기술이전 상세

인공지능
EHR-mPHR 통합으로 예측 정확도 82% 질환 예측 시스템 개발
기술분야
AI 기반 질환 예측
판매 유형
직접 판매
거래방식
노하우
라이센스
특허판매
공동연구
가격
가격 협의
AI 요약
기존 의료 데이터(EHR)는 실시간 환자 상태 반영에 한계가 있으며, 모바일 개인 건강 기록(mPHR)은 신뢰성 문제가 있었습니다. 본 기술은 EHR과 mPHR을 통합한 데이터셋을 구축하여 이러한 한계를 극복합니다. 통합된 고품질 데이터를 기반으로 AI 질환 예측 모델을 생성하여, 기존 방식 대비 82%의 높은 정확도로 질병 가능성을 예측합니다. 이를 통해 보다 정확하고 신뢰성 있는 건강 진단 및 맞춤형 헬스케어 서비스 제공이 가능합니다. 이 혁신적인 기술로 미래 의료를 경험해 보십시오.

기본 정보
기술명 |
질환 예측 장치 및 방법 |
기관명 |
한림대학교 산학협력단 |
대표 연구자 |
공동연구자 |
- |
출원번호 |
1020170169399 |
등록번호 |
1020304350000 |
권리구분 |
특허 |
출원일 |
2017.12.11 |
중요 키워드 |
모바일 건강기록심장 질환 분석의사결정트리통합 데이터셋의료 빅데이터데이터 마이닝개인 맞춤 헬스케어정확한 질환 진단헬스케어 AI웨어러블 디바이스질환 예측건강 데이터 관리전자건강기록의료 인공지능예측 모델 개발인공지능 |
기술명 | |
질환 예측 장치 및 방법 | |
기관명 | |
한림대학교 산학협력단 | |
대표 연구자 | 공동연구자 |
- | |
출원번호 | 등록번호 |
1020170169399 | 1020304350000 |
권리구분 | 출원일 |
특허 | 2017.12.11 |
중요 키워드 | |
모바일 건강기록심장 질환 분석의사결정트리통합 데이터셋의료 빅데이터데이터 마이닝개인 맞춤 헬스케어정확한 질환 진단헬스케어 AI웨어러블 디바이스질환 예측건강 데이터 관리전자건강기록의료 인공지능예측 모델 개발인공지능 | |
기술 완성도 (TRL)
기본원리
파악
기본개념
정립
기능 및 개념
검증
연구실 환경
테스트
유사환경
테스트
파일럿 현장
테스트
상용모델
개발
실제 환경
테스트
사업화
상용운영
기술 소개
매도/매수 절차
| 1 | 기술이전 상담신청 |
| 2 | 연구자 미팅 |
| 3 | 기술이전 유형결정 |
| 4 | 계약서 작성 및 검토 |
| 5 | 계약 및 기술료 입금 |
문의처

아이피온 박성용
이메일sypark@ipon.co.kr
연락처042-489-8868
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