KR100876764B1 - 심혈관계 질환 진단 시스템 및 그 진단 서비스 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 진료 대상 인체의 실제 심자도 및 심전도와 가상심장 시뮬레이션을 통해 얻은 가상의 심자도 및 심전도에 의거하여 심혈관계 질환의 고성능 진단 서비스를 온라인으로 실현할 수 있도록 한다는 것으로, 이를 위하여 본 발명은, 진료 대상 인체의 실제 심자도 및 심전도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션을 위한 인자 값을 네트워크를 통해 의료 서비스 서버로 전송하고, 작업 가능 자원 정보를 활용하는 작업 스케줄에 의거하여 심전도 관련 진료 데이터를 분석하여 심전도 분석 결과 값을 생성하며, 작업 가능 자원 정보를 활용하는 작업 스케줄에 따라 인자 값을 이용하여 가상심장 시뮬레이션을 수행하여 가상의 심전도(ECG)와 심자도(MCG)를 생성하고, 이 생성된 가상의 심전도 및 심자도와 실제 심자도 및 심전도 분석 결과 값간의 일치도 분석을 통해 심혈관계의 질환상태를 결정하며, 결정된 질환상태와 실제 심자도 및 생성된 심전도 분석 결과 값에 의거하여 심혈관계 질환의 최종 진단을 실행하며, 그 최종 진단 결과를 고성능 진단 서비스를 요청한 해당 클라이언트에게 온라인으로 제공함으로써, 고성능의 진단 서비스를 원하는 클라이언트 사용자가 원하는 진료 대상 인체의 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 신속하게 제공받을 수 있으며, 또한 다수 개의 데이터 저장소에 분산 배치되어 저장된 심혈관계 질환 관련의 각종 진단 데이터에 대한 효율적인 통합 관리 서비스를 실현할 수 있는 것이다.

Description

심혈관계 질환 진단 시스템 및 그 진단 서비스 방법{DIAGNOSIS SYSTEM AND METHOD FOR CARDIOVASCULAR DISORDERS}

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 심혈관계 질환 진료 시스템의 계통도,

도 2는 도 1에 도시된 클라이언트의 세부적인 블록구성도,

도 3은 도 1에 도시된 의료 서비스 서버의 세부적인 블록구성도,

도 4는 도 3에 도시된 정보 저장 및 관리자 모듈의 세부적인 블록구성도,

도 5는 도 3에 도시된 심전도 분석 모듈의 세부적인 블록구성도,

도 6은 도 3에 도시된 가상심장 시뮬레이션 모듈의 세부적인 블록구성도,

도 7은 도 3에 도시된 심혈관계 질환 진단 모듈의 세부적인 블록구성도,

도 8은 도 3에 도시된 분산 데이터 처리 모듈의 세부적인 블록구성도,

도 9 및 도 10은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따라 임의의 클라이언트에게 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 제공하는 일련의 과정에 대한 순서도,

도 11은 본 발명에 따라 다수의 데이터 저장소에 분산 저장된 심혈관계 질환의 고성능 진단 데이터에 대해 임의의 클라이언트들에게 통합 관리 서비스를 제공하는 과정을 도시한 순서도,

도 12는 본 발명에 따른 가상심장 시뮬레이션을 통해 생성한 가상의 심전도에 대한 일 예의 파형도,

도 13은 본 발명에 따른 가상심장 시뮬레이션을 통해 생성한 가상의 심자도에 대한 일 예의 파형도,

도 14는 본 발명에 따른 가상심장 시뮬레이션을 통해 생성한 가상의 심자도 각도에 대한 일 예의 파형도,

도 15는 본 발명에 따라 심전도 분석 작업과 가상심장 시뮬레이션을 선택적으로 실행하여 빈맥, 서맥, 허혈성 심장 질환에 대한 진단 서비스를 제공하는 과정을 도시한 순서도.

본 발명은 심혈관계 질환을 진단하는 서비스 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 진료 대상 인체의 실제 심전도 및/또는 심자도 관련 진료 데이터에 의거하여 고성능의 심혈관계 질환을 온라인으로 진단 서비스하는데 적합한 심혈관계 질환 진단 시스템 및 그 진단 서비스 방법에 관한 것이다.

잘 알려진 바와 같이, 심근경색증, 협심증, 심부전, 동맥경화증, 색전증, 고혈압, 죽상경화증, 혈전증 등과 같은 심혈관계 질환(cardiovascular disorders)은 고도로 산업화된 국가들에서 많이 발병하는 것으로, 암, 뇌혈관 질환 등과 더불어 주요한 사망 원인을 이루는 질환 중 하나이다.

