, 반응도, 치료 방법의 조합, 및 치료 방법의 조건 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 암 치료 예측 결과 제공 시스템.
제 8항에 있어서, 상기 치료 예측 모델은,
치료 대상의 환자에 대한 수술, 화학요법, 방사선 치료, 면역 치료, 온열 치료, 및 골수이식 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합에 따른 치료 방법 및 치료 부작용을 포함하는 것을 특징으로 하는 암 치료 예측 결과 제공 시스템.