(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習モデル（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｉｎｇ  ｍｏｄｅｌ）に基づきコンピューティング装置を動作させる方法において、
第１期間の間に被検体のバイタルサイン（ｖｉｔａｌ  ｓｉｇｎ）を獲得するステップと、
獲得された前記バイタルサインを前記被検体に対して個体化した個体化データに変換するステップと、前記個体化データは、獲得された前記バイタルサインを前記被検体の特性に合わせて変換することによって生成され、
前記機械学習モデルに基づき、前記個体化データを用いて致命的症状の予測に関する分析情報を生成するステップと、前記機械学習モデルは、分析モデルと予測モデルを含み、
前記分析情報に基づき、第２期間の間に前記致命的症状の発生に関する予測結果を生成するステップと、前記第２期間は、前記バイタルサインのうちいずれか一つの特定のバイタルサインに対応する時点ｔから所定の時間間隔ｎ後の時点である時点ｔ＋ｎまでであり、前記時点tは前記第１期間内であり、前記時点ｔ＋ｎは前記第１期間外であり、
を含み、
前記分析モデルは、ｓｔ＝ｆ（Ｕｘｔ＋Ｗｓｔ−１）及びｙ＝ｇ（Ｖｓｔ）の式に従う循環神経網（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）モデルを含み、
ｘｔは、ｔ時点における前記個体化されたバイタルサインデータから獲得された入力ベクトルを称し、
ｓｔは、ｔ時点における前記循環神経網モデルの記憶に相応する隠匿状態（ｈｉｄｄｅｎ  ｓｔａｔｅ）を称し、
ｓｔ−１は、ｔ−１時点における前記隠匿状態を称し、
Ｕ、Ｖ、及びＷは、前記循環神経網モデルの全ての時点にわたって同じく共有される神経網パラメータを称し、
ｆは、前記隠匿状態を算出するように選択された所定の第１活性化関数を称し、
ｙは、前記分析情報であってｔ時点における前記循環神経網モデルによる潜在的特徴（ｌａｔｅｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅ）である出力層を称し、
ｇは、前記出力層を算出するように選択された所定の第２活性化関数を称し、
前記予測モデルは、前記出力層から前記致命的症状の発生確率を算出するための少なくとも一つの完全連結層（ｆｕｌｌｙ  ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｌａｙｅｒ）を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記予測結果を評価した情報に基づき、前記機械学習モデルを更新するステップ
を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記バイタルサインは、
前記被検体の電子医療記録（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｒｅｃｏｒｄ；ＥＭＲ）から獲得されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１期間の最初の所定の部分パートのバイタルサインの平均に基づき、前記第１期間全体のバイタルサインの偏差を求め、多数の他の被検体のバイタルサインの平均及び分散を参照して、前記被検体の前記第１期間全体のバイタルサインの標準化点数（ｚ−ｓｃｏｒｅ）が前記個体化データとして算出されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
生成された前記予測結果を外部エンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）に提供するステップ
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記致命的症状は、
心停止（ｃａｒｄｉａｃ  ａｒｒｅｓｔ）または敗血症の発生であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
コンピューティング装置が、請求項１乃至請求項６のうちいずれか一項に記載の方法を行うように具現されたインストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を含む、媒体に貯蔵されたコンピュータプログラム。
【請求項８】
機械学習モデル（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｉｎｇ  ｍｏｄｅｌ）に基づき動作するコンピューティング装置において、
通信部と、
前記通信部を介して通信するプロセッサと、
を含むが、
前記プロセッサは、
第１期間の間に被検体のバイタルサイン（ｖｉｔａｌ  ｓｉｇｎ）を獲得し、
獲得された前記バイタルサインを前記被検体に対して個体化した個体化データに変換すし、前記個体化データは、獲得された前記バイタルサインを前記被検体の特性に合わせて変換することによって生成され、
前記機械学習モデルに基づき、前記個体化データを用いて致命的症状の予測に関する分析情報を生成し、前記機械学習モデルは、分析モデルと予測モデルを含み、
前記分析情報に基づき、第２期間の間に前記致命的症状の発生に関する予測結果を生成し、前記第２期間は、前記バイタルサインのうちいずれか一つの特定のバイタルサインに対応する時点ｔから所定の時間間隔ｎ後の時点であるｔ＋ｎ時点までであり、前記時点tは前記第１期間内であり、前記時点ｔ＋ｎは前記第１期間外であり、
前記分析モデルは、ｓｔ＝ｆ（Ｕｘｔ＋Ｗｓｔ−１）及びｙ＝ｇ（Ｖｓｔ）の式に従う循環神経網（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）モデルを含み、
ｘｔは、ｔ時点における前記個体化されたバイタルサインデータから獲得された入力ベクトルを称し、
ｓｔは、ｔ時点における前記循環神経網モデルの記憶に相応する隠匿状態（ｈｉｄｄｅｎ  ｓｔａｔｅ）を称し、
ｓｔ−１は、ｔ−１時点における前記隠匿状態を称し、
Ｕ、Ｖ、及びＷは、前記循環神経網モデルの全ての時点にわたって同じく共有される神経網パラメータを称し、
ｆは、前記隠匿状態を算出するように選択された所定の第１活性化関数を称し、
ｙは、前記分析情報であってｔ時点における前記循環神経網モデルによる潜在的特徴（ｌａｔｅｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅ）である出力層を称し、
ｇは、前記出力層を算出するように選択された所定の第２活性化関数を称し、
前記予測モデルは、前記出力層から前記致命的症状の発生確率を算出するための少なくとも一つの完全連結層（ｆｕｌｌｙ  ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｌａｙｅｒ）を含むことを特徴とするコンピューティング装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、
前記予測結果を評価した情報に基づき、前記機械学習モデルを更新することを特徴とする請求項８に記載のコンピューティング装置。
【請求項１０】
前記プロセッサは、
