KR102141244B1 - Hospital reservation recommendation method and device - Google Patents

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KR102141244B1 KR1020180029216A KR20180029216A KR102141244B1 KR 102141244 B1 KR102141244 B1 KR 102141244B1 KR 1020180029216 A KR1020180029216 A KR 1020180029216A KR 20180029216 A KR20180029216 A KR 20180029216A KR 102141244 B1 KR102141244 B1 KR 102141244B1
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Abstract

병원 예약 추천 장치는, 복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위 유형를 화면에 표시하는 표시부, 상기 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제1사용자 입력 및 상기 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신하는 수신부, 상기 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 상기 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 생성부, 상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행하는 예약 수행부 및 사용자 건강 정보 및 상기 병원 정보를 포함하는 데이터베이스를 포함할 수 있다. The hospital reservation recommendation device includes a display unit that displays a plurality of treatment item types and a plurality of treatment desired site types on a screen, a first user input for any one of the plurality of treatment item types, and any one of the plurality of treatment desired site types A receiving unit receiving a second user input for, assigning a first weight based on the first user input, assigning a second weight based on the second user input, and assigning the first weight and the second weight A generation unit that generates a hospital recommendation list in consideration of, a reservation execution unit that performs a hospital reservation based on a user input selected from the hospital recommendation list, and a database including user health information and the hospital information. Can include.

Description

사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치{HOSPITAL RESERVATION RECOMMENDATION METHOD AND DEVICE}User-customized hospital reservation recommendation method and device {HOSPITAL RESERVATION RECOMMENDATION METHOD AND DEVICE}

본원은 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치에 관한 것이다.The present application relates to a method and apparatus for recommending a customized hospital reservation.

의료 서비스가 점점 발전하고 있음에도 불구하고, 의료 소비자들은 의료 서비스의 제공자인 병원 또는 의원에 대한 정확한 정보를 알기 어려워 대부분이 주변의 지인들로부터 들은 정보에 의존하고 있다. Despite the development of medical services, medical consumers have difficulty in knowing accurate information about hospitals or clinics, which are providers of medical services, and most of them rely on information they have heard from their neighbors.

의료 소비자들은 자신의 증상에 따른 진료 과목을 판단하여 해당 진료 과목에 속하는 의료 기관을 검색하여 예약을 수행하여야 하나, 자신의 증상이 어느 진료 과목에 속하는지에 대한 판단하기 어려워 특정 의료 기관을 선택하기 어려운 문제점이 있다. Medical consumers need to make reservations by searching for medical institutions belonging to the medical treatment subject by judging the treatment subject according to their symptoms, but it is difficult to determine which treatment subject their symptoms belong to, making it difficult to select a specific medical institution. There is a problem.

또한, 포털 사이트 또는 검색 사이트를 통해 병원과 전문의에 대한 정보를 검색할 수 있지만, 포털 사이트들의 검색 방식이나 검색인의 수가 급증하여 의료 소비자는 적절한 전문 병원과 전문의를 확인하기 어려운 실정이다. In addition, information on hospitals and specialists can be searched through a portal site or a search site, but the search method of portal sites and the number of searchers are soaring that it is difficult for medical consumers to identify appropriate specialist hospitals and specialists.

한편, 진료 예약 요청을 수행하고자 하는 의료 소비자 단말기 측에서 각 병원의 진료 예약 현황을 알 수 없고, 이에 따라 병원 단말기에서는 의료 소비자 단말기로부터 접수된 예약정보를 판단하여 예약을 수행해야 하는 어려움이 있다. On the other hand, the medical consumer terminal that wants to perform the medical reservation request cannot know the status of the medical reservation of each hospital, and accordingly, the hospital terminal has a difficulty in determining the reservation information received from the medical consumer terminal to perform the reservation.

본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제2011-0128489(공개일: 2011.11.30)호에 개시되어 있다.The technology behind the present application is disclosed in Korean Patent Application Publication No. 2011-0128489 (published date: 2011.11.30).

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 빅데이터를 활용한 병원 추천 리스트를 생성하여 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치를 제공하고자 한다.The present application is to solve the problems of the prior art described above, by generating a hospital recommendation list using big data to provide a user-customized hospital reservation recommendation method and apparatus.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자의 건강 정보, 관심 정보 및 위치 정보에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트 중 사용자가 원하는 병원에 예약을 수행할 수 있으며, 예약 정보는 해당 병원으로 전송되어 실시간으로 병원과 사용자 간의 예약을 진행할 수 있는 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치를 제공하고자 한다. The present application is intended to solve the problems of the prior art described above, and a reservation can be made to a hospital desired by the user among the hospital recommendation list generated based on the user's health information, interest information, and location information. It is intended to provide a method and apparatus for recommending customized hospital reservations that are transmitted to and can make reservations between hospitals and users in real time.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 키워드 기반의 인공지능 알고리즘을 사용하여 사용자에게 필요한 정보만을 포함하는 병원 추천 리스트를 생성하는 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치를 제공하고자 한다.The present application is to solve the above-described problems of the prior art, and is to provide a method and apparatus for recommending customized hospital reservations for generating a hospital recommendation list including only information necessary for the user using a keyword-based artificial intelligence algorithm.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들도 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problems to be achieved by the embodiments of the present application are not limited to the technical problems as described above, and other technical problems may exist.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 추천 장치는, 복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위 유형를 화면에 표시하는 표시부, 상기 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제1사용자 입력 및 상기 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신하는 수신부, 상기 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 상기 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 생성부, 상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행하는 예약 수행부 및 사용자 건강 정보 및 상기 병원 정보를 포함하는 데이터베이스를 포함할 수 있다. As a technical means for achieving the above technical problem, according to an embodiment of the present application, a hospital reservation recommendation device includes a display unit for displaying a plurality of treatment item types and a plurality of treatment desired site types on a screen, the plurality of treatment item types A receiver configured to receive a first user input for any one of the first user input and a second user input for any one of the plurality of treatment desired site types, and assign a first weight based on the first user input, and the second user A generator that assigns a second weight based on the input and generates a hospital recommendation list in consideration of the first weight and the second weight, and a hospital based on a user input that selects any one of the hospital recommendation list. It may include a reservation execution unit that performs a reservation and a database including user health information and the hospital information.

본원의 일 실시예에 따르면, 사용자의 현재 위치 정보를 획득하는 획득부를 더 포함하고, 상기 생성부는, 상기 병원 정보에 포함된 위치 정보와 상기 사용자의 현재 위치 정보를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. According to an embodiment of the present application, further comprising an acquisition unit for acquiring the current location information of the user, wherein the generation unit generates a hospital recommendation list in consideration of the location information included in the hospital information and the current location information of the user. I can.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 병원 추천 리스트는, 상기 병원 정보에 포함된 특정 키워드를 기반으로하여, 웹으로부터 상기 병원의 웹 페이지를 크롤링하여 제공할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the hospital recommendation list may be provided by crawling a web page of the hospital from the web based on a specific keyword included in the hospital information.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 생성부는, 상기 데이터베이스에 포함된 해당 병원의 사용자의 만족도 및 친절도 정보에 부여된 가중치를 고려하여, 상기 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. According to the exemplary embodiment of the present application, the generator may generate the hospital recommendation list in consideration of a weight assigned to the user's satisfaction and kindness information of the corresponding hospital included in the database.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 예약 수행부는, 진료 대상 추가 항목, 해당 병원의 의료진의 정보 및 진료일 선택 중 어느 하나에 대한 사용자의 입력에 기반하여, 병원 예약을 수행할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the reservation execution unit may perform a hospital reservation based on a user's input for any one of an additional item to be treated, information of a medical staff of a corresponding hospital, and selection of a treatment day.

