LIM SUN MUK,임선묵,KIM HO HYEON,김호현,PARK SUNG BIN,박성빈
申请号：
KR1020170177860
公开号：
KR1020190076237A
申请日:
2017.12.22
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
According to an embodiment of the present invention, the present invention relates to a method for predicting disease risk data related to cardiovascular and cerebrovascular which is performed at a data prediction system. The method comprises the steps of: classifying life patterns of a user based on life data collected from the user； converting health information of the user into risk level data related to cardiovascular and cerebrovascular； analyzing a correlation between the life pattern and the risk level data related to cardiovascular and cerebrovascular； and predicting a risk related to cardiovascular and cerebrovascular based on correlation data with regard to the life pattern of the user and the analyzed correlation, wherein, in this step, at least one deep learning model for predicting the risk related to cardiovascular and cerebrovascular is generated, and each data can be learned through the generated deep learning model.일 실시예에 따른 데이터 예측 시스템에서 수행되는 뇌심혈관질환 위험도 데이터를 예측하는 방법은, 사용자로부터 수집된 생활 데이터에 기초하여 사용자의 생활 패턴을 분류하는 단계； 상기 사용자의 건강 정보를 심뇌혈관질환의 위험 수치 데이터로 변환하는 단계； 상기 생활 패턴과 상기 심뇌혈관질환의 위험 수치 데이터 사이의 연관성을 분석하는 단계； 및 상기 사용자의 생활 패턴과 상기 분석된 연관성에 대한 연관성 데이터에 기반하여 심뇌혈관질환 위험도를 예측하는 단계를 포함하고, 상기 단계에서, 상기 뇌심혈관질환 위험도를 예측하기 위한 적어도 하나 이상의 딥러닝 모델을 생성하고, 상기 생성된 딥러닝 모델을 통해 각각의 데이터를 학습시킬 수 있다.
