KR20150061456A - 통합 임상의사결정 지원 시스템 및 지원 방법 - Google Patents

통합 임상의사결정 지원 시스템 및 지원 방법 Download PDF

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이승룡
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경희대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명에 따른 통합 임상의사결정 지원 시스템은 의료 데이터, 소셜 미디어 데이터 및 센서 측정 데이터를 포함하는 사용자 의학 정보를 수집하여 전달하는 CDSS 응용 단말 및 수신된 사용자 의학 정보를 기 설정된 표준 포맷(Standard Format)으로 변환하고, 변환된 사용자 의학 정보 및 기 저장된 의학 규칙에 기초하여 의학적 권고를 생성하는 통합 임상의사결정 지원 장치를 포함한다.

Description

통합 임상의사결정 지원 시스템 및 지원 방법{INTEGRATION CLINICAL DECISION SUPPORTING SYSTEM AND METHOD THERBY}
본 발명은 임상의사결정 지원 시스템(Clinical Decision Supporting System)에 관한 기술로서, 보다 상세하게는 이질성을 가지는 임상의사결정 지원 시스템 사이의 상호운용성에 관한 것이다.
과거 의료 기관이 종이나 필름 등에 환자 관련 정보를 기록해오던 방법을 대신해 환자의 진료기록을 전자건강기록(Electronic Health Record, EHR)을 사용해 저장하는 기록 시스템이 개발되어 사용되고 있다. 의료 기관들은 전자건강기록을 통해 해당 정보를 필요로 하는 다양한 분야와 의료정보를 공유 및 교환함으로써, 더 나은 선진 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 환자의 건강 상태를 측정할 수 있는 장비들의 보급과 정보기술(IT), 나노기술(NT) 및 생명공학기술(BT)를 포함하는 기술의 발전 등과 결합하면서, 더욱 다양한 의료 서비스를 제공할 수 있게 되었다.
새로운 기술의 발전에 의해 발생된 생활 수준의 상승은 수준 높은 건강관리(Healthcare) 서비스에 대한 요구를 증가시켰다. 이와 같은 건강관리 서비스에 대한 요구 증가는 임상의사결정 지원 시스템(Clinical Decision Supporting System, CDSS), 온라인 헬스케어(Online Healthcare) 시스템/응용프로그램에 기반한 정보통신 기술의 출현을 가져온다.
Journal of the American Medical Informatics Association에 2009년 기재된 논문 "Clinical decision support capabilities of commercially-available clinical information systems."에 포함된 다양한 연구 결과들은 만약 적절한 임상의사결정 지원 시스템를 갖춘다면, EHR이 환자의 치료를 증진시키고, 실수를 줄이고 시간을 감소시킬 수 있음 보여주고 있다. 하지만, 환자 치료를 증진시키고 건강관리의 비용을 감소시킴에도 불구하고, 임상의사결정 지원 시스템는 여전히 폭넓게 사용되지 못하고 있다. 주된 장애 요인은 다양한 기관이나 업체에서 제공하는 건강관리 시스템의 작업 흐름이 통합되지 못하고, 의학적 지식이 공유되지 못하는 것이다. 게다가, 종래의 임상의사결정 지원 시스템는 미래 신흥의학 지식의 적응 및 유지를 위한 제한적인 지원만을 제공한다. 또한, 각각의 건강관리 시스템이나 임상의사결정 지원 시스템마다 표준화가 부족하고, 사유 데이터 포맷(Proprietary Data Format) 사용에 따른 서로 다른 데이터 포맷 문제로 데이터 교환이 어렵다. 즉, 각 의료 분야 또는 의료 서비스를 제공하는 기관마다 서로 다른 임상의사결정 지원 시스템을 구축하여 사용하기 때문에, 서로 간의 정보나 지식의 공유가 제대로 이루어지지 않고 있으며, 작업 흐름의 또한 통합되지 못한다. 이 때문에, 서로 다른 이질성을 가지는 임상의사결정 지원 시스템 사이에 상호운용성이 이루어지기 어려우며, 표준화된 지식의 축적이 어렵다.
Wright A, SittigDF, Ash JS, Sharma S, Pang E,Middleton B. "Clinical decision support capabilities of commercially-available clinical information systems." J Am Med Inform Assoc. 2009;16(5):437-644.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이질성(heterogeneous)을 가지는 서로 다른 임상의사결정 지원 시스템 사이에 작업흐름의 통합과 상호운용성(Interoperability)을 제공하기 위한 통합 임상의사결정 지원 시스템 및 지원 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 통합 임상의사결정 지원 시스템은 의료 데이터, 소셜 미디어 데이터 및 센서 측정 데이터를 포함하는 사용자 의학 정보를 수집하여 전달하는 CDSS 응용 단말 및 수신된 사용자 의학 정보를 기 설정된 표준 포맷(Standard Format)으로 변환하고, 변환된 사용자 의학 정보 및 기 저장된 의학 규칙에 기초하여 의학적 권고를 생성하는 통합 임상의사결정 지원 장치를 포함한다. 그리고, CDSS 응용 단말은 건강 관리 정보 시스템(Health Manegement Information System)에서 사용자에 대한 의료 데이터를 수집하는 건강 관리 정보 관리부, 사용자에 대한 소셜 네트워크(Social Network) 정보, 이동 경로 정보 및 이메일 정보를 포함하는 소셜 미디어 데이터를 수집하는 소셜 미디어 데이터 관리부 및 사용자로부터 활동 및 감성을 인식하기 위한 센서 측정 데이터를 수집하는 활동/감성 인식부를 포함할 수 있다. 기 설정된 표준 포맷은 HL7 vMR(Health Level7 Vitrual Medical Record)이다.
통합 임상의사결정 지원 방법은 먼저, 의료 데이터, 소셜 미디어 데이터 및 센서 측정 데이터를 포함하는 사용자 의학 정보를 수신하고, 수신된 사용자 의학 정보를 기 설정된 표준 포맷(Standard Format)으로 변환한다. 수신된 사용자 의학 정보가 기 설정된 표준 포맷으로 변환되면, 변환된 사용자 의학 정보 및 기 저장된 의학 규칙에 기초하여 의학적 권고를 생성한다. 그리고, 생성된 의학적 권고를 사용자의 단말에 대응하는 데이터 포맷으로 변형하여 상기 CDSS 응용 단말로 전달한다.