更に、生成された前記予測結果を外部エンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）に提供することを特徴とする請求項８に記載のコンピューティング装置。
【請求項１１】
前記致命的症状は、
心停止または敗血症の発生であることを特徴とする請求項８に記載のコンピューティング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体の致命的症状の発生を早期に予測するための予測結果を生成する方法、そのための機械学習において、データ拡張（ｄａｔａ  ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）を利用してデータの分類を行う方法、及びその方法を利用するコンピューティング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療臨床において、心停止、敗血症のような被検体、つまり、患者の致命的症状は、その発生後の生存退院率が非常に低い危険な現象である。例えば、心停止の場合、生存退院率は２０〜３０％に過ぎない。このような心停止は、発生前にバイタルサイン（Ｖｉｔａｌ  ｓｉｇｎ）に変化があるため早期予測が可能であるが、従来の予測方式には問題があった。これは、その予測が主に担当の看護師や医師のような医療専門家の経験や知識に依存するためであるが、個人の力量によって被検体または患者の危険が相当異なるように評価される傾向があり、そのような評価自体のための応急医学科の人力も足りない実情である。
【０００３】
従来の予測方式について概略的に説明すると、従来は規則−基盤（ｒｕｌｅ−ｂａｓｅｄ）にバイタルサインの値に応じて点数を与えて心停止のような致命的症状の危険を判定する方式を取っているが、偽陰性（ｆａｌｓｅ  ｎｅｇａｔｉｖｅ）と誤判するか、偽陽性（ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ）と誤判する割合が高かった。ここで、偽陰性とは致命的症状が起こる患者の危険を予測できていない場合を称し、偽陽性とは実際に致命的な症状が起こっていないのに起こると予測する場合を称する。
【０００４】
規格学習を介し、データのクラス分類（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を行う問題において、現実的に台頭する問題はデータの不均衡問題である。
【０００５】
例えば、患者の心停止を予測する問題が挙げられるが、これは２−クラス分類問題であって、患者から獲得した一連のバイタルサインを学習データとする規格学習によって、そのバイタルサインを心停止に当たるバイタルサイン（第１クラス）に分類するか、心停止ではない正常患者のバイタルサイン（第２クラス）に分類する問題である。しかし、殆どの被検体は正常患者であり、心停止に対応するバイタルサインデータは少数であるため、つまり、学習データのクラスの不均衡が激しく現されている。
【０００６】
つまり、機械学習のアルゴリズムは一方のクラスに偏ったデータの集合をもって学習を行うため、その結果から出来上がる分類モデルは、その全体的な正確度が落ちるだけでなく、他方のクラスに当たるデータを分類する正確度も更に落ちるようになる。分類問題は、多数のデータが属するクラス（多数クラス、前記例示では第２クラス）だけでなく、少数のデータが属するクラス（少数クラス、前記例示では第１クラス）を合わせることも大事であるため、このような問題点を解決する必要がある。
【０００７】
そこで、本発明では、従来の方式より正確に致命的症状を早期に予測し得る致命的症状の早期予測結果の生成方法を提案しようとする。また、そのために、本発明ではデータのクラス不均衡が高い状況を克服する方案として、実際のデータと類似してデータを生成することで、つまり、効果的なデータ拡張を行うことで、機械学習による分類モデルの正確度を上げる方法として従来のＧＡＮを改良した方法を提案する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｇｏｏｄｆｅｌｌｏｗ，Ｉａｎ  Ｊ．；Ｐｏｕｇｅｔ−Ａｂａｄｉｅ，Ｊｅａｎ；Ｍｉｒｚａ，Ｍｅｈｄｉ；Ｘｕ，Ｂｉｎｇ；Ｗａｒｄｅ−Ｆａｒｌｅｙ，Ｄａｖｉｄ；Ｏｚａｉｒ，Ｓｈｅｒｊｉｌ；Ｃｏｕｒｖｉｌｌｅ，Ａａｒｏｎ；Ｂｅｎｇｉｏ，Ｙｏｓｈｕａ（２０１４）．“Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ”
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、従来方式の高い偽陰性を減らし、心停止のような致命的症状が発生する患者を早期に見つけ出して患者の生存率を上げることを目的とする。
【００１０】
そのために、本発明は、機械学習における学習データのクラス不均衡が高い状況であっても、実際と類似した少数クラスの学習データを生成するデータ拡張を介して、従来の機械学習による分類モデルの正確度を上げることを目的とする。
【００１１】
また、本発明は、従来方式の高い偽陽性を減らし、不必要な診療時間を節約することで、診療環境を改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述したような本発明の目的を達成し、後述する本発明の特徴的な効果を実現するための本発明の特徴的な構成は以下のようである。
【００１３】
本発明の一様態によると、被検体の致命的症状の発生を早期に予測するための予測結果を生成する方法が提供されるが、その方法は、（ａ）コンピューティング装置が、前記被検体のバイタルサインを獲得するか、前記コンピューティング装置に連動される他の装置が獲得するように支援するステップと、（ｂ）前記コンピューティング装置が、獲得された前記バイタルサインを前記被検体に対して個体化したデータである個体化データに変換するか、前記他の装置が変換するように支援するステップと、（ｃ）前記コンピューティング装置が、前記致命的症状の早期予測のための機械学習モデルに基づき、前記個体化データから前記早期予測に関する分析情報を生成するか、前記他の装置が生成するように支援し、生成された前記分析情報を参照して、前記バイタルサインのうちいずれか一つの特定のバイタルサインに対応する時点ｔから所定の時間間隔ｎ後の時点であるｔ＋ｎ時点までの前記致命的症状の発生を予測した結果として前記予測結果を生成するか、前記他の装置が生成するように支援するステップと、（ｄ）前記コンピューティング装置が、生成された前記予測結果を外部エンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）に提供するか、前記他の装置が提供するように支援するステップと、を含む。
【００１４】
好ましくは、前記方法は、（ｅ）前記予測結果を評価した情報に基づき、前記コンピューティング装置が、前記機械学習モデルを更新するステップを更に含む。
【００１５】