전통적인 심혈관계의 진단 방법으로는 심전도 측정 등이 있는데, 이러한 심전도 측정은 휴대의 간편함, 저렴한 가격 등과 같은 이점이 있으나, 진단의 정확도 면에서 한계를 가질 수밖에 없기 때문에 채널 수의 증가 혹은 장기간 데이터의 분석 등의 방법을 통해 심혈관계 질환의 진단 정확도를 높이려는 연구가 도처에서 진행되고 있다. 그러나, 이것에 따른 신호처리의 복잡도 또한 증가하고 있고, 그럼에도 불구하고 여전히 심혈관계 질환에 대한 민감도(sensitivity)와 추정하의 신뢰에 대하여 한계를 나타내고 있는 것이 현실이다.

이러한 문제를 해결하기 위하여 심전도 검사보다 높은 진단 정확도를 보이는 심자도 검사를 통해 심혈관계 질환을 진단하는 방법이 시도되고 있으나, 이 또한 몇 가지 한계를 갖는다. 즉, 정확한 병증의 진단에서 한계가 있는데, 심장의 이상유무는 측정이 되지만 이것이 정확히 어떤 병을 나타내는지 또한 심장의 어느 위치에 이런 질병이 있는지에 대해서는 진단 한계를 가지고 있다.

한편, 가상심장은 실제의 심자도, 심전도 파형을 시뮬레이션을 통해 발생시킨 심자도, 심전도 파형과의 일치 정도에 따라 초기에 입력하였던 전기생리학적 특성을 통해 질병을 진단하는 방법이다. 따라서, 각각의 진단 방법을 서로 보완하고, 고성능의 진단을 위하여 제시한 진단 방법들을 통합하여 진단하는 시스템에 필요한 실정이다.

또한, 심혈관계를 측정하는 e-Health 시스템과 관련하여, 기존에는 환자의 상태를 센싱하는 기술, PDA와 같은 모바일 기기와의 통합 기술 혹은 그리드 기술과의 통합 등이 주요한 연구 과제, 즉 기존의 시스템은 통합 진단의 방법을 고려하지 않았으며, 심혈관계 질환의 진단을 위한 e-Health 시스템에서 필수적으로 동반되는 엄청난 양의 데이터의 관리와 물리적으로 분산되어 있는 데이터의 통합 등에 대한 연구가 다루어지지 않고 있는 실정이다.

따라서, 위와 같은 현실의 실정을 감안할 때 최종적으로 기존의 진단 방법들을 통합하여 진단하고, 분산되어 있는 의료 데이터들을 통합하여 관리할 수 있는 새로운 기법의 제시가 절실하게 필요한 실정이다.

본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 심혈관계 질환의 통합적 진단 방법을 제시하여 네트워크를 통해 온라인으로 심혈관계 질환의 고성능 진단 서비스를 실현할 수 있는 심혈관계 질환 진단 시스템 및 그 진단 서비스 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 진료 대상 인체의 실제 심자도 및 심전도와 가상심장 시뮬레이션을 통해 얻은 가상의 심자도 및 심전도에 의거하여 심혈관계 질환의 고성능 진단 서비스를 온라인으로 실현할 수 있는 심혈관계 질환 진단 시스템 및 그 진단 서비스 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 다른 목적은 온라인 진단 서비스를 생성되어 다수의 데이터 저장소에 분산 저장된 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터에 대한 통합 관리를 통해 자원 관리의 효율화를 실현할 수 있는 심혈관계 질환 진단 시스템 및 그 진단 방법을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 일 관점에 따른 본 발명은, 네트워크를 통해 심혈관계 질환의 진단 서비스를 제공하는 시스템으로서, 상기 네트워크를 통해 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터를 의료 서비스 서버로 전송하여 심혈관계 질환의 진단 서비스를 요청하고, 상기 요청에 응답하여 상기 의료 서비스 서버로부터 전달되는 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 제공받아 저장하는 적어도 하나의 클라이언트로 된 클라이언트 그룹과, 작업 가능 자원 정보를 활용하는 작업 스케줄에 의거하여 상기 네트워크를 통해 특정 클라이언트로부터 제공된 상기 실제 심전도 관련 진료 데이터를 분석하고, 이 분석된 심전도 분석 결과 값과 제공된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션을 통해 얻은 가상의 심전도 및 심자도에 의거하여 상기 진료 대상 인체의 질환상태를 결정하며, 제공된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터와 심전도 분석 결과 값 및 결정된 질환상태 정보에 의거하여 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 생성한 후 상기 네트워크를 통해 상기 특정 클라이언트에게 전송하는 상기 의료 서비스 서버를 포함하는 심혈관계 질환 진단 시스템을 제공한다.

