USPTO 가출원 진행 중 · 2026USPTO Provisional Applications · 2026

Boston Neuromind 특허 포트폴리오 Boston Neuromind Patent Portfolio

정신과 진단과 디지털 정신건강의 패러다임을 바꾸는 4건의 알고리즘 특허. 8개 데이터 소스를 베이지안 추론으로 통합하고, 18개 DSM-5-TR 진단을 동시에 산출하며, 인간-AI 대화의 신뢰도를 객관적으로 측정하는 시스템. Four algorithm patents reshaping the paradigms of psychiatric diagnosis and digital mental health: a system that fuses eight data sources through Bayesian inference, simultaneously yields eighteen DSM-5-TR diagnoses, and objectively measures the reliability of human-AI conversation.

4알고리즘 특허Algorithm Patents

8데이터 소스 통합Data Sources Fused

18DSM-5-TR 진단DSM-5-TR Diagnoses

103인용 논문Cited References

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아래 4건의 특허는 모두 실제 작동하는 시스템(agedlearning.com)에 구현되어 있으며, Boston Neuromind LLC의 임상 데이터로 검증되고 있습니다. 핵심은 DMDA(Patent 4)이며, 나머지 3건은 DMDA를 둘러싼 보조 발명으로 시너지를 이룹니다. 각 특허는 청구항·도면·선행기술 비교·관련 논문(References)을 포함한 USPTO 가출원 표준 형식으로 작성되어 있습니다. All four patents below are implemented in a real, working system (agedlearning.com) and are being validated with clinical data from Boston Neuromind LLC. DMDA (Patent 4) is the core, and the other three patents are supporting inventions that synergize around it. Each patent is written in USPTO provisional-application format, including claims, drawings, prior-art comparisons, and references.

🏛️ 핵심 특허 (Flagship)Flagship Patent

PATENT 4 · FLAGSHIP

DMDA — 4-Tier Progressive 다중 소스 진단 알고리즘 DMDA — 4-Tier Progressive Multi-Source Diagnostic Algorithm

DMDA = DSM-5-TR Multi-Source Diagnostic AlgorithmDSM-5-TR Multi-Source Diagnostic Algorithm

설문, 타이핑 패턴, 폰 수동 데이터, qEEG, HRV, 얼굴, 음성, ERP — 8개 이질적 데이터 소스를 베이지안 다중 모듈 융합(Bayesian Multi-Module Fusion)으로 통합. 데이터 소스가 추가될 때마다 진단 신뢰도가 60% → 95%로 단조 증가하는 수학적 보장(엔트로피 정리). 18개 DSM-5-TR 진단을 동시에 사후 확률로 산출하는 세계 최초 시스템. Integrates eight heterogeneous data sources — survey, typing pattern, phone-passive data, qEEG, HRV, face, voice, and ERP — via Bayesian Multi-Module Fusion. As data sources are added, diagnostic confidence increases monotonically from 60 % to 95 % with a mathematical guarantee (entropy theorem). The first system in the world to simultaneously output posterior probabilities for eighteen DSM-5-TR diagnoses.

8 데이터 소스Data Sources 설문 + 타이핑 + 폰 + qEEG + HRV + 얼굴 + 음성 + ERP survey + typing + phone + qEEG + HRV + face + voice + ERP

4 Progressive TierProgressive Tiers Tier 1 (60-75%) → Tier 4 (95-98%)

18 DSM-5-TR 진단DSM-5-TR Diagnoses ADHD, MDD, GAD, PTSD, OCD, Bipolar...

94% 엔진 정확도Engine Accuracy Boston Neuromind 임상 데이터 검증 validated on Boston Neuromind clinical data

USPTO Class: G16H 50/20 FDA: 510(k) Class II 경로pathway 청구항Claims: 10 References: 35

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📑 보조 특허 3건Three Supporting Patents

PATENT 1

Fischer 동적 기술 수준 적응 (Fischer DSL Adaptation) Fischer Dynamic Skill Level Adaptation

Harvard Mind, Brain & Education의 Kurt Fischer 교수가 정립한 13단계 동적 기술 이론을 적용해, 사용자의 언어 복잡도(어휘·구문·결속)를 실시간 추출하고 AI 응답 복잡도를 동적으로 조정하는 알고리즘. 발명자가 Fischer 교수에게 직접 사사받은 학술 자산을 알고리즘으로 구현. An algorithm that applies the 13-level Dynamic Skill Theory of Harvard's Prof. Kurt Fischer (Mind, Brain & Education): real-time extraction of a user's linguistic complexity (lexical, syntactic, cohesive features) is used to dynamically adjust AI-response complexity. The inventor — directly mentored by Prof. Fischer — implements this academic legacy as an algorithm.

언어 특성 추출기Linguistic Feature Extractor 어휘 다양성, 구문 복잡도, 응집성 lexical diversity, syntactic complexity, cohesion

13 동적 기술 수준Dynamic Skill Levels Sensorimotor → Reflective

USPTO: G06F 40/35 / G06N 5/04 청구항Claims: 9 Refs: 18

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PATENT 2

QEEG-대화 파라미터 매핑 QEEG-to-Conversation Parameter Mapping

19채널 정량뇌파(qEEG)에서 추출된 바이오마커(Theta/Beta Ratio, Frontal Alpha Asymmetry, Peak Alpha Frequency 등)를 AI 대화 시스템의 파라미터(응답 속도, 정서 톤, 인지 부하)에 직접 매핑하는 세계 최초의 알고리즘. BCN(Board Certified in Neurofeedback) 자격을 가진 발명자만 설계 가능한 독점 기술. The first algorithm in the world to directly map biomarkers extracted from 19-channel quantitative EEG (qEEG) — including Theta/Beta Ratio, Frontal Alpha Asymmetry, and Peak Alpha Frequency — onto the parameters of an AI conversation system (response latency, affective tone, cognitive load). A proprietary technology that only an inventor holding Board Certification in Neurofeedback (BCN) can design.