本発明の他の様態によると、被検体の致命的症状の発生を早期に予測するための予測結果を生成するコンピューティング装置が提供されるが、そのコンピューティング装置は、前記被検体のバイタルサインを獲得する通信部と、獲得された前記バイタルサインを前記被検体に対して個体化したデータである個体化データに変換するか、前記通信部を介して連動される他の装置が変換するように支援するプロセッサと、を含むが、前記プロセッサは、前記致命的症状の早期予測のための機械学習モデルに基づき、前記個体化データから前記早期予測に関する分析情報を生成するか、前記他の装置が生成するように支援し、生成された前記分析情報を参照して、前記バイタルサインのうちいずれか一つの特定のバイタルサインに対応する時点ｔから所定の時間間隔ｎ後の時点であるｔ＋ｎ時点までの前記致命的症状の発生を予測した結果として前記予測結果を生成するか、前記他の装置が生成するように支援し、生成された前記予測結果を外部エンティティに提供する。
【００１６】
好ましくは、前記コンピューティング装置の前記プロセッサは、前記予測結果を評価した情報に基づいて前記規格学習モデルを更新する。
【００１７】
本発明のまた他の様態によると、機械学習においてデータ拡張を利用してデータの分類を行う方法が提供されるが、その方法は、（ａ）コンピューティング装置が、実際データを獲得するか前記コンピューティング装置に連動される他の装置が獲得するように支援するステップと、（ｂ）前記コンピューティング装置が、獲得された前記実際データが属するラベル（ｌａｂｅｌ）の情報、及び前記実際データを利用して修正ＧＡＮ（ｍｏｄｉｆｉｅｄ  ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）の生成器（ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）、及び判別機（ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｏｒ）を学習させるか、前記他の装置に学習させるステップであって、前記修正ＧＡＮにおいて、前記生成器は多数のラベルそれぞれに対応する類似データを生成するサブ生成器（ｓｕｂ−ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）を含み、前記サブ生成器は、前記サブ生成器に対応するラベルに属する類似データを生成し、前記判別機は、前記判別機の判別対象である対象データが属するラベルである特定ラベルを前記多数のラベルのうちから予測することを特徴とするステップと、（ｃ）前記コンピューティング装置が、学習された前記修正ＧＡＮを利用して前記類似データを生成し、（ｉ）前記実際データ及び前記類似データ、または（ｉｉ）前記類似データを所定の分類用機械学習モデル（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）の学習データとして利用することで前記機械学習モデルを学習させるか、前記他の装置に学習させるステップと、（ｄ）分類対象データが獲得されたら、前記コンピューティング装置が、学習された前記機械学習モデルに基づいて前記分類対象データを分類することで前記分類対象データの分類情報を生成するか、前記他の装置が生成するように支援するステップと、を含む。要するに、前記所定の分類用機械学習モデルは、実際データに基づいて学習された修正ＧＡＮの生成器によって生成されたデータを学習データとして利用する。
【００１８】
本発明の他の一様態によると、機械学習においてデータ拡張を利用してデータの分類を行うコンピューティング装置が提供されるが、そのコンピューティング装置は、実際データを獲得する通信部と、獲得された前記実際データが属するラベルの情報、及び前記実際データを利用して修正ＧＡＮの生成器、及び判別機を学習させるか、前記通信部を介して連動される他の装置に学習させるプロセッサと、を含むが、前記修正ＧＡＮにおいて、前記生成器は多数のラベルそれぞれに対応する類似データを生成するサブ生成器を含み、前記サブ生成器は、前記サブ生成器に対応するラベルに属する類似データを生成し、前記判別機は、前記判別機の判別対象である対象データが属するラベルである特定ラベルを前記多数のラベルのうちから予測し、前記プロセッサは、学習された前記修正ＧＡＮを利用して前記類似データを生成し、（ｉ）前記実際データ及び前記類似データ、または（ｉｉ）前記類似データを所定の分類用機械学習モデルの学習データとして利用することで前記機械学習モデルを学習させるか、前記他の装置に学習させ、分類対象データが獲得されたら、学習された前記機械学習モデルに基づいて前記分類対象データを分類することで前記分類対象データの分類情報を生成するか、前記他の装置が生成する。
【００１９】
本発明のまた他の一様態によると、本発明による方法を行うように具現されたインストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を含む、媒体に貯蔵されたコンピュータプログラムも提供される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一様態によると、従来の医療専門家がその経験や知識に依存して患者の危険を判定する方式に比べ、より迅速で繰り返しやすく心停止、敗血症などの致命的症状を予測することができる効果がある。
【００２１】
また、本発明の一様態によると、従来の規則−基盤によって点数を与える方式に比べ、致命的症状の予測において偽陰性及び偽陽性をより低くすることができる効果がある。
【００２２】
そして、本発明の一様態によると、時系列的に行われる臨床過程で持続的に予測することを可能にすることで、医療現場におけるワークフロー（ｗｏｒｋｆｌｏｗ）を革新することができる効果がある。
【００２３】
その上、本発明は、本発明の方法を利用することで持続的にその予測性能が改善される効果がある。
【００２４】
本発明の他の様態によると、従来に機械学習による分類モデル、つまり、分類用機械学習モデルの学習において問題となっていた学習データのクラス不均衡（ｃｌａｓｓ  ｉｍｂａｌａｎｃｅ）を学習データのデータ拡張を介して解決することができる。
【００２５】
例えば、本発明によるデータ拡張によるデータの分類方法は、殆どの医療判定問題に適用可能であるため、心停止、敗血症などのような殆どの患者が正常患者であって心停止、敗血症などに関するデータが少数であることから、分類モデルが低い正確度を有する問題を解決することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
本発明の実施例に利用されるために添付した下記図面は、本発明の実施例のうち単に一部に過ぎず、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者（以下、「通常の技術者」と称する）にとっては、発明的作業が行われずにこの図面に基づいて他の図面が得られる。
【図１】図１は、本発明に利用される機械学習モデルである循環神経網（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＲＮＮ）を説明するための主な概念を示す図である。
【図２】図２は、本発明によって被検体の致命的症状の発生を早期に予測するための予測結果の生成方法（以下、「致命的症状の早期予測結果生成方法」と称する）、及び本発明によってデータ拡張を利用してデータの分類を行う方法（以下、「データの分類方法」と称する）を行うコンピューティング装置の例示的構成を概略的に示す概念図である。
