요약본 발명은 소아용 청력 예측 인공지능 시스템에 관한 것으로서, 렌즈, 광원, 촬상 소자 및 스위치를 포함하는 모듈로 구성된 내시경을 이용하여 사용자의 고막을 촬영하는 영상 촬영부, 상기 영상 촬영부에서 촬영한 상기 사용자의 고막 영상을 수집하는 고막 영상 수집부, 외부로부터 수집된 정상 고막 영상, 질환 고막 영상, 청력 수치를 포함하는 임상정보 빅데이터를 저장하는 데이터 베이스부, 상기 데이터 베이스부에서 수집된 임상정보 빅데이터를 이용하여 상기 사용자의 고막 영상과 비교 분석하여 1차적으로 질환 여부를 판단하는 질환 판단부, 상기 질환 판단부에서 질환이 있는 것으로 판단된 고막 영상을 2차적으로 분석하여 청력 수치를 예측하여 진단하는 질환 진단부, 상기 질환 진단부로부터 진단된 질환명, 청력 수치, 진단 내용, 처방전을 포함한 데이터를 사용자에게 제공하는 처방전 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
대표 청구항렌즈, 광원, 촬상 소자 및 스위치를 포함하는 모듈로 구성된 내시경을 이용하여 사용자의 고막을 촬영하는 영상 촬영부;상기 영상 촬영부에서 촬영한 상기 사용자의 고막 영상을 수집하는 고막 영상 수집부;외부로부터 수집된 정상 고막 영상, 질환 고막 영상, 청력 수치를 포함하는 임상정보 빅데이터를 저장하는 데이터 베이스부; 상기 데이터 베이스부에서 수집된 임상정보 빅데이터를 이용하여 상기 사용자의 고막 영상과 비교 분석하여 1차적으로 질환 여부를 판단하는 질환 판단부; 상기 질환 판단부에서 질환이 있는 것으로 판단된 고막 영상을 2차적으로 분석하여 청력 수치를 예측하여 진단하는 질환 진단부;상기 질환 진단부로부터 진단된 질환명, 청력 수치, 진단 내용, 처방전을 포함한 데이터를 사용자에게 제공하는 처방전 제공부; 및상기 고막 영상 수집부로부터 수집되는 실시간 사용자 고막 영상 데이터의 신뢰도를 판단하는 영상 모니터링부;를 더 포함하며,상기 영상 모니터링부는,기설정된 주기마다 상기 실시간 사용자 고막 영상 데이터로부터 단일 이미지를 추출하는 이미지 추출부;상기 이미지 추출부에서 추출된 상기 단일 이미지의 히스토그램 분포 데이터를 생성하는 히스토그램 생성부; 및상기 생성된 히스토그램의 분포 데이터를 분석하여 상기 실시간 사용자 고막 영상 데이터의 신뢰도를 판단하되, 하기 [수학식 1]에 의해 산출되는 평균값(Aerr)이 기설정된 한계값(Serr)보다 큰 경우, 상기 고막 영상 수집부로부터 수집되는 상기 실시간 사용자 고막 영상 데이터에 오류가 발생한 것으로 판단하는 오류 판단부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소아용 청력 예측 인공지능 시스템.[수학식 1] (여기서, Aerr은 상기 단일 이미지별 히스토그램 분포 데이터의 평균오차, Taver는 상기 단일 이미지별 히스토그램 분포 데이터의 전체평균, Paver는 상기 단일 이미지 n개에 대한 히스토그램 분포 데이터의 일부평균, Tσ는 상기 단일 이미지별 히스토그램 분포 데이터의 전체표준편차를 의미함)