본 발명에 따른 통합 임상의사결정 지원 시스템 및 지원 방법은 이질성을 가지는 서로 다른 임상의사결정 지원 시스템 사이에 작업흐름을 통합하고 상호운용성을 제공하기 때문에, 의학 정보의 공유를 통해 표준화된 지식의 축적을 가능하게 하며, 확장 및 재사용이 보장된 서비스 환경을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 통합 임상의사결정 지원 시스템의 일 실시예를 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 임상의사결정 지원 장치의 적응 엔진부를 나타내는 상세도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 임상의사결정 지원 시스템의 CDSS 응용 단말의 상세도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 임상의사결정 지원 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 본 명세서에서 사용되는 용어 및 단어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 발명의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 후술하는 실시예에서 사용된 용어는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 통합 임상의사결정 지원 시스템의 일 실시예를 나타내는 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 통합 임상의사결정 지원 시스템은 통합 임상의사결정 지원 장치(100) 및 하나 이상의 CDSS 응용 단말(200)을 포함한다.
CDSS 응용 단말(200)은 통합 임상의사결정 지원 장치(100)와 상호작용을 통해 사용자 의학 정보를 제공하고, 통합 임상의사결정 지원 장치(100)로부터 의학적 권고를 전달받는다. CDSS 응용 단말(200)은 전자의료기록(Electronic Medical Record, EMR) 및 전자건강기록(Electronic Health Record, EHR)을 포함하는 일반적인 건강 관리 정보 시스템을 포함할 수 있으며, 건강관리와 관련된 응용프로그램을 탑재 및 실행하는 스마트 디바이스, 사용자의 건강 정보를 수집하는 단말 및 사용자의 체중/체질량지수(BMI)를 측정할 수 있는 기본 측정 장치까지 포함할 수 있다. 또한, CDSS 응용 단말(200)은 사용자의 트위터(Twitter)나 페이스북(Facebook)과 같은 소셜미디어(Social Media)로부터 정보를 수집하는 단말을 포함할 수 있다. 이와 같은 CDSS 응용 단말(200)은 의학적 목적으로 만들어진 특별한 장치만을 포함하는 것이 아니라, 관련 기능을 제공하거나 관련 응용프로그램을 탑재할 수 있는 모든 단말 및 사용자의 신체 활동이나 생체 신호를 측정할 수 있는 장비를 모두 포함할 수 있다.
CDSS 응용 단말(200)은 개별 포맷(Proprietary Format)의 사용자 의학 데이터, 소셜 미디어 데이터 및 센서 측정 데이터를 포함하는 사용자 의학 정보를 수집하여 통합 임상의사결정 지원 장치(100)로 전달한다. 사용자 의학 정보는 전자의료기록 데이터 및 전자건강기록, 건강관리 관련 응용프로그램 데이터, 사용자로부터 측정된 건강 정보 및 소셜 미디어 관련 정보를 더 포함할 수 있다. 하나 이상의 CDSS 응용 단말(200)이 통합 임상의사결정 지원 장치(100)로 전달하는 사용자 의학 정보는 데이터 포맷(Data Format)이나 양식에 관계없이 전달이 가능하다. CDSS 응용 단말(200)은 후술하는 도 3에서 추가 설명하도록 한다.
통합 임상의사결정 지원 장치(100)는 적응 엔진부(110), 인터페이스 엔진부(120), 지식 추론부(130) 를 포함한다.
적응 엔진부(110)는 CDSS 응용 단말(200)로부터 수신되는 사용자 의학 정보를 데이터 포맷에 관계없이 하나의 표준 데이터 포맷으로 변환한다. 각각의 개별 의료 기관은 전자의료기록을 기록할 때 및/또는 전자건강기록을 기록할 때 서로 다른 데이터 포맷(개별 포맷)을 사용할 수 있다. 개별 의료 기관이 전자의료기록 및 전자건강기록을 기록할 때 사용하는 서로 다른 데이터 포맷은 HL7 CDA와 같이 일반적으로 알려진 또는 표준 포맷의 하나로 규정된 데이터 포맷이거나, 개별 의료 기관에서 독자적으로 사용하는 개별 포맷일 수 있다. HL7 CDA는 온라인상에서 임상정보를 교류할 수 있도록 하는 XML 타입의 데이터 구조 모델을 제시하는 임상데이터구조(Clinical Document Architecture)로서, HL7 RIM(Reference Information Model)에 기반해 방사선 기록지, 경과기록지, 임상요약, 입퇴원 요약지 등과 같은 많은 종류의 의료문서 유형을 지원하기 위한 통합 정보 모델이다. 만약 수신되는 사용자 의학 정보가 HL7 CDA와 같이 하나의 규정된 데이터 포맷일 경우, 적응 엔진부(110)는 적응적 상호운용성 엔진을 이용하여 HL7 vMR 포맷으로 변환한다. Health Level 7(이하 HL7)은 서로 다른 보건의료분야 소프트웨어 애플리케이션간 정보가 호환될 수 있도록 하는 다양한 영역에서의 표준의 집합을 제공하는 표준체(Accredited Standard Body)가 공인된 ANSI(American National Standard Institute)으로, 의료정보의 전자적 교환을 위한 표준의 하나이다. HL7 vMR 포맷은 서로 다른 보건의료분야 소프트웨어 애플리케이션간 정보가 호환될 수 있도록 하는 일반적인 데이터 모델인 HL7에서 지원하는 인터페이스 포맷으로, 임상의사결정 지원 시스템 연결을 위한 인터페이스를 지원하는 간소화(Simplify)되고 표준화(standardization)된 EHR 데이터 모델이다.
그리고, 적응 엔진부(110)는 CDSS 응용 단말(200)로부터 수신되는 사용자 의학 정보에 사용자의 소셜 미디어로부터 수집된 소셜 미디어 데이터를 HL7 vMR 포맷으로 변환한다. 본 발명에서는 소셜 미디어 데이터로부터 환자 움직임을 모니터링하여 궤적을 분석하기 위해 vMR 포맷을 활용한다. 또한, 적응 엔진부(110)는 수신된 사용자 의학 정보에 포함된 센서 데이터를 vMR 포맷으로 변환한다.