본원의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 추천 방법은, 복수의 진료 항목 유형을 화면에 표시하는 단계, 상기 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제1사용자 입력 및 상기 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신하는 단계, 상기 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 상기 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 단계 및 상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present application, a method for recommending a hospital reservation includes displaying a plurality of treatment item types on a screen, a first user input for any one of the plurality of treatment item types, and among the plurality of treatment desired site types. Receiving a second user input for any one, assigning a first weight based on the first user input, assigning a second weight based on the second user input, and assigning the first weight and the second weight 2 It may include generating a hospital recommendation list in consideration of the weight, and performing a hospital reservation based on a user input selecting one hospital item from the hospital recommendation list.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described problem solving means are merely exemplary and should not be construed as limiting the present application. In addition to the above-described exemplary embodiments, additional embodiments may exist in the drawings and detailed description of the invention.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 빅데이터를 활용한 소비자 병원 추천 리스트를 생성하여 사용자 맞춤형 병원 추천 정보를 제공할 수 있다. According to the above-described problem solving means of the present application, a list of recommendations for consumer hospitals using big data can be generated to provide customized hospital recommendation information.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 사용자의 건강 정보, 관심 정보 및 위치 정보에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트 중 사용자가 원하는 병원에 예약을 수행할 수 있으며, 예약 정보는 해당 병원으로 전송되어 실시간으로 병원과 사용자 간의 예약을 진행할 수 있다.According to the above-described problem solving means of the present application, a reservation can be made to a hospital desired by the user among the hospital recommendation list generated based on the user's health information, interest information, and location information, and the reservation information is transmitted to the hospital in real time. You can make a reservation between the hospital and the user.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 키워드 기반의 인공지능 알고리즘을 사용하여 사용자에게 필요한 정보만을 포함하는 병원 추천 리스트를 생성하는 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치를 제공할 수 있다. According to the above-described problem solving means of the present application, it is possible to provide a method and apparatus for recommending a customized hospital reservation for generating a hospital recommendation list including only information necessary for the user using a keyword-based artificial intelligence algorithm.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 장치의 개략적인 시스템도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 장치의 개략적인 구성도이다.
도 3a 내지 도3n는 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 방법의 일 실시예를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 병원 단말의 사용자 예약 정보의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 방법의 개략적인 흐름도이다.
1 is a schematic system diagram of a hospital reservation recommendation apparatus according to an embodiment of the present application.
2 is a schematic configuration diagram of a hospital reservation recommendation device according to an embodiment of the present application.
3A to 3N are diagrams schematically showing an embodiment of a method for recommending a hospital reservation according to an embodiment of the present application.
4 is a diagram showing an embodiment of user reservation information of a hospital terminal according to an embodiment of the present application.
5 is a schematic flowchart of a method for recommending a hospital reservation according to an embodiment of the present application.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art may easily implement the present application. However, the present application may be implemented in various different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in the drawings, parts not related to the description are omitted in order to clearly describe the present application, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. Throughout this specification, when a part is said to be "connected" with another part, this includes not only the case that it is "directly connected", but also the case that it is "electrically connected" with another element interposed therebetween. do.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout this specification, when a member is positioned "on", "upper", "upper", "under", "lower", and "lower" of another member, this means that a member is located on another member. It includes not only the case where they are in contact but also the case where another member exists between the two members.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification of the present application, when a certain part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 장치의 개략적인 시스템도이고, 도 2는 본원의 일 실시예에 따른 병원 추천 리스트를 생성하기 위한 사용자 맞춤형 병원 예약 추천장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이고, 도 3a 내지 도3n는 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 방법의 일 실시예를 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a schematic system diagram of a user-customized hospital reservation recommendation apparatus according to an embodiment of the present application, and FIG. 2 is a schematic configuration of a user customized hospital reservation recommendation apparatus for generating a hospital recommendation list according to an embodiment of the present application. 3A to 3N are diagrams schematically showing an embodiment of a method for recommending a hospital reservation according to an embodiment of the present application.

도 1을 참조하면, 병원 예약 추천 시스템은 병원 예약 추천 장치(100), 병원 예약 서버(200), 병원 단말(300) 및 네트워크(400)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. Referring to FIG. 1, the hospital reservation recommendation system may include a hospital reservation recommendation apparatus 100, a hospital reservation server 200, a hospital terminal 300, and a network 400, but is not limited thereto.

본원의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 추천 장치 (100)은 빅데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 병원 추천 리스트를 생성하고 사용자는 병원 추천 리스트를 확인하고 원하는 병원을 예약할 수 있다. 빅데이터는 해당 병원을 방문한 사용자의 사용자 리뷰 정보일 수 있다. 또한, 빅데이터는, 수술 및 질병별 평가 (병원별 국가 선정 평가 등급), 다빈도진료 평가(병원별 진료 및 수술 상위 5개 항목), 해당 병원 의료진의 환자경험 평가(병원별 소비자 만족도 및 친절도)에 해당하는 데이터일 수 있다. 또한, 빅데이터는, 평균 의료비 정보일 수 있다. 평균 의료비는 상별 코드별 의료비 정보 및 급여항목 평균 진료비 일 수 있다. 빅데이터는 건강보험심사평가원의 데이터베이스를 활용한 데이터 일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 병원 예약 추천 장치(100)는 키워드 기반의 인공지능 알고리즘을 사용하여 사용자에게 필요한 정보만을 포함하는 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may generate a user-customized hospital recommendation list using big data, and the user may check the hospital recommendation list and reserve a desired hospital. Big data may be user review information of a user who visits the hospital. In addition, big data is evaluated by surgery and disease (country-selected evaluation grade by hospital), frequent treatment evaluation (top 5 treatment and surgery items by hospital), and patient experience evaluation of the hospital's medical staff (customer satisfaction and kindness by hospital). It may be data corresponding to ). Also, big data may be information on average medical expenses. The average medical expenses may be information on medical expenses by code for each phase and average medical expenses for pay items. Big data may be data using the database of the Health Insurance Review and Assessment Service, but is not limited thereto. The hospital reservation recommendation apparatus 100 may generate a hospital recommendation list including only information necessary for a user by using a keyword-based artificial intelligence algorithm.

본원의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 추천 장치 (100)은 사용자의 건강 정보, 관심 정보 및 위치 정보에 기반하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 병원 예약 추천 장치 (100)는 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 항목에 대하여 병원 예약을 수행할 수 있다. 병원 예약 추천 장치 (100)는 사용자가 현재 위치하고 있는 위치 정보에 기반하여, 사용자의 건강 정보, 관심 정보로 병원 추천 리스트에 형성된 병원의 위치정보와 비교적 가까운 곳에 위치하는 병원을 추천할 수 있다. 다른 일 예로, 병원 예약 추천 장치 (100)는 사용자가 지정한 위치에 기반하여, 사용자의 건강 정보, 관심 정보로 병원 추천 리스트에 형성된 병원의 위치정보와 비교적 가까운 곳에 위치하는 병원을 추천할 수 있다. According to an exemplary embodiment of the present disclosure, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may generate a hospital recommendation list based on the user's health information, interest information, and location information. The hospital reservation recommendation apparatus 100 may perform a hospital reservation for an item selected from any one hospital item from the hospital recommendation list. The hospital reservation recommendation apparatus 100 may recommend a hospital located relatively close to the location information of the hospital formed in the hospital recommendation list with the user's health information and interest information, based on the location information where the user is currently located. As another example, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may recommend a hospital located relatively close to the location information of the hospital formed in the hospital recommendation list as the user's health information and interest information, based on a location designated by the user.