5 QEEG 바이오마커Biomarkers TBR, FAA, PAF, COH, PAP

4 대화 파라미터Conversation Parameters 속도, 톤, 부하, 공감 깊이 latency, tone, load, empathy depth

USPTO: A61B 5/377 / G06N 3/04 청구항Claims: 8 Refs: 23

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PATENT 3

시간적 일치성 탐지 (Temporal Congruence Detection) Temporal Congruence Detection

얼굴 표정(FACS), 음성 운율, 텍스트 내용의 시간적 불일치 패턴을 탐지해, 자기보고로는 드러나지 않는 가면 우울(masked depression), 알렉시티미아, 자살 위험 신호를 포착. 동적 시간 워핑(DTW)과 다중 모달 정서 융합을 결합한 알고리즘. "말과 표정과 글이 같은 방향을 향하는가?"라는 질문에 객관적으로 답한다. An algorithm that detects temporal incongruence across facial expressions (FACS), vocal prosody, and textual content to capture masked depression, alexithymia, and suicide-risk signals invisible to self-report. It combines Dynamic Time Warping (DTW) with multi-modal affect fusion to objectively answer the question: "Do voice, face, and text point in the same direction?"

3 모달리티Modalities 얼굴(FACS) + 음성 + 텍스트 face (FACS) + voice + text

DTW 시간 정렬Temporal Alignment 시간 차 ≤ 200ms 분석 time-lag ≤ 200 ms analysis

USPTO: G06V 40/16 / G10L 25/63 청구항Claims: 9 Refs: 27

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👨‍🔬 발명자 자격Inventor Credentials

이 4건의 특허는 다음과 같은 희소한 자격 조합 위에서만 설계 가능합니다 These four patents can only be designed atop the following rare combination of credentials

BCN Board Certified in Neurofeedback — qEEG 임상 분석의 미국 최고 수준 자격 Board Certified in Neurofeedback — the highest U.S. credential for clinical qEEG analysis

Harvard Visiting Scholar Mind, Brain & Education / Kurt Fischer 교수 직접 사사 Mind, Brain & Education / directly mentored by Prof. Kurt Fischer

Instructional Design PhD 미국 Top 20 대학원 박사 학위 Doctoral degree from a top-20 U.S. graduate school

Mental Health Master's GPA 4.0/4.0 (상위 1-3%) GPA 4.0/4.0 (top 1–3 %)

3+ 년 임상 경험Years of Clinical Experience 실제 클라이언트 데이터 기반 알고리즘 검증 algorithms validated on real client data

MA 슈퍼바이저 하 임상MA Supervised Clinician 매사추세츠 주 합법적 임상 활동 + 2-3년 클라이언트 retention licensed clinical practice in Massachusetts; 2–3-year client retention

🎯 출원 전략Filing Strategy

왜 4건을 함께 출원하는가?Why File All Four Together?

DMDA(특허 4)는 진단 시스템 — Boston Neuromind 클리닉 + FDA 510(k) Class II 경로DMDA (Patent 4) is the diagnostic system — for the Boston Neuromind clinic and the FDA 510(k) Class II pathway
특허 1, 2, 3은 TalkCatcher 컴패니언 봇의 핵심 — 진단된 클라이언트와의 일상 대화 시스템Patents 1, 2, and 3 are the core of the TalkCatcher companion bot — the daily-conversation system with diagnosed clients
4건 묶음 출원으로 전체 워크플로우 보호 — 진단(DMDA) → 대화(Fischer DSL + QEEG-Conv + Temporal) → 추적(TrackCatcher)Filing all four together protects the entire workflow — diagnosis (DMDA) → conversation (Fischer DSL + QEEG-Conv + Temporal) → tracking (TrackCatcher)
경쟁자 진입 장벽 — Anthropic Claude API는 누구나 쓸 수 있지만, 8 데이터 소스 융합 + qEEG 매핑 + Fischer 사사 자산은 모방 불가Barrier to entry for competitors — anyone can call the Anthropic Claude API, but the eight-source fusion, qEEG mapping, and Fischer-derived assets are not replicable

💰 예상 비용Estimated Costs

항목Item	개수Count	건당 비용Per-Item Cost	소계Subtotal
Patent 4: DMDA ⭐ Flagship	1	$2,000–3,000	$2,000–3,000
Patent 1: Fischer DSL	1	$1,500–2,500	$1,500–2,500
Patent 2: QEEG-Conversation	1	$1,500–2,500	$1,500–2,500
Patent 3: Temporal Congruence	1	$1,500–2,500	$1,500–2,500
총 USPTO Provisional 출원 비용Total USPTO Provisional Cost	4	—	$6,500–10,500

* 위 비용은 가출원(provisional) 기준이며, 1년 내 정식(non-provisional) 전환 시 추가 비용 발생. DMDA는 FDA 510(k) 경로 별도 비용 별도 산정. * Costs above are for provisional filings; conversion to non-provisional within one year incurs additional expense. DMDA also requires a separately budgeted FDA 510(k) pathway.