개별 의료 기관의 전자의료기록 및/또는 전자건강기록은 상술한 HL7 표준에 포함된 데이터 포맷으로 형성될 수도 있으나, 특정 의료 기관은 일반적이거나 널리 알려지지 않은 완전하게 독자적인 데이터 포맷과 양식을 사용할 수 있다. 이러한 경우, 완전하게 독자적인 데이터 포맷을 정확하게 파악하기 어렵기 때문에, 적응 엔진부(110)는 일반적인 변환 방법으로 변환 방법으로 완전하게 독자적인 데이터 포맷을 vMR 포맷으로 변환하기 어렵다. 이러한 경우, 적응 엔진부(110)는 온톨로지 를 이용하여 독자적인 데이터 포맷을 가지는 사용자 의학 정보의 내용을 파악하고, 파악된 내용을 vMR 포맷에 대응하도록 한다. 이와 같이, 적응 엔진부(110)는 상대 의료 기관 또는 상대 단말에 해당하는 데이터 포맷으로 의학적 권고, 의학 규칙 및 임상의 지식 정보를 전달할 때, 대응하는 데이터 포맷으로 변환하여 전달하기 때문에, 본 발명에 따른 통합 임상의사결정 장치(100)는 보다 효과적으로 지식 및 정보를 공유할 수 있다. 적응 엔진부(110)은 후술하는 도 2에서 추가 설명하도록 한다.
인터페이스 엔진부(120)는 HL7 vMR에 기반하여 동작하는 입출력 인터페이스로서, 표준 vMR 스키마(Scheme)와 함께 제공된다. 인터페이스 엔진부(120)는 vMR 스키마에 기초하여 적응 엔진부(110)과 지식 추론부(130) 사이의 입출력을 담당한다. 인터페이스 엔진부(120)는 적응 엔진부(110)에서 HL7 vMR로 변환된 사용자 의학 정보 및/또는 의학 지식 정보를 지식 추론부(130)로 전달한다. 그리고, 지식 추론부(130)에서 생성된 의학 권고 정보를 적응 엔진부(110)로 전달한다.
지식 추론부(130)는 적응 엔진부(110)에서 HL7 vMR로 변환된 사용자 의학 정보를 인터페이스 엔진부(120)를 통해 전달받는다. HL7 vMR로 변환된 사용자 의학 정보를 지식 베이스에 저장된 의학 규칙에 적용하여 사용자에게 적합한 의학적 권고를 생성한다.
지식 추론부(130)는 의학 지식을 대표하는 HL7 아덴 신택스(Arden Systax)에 기반하여 동작한다. 아덴 신택스(Arden Systax)는 ANSI, HL7 표준으로써 지식기반시스템들간의 지식 공유(Knowledge Sharing)를 촉진하기 위해 만들어 졌으며, 작성되기 쉬운 절차적 표현으로 논리를 표현한다. 지식 추론부(130)는 의학논리구문(Medical Logic Module, MLM)을 통해 일관성 있는 유닛 양식을 가지는 의학 규칙(Clinical Rule)로 구성된 지식 베이스(Knowledge Base)를 포함한다. 의학논리구문은 의사결정과 지식지원을 위한 논리구문으로서, 의학논리구문은 단일 의학 결정에 따라 환자를 치료하기 위한 요구 상에 표시된 지식을 대표하는 건강관리 지식베이스에서 독립적인 유닛이다. 의학논리구문은 집중치료 병동에서의 상황 감시 프로그램 또는 병원 정보 시스템에 사용할 수 있다.
지식 추론부(130)의 의학논리구문은 임상의 지식(Clinician Knowledge)이 기반하거나 또는 온라인 리소스(Online Resource)로부터의 증거에 기반하여 결정을 획득한다. 동시에, 의학논리구문은 실행 파일 포맷(Executable Format)으로 변형된다. 지식 추론부(130)는 실행 파일 포맷으로 변형된 의학논리구문을 통해 의학 규칙을 작업흐름(Workflow)를 외부 기관이나 외부 CDSS와 공유함으로써 작업흐름의 상호운용성을 확보할 수 있다. 의학논리구문은 vMR 포맷에서 사용자 애플리케이션에 의해 공유되는 데이터 상에서 동작한다. 즉, 지식 추론부(130)는 의학논리구문을 이용하여 의학 규칙과 사용자 의학 정보를 저장하며, 실행 파일 포맷으로 변형된 의학논리구문을 외부 기관과 공유하여 작업흐름을 외부 기관과 공유할 수 있다. 그리고, 지식 추론부(130)는 CDSS 응용 단말(200)로부터 수신된 사용자 의학 정보에서 사용자 응용 콘텍스트(Application Context)를 획득한다. 그리고, 지식 추론부(130)는 의학논리구문이 적절하게 실행될 수 있도록 작업 일정을 설정한다.
본 발명에 따른 지식 추론부(130)는 적응 엔진부(110)를 통해 수신된 사용자 의학 정보 및 임상의 지식 정보를 포함하는 다양한 의료 관련 정보를 HL7 vMR 규격으로 변환할 수 있으며, HL7 vMR 기반의 의학논리구문을 통해 의학 규칙을 저장하기 때문에, 다른 의료 기관 또는 다른 CDSS와 작업흐름을 공유할 수 있으며, 다른 의료 기관 또는 다른 CDSS가 가진 임상의 지식 정보와 같은 다양한 의료 관련 정보를 공유할 수 있다. 또한, 지식 추론부(130)에서 저장중인 의학 규칙 및 생성된 의학적 권고를 적응 엔진부(110)를 통해 다양한 데이터 포맷으로 변환하여 전달할 수 있기 때문에, 지식 추론부(130)는 데이터 포맷 및 규격에 관계없이 다른 기관 또는 다른 CDSS와 정보 및 작업을 공유하여 상호운용성을 확보할 수 있다.
지식 추론부(130)는 CDSS 응용 단말(200)로부터 적응 엔진부(110)를 거쳐 VMR 포맷으로 변환된 사용자 의학 정보, 소셜 미디어 데이터 및 센서 측정 데이터를 포함하는 사용자 의학 정보를 수신한다. 지식 추론부(130)는 대상 환자(사용자)의 트위터(Twitter)와 같은 소셜 네트워크(Social Network), 대상 환자의 이동 경로(Trajectory) 및 이메일 분석을 통해 대상 환자의 건강 상태(Health Condition), 감정 상태(Emotions) 및 환자의 관심사항(Interests)을 관찰(Monitoring)한다.