본원의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 추천 장치(100)는 해당 병원의 방문자(환자)의 평가 정보에 기반하여, 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 병원 평가 정보는, 방문자의 리뷰, 별점에 가중치를 부여하여 생성된 정보일 수 있다. 병원 예약 추천 장치(100)는 해당 병원의 의료진 평가 정보에 기반하여, 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 의료진 평가 정보는, 수술 및 질병별 정보, 다빈도 진료(의료진의 전문 진료 분야), 환자 경험 정보에 기반한 정보일 수 있다. According to an exemplary embodiment of the present application, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may generate a hospital recommendation list based on evaluation information of a visitor (patient) of a corresponding hospital. Hospital evaluation information may be information generated by assigning a weight to a visitor's review or star rating. The apparatus 100 for recommending a hospital reservation may generate a hospital recommendation list based on the evaluation information of the medical staff of the corresponding hospital. The medical staff evaluation information may be information based on surgery and disease-specific information, frequent treatment (specialized treatment field of medical staff), and patient experience information.

또한, 병원 예약 추천 장치(100)는 병원 정보에 포함된 특정 키워드에 기반하여, 웹으로부터 해당 병원의 웹 페이지를 크롤링하여 해당 병원의 상세 정보를 제공할 수 있다. 병원 예약 추천 장치(100)는 사용자의 입력에 기반하여 기 설정된 가중치를 부여하고, 가중치의 합산 값을 연산하여, 가중치가 높은 키워드를 포함하는 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. Also, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may crawl a web page of a corresponding hospital from the web based on a specific keyword included in the hospital information and provide detailed information of the hospital. The hospital reservation recommendation apparatus 100 may generate a hospital recommendation list including keywords having a high weight by assigning a preset weight based on a user's input and calculating a sum of the weights.

병원 예약 추천 장치(100)는 사용자가 최종적으로 병원 예약을 수행한 정보를 실시간으로 병원 단말(300)로 전송할 수 있다. 예시적으로 도 4를 참조하면, 병원 단말(300)은 도4에 도시된 항목과 같이 해당 병원에서 예약이 이루어진 사항을 표시할 수 있다. 병원 단말(300)은 병원 CRM 프로그램으로, 현재 시간, 예약 및 접수 상세 현황, 방문 상세 통계(월 및 일 별로 구분)를 표시할 수 있다. 병원 단말(300)은 대기 환자 및 방문 환자를 구분하여 표시함으로써, 병원 행정 업무를 최소화할 수 있다. 병원 단말(300)에 제공되는 정보는 병원 예약 추천 장치(100)의 예약 항목에 대하여 병원 예약 서버(200)가 취합하여 병원 단말(300)로 제공될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 병원 예약 추천 장치 (100)의 예약 항목을 병원 단말(300)에서 필터링하여 제공되는 것일 수 있다. 병원 단말(300)는 도 4에 도시된 사항을 데이터로 저장하고, 일별, 월별로 구분하여 해당 내용을 제공할 수 있다. The hospital reservation recommendation apparatus 100 may transmit information on which the user finally makes a hospital reservation to the hospital terminal 300 in real time. By way of example, referring to FIG. 4, the hospital terminal 300 may display items that have been reserved in the corresponding hospital as shown in FIG. 4. The hospital terminal 300 is a hospital CRM program and may display the current time, detailed status of reservations and receptions, and detailed statistics of visits (divided by month and day). The hospital terminal 300 may minimize hospital administrative tasks by separately displaying waiting patients and visiting patients. Information provided to the hospital terminal 300 may be provided to the hospital terminal 300 by collecting the hospital reservation server 200 with respect to the reservation items of the hospital reservation recommendation device 100, but is not limited thereto, and hospital reservation It may be provided by filtering the reservation item of the recommendation device 100 in the hospital terminal 300. The hospital terminal 300 may store the items shown in FIG. 4 as data, and provide the corresponding contents by dividing by day and month.

병원 예약 추천 장치(100) 및 병원 단말(300)은 적어도 하나의 인터페이스 장치를 구비하는 장치로서, 예를 들면, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 화상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC (desktop PC), 랩탑 PC(laptop PC), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치(wearable device) (예: 스마트 안경, 머리 착용형 장치(headmounted-device(HMD)), 전자 의복, 전자 팔찌, 전자 목걸이, 전자 앱세서리(appcessory), 전자 문신, 스마트 미러, 또는 스마트 와치(smart watch))중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The hospital reservation recommendation device 100 and the hospital terminal 300 are devices having at least one interface device, for example, a smartphone, a tablet personal computer, a mobile phone, Video phone, e-book reader, desktop PC, laptop PC, netbook computer, workstation, server, personal digital assistant (PDA), PMP (portable multimedia player), MP3 player, mobile medical device, camera, or wearable device (e.g. smart glasses, headmounted-device (HMD)), electronic clothing, electronic bracelet, electronic necklace, It may include at least one of an electronic appcessory, an electronic tattoo, a smart mirror, or a smart watch.

네트워크(400)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 무선 통신 및 유선 통신을 포함할 수 있다. 상기 무선 통신은, 예를 들면 셀룰러 통신 프로토콜로서, 예를 들면 LTE, LTE-A, CDMA, WCDMA, UMTS, WiBro, 또는 GSM 등 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 또한 상기 무선 통신은, 예를 들면, 근거리 통신을 포함할 수 있다. 상기 근거리 통신은, 예를 들면, Wi-Fi, Bluetooth, NFC(near field communication), 또는 GPS(global positioning system) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard 232), 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(300)는 통신 네트워크(telecommunications network), 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(computer network)(예: LAN 또는 WAN), 인터넷(Internet), 또는 전화망(telephone network) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The network 400 refers to a connection structure capable of exchanging information between respective nodes such as terminals and servers, and may include wireless communication and wired communication. The wireless communication is, for example, a cellular communication protocol, and at least one of, for example, LTE, LTE-A, CDMA, WCDMA, UMTS, WiBro, or GSM may be used. Further, the wireless communication may include, for example, short-range communication. The short-range communication may include, for example, at least one of Wi-Fi, Bluetooth, near field communication (NFC), or global positioning system (GPS). The wired communication may include at least one of, for example, a universal serial bus (USB), a high definition multimedia interface (HDMI), a recommended standard 232 (RS-232), or a plain old telephone service (POTS). . The network 300 may include at least one of a telecommunications network, for example, a computer network (eg, LAN or WAN), the Internet, or a telephone network.

병원 예약 추천 장치(100)에는 사용자에게 병원 예약 추천 정보를 제공하기 위한 어플리케이션(application)이 설치 및 구동될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.An application for providing hospital reservation recommendation information to a user may be installed and driven in the hospital reservation recommendation device 100, but is not limited thereto.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 서버(200)는 병원 예약 추천 장치 (100)와 네트워크(400)를 통해 연결되어, 병원 예약 추천 장치(100)에서 사용자 맞춤형 병원 예약 리스트를 생성하기 위한 병원 예약 추천 방법이 구동될 수 있도록 관련 프로그램을 병원 예약 추천 장치(100)에게 제공하는 병원 예약 서버(200) 또는 디바이스를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the hospital reservation server 200 is connected to the hospital reservation recommendation device 100 and the network 400 to generate a user-customized hospital reservation list in the hospital reservation recommendation device 100. It may include a hospital reservation server 200 or a device that provides a related program to the hospital reservation recommendation apparatus 100 so that the hospital reservation recommendation method can be driven.