【図３】図３は、本発明による致命的症状の早期予測結果生成方法を行うコンピューティング装置のハードウェア及びソフトウェアアーキテクチャを例示的に示す概念図である。
【図４】図４は、本発明による致命的症状の早期予測結果生成方法を例示的に示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の一実施例において、修正ＧＡＮを利用してデータ拡張を行う方式を例示するために概念的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
後述する本発明による詳細な説明は、本発明の目的、技術的解法、及び長所を明確にするために本発明を実施可能な特定実施例の例示として図示する添付図面を参照する。これらの実施例は通常の技術者が本発明を十分に実施し得るように詳細に説明される。
【００２８】
本発明の詳細な説明及び請求項にわたって、「致命的症状（ｆａｔａｌ  ｓｙｍｐｔｏｍｓ）」という単語及びその変形は、本発明が適用される対象の一例示である心停止（ｃａｒｄｉａｃ  ａｒｒｅｓｔ）に限らず、敗血症などのような時系列的変化によって被検体の生命に大きな危険をもたらす恐れがあるあらゆる種類の臨床的現象を含む概念として理解すべきである。
【００２９】
また、本発明の詳細な説明及び請求項にわたって、「バイタルサイン」は対象者の体温、心電図、呼吸、脈拍、血圧、酸素飽和度、皮膚伝導度などの測定値を称する通常の意味にのみ限って解釈されてはならず、脳波信号、その他の測定を介して獲得可能な生物学的資料のうち特定物質の量、濃度なども含むと理解すべきである。
【００３０】
ここで、「生物学的資料」とは、被検体の血液、血清、小便、リンパ液、脳脊髄液、唾液、精液、膣液など、被検体から採取される多様な種類の物質であると理解すべきである。
【００３１】
そして、本発明の詳細な説明及び請求項にわたって、「学習」または「ラーニング」は手順によるコンピューティング（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）を介して機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｉｎｇ）を行うことを称する用語であり、通常の技術者ならば、人間の教育活動のような精神的作用を称するように意図されていないことを理解できるはずである。
【００３２】
そして、本発明の詳細な説明及び請求項にわたって、「含む」という単語及びその変形は、他の技術的特徴、付加物、構成要素、またはステップを除外すると意図されていない。通常の技術者において、本発明の他の目的、長所、及び特性は、一部は本説明書から、そして一部は本発明の実施から明らかになるはずである。以下の例示及び図面は実例として提供されており、本発明を限定するように意図されていない。
【００３３】
なお、本発明は、本明細書に示した実施例の可能な全ての組み合わせを網羅する。本発明の多様な実施例は、互いに異なるが相互排他的な必要なないことを理解すべきである。例えば、ここに記載されている特定の形状、構造、及び特性は、実施例に関して本発明の思想及び範囲を逸脱しないながらも他の実施例に具現されてもよい。また、それぞれの開示された実施例内の個別の構成要素の位置または配置は、本発明の思想及び範囲を逸脱しないながらも変更可能であることを理解すべきである。よって、後述する詳細な説明は限定的な意味で取られるものではなく、本発明の範囲は、適切に説明されれば、その請求項が主張するものと均等な全ての範囲と共に添付した請求項によってのみ限られる。図面において、類似した参照符号は多様な側面にわたって同じであるか類似した機能を指す。
【００３４】
本明細書において、異なるように表示されるか明白に文脈に矛盾しない限り、単数と称された項目は、その文脈で異なるように要求されない限り、複数のものを併せる。また、本発明を説明するに当たって、関連する公知構成または機能に関する具体的な説明が本発明の要旨を不明確にする恐れがあると判断されれば、その詳細な説明は省略する。
【００３５】
以下、通常の技術者が本発明を容易に実施し得るようにするために、本発明の好ましい実施例について添付した図面を参照して詳細に説明する。
【００３６】
図１は、本発明に利用される機械学習モデルである循環神経網（ＲＮＮ）を説明するための主な概念を示す図である。
【００３７】
図１を参照すると、本発明で利用される機械学習モデルのうち、深い神経網モデルは人工神経網を多層に積み上げた形態と簡略に説明し得る。つまり、深い構造のネットワークという意味で深い神経網またはディープ神経網（ｄｅｅｐ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）と表現するが、図１に示したように、多層のネットワークからなる構造において、大量のデータを学習させることでそれぞれのバイタルサインの特徴、バイタルサイン間の関係を自動的に学習し、それを介して目的関数、つまり、致命的症状の予測正確度のエラー（ｅｒｒｏｒ）を最小化する方法にネットワークを学習させていく形態である。これは、一見人間の頭脳の神経細胞間の連結とも表現されるが、このような深い神経網は人工知能の次世代モデルとして位置づけられている。
【００３８】
本発明で使用される深い神経網モデルのうち、特に循環神経網（ＲＮＮ）は、図１に示したように順次に入力されるデータを分析する際に利用する。時間順によるデータの特徴を見つけ、以前の時点の特徴のうち現在の時点を分析する際に参考すべき主な特徴を選別して反映する構造となっている。例えば、図１を参照すると、ｔ＋１時点に入力されたデータを分析する場合、ｔ−１時点、ｔ時点に分析した主な特徴を反映した学習を介して該当データを分析する。このように、本発明では循環神経網の構造を利用して、バイタルサインの時間による変化を抽出し、致命的症状の予測に活用し得る長所がある。
【００３９】
要するに、時系列的順序、時間の流れ、または時間軸に沿って展開される循環神経網は無限の層を有する深い神経網と理解できるため、図１を参照して説明すると、ｘｔはｔ時点における入力ベクトルを称し、ｓｔはｔ時点における隠匿状態（ｈｉｄｄｅｎ  ｓｔａｔｅ）（つまり、神経網の記憶）を称する。
【００４０】
付言すると、図１に概念的に示した循環神経網は、ｓｔ＝ｆ（Ｕｘｔ＋Ｗｓｔ−１）と、ｙ＝ｇ（Ｖｓｔ）の式に従う。ちなみに、ｙは図１にｏと示されている。ここで、ｆは活性化関数（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）（例えば、ｔａｎｈ（）及びＲｅＬＵ関数）を称し、Ｕ、Ｖ、Ｗは神経網のパラメータを称する。ここで、Ｕ、Ｖ、Ｗは前方伝達神経網（ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）でとは異なって、循環神経網では全ての時点のステップにわたって同一に共有されるパラメータである。ｇは出力層（ｏｕｔｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）のための活性化関数（典型的にはｓｏｆｔｍａｘ関数がある）であり、ｙはｔ時点における前記神経網の出力ベクトルを称する。このような循環神経網を利用する本発明の方法に関しては詳細に後述する。
【００４１】
次に、図２は、本発明による致命的症状の早期予測結果生成方法を行うコンピューティング装置の例示的構成を概略的に示す概念図である。