지식 추론부(130)는 소셜 미디어 데이터에 포함된 소셜 네트워크(Social Network) 정보(사용자가 소셜 네트워크 상에서 입력 또는 수신한 글)로부터 키워드(Keyword), 컨셉(Concept) 및 감정(Sentiment)을 추출한다. 그리고, 지식 추론부(130)는 소셜 미디어 데이터에 포함된 사용자 이동 경로를 분석하고, 기 설정된 사용자에 대응하는 긴요한 장소(Imperative Location) 및 시멘틱 태그(Semantic Tag)를 고려하여 사용자의 관심 활동(Focused Activities)을 추출한다. 또한, 지식 추론부(130)는 소셜 미디어 데이터에 포함된 이메일 정보를 분석하여 사용자의 일상 루틴(Routine)에서 빈발 패턴(Interesting Pattern)을 추출한다. 지식 추론부(130)는 소셜 미디어 데이터로부터 추출된 키워드, 컨셉, 감정, 관심 활동 및 빈발 패턴을 의학적 권고를 생성하는데 추가적으로 고려하여 보다 효과적인 의학적 권고를 생성할 수 있다.
지식 추론부(130)는 임상의에 의해 새롭게 출간된 규칙의 입증 능력을 제공한다. 그리고, 지식 추론부(130)는 각각의 의학논리구문를 사례(Case)와 결부짓는 사례기반 추론(Case-Based Reasoning, CBR)의 메카니즘을 제공한다. 새로운 의학논리구문을 생성하는 동안, 지식 추론부(130)는 모든 관계된 사례(Case)를 로드(Load)한다. 만약 어떤 사례도 정확하게 매치되지 않는다면, 새로운 의학논리구문은 새롭게 고려되고, 사례 기반(Case base)는 새로운 의학논리구문을 위해 새로운 사례들을 추가하도록 변경된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 임상의사결정 지원 장치의 적응 엔진부를 나타내는 상세도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 임상의사결정 지원 장치의 적응 엔진부(110)는 상호운용 어댑터(111), 소셜 미디어 어댑터(112) 및 활동/감성 인식 어댑터(113)를 포함한다.
적응 엔진부(110)는 CDSS 응용 단말로부터 수신된 복잡한 이질성을 가지는 사용자 의학 정보를 HL7 vMR 표준 기반의 임상의사결정 지원 장치의 입력으로 변환한다. 그리고, 적응 엔진부(110)는 인터페이스 엔진부로부터 전달되는 의학 규칙, 의학적 권고 및 임상의 지식 정보 등을 포함하는 데이터를 전달하고자 하는 대상에 적합한 데이터 포맷으로 출력을 변환할 수 있다. 적응 엔진부(110)는 각각의 개별 사용자 응용 단말 또는 외부 기관을 위한 플러그인 인터페이스를 제공할 수 있다. 정보 또는 데이터의 처리가 각각의 CDSS 응용 단말 또는 건강 관리 정보 시스템(Health Management Information Systems, HMISs)이 해석할 수 있는 포맷으로 수행된다면, 통합 임상의사결정 지원 장치(시스템)은 CDSS 응용 단말 또는 건강 관리 정보 시스템과의 상호운용성을 가질 수 있다.
상호 운용 어댑터(111)는 건강 관리 정보 시스템 포맷 사이의 이질성을 해결하여, 외부 기관의 건강 관리 정보 시스템 또는 CDSS 응용 단말과의 상호작용을 가능하게 한다. 상호 운용 어댑터(111)는 적응 엔진부(110)를 구성하는 서브컴포넌트(Subcomponent)로서, 통합 임상의사결정 지원 장치와 외부 건강 관리 정보 시스템 사이의 중재자 역활을 수행한다. 일반적으로 건강 관리 정보 시스템은 건강관리 표준(Health-care Standard)를 준수하기 때문에, 건강 관리 정보 시스템은 표준화된 포맷만을 이용할 수 있다. 예를 들어, 건강 관리 정보 시스템은 HL7 CDA, openEHR 및 CEN13606과 같은 일반적으로 해당 업계에서 사용되는 표준 포맷을 이용한다. 반면에, 본 발명에 따른 통합 임상의사결정 지원 장치는 HL7 vMR 포맷으로 데이터를 처리한다.
상호 운용 어댑터(111)는 이와 같은 건강 관리 정보 시스템과 상호운용 통신(Interoperable Communication)을 가능하게 한다. 건강 관리 정보 시스템과 상호운용 통신을 하기 위해, 상호 운용 어댑터(111)는 건강관리 표준(Health-care Standard) 사이의 매핑(Mapping)을 생성하는 온톨로지 매칭(Ontology Matching) 기술을 사용하는 브릿지 서비스(Bridge Service)를 제공한다.
상호 운용 어댑터(111)는 건강 관리 정보 시스템을 구비한 외부 기관이나 건강 관리 정보 시스템을 포함하는 단말장치로부터 사용자 의학 정보, 의학 규칙, 의학적 권고 및/또는 임상의 지식 정보를 포함하는 사용자 의학 정보가 건강 관리 정보 시스템의 표준 데이터 포맷(예를 들어, HL7 CDA와 같은 포맷)으로 입력되면, 상호 운용 어댑터(111)는 기 저장된 온톨로지 매핑을 사용하여 수신된 사용자 의학 정보를 vMR 포맷으로 변환한다. 그리고, 상호 운용 어댑터(111)에 의해 vMR 포맷으로 변환된 사용자 의학 정보는 인터페이스 엔진부를 통해 지식 추론부로 전달된다. 지식 추론부는 상호 운용 어댑터(111)로부터 전달된 vMR 포맷의 사용자 의학 정보 및 저장된 의학 규칙/임상의 지식 정보에 기초하여 의학적 권고를 vMR 포맷으로 생성하여 상호 운용 어댑터(111)로 전달한다. 상호 운용 어댑터(111)는 수신된 vMR 포맷의 의학적 권고를 건강 관리 정보 시스템의 표준 데이터 포맷으로 변환하여, 해당하는 건강 관리 정보 시스템을 구비한 대상에게 전달한다. 상호 운용 어댑터(111)에 의해 변환되는 건강 관리 정보 시스템의 표준 데이터 포맷은 해당 의학적 권고를 전달받는 건강 관리 정보 시스템의 표준 데이터 포맷에 해당한다.