이하 설명되는 병원 추천 예약 방법의 각 단계는 병원 예약 추천 장치 (100)에서 수행될 수 있다. 다른 일예로, 병원 추천 예약 방법의 각 단계는 병원 예약 서버(200)에서 수행될 수 있다. 또 다른 일예로, 병원 추천 예약 방법의 각 단계 중 일부 단계는 병원 예약 추천 장치 (100)에서 수행되고, 나머지 단계는 병원 예약 서버(200)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 병원 예약 추천 장치 (100)는 병원 추천 예약 방법의 일부 단계로서 사용자 입력을 수신하고, 수신된 사용자 입력을 서버로 전송하며, 사용자 입력에 응답하여 서버로부터 전송된 정보를 화면에 표시하는 기능만을 수행할 수 있으며, 이 밖에 병원 추천 예약 방법의 나머지 단계는 병원 예약 서버(200)에서 수행될 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여 병원 예약 추천 장치 (100)에서 병원 추천 예약 방법이 수행되는 예에 대하여 설명하기로 한다.Each step of the hospital recommendation reservation method described below may be performed by the hospital reservation recommendation apparatus 100. As another example, each step of the hospital recommendation reservation method may be performed in the hospital reservation server 200. As another example, some of the steps of the hospital recommendation reservation method may be performed by the hospital reservation recommendation apparatus 100, and the remaining steps may be performed by the hospital reservation server 200. For example, the hospital reservation recommendation device 100 receives user input as a part of the hospital recommendation reservation method, transmits the received user input to the server, and displays information transmitted from the server on the screen in response to the user input. In addition, the remaining steps of the method for recommending a hospital reservation may be performed by the hospital reservation server 200. Hereinafter, for convenience of explanation, an example in which a hospital recommendation reservation method is performed in the hospital reservation recommendation apparatus 100 will be described.

이하 도 2 내지 도 3n를 통해 병원 예약 추천 장치(100) 및 병원 추천 리스트를 생성하기 위한 병원 예약 추천 방법에 대해 설명하고자 한다. Hereinafter, a hospital reservation recommendation apparatus 100 and a hospital reservation recommendation method for generating a hospital recommendation list will be described with reference to FIGS. 2 to 3N.

도 2를 참조하면, 병원 예약 추천 장치(100)는 표시부(110), 수신부(120), 생성부(130), 예약 수행부(140), 및 데이터베이스 (150)를 포함할 수 있다. 다만, 도 2 에 도시된 병원 예약 추천 장치(100)의 구성이 앞서 도시된 것들로 한정되는 것은 아니다. Referring to FIG. 2, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may include a display unit 110, a reception unit 120, a generation unit 130, a reservation execution unit 140, and a database 150. However, the configuration of the hospital reservation recommendation device 100 shown in FIG. 2 is not limited to those shown above.

본원의 일 실시예에 따르면 병원 예약 추천 장치(100)는 사용자의 건강 정보를 획득할 수 있다. 예시적으로 도3a 내지 도3c를 참조하면, 병원 예약 추천 장치(100)는 총3단계를 걸쳐 사용자의 정보를 획득할 수 있다. 먼저, 병원 예약 추천 장치(100)는 무료 통화 및 메신저 응용 프로그램(예를 들어, 카카오톡)을 활용한 본인 인증 절차 정보를 획득할 수 있다. 병원 예약 추천 장치(100)는 무료 통화 및 메신저 응용 프로그램(예를 들어, 카카오톡)을 활용한 해당 인증 절차가 수행된 된 후 제공되는 사용자 인증 절차 중 사용자 단말(예를 들어, 휴대전화)을 이용한 2번째 본인 인증 정보를 획득할 수 있다. 다음으로, 병원 예약 추천 장치(100)는 사용자의 건강 정보를 획득하기 위한 절차로서, 최근 방문한 병원, 자주 아팠던 부위, 과거 병력, 피해야 할 약물 등의 정보를 획득할 수 있다.According to the exemplary embodiment of the present application, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may acquire health information of a user. For example, referring to FIGS. 3A to 3C, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may acquire user information through a total of three steps. First, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may obtain information on an identity verification procedure using a free call and a messenger application (eg, KakaoTalk). Hospital reservation recommendation device 100 is a user terminal (for example, mobile phone) among the user authentication procedures provided after the corresponding authentication procedure using a free call and messenger application (for example, KakaoTalk) is performed. You can obtain the second user authentication information used. Next, as a procedure for acquiring health information of the user, the hospital reservation recommendation apparatus 100 may acquire information such as a hospital recently visited, a frequently ill area, a past medical history, and drugs to be avoided.

병원 예약 추천 장치(100)는 회원가입 시 3단계에 걸쳐 사용자 정보를 파악하고, 해당 정보를 병원 추천 리스트 생성시 가중치를 부여하여 사용자에게 병원 추천 리스트를 제공할 수 있다. The hospital reservation recommendation apparatus 100 may provide a hospital recommendation list to the user by identifying user information in three steps when registering as a member and assigning a weight to the information when generating a hospital recommendation list.

예시적으로, 도 3d를 참조하면, 표시부(110)는 복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위 유형을 화면에 표시할 수 있다. 복수의 진료 항목 유형은 병원 진료 과목에 해당하는 것으로, 피부과, 성형외과, 정형외과, 치과, 안과, 이비인후과, 소아과, 내과, 한의원, 정신과, 신경외과, 산부인과, 모발/탈모, 비뇨기과, 등 병원 진료 항목을 포함하는 것일 수 있다. 복수의 진료 희망 부위 유형은, 허리, 심장, 피부, 발목, 위 등 신체의 일부를 포함하는 항목일 수 있다. For example, referring to FIG. 3D, the display unit 110 may display a plurality of treatment item types and a plurality of treatment desired site types on the screen. The multiple types of treatment items correspond to hospital treatment subjects. It may contain an item. The plurality of types of sites desired for treatment may be items including a part of a body such as a waist, heart, skin, ankle, and stomach.

본원의 일 실시예에 따르면, 표시부(110)는 도 3e 및 도3f와 같은 형태의 인체의 모습을 도시한 화면을 표시할 수 있다. 수신부(120)는 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제 1 사용자 입력을 수신할 수 있다. 또한, 수신부(120)는 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 제 1 사용자 입력은 복수의 진료 항목 유형 중 사용자는 현재 필요로 하는 진료 병원의 항목으로 피부과, 성형외과, 정형외과로 선택할 수 있다. 제 2 사용자 입력은 복수의 진료 희망 부위 유형 중 현재 아픈 증상이 나타나는 부위를 선택할 수 있다.(예를 들어, 위, 허리)According to the exemplary embodiment of the present disclosure, the display unit 110 may display a screen showing the appearance of a human body in the form of FIGS. 3E and 3F. The receiving unit 120 may receive a first user input for any one of a plurality of treatment item types. In addition, the receiving unit 120 may receive a second user input for any one of a plurality of types of sites desired for treatment. For example, the first user input may select a dermatology clinic, plastic surgery clinic, or orthopedics clinic as an item of a currently required treatment hospital among a plurality of treatment item types. The second user input may select a region where a painful symptom is present among a plurality of types of treatment desired regions (eg, stomach, waist).

생성부(130)는 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여할 수 있다. 생성부(130)는 제 1 가중치 및 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 생성부(130)는 제 1 가중치 및 제 2 가중치를 합산한 결과를 우선하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. The generator 130 may assign a first weight based on a second user input and may assign a second weight based on a second user input. The generation unit 130 may generate a hospital recommendation list in consideration of the first weight and the second weight. The generation unit 130 may generate a hospital recommendation list by prioritizing a result of summing the first weight and the second weight.

본원의 일 실시예에 따른 생성부(130)는 키워드 기반의 인공지능 알고리즘을 사용하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 생성부(130)는 사용자의 입력에 포함된 특정 키워드에 기반하여, 해당 병원의 페이지를 웹 크롤링 할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 사용자의 관심도 설정에 따른 키워드를 기반으로 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 생성부(130)는 사용자의 관심도가 높은 병원 유형을 상단에 위치시키기 위해 사용자의 입력을 반영하여 업데이트 할 수 있다. 생성부(130)는 사용자에게 필요한 건강 정보만을 필터링하여 제공할 수 있다. The generation unit 130 according to an exemplary embodiment of the present application may generate a hospital recommendation list using a keyword-based artificial intelligence algorithm. The generation unit 130 may web crawl a page of a corresponding hospital based on a specific keyword included in a user's input. In addition, the generation unit 130 may generate a hospital recommendation list based on a keyword according to a user's interest level setting. The generation unit 130 may update by reflecting a user's input in order to place a hospital type having a high user interest at the top. The generation unit 130 may filter and provide only health information necessary for the user.