【００４２】
図２を参照すると、本発明の一実施例によるコンピューティング装置２００は、通信部２１０及びプロセッサ２２０を含むが、前記通信部２１０を介して外部コンピューティング装置（図示せず）と直間接的に通信する。
【００４３】
詳しくは、前記コンピューティング装置２００は、典型的なコンピュータハードウェア（例えば、コンピュータプロセッサ、メモリ、ストレージ、入力装置及び出力装置、その他の従来のコンピューティング装置の構成要素を含む装置と、ルータ、スイッチなどのような電子通信装置と、ネットワークアタッチトストレージ（ＮＡＳ）、及びストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）のような電子情報ストレージシステム）と、コンピュータソフトウェア（つまり、コンピューティング装置を特定の方式で機能させるインストラクション）の組み合わせを利用して所望のシステム性能を達成するものである。
【００４４】
このようなコンピューティング装置の通信部２１０は、連動される他のコンピューティング装置と要請と応答を送受信することができるが、一実施例としてそのような要請と穏当は同じＴＣＰセッションによって行われてもよいがそれに限らず、例えば、ＵＤＰデータグラムとして送受信されてもよい。付言して、広い意味での前記通信部２１０は、命令後または指示などを伝達されるためのキーボード、マウス、その他の外部入力を含む。
【００４５】
また、コンピューティング装置のプロセッサ２２０は、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）またはＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、キャッシュメモリ（Ｃａｃｈｅ  Ｍｅｍｏｒｙ）、データバス（Ｄａｔａ  Ｂｕｓ）などのハードウェア構成を含む。また、運営体制、特定の目的を行うアプリケーションのソフトウェア構成を更に含んでもよい。
【００４６】
図３は、本発明による致命的症状の早期予測結果生成方法を行うコンピューティング装置のハードウェア及びソフトウェアアーキテクチャを例示的に示す概念図である。
【００４７】
図３を参照して本発明による方法及び装置の構成を概観すると、コンピューティング装置２００は、その一構成要素としてバイタルサイン獲得モジュール３１０を含む。このようなバイタルサイン獲得モジュール３１０は、前記コンピューティング装置２００に含まれた通信部２１０、または前記通信部２１０及びプロセッサ２２０の連動によって具現されることは通常の技術者ならば理解できるはずである。
【００４８】
バイタルサイン獲得モジュール３１０は、被検体のバイタルサインを獲得する。例えば、これは前記被検体の電子医療記録（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｒｅｃｏｒｄ；ＥＭＲ）から獲得してもよいが、これに限らない。
【００４９】
次に、その獲得されたバイタルサインは個体化モジュール３２０に伝達されるが、個体化モジュール３２０ではそのバイタルサインを前記被検体に対して個体化または個人化したデータである個体化データに変換する。例えば、このようなバイタルサインは人間（ｈｏｍｏ  ｓａｐｉｅｎｓ）である被検体から獲得されるが、通常の技術者はこれに限らないことを理解できるはずであるため、特定の人間である被検体に対して「個人化」することに対応して、特定の動物である被検体に対して「個体化」することもできるはずである。
【００５０】
このような変換を行う理由は、被検体ごとに正常的なバイタルサインと致命的症状の発生直前のバイタルサインが異なるためである。例えば、ある被検体が正常の際に分当たり４５回呼吸するのなら、他の被検体は心停止直前に分当たり４５回呼吸することもありうる。このように、本発明では獲得されたバイタルサインを単に利用するだけでなく、個別被検体に合わせて補正する必要がある。
【００５１】
このような必要に応じて、被検体に対してバイタルサインを個体化する前記変換の一例として、個体化モジュール３２０は、前記バイタルサインのうち最初の所定時間の間のバイタルサインの平均を、前記バイタルサインの全体時間の間のバイタルサインから除することで、前記全体時間の間のバイタルサインの偏差を求め、提供された多数の他の被検体のバイタルサインの平均及び分散を参照して、前記被検体の前記全体時間の間のバイタルサインの標準化点数（ｚ−ｓｃｏｒｅ）を前記個体化データとして算出する方式で、前記バイタルサインを前記個体化データに変換する。
【００５２】
その具体的な一例を挙げると、被検体の最初の１０時間のバイタルサインを正常と仮定し、残りの時間のバイタルサインから前記１０時間のバイタルサインの平均を引いた値が平均からの差、つまり、偏差を求めることができ、全ての被検体を対象に個々のバイタルサインの平均及び分散を計算することで、前記被検体の全体のバイタルサインに対する標準化点数を求めることができる。こうすると、後のバイタルサインを絶対的な値として扱われるよりは、被検体に応じて各被検体の正常的なバイタルサインから相対的にどれだけ逸脱した値であるのかで扱われるようになる。
【００５３】
このように、それぞれの被検体に対して個体化されたデータである個体化データが第１分析モジュール３３０ａ、及び第２分析モジュール３３０ｂに入力されれば前記早期予測に関する分析情報が生成され、この分析情報に基づいて予測モジュール３４０は特定時点までの致命的症状の発生確率に関する予測結果を生成するが、この分析情報及び予測結果が生成される具体的な過程については後述する。
【００５４】
次に、更新モジュール及び学習モジュール３５０は、本発明の方法を行うことで被検体の致命的症状の発生に利用される機械学習モデルを予め学習するか、本発明の方法を行うことによる予測結果を評価した情報に基づいて前記機械学習モデルを更新する機能をする。
【００５５】
以下、本発明による致命的症状の早期予測結果の生成方法を図４を参照して詳しく説明する。図４は、本発明による致命的症状の早期予測結果生成方法を例示的に示すフローチャートである。
【００５６】
図４を参照すると、本発明による予測結果生成方法は、まず、コンピューティング装置２００の通信部２１０によって具現されるバイタルサイン獲得モジュール３１０が、前記被検体のバイタルサインを獲得するステップＳ４１０を含む。例えば、そのようなバイタルサインはｔ０時点からｔ時点までの時系列的なバイタルサインであるが、これに限らず、バイタルサインは単一時点におけるバイタルサインであってもよい。本明細書を読んだ通常の技術者ならば、単一時点におけるバイタルサインについても致命的症状に対する予測結果を生成し得ることを理解できるはずである。
【００５７】
続けて、図４を参照すると、前記予測結果生成方法は、前記コンピューティング装置２００のプロセッサ２２０によって具現される個体化モジュール３２０が、獲得された前記バイタルサインを前記被検体に対して個体化したデータである個体化データに変換するか、前記通信部２１０を介して連動される他の装置が変換するように支援するステップＳ２４０を更に含む。
【００５８】