소셜 미디어 어댑터(112)는 수신되는 소셜 미디어 데이터(Social Media Data)의 데이터 포맷을 vMR 포맷으로 변환하여 인터페이스 엔진부를 통해 지식 추론부로 전달한다. 소셜 미디어 데이터는 사용자(대상 환자)의 소셜 네트워크, 이동 경로 및 이메일 정보를 포함한다. 소셜 미디어 어댑터(112)는 소셜 네트워크, 이동 경로 및 이메일 정보를 포함하는 소셜 미디어 데이터의 개별 포맷을 vMR 포맷으로 변환함으로써, 본 발명에 따른 통합 임상의사결정 지원 장치는 소셜 미디어 데이터의 종류 및 데이터 포맷에 관계없이 접근하여 이용이 가능하다.
활동/감성 인식 어댑터(113)는 CDSS 응용 단말로부터 수신된 센서 측정 데이터를 포맷에 관계없이 vMR 포맷으로 변환한다. 수신된 센서 측정 데이터는 사용자(대상 환자)로부터 측정된 센서 데이터이다. 본 발명에 따른 통합 임상의학결정 지원 장치는 측정된 센서 데이터로부터 환자의 활동 및 감성 상태를 인식하고, 인식된 환자의 활동 및 감성 상태를 의학적 권고를 생성하는데 고려한다.
활동/감성 인식 어댑터(113)의 vMR 변환 알고리즘의 실시예
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<activityName>Leaving Bedroom</activityName>
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<time>2011:05:16:01:00:00</time>
</activity>
.........................
<activity type="Medicine">
<detectedBy>Wearable Sensor</detectedBy>
<hasName>Mr J</hasName>
<activityName>Taking Medication</activityName>
<id>5</id>
<time>2011:05:16:01:10:40</time>
</activity>
.........................
</activities>

Corresponding vMR can be seen as follows;

<vmrInput>
<templateId root="2.16.840.1.113883.3.795.11.1.1"/>
<patient>
...........
<clinicalStatements>
<!-- current problems -->
<problems>
<problem>
<id root="d7ebd80c-a28f-438f-9457-d3f92ea124ad"/>
<!-- Diabetes -->
<problemCode codeSystem="2.16.840.1.113883.6.96"
codeSystemName="SNOMED CT" code="73211009"/>
</problem>
</problems>
<!-- current medications -->
<substanceAdministrationEvents>
<substanceAdministrationEvent>
<id root="54277620-9128-4c13-8fc8-623a38532627"/>
<substance>
<id root="2c803900-c8d1-457d-9567-4c92d75a0e23"/>
<!-- Morning after diabetic pill -->
<substanceCode codeSystem="2.16.840.1.113883.6.96"
codeSystemName="SNOMED CT" code="102954005" />
</substance>
<documentationTime low="20110516" high="20110516"/>
</substanceAdministrationEvent>
</substanceAdministrationEvents>
</clinicalStatements>
</patient>
</vmrInput>
표 1은 활동/감성 인식 어댑터(113)의 vMR 변환 알고리즘의 일 실시예를 나타낸다. 활동/감성 인식 어댑터(113)는 수신된 센서 측정 데이터를 vMR 포맷으로 변환하여 지식 추론부(130)로 전달한다. 수신된 센서 측정 데이터는 환자의 활동 상태 또는 감성 인식을 위한 모션 센서(Motion Sensor) 데이터, 심박도 측정 데이터, 체온 데이터, 호흡 상태 데이터, 근육활동 데이터 및 혈액 양 펄스 데이터 등 다양한 데이터를 포함할 수 있다.
융합 어댑터(114)는 상호운용 어댑터(111), 소셜 미디어 어댑터(112) 및 활동/감성 인식 어댑터(113)에서 변환된 vMR 포맷 데이터 중에서 동일한 콘텍스트(Context)를 가지는 데이터에 대해 콘텍스트 정보의 융합을 수행한다. 그리고, 융합 어댑터(114)는 융합된 콘텍스트 정보를 지식 추론부로ㅈ 전달한다. 또한, 융합 어댑터(114)는 상호운용 어댑터(111), 소셜 미디어 어댑터(112) 및 활동/감성 인식 어댑터(113)로부터 수신된 데이터를 지식 추론부로 전달한다.
적응 엔진부(110)는 지식 추론부로부터 vMR 포맷의 의학적 권고, 의학 규칙 또는 임상의 지식 정보가 수신되면, 수신된 vMR 포맷의 의학적 권고, 의학 규칙 또는 임상의 지식 정보를 필요로 하는 CDSS 응용 단말 또는 의료 기관에서 요구하는 데이터 포맷으로 다시 변환하여 제공한다. 본 발명에 따른 통합 임상의사결정 지원 장치는 독자적인 데이터 포맷을 사용하는 다양한 CDSS 응용 단말 또는 의료 기관과 상호운용성을 가질 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 임상의사결정 지원 시스템의 CDSS 응용 단말의 상세도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 임상의사결정 지원 시스템의 CDSS 응용 단말(200)은 통합 임상의사결정 지원 장치(100)와 상호작용을 통해 사용자 의학 정보를 제공하고, 통합 임상의사결정 지원 장치(100)로부터 의학적 권고를 전달받는다.
CDSS 응용 단말(200)은 건강 관리 정보 관리부(210), 소셜 미디어 데이터 관리부(220) 및 활동/감성 인식부(230)를 포함한다.