예약 수행부(140)는 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행할 수 있다. 예약 수행부(140)는 사용자의 예약 정보를 병원 단말(300)로 전송할 수 있다. The reservation execution unit 140 may perform a hospital reservation based on a user input that selects any one hospital item from the hospital recommendation list. The reservation execution unit 140 may transmit the user's reservation information to the hospital terminal 300.

데이터베이스 (150)는 사용자의 건강 정보 및 병원 정보를 포함할 수 있다. 사용자의 건강 정보는 사용자가 병원 예약 추천을 위한 회원 가입시 제공된 정보일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 병원 정보는 병원의 위치 정보를 포함할 수 있다. 병원의 위치 정보는 지역별 위치정보, 병원구분별 위치정보, 진료과목별 위치정보, 전문분야별 위치정보, 응급기관 위치정보 등에 해당하는 정보 일 수 있다. 또한, 병원 정보는 병원 평가 정보를 포함할 수 있다. 병원 평가 정보는 소비자(예를 들어, 병원을 방문했던 사용자)의 리뷰 및 전문가의 정보를 포함할 수 있다. 전문가의 정보는 수술 및 질병별 평가(예를 들어, 병원 별 국가 선정 평가 등급), 다빈도진료 평가(병원별 진료 및 수술 상위 5개 항목), 환자경험 평가(병원별 소비자 만족도 및 친절도)에 해당하는 정보일 수 있다. 또한, 병원 정보는 평균 의료비 정보를 포함할 수 있다. 평균 의료비 정보는 상병 코드별 의료비 정보 및 급여항복 평균 진료비를 포함하는 정보일 수 있다. 데이터베이스(150)는 건강보험심사평가원에서 제공하는 데이터베이스에 기반하여 빅데이터를 연산하여 필터링된 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정 되는 것은 아니다. The database 150 may include user's health information and hospital information. The user's health information may be information provided when the user subscribes to a member for recommending a hospital reservation, but is not limited thereto. Hospital information may include location information of the hospital. The location information of the hospital may be information corresponding to location information for each region, location information for each hospital classification, location information for each treatment subject, location information for each specialized field, and location information for an emergency institution. In addition, the hospital information may include hospital evaluation information. Hospital evaluation information may include a review of a consumer (eg, a user who has visited the hospital) and information of an expert. Expert information is included in the evaluation of surgery and disease (e.g., country-selected evaluation grade by hospital), frequent treatment evaluation (top 5 treatment and surgery items by hospital), and patient experience evaluation (customer satisfaction and kindness by hospital). It may be corresponding information. Also, the hospital information may include average medical cost information. The average medical cost information may be information including medical cost information for each injury code and an average medical cost for surrendering salaries. The database 150 may include information filtered by calculating big data based on a database provided by the Health Insurance Review and Assessment Service, but is not limited thereto.

본원의 일 실시예에 따르면, 복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위 유형 중 적어도 어느 하나는 대응되는 항목의 유형이 존재할 수 있다. 예를 들어, 복수의 진료 항목 유형에 해당하는 이비인후과는 복수의 진료 희망 부위 유형 중 귀, 코, 입 등과 같은 항목과 연계될 수 있다. 생성부(130)는 복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 항목 부위 유형 중 연계된 항목이 존재하는 경우, 제 3 가중치를 부여하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 즉, 병원 추천 리스트는 이비인후과와 관련된 병원 정보만으로 생성될 수 있다. According to an embodiment of the present application, at least one of a plurality of treatment item types and a plurality of treatment desired site types may have a corresponding item type. For example, an otolaryngology clinic corresponding to a plurality of treatment item types may be associated with items such as ears, nose, and mouth among the plurality of treatment desired site types. The generation unit 130 may generate a hospital recommendation list by assigning a third weight when there is an associated item among the plurality of treatment item types and the plurality of treatment item site types. That is, the hospital recommendation list may be generated only with hospital information related to otolaryngology.

본원의 일 실시예에 따르면, 생성부(130)는 사용자 입력을 기반으로, 진료 항목 유형에 가중치를 부여하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 복수의 진료 항목 유형 중 원하는 진료 항목 유형으로 피부과를 선택했다면, 생성부(130)는 병원 추천 리스트 생성시 피부과에 해당하는 항목을 우선시 하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 다른 일 예로, 사용자가 복수의 진료 항목 유형 중 원하는 진료 항목 유형으로 복수개(예를 들어, 3개) 피부과, 성형외과, 정형외과를 선택했다면, 생성부(130)는 각각의 진료 항목 유형에 1 점씩를 부여하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. According to an exemplary embodiment of the present application, the generation unit 130 may generate a hospital recommendation list by assigning a weight to a type of treatment item based on a user input. For example, if the user selects a dermatology as a desired treatment item type among a plurality of treatment item types, the generation unit 130 may generate a hospital recommendation list by prioritizing an item corresponding to a dermatology when generating a hospital recommendation list. As another example, if the user selects a plurality of (for example, 3) dermatology, plastic surgery, orthopedic surgery as a desired treatment item type from among a plurality of treatment item types, the generation unit 130 corresponds to 1 for each treatment item type. You can create a hospital recommendation list by assigning points by point.

생성부(130)는 사용자가 진료를 희망하는 부위의 항목을 입력 정보에 기반하여, 진료 희망 부위 유형에 가중치를 부여하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 3e를 참조하면, 사용자는 신체의 일부 부위 중 적어도 어느 하나를 입력할 수 있다. 도 3f를 참조하면, 사용자가 신체의 일부 부위 중 적어도 어느 하나의 입력을 수행시 #허리, #심장, #발목, #위와 같이 진료 희망 부위와 특정 키워드와 연계되어 표시될 수 있다. 생성부(130)는 해당 키워드에 기반하여 가중치를 부여할 수 있다. The generation unit 130 may generate a hospital recommendation list by assigning a weight to the type of the site desired to be treated based on the input information on the item of the site desired by the user to be treated. For example, referring to FIG. 3E, the user may input at least one of some parts of the body. Referring to FIG. 3F, when a user inputs at least one of some parts of the body, # waist, # heart, # ankle, # may be displayed in association with a desired treatment site and a specific keyword as above. The generator 130 may assign a weight based on the keyword.

본원의 일 실시예에 따르면, 생성부(130)는 복수의 유형의 진료과 정보에 대한 사용자의 제 1 입력에 기반하여 가중치를 부여하고, 진료를 희망하는 부위의 항목의 입력 정보에 대한 사용자의 제 2 입력에 기반하여 가중치를 부여하고, 사용자의 제 1 입력 및 사용자의 제 2 입력에 부여된 가중치를 합산하여, 높은 순위의 병원 데이터를 병원 추천 리스트로 생성할 수 있다. According to an embodiment of the present application, the generation unit 130 assigns a weight based on a user's first input for a plurality of types of treatment department information, and a user's request for input information of an item of a site desired for treatment. 2 A weight is assigned based on the input, and the weights assigned to the user's first input and the user's second input are summed, thereby generating a hospital recommendation list with high ranking hospital data.