一実施例において、ステップＳ２４０は、上述したように、前記バイタルサインのうち最初の所定時間の間のバイタルサインの平均を前記バイタルサインの全体時間の間のバイタルサインから除することで、前記全体時間の間のバイタルサインの偏差を求め、提供された多数の他の被検体のバイタルサインの平均及び分散を参照して、前記被検体の前記全体時間の間のバイタルサインの標準化点数が前記個体化データとして算出されることを特徴とする。但し、通常の技術者であれば、被検体別に患者の特性に合わせて変換して個体化データを構成する方式はこのような方式に限らないということを理解できるはずである。
【００５９】
更に図４を参照すると、次に、本発明による致命的症状の早期予測結果生成方法は、前記致命的症状の早期予測のための機械学習モデルに基づいて前記個体化データから前記早期予測に関する分析情報を生成するか、前記他の装置が生成するように支援Ｓ４３２し、生成された前記分析情報を参照して、前記バイタルサインのうちいずれか一つの特定のバイタルサインに対応する時点ｔから所定の時間間隔ｎ後の時点であるｔ＋ｎ時点までの前記致命的症状の発生を予測した結果として前記予測結果を生成するか、前記他の装置が生成するように支援Ｓ４３４するステップＳ４３２；Ｓ４３４を更に含む。
【００６０】
本発明の一実施例によると、前記機械学習モデルに循環神経網モデルが分析モデルとして含まれるが、この分析モデルを具現する分析モジュール３３０ａ；３３０ｂが前記プロセッサ２２０によって実行される。上述したように、ｓｔ＝ｆ（Ｕｘｔ＋Ｗｓｔ−１）と、ｙ＝ｇ（Ｖｓｔ）の式に従う前記循環神経網において、前記ｘｔはｔ時点における入力ベクトルである前記個体化データまたは前記個体化データから加工された値を称するが、前記個体化データから加工された値とは、例えば、前記個体化データの（以前時点から該当時点への）変化量、または前記変化量の変化量である。
【００６１】
続けて説明すると、前記ｓｔは前記ｔ時点における前記循環神経網モデルの記憶に相応する隠匿状態を称し、前記ｓｔ−１はｔ−１時点における前記隠匿状態を称し、前記Ｕ、Ｖ、及びＷは前記循環神経網モデルの全ての時点にわたって同じく共有される神経網パラメータを称し、前記ｆは前記隠匿状態を算出するように選択された所定の第１活性化関数を称し、前記ｙは前記分析情報であってｔ時点における前記循環神経網モデルによる潜在的特徴（ｌａｔｅｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅ）である出力層を称し、前記ｇは前記出力層を算出するように算出された所定の第２活性化関数を称する。
【００６２】
詳しくは、本発明による分析モジュール３３０ａ；３３０ｂのうち第１分析モジュール３３０ａは、前記ｔ時点における個体化データを参照して前記個体化データ間の関係を反映する機能をすることであるため、例えば、前記循環神経網モデルにおけるＵｘｔに対応する。また、本発明による分析モジュール３３０ａ；３３０ｂのうち第２分析モジュール３３０ｂは、前記ｔ−１時点までの個体化データを参照して時間による前記個体化データの変化を反映する機能をするため、例えば、前記循環神経網モデルにおけるＷｓｔ−１に対応する。
【００６３】
ここで、前記所定の第１活性化関数ｆとしては、通常利用されるｔａｎｈ（）またはＲｅＬＵ関数である。また、前記所定の第２活性化関数ｇは、通常利用されるｓｏｆｔｍａｘ関数である。それぞれの用途に応じて、計算の複雑度に応じて、このような第１活性化関数及び第２活性化関数の選択が異なりうることが知られている。
【００６４】
また、前記実施例によると、前記機械学習モデルには前記出力層（ｙ）から前記致命的症状の発生確率を算出するための少なくとも一つの完全連結層（ｆｕｌｌｙ  ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｌａｙｅｒ）を含む第２神経網モデルが予測モデルの少なくとも一部として更に含まれるが、この予測モデルを具現する予測モジュール３４０が前記プロセッサ２２０によって実行される。
【００６５】
一方、本発明による致命的症状の早期予測結果生成方法を行う前に、前記機械学習モデルが予め学習されるステップＳ４０５を経る必要があるが、このための更新及び学習モデル、または学習モジュール３５０が前記プロセッサ２２０によって実行される。
【００６６】
前記循環神経網モデルの学習のために、前記学習モジュール３５０は多数の従来の被検体に対する個別個体化データを学習データとして利用する時間遡及逆伝播（ｂａｃｋ−ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｔｉｍｅ；ＢＰＴＴ）を介して前記循環神経網モデルを学習するが、このような学習によって前記Ｕ、Ｖ、及びＷが決定される。
【００６７】
また、第２神経網モデルの学習のために、前記学習モジュール３５０は、多数の従来の被検体に対する個別個体化データ、及び前記従来の被検体のそれぞれの時点における致命的症状の発生可否を学習データとして利用した逆伝播（ｂａｃｋ−ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）を介して、前記第２神経網モデルを学習する。
【００６８】
この実施例による前記ステップＳ４３２；Ｓ４３４をより詳しく説明すると、ステップＳ４３２では、前記プロセッサ２２０が、前記個体化データまたは前記個体化データから加工された値を前記分析モジュール３３０ａ；３３０ｂの入力として利用することで、前記ｔ＋ｎ時点における前記出力層を前記分析情報として獲得するか、前記他の装置が獲得するように支援し、ステップＳ４３４では、前記プロセッサ２２０が、前記ｔ＋ｎ時点における前記出力層を前記予測モジュールの入力として利用することで、前記ｔ＋ｎ時点までの前記致命的症状の発生確率を前記予測結果として生成するか、前記他の装置が生成するように支援する。
【００６９】
続けて、図４を参照すると、本発明による予測結果生成方法は、前記プロセッサ２２０が、生成された前記予測結果を外部エンティティに提供するステップＳ４４０を更に含む。ここで、外部エンティティとは、前記コンピューティング装置のユーザ、管理者、前記被検体を担当する担当医療専門家などを含むが、その他にもその予測結果を獲得し得る主体であればどの主体でも含められると理解すべきである。
【００７０】
一方、図４に例示的に示したように、前記致命的症状の発生確率が所定の確率より高いと予測される場合のみ、前記外部エンティティに前記予測結果が提供される実施例もありうる。
【００７１】
このように、本発明による致命的症状の早期予測結果生成方法は、予め学習された機械学習モデルに基づいて致命的症状に関する予測結果を提供するため、その予測結果を評価した情報などを更に前記機械学習モデルに対する再学習の資料として活用すれば、前記機械学習モデルがより正確な予測を行うことができる長所があるため、このような長所を取るための本発明による予測結果生成方法は、前記プロセッサ２２０が、前記予測結果を評価した情報に基づいて、前記機械学習モデルを更新するか前記他の装置が更新するように支援するステップＳ４５０を更に含む。この際、以前の学習の際には考慮されなかった（バイタルサインから始まる）個体化データが更に考慮され、以前の学習の際にあったエラーを直すことができて前記機械学習モデルの正確度が向上されるため、データが積み上がるほど前記機械学習の性能が持続的に向上する長所がある。
