본 발명은, 요관 결석의 자연 배출(spontaneous ureter stone passage, SSP)에 대한 인공 신경망 기반 예측 모델을 생성하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 의하면, 요관 결석의 자연 배출(spontaneous ureter stone passage, SSP)에 대한 인공 신경망 기반 예측 모델의 생성 방법에 있어서, SSP에 관련된 복수의 인자들을 포함하는 복수의 데이터 세트들을 입력하는 단계, 상기 복수의 데이터 세트들을 훈련 집합과 유효성 검증 집합으로 분리하는 단계, SSP에 관련된 상기 훈련 집합의 데이터 세트들을 인공 신경망에 입력하는 단계, 상기 훈련 집합에 기초하여, 복수의 인자들에 대한 상기 인공 신경망의 가중치를 포함하는 학습 파라미터들을 조정함으로써 SSP 예측 모델을 생성하는 단계, 상기 유효성 검증 집합에 기초하여, 상기 SSP 예측 모델에 의한 SSP 예측 값과 실제 SSP 측정 값을 비교하여 손실 함수의 값을 계산하는 단계, 상기 손실 함수의 값이 감소하도록 상기 인공 신경망의 상기 학습 파라미터들을 조정함으로써 상기 SSP 예측 모델을 수정하는 단계, 및 상기 수정된 SSP 예측 모델을 출력하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.