건강 관리 정보 관리부(210)는 전자의료기록(EMR) 또는 전자건강기록(EHR)과 같은 건강 관리 정보 시스템에 포함된 의학 정보를 통합 임상의사결정 지원 장치로 전달한다. 일반적으로 건강 관리 정보 시스템은 건강관리 표준를 준수하기 때문에, 건강 관리 정보 시스템은 표준화된 포맷만을 이용할 수 있다. 예를 들어, 건강 관리 정보 시스템은 HL7 CDA, openEHR 및 CEN13606과 같은 일반적으로 해당 업계에서 사용되는 표준 포맷을 이용한다. 건강 관리 정보 관리부(210)는 여러 의료 기관에서 사용하는 건강 관리 정보 시스템 그 자체일 수 있으며, 건강 관리 정보 시스템에 접근하여 의학 정보를 수집할 수 있는 단말일 수 있다. 또한, 건강 관리 정보 관리부(210)는 스마트폰과 같은 스마트 기기 또는 모바일 단말에 응용프로그램(Application) 형태로 구현되어 특정 건강 관리 정보 시스템으로부터 정보를 수집할 수 있다.
소셜 미디어 데이터 관리부(220)는 사용자가 이용하는 소셜 네트워크, 사용자의 이동 경로 및 사용자의 이메일을 포함하는 소셜 미디어 데이터를 수집하여 통합 임상의사결정 지원 장치로 전달한다. 소셜 미디어 데이터는 사용자(대상 환자)의 소셜 네트워크 정보, 이동 경로 정보 및 이메일 정보를 포함한다. 소셜 네트워크 정보는 사용자가 트위터나 페이스북과 같은 소셜 네트워크에 작성한 글과 사용자에게 전달된 글을 포함한다. 소셜 미디어 데이터 관리부(220)는 사용자가 이용하는 소셜 네트워크를 관찰하여, 사용자에 대응하는 글을 수집하여 통합 임상의사결정 지원 장치로 전달한다. 이동 경로 정보는 사용자가 실제 이동한 경로에 대한 정보로서, GPS(Global Positioning System)와 같은 위치 추적 시스템을 통해 수집될 수 있다.
활동/감성 인식부(230)는 사용자로부터 수집된 센서 측정 데이터를 통합 임상의사결정 지원 장치로 전달한다. 수집된 센서 측정 데이터는 사용자로부터 측정된 사용자의 활동 및 감성 상태를 인식하기 위한 측정 데이터로서, 심전도, 체온, 맥박, 체중, 체질량 및 근육상태 데이터와 같은 의료적 측정 데이터 및 사용자의 모션 측정 데이터를 포함할 수 있다. 활동/감성 인식부(230)는 사용자로부터 여러 데이터를 측정하는 측정 장치를 포함할 수 있으며, 측정 장치로부터 센서 측정 데이터를 수집하는 장치 또는 측정 장치로부터 센서 측정 데이터를 수집하는 응용프로그램 형태로 구현될 수 있다.
건강 관리 정보 관리부(210), 소셜 미디어 데이터 관리부(220) 및 활동/감성 인식부(230)를 포함하는 CDSS 응용 단말(200)은 수집되는 사용자 의학 정보의 포맷에 관계없이 수집하여 통합 임상의사결정 지원 장치로 전달한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 임상의사결정 지원 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 임상의사결정 지원 방법은 먼저 사용자 의학 정보를 수신한다(S401). 사용자 의학 정보는 전자의료기록(EMR) 및 전자건강기록(EHR)을 포함하는 일반적인 건강 관리 정보 시스템의 표준 포맷의 사용자 의학 정보, 소셜 미디어 데이터 및 센서 측정 데이터를 포함할 수 있다. 수신된 사용자 의학 정보는 정보를 제공하는 응용 단말이나 의료 기관 또는 센서의 종류에 따라 데이터 포맷이 서로 다를 수 있다. 전자의료기록(EMR) 또는 전자건강기록(EHR)과 같은 건강 관리 정보 시스템은 일반적으로 표준화된 포맷만을 이용할 수 있다. 예를 들어, 건강 관리 정보 시스템은 HL7 CDA, openEHR 및 CEN13606과 같은 일반적으로 해당 업계에서 사용되는 표준 포맷을 이용한다.
그리고, 수신된 사용자 의학 정보에 포함된 소셜 미디어 데이터는 소셜 네트워크 정보, 사용자의 이동 경로 정보 및 사용자의 이메일 정보를 포함한다. 소셜 네트워크 정보는 사용자가 트위터나 페이스북과 같은 소셜 네트워크에 작성한 글과 사용자에게 전달된 글을 포함한다. 이동 경로 정보는 사용자가 실제 이동한 경로에 대한 정보로서, GPS와 같은 위치 추적 시스템을 통해 수집될 수 있다. 수신된 사용자 의학 정보에 포함된 센서 측정 데이터는 사용자로부터 측정된 사용자의 활동 및 감성 상태를 인식하기 위한 측정 데이터로서, 심전도, 체온, 맥박, 체중, 체질량 및 근육상태 데이터와 같은 의료적 측정 데이터 및 사용자의 모션 측정 데이터를 포함할 수 있다.
사용자 의학 정보가 수신되면, 수신된 사용자 의학 정보의 데이터 포맷을 HL7 vMR 포맷으로 변환한다(S402). 수신된 사용자 의학 정보는 수집 장치나 의료 기관 또는 센서 종류에 따라 서로 다른 데이터 포맷을 사용할 수 있다. 전자의료기록(EMR) 및 전자건강기록(EHR)과 같은 건강 관리 정보 시스템은 HL7 CDA, openEHR 및 CEN13606과 같은 해당 업계에서 사용되는 표준 포맷을 이용하며, 사용자 의학 정보에 따라 독자적인 개별 포맷을 이용하는 경우가 있다. 서로 다른 데이터 포맷을 이용하는 시스템 사이에서 상호운용성을 유지하기 위해 수신된 사용자 의학 정보를 HL7 vMR 포맷으로 변환한다. Health Level 7(이하 HL7)은 서로 다른 보건의료분야 소프트웨어 애플리케이션간 정보가 호환될 수 있도록 하는 표준 포맷을 제공하는 의료정보의 전자적 교환을 위한 표준의 하나이다. HL7 vMR 포맷은 HL7에서 지원하는 인터페이스 포맷으로, 임상의사결정 지원 시스템 연결을 위한 인터페이스를 지원하는 간소화(Simplify)되고 표준화(standardization)된 EHR 데이터 모델이다.