【００７２】
ここで、前記予測結果を評価した情報は、前記医療専門家などの外部エンティティから提供される。
【００７３】
このような更新は、新しく提供されたデータに基づいて更に学習を行うことを称するため、実質的に上述したステップＳ４０５と同じであるといえる。つまり、前記予測結果を評価した情報に応じて、その予測の正確度を考慮して前記分析モジュール３３０ａ；３３０ｂ、及び予測モジュール３４０が利用する分析モデル及び予測モデルを修正する。より詳しくは、その分析モデル及び予測モデルで利用されるパラメータ、例えば、前記Ｕ、Ｖ、Ｗなどが修正される。
【００７４】
このように、本発明は上述した全ての実施例にわたって、従来の医療専門家がその経験や知識に依存して一々患者の危険をその都度判定する方式で心停止、敗血症などの致命的症状を予測することに比べ、より迅速で簡便にその致命的症状を予測し得る効果がある。
【００７５】
ここで説明された前記実施例の利点は、一日にも多くの診断資料に基づいて正確に判定乃至予測すべき忙しい医療環境に置かれている医療専門家の負担を大きく軽減することができる点である。機械学習、特に深い神経網を利用する技術を利用すれば、多くの学習用データを介して、医者も多年の修練を経てのみ始めて身に付けることができる致命的症状に関する患者の危険をコンピューティング装置自体で分析及び学習することができるようになるため、人である医療専門家が見逃し得る事例、または致命的症状の予測が難しい事例に対してもその判定を補助することができるようになる。要するに、この実施例によると、自動的に生成された予測情報、つまり、所定時点まで致命的症状が現れると疑われる患者のみがスクリーニングされ、医療チームはその患者のみを確認すればよいため、致命的症状の予測の正確度及び速度を向上させる長所がある。
【００７６】
次に、図５は、本発明の一実施例において、修正ＧＡＮを利用してデータ拡張を行う方式を例示するために概念的に示す図である。
【００７７】
これは、従来の機械学習において問題点として指摘されていた階級不均衡の問題、つまり、階級不均衡によって機械学習が多数のクラスに属するデータを中心に行われることで、その機械学習モデルの信頼度及び正確度が落ちるようになる問題を解決するためのものである。
【００７８】
本発明のこの実施例では、このような問題を解決するために以下のようなデータ拡張が行われるが、図５を参照すると、本発明によるＧＡＮは実際と類似した致命的症状のバイタルサインを生成する機能をする生成器（「Ｇ」と示される）、及び生成されたデータと実際のデータを区分する判別機（「Ｄ」と示される）を含む構成を有する。
【００７９】
詳しくは、従来のＧＡＮに関する論文である非特許文献１：［Ｇｏｏｄｆｅｌｌｏｗ，Ｉａｎ  Ｊ．；Ｐｏｕｇｅｔ−Ａｂａｄｉｅ，Ｊｅａｎ；Ｍｉｒｚａ，Ｍｅｈｄｉ；Ｘｕ，Ｂｉｎｇ；Ｗａｒｄｅ−Ｆａｒｌｅｙ，Ｄａｖｉｄ；Ｏｚａｉｒ，Ｓｈｅｒｊｉｌ；Ｃｏｕｒｖｉｌｌｅ，Ａａｒｏｎ；Ｂｅｎｇｉｏ，Ｙｏｓｈｕａ（２０１４）．“Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ”］によると、生成器は実際と類似したデータを生成することで、判別機を騙してその類似したデータを実際のデータと判別するようにすることを目標し、判別機は実際データと生成された類似データを区別し出すことを目標とする。このＧＡＮによる学習が行われる過程において、生成器と判別機はそれぞれの目標を達成するためにネットワーク重みづけを更新するが、十分な学習の後には生成器が実際と類似したデータを生成し、判別機による判別率が理論的に０．５に収斂することが明らかになっている。
【００８０】
結果的に、従来のＧＡＮによって十分に学習された生成器は実際データに近いデータを生成するようになるため、従来のＧＡＮの生成器によって生成された類似データを機械学習モデルを学習させるための学習データとして利用することで、上述したデータの不均衡問題は解決される。
【００８１】
ところが、このような従来のＧＡＮは入力されたデータが実際のデータであるのか否か（ｔｒｕｅ  ｏｒ  ｆａｋｅ）のみを利用して学習することにだけ焦点を合わせているため、従来のＧＡＮは入力されたデータが多様なラベルに属する場合に、その入力されたデータがその多様なラベルのうちどのラベルのデータに当たるのかを知ることが難しい。
【００８２】
このような限界を克服するために、本発明では、従来のＧＡＮを修正した修正ＧＡＮを利用するが、この修正ＧＡＮを利用すれば、データに結び付いているラベルの上方が更に考慮されることで、多様な種類（つまり、ラベルによって種類が区分される）のデータが生成及び判別される長所がある。
【００８３】
詳しくは、従来のＧＡＮとは異なって、修正ＧＡＮの生成器は多数のラベルそれぞれに対応する類似データを生成するサブ生成器（図５で「Ｇ−ｌａｂｅｌ１」、「Ｇ−ｌａｂｅｌ２」、「Ｇ−ｌａｂｅｌ３」などに示される）を含み、前記サブ生成器は前記サブ生成器に対応するラベルに属する類似データを生成する。
【００８４】
また、従来のＧＡＮとは異なって、修正ＧＡＮの判別機はその判別機が判別する対象である対象データが実際のデータであるのか否かのみ判別するのではなく、前記多数のラベルのうちから前記対象データが属するラベルも予測乃至区分する。
【００８５】
例えば、そのようなラベルは「心停止発生群」、「敗血症発生群」、「正常」などである。よって、本発明による修正ＧＡＮは、その判別機が前記生成器によって生成されたデータが実際データに近い類似データになるように支援し、また、その判別機に入力される実際データまたは類似データがどのラベルに属するのかを区分することで、前記生成器がサブ生成器を介して特定のラベルを生成するように支援する。
【００８６】
要するに、本発明による修正ＧＡＮは実際データおよびその実際データが属するラベルの種類に基づいて学習されることで、ラベルによって区分される、より多様な種類の類似データを実際と類似して生成することができるため、特に、実際データの数量が少ない特定のラベルに対し、その特定のラベルに当たる類似データを生成してその少ない数量を補足することで、その特定のラベルに対するデータの不均衡を解消することができる。
【００８７】
上述した内容に基づいて、本発明によるデータの分類方法を説明する。本発明によるデータの分類方法は、まず、コンピューティング装置２００が、通信部２１０を介して、実際データを獲得するか前記コンピューティング装置に連動される他の装置が獲得するように支援するステップＳ１００’を含む。例えば、そのような実際データは時系列的信号であるが、これに限らず、分類が要求されるデータであればこれに含まれるとみなすべきである。
【００８８】
次に、前記データの分類方法は、コンピューティング装置２００が、プロセッサ２２０を介して、獲得された前記実際データが属するラベルの情報、及び実際データを利用して修正ＧＡＮの生成器及び判別機を学習させるか、前記通信部２１０を介して連動される他の装置に学習させるステップＳ２００’を更に含む。この修正ＧＡＮが従来のＧＡＮと異なる点は上述した通りであるため、重複する説明は省略する。
【００８９】
