Traitement en cours

Veuillez attendre...

Paramétrages

Paramétrages

Aller à Demande

1. WO2022092409 - PROCÉDÉ DE PRÉDICTION DE MOT-CLÉ PRINCIPAL D'ESSAIS CLINIQUES ET SERVEUR POUR SON EXÉCUTION

Numéro de publication WO/2022/092409
Date de publication 05.05.2022
N° de la demande internationale PCT/KR2020/017232
Date du dépôt international 30.11.2020
CIB
G16H 10/20 2018.1
GPHYSIQUE
16TECHNOLOGIES DE L’INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION SPÉCIALEMENT ADAPTÉES À DES DOMAINES D’APPLICATION SPÉCIFIQUES
HINFORMATIQUE MÉDICALE, c. à d. TECHNOLOGIES DE L’INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION SPÉCIALEMENT ADAPTÉES À LA MANIPULATION OU AU TRAITEMENT DE DONNÉES MÉDICALES OU DE SOINS DE SANTÉ
10TIC spécialement adaptées à la manipulation ou au traitement de données médicales ou de soins de santé relatives aux patients
20pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
G16H 50/50 2018.1
GPHYSIQUE
16TECHNOLOGIES DE L’INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION SPÉCIALEMENT ADAPTÉES À DES DOMAINES D’APPLICATION SPÉCIFIQUES
HINFORMATIQUE MÉDICALE, c. à d. TECHNOLOGIES DE L’INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION SPÉCIALEMENT ADAPTÉES À LA MANIPULATION OU AU TRAITEMENT DE DONNÉES MÉDICALES OU DE SOINS DE SANTÉ
50TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies
50pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
G06F 16/332 2019.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
16Recherche d’informations; Structures de bases de données à cet effet; Structures de systèmes de fichiers à cet effet
30de données textuelles non structurées
33Requêtes
332Formulation de requêtes
G06F 16/33 2019.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
16Recherche d’informations; Structures de bases de données à cet effet; Structures de systèmes de fichiers à cet effet
30de données textuelles non structurées
33Requêtes
G06F 40/268 2020.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
40Manipulation de données en langage naturel
20Analyse du langage naturel
268Analyse morphologique
G06F 40/284 2020.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
40Manipulation de données en langage naturel
20Analyse du langage naturel
279Reconnaissance d’entités textuelles
284Analyse lexicale, p.ex. segmentation en unités ou cooccurrence
Déposants
  • (주)메디아이플러스 MEDIAIPLUS CO, LTD. [KR]/[KR]
Inventeurs
  • 정지희 JUNG, Ji Hee
  • 송남구 SONG, Nam Goo
Mandataires
  • 특허법인 도담 DODAM IP LAW FIRM
Données relatives à la priorité
10-2020-014027927.10.2020KR
Langue de publication Coréen (ko)
Langue de dépôt coréen (KO)
États désignés
Titre
(EN) CLINICAL TRIAL MAIN KEYWORD PREDICTION METHOD AND SERVER FOR EXECUTING SAME
(FR) PROCÉDÉ DE PRÉDICTION DE MOT-CLÉ PRINCIPAL D'ESSAIS CLINIQUES ET SERVEUR POUR SON EXÉCUTION
(KO) 임상 시험 주요 키워드 예측 방법 및 이를 실행하는 서버
Abrégé
(EN) A clinical trial main keyword prediction method executed by a clinical trial main keyword prediction device according to an embodiment of the present invention comprises the steps of: when question data is received from a user terminal, removing predetermined clinical non-use words from the question data; extracting words on the basis of blanks from clinical trial title data obtained by removing the predetermined clinical non-use words; executing a morpheme analysis of each word to generate tokens each including a pair of a word and a morpheme value; inputting the tokens in a pre-trained learning model, and extracting tokens matching the tokens of the question data from the learning model; arranging the tokens on the basis of a weight pre-assigned to each token and a frequency indicated by a label pre-assigned to each token; and converting the arranged tokens into text and providing the text to the user terminal.
(FR) La présente invention concerne, selon un mode de réalisation, un procédé de prédiction de mot-clé principal d'essais cliniques, exécuté par un dispositif de prédiction de mot-clé principal d'essais cliniques, comportant les étapes consistant: lorsque des données de questions sont reçues en provenance d'un terminal d'utilisateur, à éliminer des mots prédéterminés sans utilisation clinique des données de questions; à extraire des mots sur la base de blancs à partir de données de titres d'essais cliniques obtenu en éliminant les mots prédéterminés sans utilisation clinique; à exécuter une analyse de morphèmes de chaque mot pour générer des jetons comprenant chacun une paire constituée d'un mot et d'une valeur de morphème; à introduire les jetons dans un modèle d'apprentissage pré-entraîné, et à extraire du modèle d'apprentissage des jetons concordant avec les jetons des données de questions; à agencer les jetons sur la base d'un poids pré-affecté à chaque jeton et d'une fréquence indiquée par une étiquette pré-affectée à chaque jeton; et à convertir les jetons agencés en texte et à fournir le texte au terminal d'utilisateur.
(KO) 본 발명의 일 실시예에 따른 임상 시험 주요 키워드 예측 장치에서 실행되는 임상 시험 주요 키워드 예측 방법은 사용자 단말로부터 질문 데이터를 수신하면, 상기 질문 데이터에서 미리 결정된 임상 불이용 단어를 삭제하는 단계, 상기 미리 결정된 임상 불이용 단어가 삭제된 임상 시험 타이틀 데이터를 공백을 기준으로 단어를 추출하는 단계, 상기 단어 각각에 대한 형태소 분석을 실행하여 단어 및 형태소 값이 쌍으로 형성된 토큰을 생성하는 단계, 상기 토큰을 미리 학습된 학습 모델에 입력하고, 상기 학습 모델에서 상기 질문 데이터의 토큰과 매칭되는 토큰을 추출하는 단계, 상기 토큰에 미리 할당된 가중치 및 미리 할당된 레이블이 지시하는 빈도 수를 기초로 상기 토큰을 정렬하는 단계 및 상기 정렬된 토큰을 텍스트로 변환하여 상기 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함한다.
Documents de brevet associés
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international