예시적으로 3d 및 도3f를 참조하여 설명하면, 복수의 진료 항목 유형 중 피부과, 성형외과, 정형외과의 세가지 진료 항목에 대한 제 1 사용자 입력에 대하여 피부과, 성형외과, 정형외과 각각의 진료 항목 유형에 1 점씩의 가중치를 부여할 수 있다. 다른 일예로, 사용자가 복수의 진료 항목 유형 중 피부과 한 가지에 대한 제 1 사용자 입력을 수행하였다면, 생성부(130)는 피부과에 3점의 가중치를 부여할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 생성부(130)는 복수의 진료 희망 항목 유형에 대한 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여 후, 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여할 수 있다. 사용자는 복수의 진료 희망 부위 유형 중 피부에 해당하는 진료 희망 부위 유형을 선택할 수 있고, 생성부(130)는 피부에 해당하는 진료 희망 부위 유형에 제 2 가중치를 부여할 수 있다. Illustratively, referring to 3D and 3F, the first user input for the three treatment items of dermatology, plastic surgery, and orthopedics among a plurality of treatment item types is the type of treatment items of dermatology, plastic surgery, and orthopedics. You can assign a weight of 1 point to each. As another example, if the user has performed a first user input for one of a plurality of types of treatment items, the generation unit 130 may assign a weight of 3 points to the dermatologist, but is not limited thereto. The generation unit 130 assigns a first weight based on a first user input for a plurality of treatment desired item types, and then applies a second weight based on a second user input for any one of the plurality of treatment desired site types. Can be given. The user may select a treatment desired region type corresponding to the skin from among a plurality of treatment desired region types, and the generation unit 130 may assign a second weight to the treatment desired region type corresponding to the skin.

예시적으로 도 3i를 참조하면, 획득부(미도시)는 사용자 단말로부터 사용자의 현재 위치 정보를 획득할 수 있다. 사용자의 현재 위치 정보는 GPS를 기반으로 획득된 정보일 수 있다. 생성부(130)는 획득부(미도시)의 사용자의 현재 위치 정보 및 사용자가 원하는 지역의 위치 정보에 기반하여, 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다.For example, referring to FIG. 3I, an acquisition unit (not shown) may acquire current location information of a user from a user terminal. The user's current location information may be information obtained based on GPS. The generation unit 130 may generate a hospital recommendation list based on the current location information of the user of the acquisition unit (not shown) and location information of a region desired by the user.

예시적으로 도 3g를 참조하면, 생성부(130)는 복수의 진료 항목 유형, 복수의 진료 희망 부위 유형 및 사용자의 현재 위치 정보(사용자가 선택한 위치 정보)를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 다른 일 예로, 생성부(130)는 거리순, 시간순, 인원순, 평점순, 만족순에 기반한 병원 추천 리스트를 분류하여 제공할 수 있다. 생성부(130)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트에서 사용자의 현재 위치와 가까운 곳에 위치하는 병원을 더 고려하여 거리순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트에서 병원의 진료 시간을 고려하여 시간순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트에서 현재 병원에 예약 접수된 대기 인원을 고려하여 대기 인원수가 적은 순으로 인원순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트에서 해당 병원에 방문한 방문의 병원 평점을 고려하여 평점순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트에서 해당 병원에 방문한 방문의 병원 만족도를 고려하여 만족도순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. For example, referring to FIG. 3G, the generation unit 130 may generate a hospital recommendation list in consideration of a plurality of treatment item types, a plurality of treatment desired site types, and a user's current location information (location information selected by the user). have. As another example, the generation unit 130 may classify and provide a hospital recommendation list based on distance, time, number, rating, and satisfaction. The generation unit 130 is a hospital located near the user's current location in a hospital recommendation list generated based on a first weight assigned based on a first user input and a second weight assigned based on a second user input. In consideration of further, a hospital recommendation list based on distance order may be generated. In addition, the generation unit 130 considers the treatment time of the hospital from the hospital recommendation list generated based on the first weight assigned based on the first user input and the second weight assigned based on the second user input. You can create a hospital recommendation list based on. In addition, the generation unit 130 is the number of people currently waiting for reservation in the hospital in the hospital recommendation list generated based on the first weight assigned based on the first user input and the second weight assigned based on the second user input. Considering this, it is possible to create a hospital recommendation list based on the order of the number of people in the order of the lowest number of waiting people. In addition, the generation unit 130 is the hospital rating of the visit to the hospital from the hospital recommendation list generated based on the first weight assigned based on the first user input and the second weight assigned based on the second user input. Considering this, it is possible to create a hospital recommendation list based on the order of rating. In addition, the generation unit 130 is the hospital satisfaction level of the visit to the hospital from the hospital recommendation list generated based on the first weight assigned based on the first user input and the second weight assigned based on the second user input. Considering, it is possible to create a hospital recommendation list based on the order of satisfaction.

즉, 생성부(130)는 각각의 거리순, 시간순, 인원순, 평점순, 만족순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성 사용자가 원하는 항목의 사용자 입력에 기반하여 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 제 3 가중치를 부여하여 가중치가 높은 순으로 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. That is, the generation unit 130 generates a hospital recommendation list based on the order of distance, time, number of people, order of rating, order of satisfaction, and the first weight assigned based on the first user input based on the user input of the item desired by the user. And a third weight is assigned to the second weight assigned based on the second user input to generate a hospital recommendation list in the order of the highest weight.

도 3i는, 가중치가 높은 순으로 생성된 병원 추천 리스트의 항목 중 사용자가 선택한 병원 항목의 정보를 개략적으로 나타낸 도면이다. 사용자는 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택할 수 있고, 표시부(110)는 해당 병원의 정보를 표시할 수 있다. 병원의 정보는, 지도, 병원의 위치, 해당 병원의 다빈도진료 항목(상위 5개 항목), 진료시간, 대기 인원 등과 같은 항목을 표시할 수 있다. 사용자는 해당 병원의 상세 정보를 확인하고, 전화 예약 및 모바일 예약 및 접수를 수행할 수 있다. 예약 수행부(130)는 사용자의 전화하기 항목 및 예약/접수 항목 중 어느 하나의 입력에 기반하여 병원 예약을 수행할 수 있다. 예약 수행부(130)는 사용자의 입력이 전화하기일 경우, 사용자와 해당 병원간의 전화연결을 수행할 수 있다. 3I is a diagram schematically illustrating information on hospital items selected by a user among items in a hospital recommendation list generated in the order of higher weight. The user may select any one hospital item from the hospital recommendation list, and the display unit 110 may display information on the corresponding hospital. The hospital information may display items such as a map, the location of the hospital, frequent treatment items (top 5 items), treatment hours, and waiting number of the hospital. The user can check detailed information of the hospital, and make phone reservations and mobile reservations and receptions. The reservation execution unit 130 may perform a hospital reservation based on an input of any one of a call item and a reservation/reception item of the user. When the user's input is to make a phone call, the reservation execution unit 130 may perform a phone connection between the user and a corresponding hospital.

또한, 예약 수행부(130)는 사용자가 예약/접수에 해당하는 항목을 선택하는 경우, 도 3k 내지 도3n의 예약 수행 항목을 제공할 수 있다. 예약 수행부(130) 병원 추천 리스트 중 적어도 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 정보를 제공할 수 있다. 예시적으로 도 3k를 참조하면, 예약 수행부(130)는 사용자가 선택한 병원 정보를 제공하고, 진료대상, 의료진 진료일을 선택 가능하게 할 수 있다. In addition, when the user selects an item corresponding to reservation/reception, the reservation execution unit 130 may provide the reservation execution items of FIGS. 3K to 3N. The reservation execution unit 130 may provide hospital information based on a user input that selects at least one hospital item from the hospital recommendation list. As an example, referring to FIG. 3K, the reservation execution unit 130 may provide hospital information selected by a user and enable selection of treatment targets and medical staff treatment days.