その後、前記データ分類方法は、前記コンピューティング装置２００が、プロセッサ２２０を介して、学習された前記修正ＧＡＮを利用して前記類似データを生成し、（ｉ）前記実際データ及び類似データ、または（ｉｉ）前記類似データを所定の分類用機械学習モデルの学習データとして利用することで、前記機械学習モデルを学習させるか前記他の装置に学習させるステップＳ３００’を更に含む。
【００９０】
例えば、前記機械学習モデルにはＣＮＮ（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＮＮなどが含まれるが、通常の技術者であればこれに限らないことを理解できるはずである。
【００９１】
また、前記データの分類方法は、前記コンピューティング装置２００の通信部２１０によって分類対象データが獲得される際、前記コンピューティング装置２００が、前記プロセッサ２２０を介して、前記機械学習モデルに基づいて前記分類対象データを分類することで前記分類対象データの分類情報を生成するか、前記他の装置が生成するように支援するステップＳ４００’を更に含む。
【００９２】
続けて説明すると、本発明によるデータ分類方法は、前記コンピューティング装置２００が、前記プロセッサ２２０を介して、前記分類情報を外部のエンティティに提供するか前記他の装置が提供するように支援するステップＳ５００’を更に含む。ここで、外部エンティティとは、前記コンピューティング装置のユーザ、管理者などを含むが、その他にもその分類情報を獲得する正当な権限がある主体であればどの主体でも含められると理解すべきである。
【００９３】
また、本発明によるデータ分類方法は、前記分類情報の正確度を評価した情報に基づいて、前記コンピューティング装置２００が、前記機械学習モデルを更新するか前記他の装置が更新するように支援するステップＳ６００’を更に含む。
【００９４】
このように、本発明によるデータの分類方法は、所定の機械学習モデルに基づいて分類対象データに関する分類情報を提供するため、その分類情報に関してその正確度などを評価した情報などを再学習の資料として活用すれば、より正確な予測を行うようにすることができる長所があるため、このような長所を取るための本発明によるデータ分類方法は、前記コンピューティング装置２００が、前記プロセッサ２２０を介して、前記分類情報を評価した情報に基づいて前記機械学習モデル及び前記修正ＧＡＮのうちいずれか一つを更新するか、前記他の装置が更新するように支援するステップＳ６００’を更に含む。
【００９５】
例えば、前記ステップＳ６００’は、前記コンピューティング装置２００は、前記分類情報を評価した情報に基づいて直接的に前記機械学習モデルを更新するか、前記他の装置が更新するように支援するステップと、または前記予測結果を評価した情報に基づいて前記修正ＧＡＮを学習させることで、その修正ＧＡＮが生成器を介して生成するデータを介して、間接的に前記機械学習モデルを更新するか、前記他の装置が更新するように支援するステップを更に含む。
【００９６】
この際、以前の学習の際には考慮されなかった学習データが更に考慮され、以前の学習の際にあったエラーを直すことができて前記機械学習モデル、修正ＧＡＮの正確度が向上されるため、データが積み上がるほどその分類性能が持続的に向上される長所がある。その上、本発明によると、提供される実際データ自体のエラーも著しく減少され、前記機械学習モデルを学習するのに利用される学習データの階級不均衡を解決した結果、学習された前記機械学習モデル自体の信頼性も向上される。
【００９７】
このように、本発明のこの実施例は、機械学習における学習データのクラス不均衡が高い状況であっても、実際と類似した少数クラスの学習データを生成するデータ拡張を介して、従来の機械学習による分類モデルの正確度を上げる効果がある。
【００９８】
前記実施例の説明に基づいて、該当技術分野の通常の技術者は、本発明がソフトウェア及びハードウェアの結合を介して達成されるか、ハードウェアのみで達成されることを明確に理解できるはずである。本発明の技術的解法の対象物、または先行技術に寄与する部分は、多様なコンピュータ構成要素を介して行われるプログラム命令語の形態に具現されてコンピュータで読み出し可能な記録媒体に記録される。前記コンピュータで読み出し可能な記録媒体は、プログラム命令語、データファイル、データ構造などを単独にまたは組み合わせて含む。前記コンピュータで読み出し可能な記録媒体に記録されるプログラム命令語は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであるか、コンピュータソフトウェア分野の通常の技術者に公知されて使用可能なものであってもよい。コンピュータで読み出し可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピーディスク、及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ)のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ)、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令語を貯蔵し行うように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令語の例としては、コンパイラによって作られるもののような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードも含まれる。
【００９９】
前記ハードウェア装置は、本発明による処理を行うために一つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成されるが、その逆も同じである。前記ハードウェア装置は、プログラム命令語を貯蔵するためのＲＯＭ／ＲＡＭなどのようなメモリと結合され、前記メモリに貯蔵された命令語を実行するように構成されるＣＰＵやＧＰＵのようなプロセッサを含み、外部装置と信号を交換する通信部を含む。ちなみに、前記ハードウェア装置は開発者によって作成された命令語を伝達されるためのキーボード、マウス、その他の外部入力装置を含む。
【０１００】
これまで本発明が具体的な構成要素などのような特定の事項と限定された実施例及び図面によって説明されたが、これは本発明のより全般的な理解を助けるために提供されたものに過ぎず、本発明は前記実施例に限らないものであって、本発明の属する技術分野の通常的な知識を有する者であれば、このような記載から多様な修正及び変形を図ることができるはずである。
【０１０１】
よって、本発明の思想は上述した実施例に限って決められてはならず、後述する特許請求の範囲だけでなく、この特許請求の範囲と均等にまたは等価的に変形された全てのものは本発明の思想の範疇に属するといえる。
【０１０２】
そのように均等にまたは等価的に変形されたものとしては、例えば、本発明による方法を実施したものと同じ結果を出す、論理的に同値（ｌｏｇｉｃａｌｌｙ  ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ）の方法が含まれる。
【図１】
0006931897.tif 000002
【図２】
0006931897.tif 000003
【図３】
0006931897.tif 000004
【図４】
0006931897.tif 000005
【図５】
0006931897.tif 000006