수신된 사용자 의학 정보가 건강 관리 정보 시스템의 표준 포맷이라면, 건강관리 표준(Health-care Standard) 사이의 매핑(Mapping)을 생성하는 온톨로지 매칭(Ontology Matching) 기술을 사용하는 브릿지 서비스(Bridge Service)를 제공한다. 수신된 사용자 의학 정보가 건강 관리 정보 시스템의 표준 데이터 포맷(예를 들어, HL7 CDA와 같은 포맷)으로 입력되면, 기 저장된 온톨로지 매핑을 사용하여 수신된 사용자 의학 정보를 vMR 포맷으로 변환한다. 만약 수신된 사용자 의학 정보가 소셜 미디어 데이터라면, 수신된 소셜 미디어 데이터의 데이터 포맷을 vMR 포맷으로 변환한다. 소셜 네트워크, 이동 경로 및 이메일 정보를 포함하는 소셜 미디어 데이터의 개별 포맷을 vMR 포맷으로 변환함으로써, 본 발명에 따른 통합 임상의사결정 지원 장치는 소셜 미디어 데이터의 종류 및 데이터 포맷에 관계없이 접근하여 이용이 가능하다. 또한, 수신된 사용자 의학 정보에 포함된 센서 측정 데이터를 포맷에 관계없이 vMR 포맷으로 변환한다.
수신된 사용자 의학 정보가 HL7 vMR로 변환되면, 변환된 사용자 의학 정보를 분석(S403)하여, 의학적 권고를 생성한다(S404). 사용자 의학 정보의 데이터 포맷이 HL7 vMR로 변환되면, HL7 vMR로 변환된 사용자 의학 정보를 지식 베이스에 저장된 의학 규칙에 적용하여 사용자에게 적합한 의학적 권고를 생성한다. 의학적 권고를 생성하는 과정은 HL7 아덴 신택스(Arden Syntax)에 기반하여 동작한다. 의학논리구문(MLM)을 통해 일관성 있는 유닛 양식을 가지는 의학 규칙(Clinical Rule) 및 변환된 사용자 의학 정보에 기초하여 의학적 권고를 생성한다. 의학논리구문은 임상의 지식(Clinician Knowledge)이 기반하거나 또는 온라인 리소스(Online Resource)로부터의 증거에 기반하여 결정을 획득한다. 동시에, 의학논리구문은 실행 파일 포맷(Executable Format)으로 변형된다. 실행 파일 포맷으로 변형된 의학논리구문을 통해 작업흐름(Workflow)를 외부 기관이나 외부 CDSS와 공유함으로써 작업흐름의 상호운용성을 확보할 수 있다. 의학논리구문은 vMR 포맷에서 사용자 애플리케이션에 의해 공유되는 데이터 상에서 동작한다. 그리고, CDSS 응용 단말(200)로부터 수신된 사용자 의학 정보에서 사용자 응용 콘텍스트(Application Context)를 획득하고, 의학논리구문이 적절하게 실행될 수 있도록 작업 일정을 설정한다. HL7 vMR 기반의 의학논리구문을 통해 의학 규칙을 저장하기 때문에, 다른 의료 기관 또는 다른 CDSS와 작업흐름을 공유할 수 있으며, 다른 의료 기관 또는 다른 CDSS가 가진 임상의 지식 정보와 같은 다양한 의료 관련 정보를 공유할 수 있다. 변환된 사용자 의학 정보에 포함된 데이터의 종류에 따라 도 3에 기재된 바와 같이 환자의 활동 상태, 감정 상태, 이동 경로, 키워드, 컨셉, 감정, 관심 활동 및 빈발 패턴을 추출하여 의학 규칙에 함께 적용하여 보다 효과적으로 의학적 권고를 생성할 수 있다. 이와 관련된 구체적인 내용은 도 3을 참조하도록 한다.
의학적 권고가 생성되면, 생성된 의학적 권고를 상대 단말에 대응하는 데이터 포맷으로 변환(S405)하고, 대응하는 데이터 포맷으로 변환된 의학적 권고를 상대 단말로 전달한다(S406). S405 단계는 S402 단계를 역순으로 진행한다. 생성된 의학적 권고는 HL7 vMR 포맷을 가진다. 만약 생성된 의학적 권고를 수신하는 상대 단말(상대 의료 기관)이 HL7 vMR을 이용하는 경우 그대로 전달해도 무방하지만, 상대 단말이 다른 포맷을 사용하는 경우, 대응하는 데이터 포맷으로 변환하여 전달한다. 예를 들어, 상대 의료 기관이 건강 관리 정보 시스템의 표준 포맷중 하나인 HL7 CDA 포맷을 이용한다면, HL7 vMR 포맷의 의학적 권고를 대응하는 데이터 포맷인 HL7 CDA 포맷으로 변환하여 전달한다.
상술한 내용을 포함하는 본 발명은 컴퓨터 프로그램으로 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체 또는 정보저장매체에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행함으로써 본 발명의 방법을 구현할 수 있다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.
이상 바람직한 실시예를 들어 본 발명을 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 전술한 실시예에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 당분야에서 통상의 지식을 가진자에 의하여 여러 가지 변형이 가능하다.
