기술이전 상세 정보를 불러오는 중입니다...
집중치료실 환자의 급성 신부전은 조기 예측이 어려워 높은 사망률과 의료 비용 부담을 초래하고 있습니다. 본 발명은 인공지능 기반 기계학습 모델을 활용하여 환자 데이터를 분석, 급성 신부전 발생을 조기에 예측합니다. 이 기술은 사망 위험률을 현저히 감소시키고, 신속한 진단 및 치료를 통해 평균 입원 기간 단축과 의료 비용 절감에 기여합니다. 또한, 지속적인 학습으로 신뢰도 높은 예측 모델을 구축하여 다양한 만성 질환에도 적용 가능한 미래 의료 기술입니다.
기술 분야 | 의료 인공지능 예측 |
판매 유형 | 자체 판매 |
판매 상태 | 판매 중 |
기술명 | |
인공 지능 기반 기계 학습을 이용한 급성 신부전 발생 예측 장치 및 그 방법 | |
기관명 | |
인하대학교 산학협력단 | |
대표 연구자 | 공동연구자 |
황선덕 | - |
출원번호 | 등록번호 |
1020200068147 | 1025048830000 |
권리구분 | 출원일 |
특허 | 2020.06.05 |
중요 키워드 | |
기계 학습 진단집중치료실 환자디지털 헬스케어 시장빅데이터 헬스조기 진단급성 신부전 예측스마트 헬스케어예방 중심 의료순환 신경망생존율 향상의료비용 절감LSTM 알고리즘신장 질환 예측질병 예측 시스템인공지능 의료데이터처리인공지능의료기기바이오산업알고리즘 |
기술이전 상담신청
연구자 미팅
기술이전 유형결정
계약서 작성 및 검토
계약 및 기술료 입금
보유 기술 로딩 중...
인기 게시물 로딩 중...