도 3l을 참조하면, 예약 수행부(130)는 진료 대상자를 추가하는 사용자의 입력에 기반하여 예약 접수를 수행할 수 있다. 예약 수행부(130)는 병원 예약의 로그인을 수행한 사용자의 개인 정보에 기반하여 병원 예약을 실시할 수 있다. 또한, 사용자 외 진료 대상자를 추가하는 경우, 도3l과 같이 진료 대상 추가자의 인적 사항을 제공받을 수 있다. 예약 수행부(130)는 진료 대상 추가자의 인적 사항은 이름, 성별, 생년 월일 및 진료 대상 추가자의 핸드폰 번호를 이용한 인증을 수행할 수 있다. Referring to FIG. 3L, the reservation execution unit 130 may perform reservation reception based on an input of a user who adds a person to be treated. The reservation execution unit 130 may make a hospital reservation based on personal information of a user who has logged in to the hospital reservation. In addition, when a person to be treated other than the user is added, the personal information of the person to be treated may be provided as shown in FIG. 3L. The reservation execution unit 130 may perform authentication using the name, gender, date of birth, and the mobile phone number of the additional person to be treated as the personal information of the additional person to be treated.

도 3m을 참조하면, 예약 수행부(130)는 사용자가 원하는 의료진을 선택 할 수 있게 해당 병원에 포함된 의료진의 정보를 제공할 수 있다. 도 3n을 참조하면, 예약 수행부(130)는 사용자가 희망하는 진료일을 선택 가능하게 할 수 있으며 또한, 사용자는 희망하는 진료시간을 선택할 수 있다. Referring to FIG. 3M, the reservation execution unit 130 may provide information on medical staff included in a corresponding hospital so that a user can select a medical staff desired. Referring to FIG. 3N, the reservation execution unit 130 may enable a user to select a desired treatment day, and the user may select a desired treatment time.

예약 수행부(130)는 사용자의 예약 정보를 병원 단말(400)로 전송할 수 있다. 병원 단말(400)은 도 4에 도시된 내용과 같이, 현재 병원의 대기 환자 및 방문환자 정보를 파악할 수 있다. The reservation execution unit 130 may transmit the user's reservation information to the hospital terminal 400. As shown in FIG. 4, the hospital terminal 400 may grasp information on waiting patients and visiting patients in the current hospital.

본원의 일 실시예에 따르면, 도3j는 사용자가 병원 방문 후 해당 병원의 후기를 볼 수 있는 정보를 나타낸 도면일 수 있다. 또한, 도3j는 사용자가 병원 방문 전 해당 병원 이용자들이 남긴 후기를 파악하기 위한 것일 수 있다. 사용자는 해당 병원의 후기를 파악하고 예약을 진행할 수 있으며, 또한, 해당 병원방문후의 후기를 작성할 수 있다. According to an embodiment of the present application, FIG. 3J may be a diagram showing information through which a user can view a review of a hospital after visiting a hospital. In addition, FIG. 3J may be for grasping reviews left by users of the hospital before the user visits the hospital. Users can check the reviews of the hospital and make reservations, and can also write reviews after visiting the hospital.

도 5는 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 방법의 개략적인 흐름을 나타낸 흐름도이다. 도 5에 따른 병원 예약 추천 방법은 도 1 내지 도 4 를 통해 설명된 병원 예약 추천 장치 (100)의 각 부에서 처리되는 내용이 설명된다. 따라서 이하 설명되지 않은 내용이라 할지라도, 도 1 내지 도 4를 통해 설명된 병원 예약 추천 장치(100)의 동작 설명에 포함되거나 유추 가능하므로 자세한 설명은 생략된다. 5 is a flowchart showing a schematic flow of a method for recommending a hospital reservation according to an embodiment of the present application. In the hospital reservation recommendation method according to FIG. 5, contents processed by each unit of the hospital reservation recommendation apparatus 100 described through FIGS. 1 to 4 are described. Therefore, even if the contents are not described below, detailed descriptions are omitted since they are included or inferred in the operation description of the apparatus 100 for recommending hospital reservations described with reference to FIGS. 1 to 4.

도 5를 참조하면, 단계 S501에서 병원 예약 추천 장치 (100)는 복수의 진료 항목 유형을 화면에 표시할 수 있다. 예시적으로 복수의 진료 항목 유형은 병원의 진료과, 의원 등과 같은 환자의 병을 진료할 수 있는 병원에 해당하는 유형일 수 있다. 단계 S502에서 병원 예약 추천 장치(100)는 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제 1 사용자 입력 및 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예시적으로, 제 1 사용자 입력은 복수의 진료 항목 유형 중 이비인후과를 선택하는 사용자 입력일 수 있고, 제 2 사용자 입력은 복수의 진료 희망 부위 유형 중 귀, 코의 유형을 선택하는 사용자 입력일 수 있다. Referring to FIG. 5, in step S501, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may display a plurality of types of treatment items on the screen. For example, the plurality of types of treatment items may correspond to a hospital capable of treating a patient's disease, such as a medical department of a hospital or a clinic. In step S502, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may receive a first user input for any one of a plurality of treatment item types and a second user input for any one of a plurality of treatment desired site types. For example, the first user input may be a user input for selecting an otorhinolaryngology from among a plurality of treatment item types, and the second user input may be a user input for selecting an ear or nose type from among a plurality of treatment desired site types.

단계 S503에서 병원 예약 추천 장치(100)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 제 1 가중치 및 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치는 복수의 진료 항목 유형을 선택한 사용자 입력에 대한 가중치일 수 있다. 또한, 제 2 사용 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치는 복수의 진료 희망 부위 유형 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력에 대한 가중치일 수 있다. In step S503, the hospital reservation recommendation apparatus 100 assigns a first weight based on a first user input, a second weight based on a second user input, and considers the first weight and the second weight. You can create a list of recommendations. For example, the first weight assigned based on the first user input may be a weight for a user input selecting a plurality of treatment item types. In addition, the second weight assigned based on the second use input may be a weight for a user input that selects at least one of a plurality of treatment desired site types.

단계 S504에서 병원 예약 추천 장치(100)는 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행할 수 있다. 예를 들어, 병원 추천 리스트 중 사용자가 현재 위치한 거리와 가깝거나, 대기 인원수가 적거나, 평점이 높거나, 해당 병원의 만족순이 높은 유형으로 분류된 병원 리스트 중 어느 하나를 선택하여 병원 예약을 수행할 수 있다. In operation S504, the apparatus 100 for recommending a hospital reservation may perform a hospital reservation based on a user input that selects any one hospital item from the hospital recommendation list. For example, a hospital reservation is made by selecting one of the hospital list classified by the type of hospital recommendation list that is close to the distance where the user is currently located, the number of waiting people is low, the rating is high, or the satisfaction of the hospital is high. can do.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The foregoing description of the present application is for illustrative purposes only, and those of ordinary skill in the art to which the present application pertains will be able to understand that it is possible to easily transform it into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present application. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not limiting. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present application is indicated by the claims to be described later rather than the detailed description, and all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present application.