100: 통합 임상의사결정 지원 장치
110: 적응 엔진부
111: 상호운용 어댑터
112: 소셜 미디어 어댑터
113: 활동 및 감성 인식 어댑터
120: 인터페이스 엔진부
130: 지식 추론부
200: CDSS 응용 단말
210: 건강 관리 정보 관리부
220: 소셜 미디어 데이터 관리부
230: 활동/감성 인식부

Claims (20)

  1. 의료 데이터, 소셜 미디어 데이터 및 센서 측정 데이터를 포함하는 사용자 의학 정보를 수집하여 전달하는 CDSS 응용 단말; 및
    상기 CDSS 응용 단말로부터 수신된 상기 사용자 의학 정보를 기 설정된 표준 포맷(Standard Format)으로 변환하고, 상기 변환된 사용자 의학 정보 및 기 저장된 의학 규칙에 기초하여 의학적 권고를 생성하는 통합 임상의사결정 지원 장치;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 CDSS 응용 단말은,
    건강 관리 정보 시스템(Health Manegement Information System)에서 사용자에 대한 의료 데이터를 수집하는 건강 관리 정보 관리부;
    상기 사용자에 대한 소셜 네트워크(Social Network) 정보, 이동 경로 정보 및 이메일 정보를 포함하는 소셜 미디어 데이터를 수집하는 소셜 미디어 데이터 관리부; 및
    상기 사용자로부터 활동 및 감성을 인식하기 위한 센서 측정 데이터를 수집하는 활동/감성 인식부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 건강 관리 정보부에서 수집하는 사용자에 대한 의료 데이터는 HL7 CDA, openEHR 및 CEN13606을 포함하는 건강 관리 정보 시스템의 표준 포맷 중에서 어느 하나의 포맷인 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 센서 측정 데이터는,
    상기 사용자의 체온, 체질량, 심박수, 심전도, 체중 및 사용자 모션 측정 중에서 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 통합 임상의사결정 지원 장치는,
    상기 CDSS 응용 단말로부터 상기 사용자에 대한 의료 데이터가 수신되면, 상기 건강 관리 정보 시스템의 건강 관리 표준(Health-care Standard) 사이의 매핑(Mapping)을 생성하는 온톨로지 매칭(Ontology Matching) 기술을 통해 상기 기 설정된 표준 포맷으로 변환하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 기 설정된 표준 포맷은 HL7 vMR(Health Level7 Vitrual Medical Record)인 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 통합 임상의사결정 지원 시스템은,
    상기 생성된 의학적 권고를 상기 CDSS 응용 단말에 대응하는 데이터 포맷으로 변형하여 상기 CDSS 응용 단말로 전달하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  8. 제 2항에 있어서,
    상기 통합 임상의사결정 지원 시스템은,
    상기 변환된 사용자 의학 정보에 포함된 소셜 네트워크 정보로부터 키워드(Keyword), 컨셉(Concept) 및 감정(Sentiment)을 추출하고, 상기 변환된 사용자 의학 정보에 포함된 이동 경로 정보로부터 긴요한 장소(Imperative Location) 및 관심 활동(Focused Activities)을 추출하며, 상기 변환된 사용자 의학 정보에 포함된 이메일 정보로부터 빈발 패턴(Interesting Pattern)을 추출하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 통합 임상의사결정 지원 시스템은,
    상기 추출된 키워드(Keyword), 컨셉(Concept), 감정(Sentiment), 긴요한 장소(Imperative Location), 관심 활동(Focused Activities) 및 빈발 패턴(Interesting Pattern) 중에서 어느 하나 이상을 고려하여 상기 의학적 권고를 생성하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 의학 규칙은,
    HL7 아덴 신택스(HL7 Arden Systax) 기반의 의학논리구문(Medical Logic Module)으로 구성되는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 통합 임상의사결정 지원 시스템은,
    상기 의학논리구문으로 구성된 의학 규칙을 실행 파일 포맷(Executable Format)으로 변형하여 작업 흐름(Workflow)를 외부 기관과 공유하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 시스템.
  12. 의료 데이터, 소셜 미디어 데이터 및 센서 측정 데이터를 포함하는 사용자 의학 정보를 수신하는 단계;
    수신된 상기 사용자 의학 정보를 기 설정된 표준 포맷(Standard Format)으로 변환하는 단계;
    상기 변환된 사용자 의학 정보 및 기 저장된 의학 규칙에 기초하여 의학적 권고를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 의학적 권고를 사용자의 단말에 대응하는 데이터 포맷으로 변형하여 상기 CDSS 응용 단말로 전달하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 사용자 의학 정보는,
    건강 관리 정보 시스템(Health Manegement Information System)에서 수집된 사용자에 대한 의료 데이터, 상기 사용자에 대한 소셜 네트워크(Social Network) 정보, 이동 경로 정보 및 이메일 정보를 포함하는 소셜 미디어 데이터 및 상기 사용자로부터 활동 및 감성을 인식하기 위해 수집된 센서 측정 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 방법.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 센서 측정 데이터는,
    상기 사용자의 체온, 체질량, 심박수, 심전도, 체중 및 사용자 모션 측정 중에서 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 방법.
  15. 제 13항에 있어서,
    수신된 상기 사용자 의학 정보를 기 설정된 표준 포맷(Standard Format)으로 변환하는 단계는,
    상기 CDSS 응용 단말로부터 상기 사용자에 대한 의료 데이터가 수신되면, 상기 건강 관리 정보 시스템의 건강 관리 표준(Health-care Standard) 사이의 매핑(Mapping)을 생성하는 온톨로지 매칭(Ontology Matching) 기술을 통해 상기 기 설정된 표준 포맷으로 변환하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 방법.
  16. 제 12항에 있어서,
    상기 기 설정된 표준 포맷은 HL7 vMR(Health Level7 Vitrual Medical Record)인 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 방법.
  17. 제 13항에 있어서,
    상기 변환된 사용자 의학 정보에 포함된 소셜 네트워크 정보로부터 키워드(Keyword), 컨셉(Concept) 및 감정(Sentiment)을 추출하고, 상기 변환된 사용자 의학 정보에 포함된 이동 경로 정보로부터 긴요한 장소(Imperative Location) 및 관심 활동(Focused Activities)을 추출하며, 상기 변환된 사용자 의학 정보에 포함된 이메일 정보로부터 빈발 패턴(Interesting Pattern)을 추출하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 방법.
  18. 제 12항에 있어서,
    상기 변환된 사용자 의학 정보 및 기 저장된 의학 규칙에 기초하여 의학적 권고를 생성하는 단계는,
    상기 추출된 키워드(Keyword), 컨셉(Concept), 감정(Sentiment), 긴요한 장소(Imperative Location), 관심 활동(Focused Activities) 및 빈발 패턴(Interesting Pattern) 중에서 어느 하나 이상을 고려하여 상기 의학적 권고를 생성하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 방법.
  19. 제 12항에 있어서,
    상기 의학 규칙은,
    HL7 아덴 신택스(HL7 Arden Systax) 기반의 의학논리구문(Medical Logic Module)으로 구성되는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 방법.
  20. 제 19항에 있어서,
    상기 의학논리구문으로 구성된 의학 규칙을 실행 파일 포맷(Executable Format)으로 변형하여 작업 흐름(Workflow)를 외부 기관과 공유하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 임상의사결정 지원 방법.

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