본 이전기술은 뇌졸중 질환 예측 서비스 제공을 위한 핵심 요소 기술로서, 생체신호 센서로부터(EMG, Motion)로부터 수집된 생체신호 데이터를 이용한 딥러닝 기반의 뇌졸중 예측모델 생성, 예측 결과의 제공, 의학지식 온톨로지를 통한 의학소견 제공, 예측모델 분석결과를 통한 의학지식 자동증강, 뇌졸중과 관련된 의학지식 QA기능을 제공한다. 기업 및 의료기관에서는 본 기술을 이용하여, 웨어러블 디바이스를 통한 생체신호 수집을 통하여 AI기반 뇌졸중 예측과 뇌졸중 의학지식 온톨로지를 사용하여 예측결과에 대한 의학소견을 제공하는 요소 기술을 확보할 수 있으며, 본 기술의 확장을 통해 AI 기반 뇌졸중 질환 예측 서비스를 구성할 수 있다.
 

    A. 필요성
- 기존의 헬스케어 및 의료진단 서비스는 질환 예측의 주요 변수인 대상자의 개인정보(나이, 성별, 보유질병, 흡연여부, 음주여부등)와 건강검진 내역 등을 고려하는 않는 실시간으로 개인의 생체정보 또는 신호만을 수집 및 분석하는 서비스였다. 
- 또한, 의학지식베이스만으로 질환을 예측하는 방법은 일반적인 의학 소견 도출이 가능하지만, 실시간 생체정보를 고려하지 않기 때문에 실시간 개인화된 분석이 어려웠다.
- 따라서, ICT 기술 기반 질환 예측을 위해서는 생체신호 데이터 기반 분석방법과 의학지식베이스 기반 분석방법의 융합이 절실히 필요하다.
- 두 가지 질환 예측을 위한 방법의 한계를 극복하고 보완하기 위한 방법 및 시스템 요구되고 있다.

     B. 목적
- 본 기술이전의 근본적인 목적은 기업 및 의료기관에서 뇌졸중과 같은 질환 예측을 위한 서비스를 빠르게 구축하기 위해 의료 인공지능 기술(생체신호를 이용한 딥러닝 기반의 질환 예측 기술, 의학 지식베이스 기술)의 핵심 요소를 제공하여 질환 예측 분야에서 인공지능 서비스를 확장하는 기반을 제공하는데 그 목적이 있다. 
- 또한, 기존의 생체신호를 통한 질환 예측 서비스에 인공지능의 핵심 요소 기술을 제공함으로써, 해당 도메인의 서비스의 기능 및 편의성을 확장하는 데에 그 목적이 있다