100: 병원 예약 추천 장치
110: 표시부
120: 수신부
130: 생성부
140: 예약 수행부
150: 데이터베이스
200: 병원 예약 서버
300: 병원 단말
100: hospital appointment recommendation device
110: display
120: receiver
130: generation unit
140: reservation execution unit
150: database
200: hospital reservation server
300: hospital terminal

Claims (6)

병원 예약 추천 장치에 있어서,
복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위 유형을 화면에 표시하는 표시부;
상기 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제1사용자 입력 및 상기 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신하는 수신부;
사용자의 현재 위치 정보를 획득하는 획득부;
상기 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 상기 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 생성부;
상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행하는 예약 수행부; 및
사용자 건강 정보 및 병원 정보를 포함하는 데이터베이스,
를 포함하고,
상기 표시부는,
상기 제2 사용자 입력을 수신하기 위한 복수의 진료 희망 부위를 포함하는 인체의 모습을 도시한 화면을 표시하되, 상기 화면에 기초하여 소정의 진료 희망 부위에 대한 제2 사용자 입력이 수신되면, 해당 진료 희망 부위에 대한 키워드를 상기 화면에 표시하고,
상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기초하여 선택된 병원 항목의 정보를 표시하되, 상기 표시되는 병원 항목의 정보는 해당 병원에서 수행된 진료 항목별 빈도에 기초하여 결정된 다빈도 기준의 상위 소정의 수의 진료 항목을 포함하고,
상기 생성부는,
사용자의 가입시 제공된 상기 사용자의 최근 방문한 병원, 자주 아팠던 부위, 과거 병력 및 피해야 할 약물 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 상기 사용자의 건강 정보를 고려하여 가중치를 부여하되,
수신되는 상기 제 1 사용자 입력의 개수가 많아질수록, 복수의 제 1 사용자 입력 각각에 대한 상기 제 1 가중치 값을 작게 설정하고,
상기 병원 정보에 포함된 위치 정보와 상기 사용자의 현재 위치 정보에 기초하여 산출되는 거리 정보, 상기 데이터베이스에 포함된 해당 병원에 대한 진료 시간 정보, 대기 인원 정보, 평점 정보, 만족도 정보 중 적어도 하나와 연계된 제 3 가중치를 더 고려하여 거리순, 시간순, 인원순, 평점순 및 만족순에 기반한 병원 추천 리스트를 분류하여 제공하는 것을 특징으로 하는, 병원 예약 추천 장치.
In the hospital reservation recommendation device,
A display unit for displaying a plurality of treatment item types and a plurality of treatment desired site types on the screen;
A receiving unit for receiving a first user input for any one of the plurality of treatment item types and a second user input for any one of the plurality of treatment desired site types;
An acquisition unit that acquires current location information of a user;
A generator that assigns a first weight based on the first user input, assigns a second weight based on the second user input, and generates a hospital recommendation list in consideration of the first weight and the second weight ;
A reservation execution unit that performs a hospital reservation based on a user input selecting one hospital item from the hospital recommendation list; And
Database containing user health information and hospital information,
Including,
The display unit,
Displays a screen showing the appearance of a human body including a plurality of treatment desired regions for receiving the second user input, and when a second user input for a predetermined treatment desired region is received based on the screen, the corresponding treatment The keyword for the desired site is displayed on the screen above,
Display information of a hospital item selected based on a user input that selects any one hospital item from the hospital recommendation list, and the displayed hospital item information is a multi-frequency criterion determined based on the frequency of each treatment item performed in the hospital. Contains the top predetermined number of treatment items,
The generation unit,
A weight is assigned in consideration of the user's health information including information on at least one of the user's recently visited hospital, a frequently ill area, a past medical history, and a drug to be avoided, provided at the time of the user's subscription,
As the number of received first user inputs increases, the first weight value for each of the plurality of first user inputs is set smaller,
Link with at least one of location information included in the hospital information and distance information calculated based on the current location information of the user, treatment time information for the hospital included in the database, waiting number information, rating information, and satisfaction information A hospital reservation recommendation device, characterized in that the hospital recommendation list is classified and provided based on the order of distance, time, number of people, order of rating, and order of satisfaction by further considering the third weight.
삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 병원 추천 리스트는,
상기 병원 정보에 포함된 특정 키워드를 기반으로하여, 웹으로부터 상기 병원의 웹 페이지를 크롤링하여 제공하는 것인, 병원 예약 추천 장치.
The method of claim 1,
The hospital recommendation list is:
Based on a specific keyword included in the hospital information, the hospital reservation recommendation device to provide by crawling the web page of the hospital from the web.
삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 예약 수행부는,
진료 대상 추가 항목, 해당 병원의 의료진의 정보 및 진료일 선택 중 어느 하나에 대한 사용자의 입력에 기반하여, 병원 예약을 수행하는 것인, 병원 예약 추천 장치.
The method of claim 1,
The reservation execution unit,
A hospital reservation recommendation device that performs a hospital reservation based on a user's input for any one of additional items to be treated, information of a medical staff of the corresponding hospital, and selection of a treatment day.
병원 예약 추천 장치에 의해 수행되는 병원 예약 추천 방법에 있어서,
복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위를 화면에 표시하는 단계;
상기 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제1사용자 입력 및 상기 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신하는 단계;
사용자의 현재 위치 정보를 획득하는 단계;
상기 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 상기 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 단계; 및
상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행하는 단계;
를 포함하고,
상기 표시하는 단계는,
상기 제2 사용자 입력을 수신하기 위한 복수의 진료 희망 부위를 포함하는 인체의 모습을 도시한 화면을 표시하되, 상기 화면에 기초하여 소정의 진료 희망 부위에 대한 제2 사용자 입력이 수신되면, 해당 진료 희망 부위에 대한 키워드를 상기 화면에 표시하고,
상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기초하여 선택된 병원 항목의 정보를 표시하는 단계,
를 더 포함하되,
상기 표시되는 병원 항목의 정보는 해당 병원에서 수행된 진료 항목별 빈도에 기초하여 결정된 다빈도 기준의 상위 소정의 수의 진료 항목을 포함하고,
상기 병원 추천 리스트를 생성하는 단계는,
사용자의 가입시 제공된 상기 사용자의 최근 방문한 병원, 자주 아팠던 부위, 과거 병력 및 피해야 할 약물 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 상기 사용자의 건강 정보를 고려하여 가중치를 부여하되,
수신되는 상기 제 1 사용자 입력의 개수가 많아질수록, 복수의 제 1 사용자 입력 각각에 대한 상기 제 1 가중치 값을 작게 설정하고,
병원 정보에 포함된 위치 정보와 상기 사용자의 현재 위치 정보에 기초하여 산출되는 거리 정보, 데이터베이스에 포함된 해당 병원에 대한 진료 시간 정보, 대기 인원 정보, 평점 정보, 만족도 정보 중 적어도 하나와 연계된 제 3 가중치를 더 고려하여 거리순, 시간순, 인원순, 평점순 및 만족순에 기반한 병원 추천 리스트를 분류하여 제공하는 것을 특징으로 하는, 병원 예약 추천 방법.
In the hospital reservation recommendation method performed by the hospital reservation recommendation device,
Displaying a plurality of treatment item types and a plurality of treatment desired sites on a screen;
Receiving a first user input for any one of the plurality of treatment item types and a second user input for any one of the plurality of treatment desired site types;
Obtaining current location information of a user;
Assigning a first weight based on the first user input, assigning a second weight based on the second user input, and generating a hospital recommendation list in consideration of the first weight and the second weight; And
Performing a hospital reservation based on a user input selecting one hospital item from the hospital recommendation list;
Including,
The displaying step,
Displays a screen showing the appearance of a human body including a plurality of treatment desired regions for receiving the second user input, and when a second user input for a predetermined treatment desired region is received based on the screen, the corresponding treatment The keyword for the desired site is displayed on the screen above,
Displaying information of a hospital item selected based on a user input that selects any one hospital item from the hospital recommendation list,
Further include,
The displayed hospital item information includes a predetermined number of treatment items higher than the frequency criteria determined based on the frequency of each treatment item performed in the hospital,
The step of generating the hospital recommendation list,
A weight is assigned in consideration of the user's health information including information on at least one of the user's recently visited hospital, a frequently ill area, a past medical history, and a drug to be avoided, provided at the time of the user's subscription,
As the number of received first user inputs increases, the first weight value for each of the plurality of first user inputs is set smaller,
Location information included in the hospital information and distance information calculated based on the current location information of the user, treatment time information for the hospital included in the database, waiting number information, rating information, and a system linked to at least one of satisfaction information 3 A method for recommending a hospital reservation, characterized in that the hospital recommendation list is classified and provided based on distance, time, number, rating, and satisfaction order by further considering weights.
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