상기 목적을 달성하기 위한 다른 관점의 일 형태에 따른 본 발명은, 네트워크를 통해 심혈관계 질환의 진단 서비스를 제공하는 방법으로서, 상기 네트워크를 통해 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값을 의료 서비스 서버로 전송하여 심혈관계 질환의 고성능 진단 서비스를 요청하는 과정과, 상기 고성능 진단 서비스 요청에 응답하여 수신된 상기 실제 심전도 관련 진료 데이터를 분석하여 심전도 분석 결과 값을 생성하는 과정 과, 수신된 상기 인자 값을 이용하는 가상심장 시뮬레이션을 실행하여 가상의 심전도 및 심자도를 생성하는 과정과, 상기 생성된 심전도 분석 결과 값, 수신된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 상기 생성된 가상의 심전도 및 심자도에 의거하여 상기 진료 대상 인체의 질환상태를 결정하는 과정과, 수신된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 생성된 심전도 분석 결과 값 및 결정된 질환상태 정보와 진단 표준 테이블로부터 제공되는 진단 표준 정보간의 대비를 통해 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 생성하는 과정과, 상기 생성된 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 상기 네트워크를 통해 해당 클라이언트에게 전송하는 과정을 포함하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법을 제공한다.

상기 목적을 달성하기 위한 다른 관점의 다른 형태에 따른 본 발명은, 네트워크를 통해 심혈관계 질환의 진단 서비스를 제공하는 방법으로서, 상기 네트워크를 통해 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값을 의료 서비스 서버로 전송하여 심혈관계 질환의 고성능 진단 서비스를 요청하는 제 1 과정과, 상기 고성능 진단 서비스 요청에 응답하여 수신된 상기 실제 심전도 관련 진료 데이터에 대한 분석 작업을 분산 처리하여 심전도 분석 결과 값을 생성하고, 상기 심전도 분석 결과 값과 진단 표준 테이블에서 제공하는 관련 진단 표준 정보에 의거하여 허혈성 심장 질환의 의심 여부를 진단하는 제 2 과정과, 상기 제 2 과정에서의 진단 결과, 상기 허혈성 심장 질환의 의심이 아닌 것으로 판단될 때 상기 진단 표준 테이블에서 제공하는 관련 진단 표준 정보에 의거하여 빈맥 또는 서맥의 의심 여부를 진단하는 제 3 과정과, 상기 제 3 과 정에서의 진단 결과, 상기 빈맥 또는 서맥의 의심이 아닌 것으로 진단될 때 상기 진료 대상 인체의 현재 상태가 정상임을 의미하는 최종 진단 데이터를 생성하여 상기 네트워크를 통해 해당 클라이언트에게 전송하는 제 4 과정과, 상기 제 3 과정에서의 진단 결과, 상기 빈맥 또는 서맥의 의심이 진단될 때 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터와 상기 진단 표준 테이블에서 제공하는 관련 진단 표준 정보에 의거하여 상기 허혈성 심장 질환의 의심 여부를 진단하는 제 5 과정과, 상기 제 5 과정에서의 진단 결과, 상기 허혈성 심장 질환의 의심이 아닌 것으로 진단될 때 상기 진료 대상 인체의 현재 상태가 빈맥 또는 서맥이 의심됨을 의미하는 최종 진단 데이터를 생성하여 상기 네트워크를 통해 상기 해당 클라이언트에게 전송하는 제 6 과정과, 상기 제 2 과정 또는 제 5 과정에서의 진단 결과 상기 허혈성 심장 질환이 의심이 진단될 때, 상기 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값을 이용하는 가상심장 시뮬레이션 작업의 분산 처리를 통해 가상의 심전도 및 심자도를 생성하는 제 7 과정과, 상기 심전도 분석 결과 값, 수신된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 상기 가상의 심전도 및 심자도에 의거하여 상기 진료 대상 인체의 질환상태를 결정하는 제 8 과정과, 수신된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 생성된 심전도 분석 결과 값 및 결정된 질환상태 정보와 상기 진단 표준 테이블로부터 제공되는 관련 진단 표준 정보간의 대비를 통해 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 생성한 후 상기 네트워크를 통해 상기 해당 클라이언트에게 전송하는 제 9 과정을 포함하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법을 제공한다.

본 발명의 상기 및 기타 목적과 여러 가지 장점은 이 기술분야에 숙련된 사 람들에 의해 첨부된 도면을 참조하여 하기에 기술되는 본 발명의 바람직한 실시 예로부터 더욱 명확하게 될 것이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

먼저, 본 발명의 기술요지는, 진료 대상 인체(환자)의 실제 심자도 및 심전도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션을 위한 인자 값을 네트워크를 통해 의료 서비스 서버로 전송하고, 작업 가능 자원 정보를 활용하는 작업 스케줄에 의거하여 심전도 관련 진료 데이터를 분석하여 심전도 분석 결과 값을 생성하며, 작업 가능 자원 정보를 활용하는 작업 스케줄에 따라 인자 값을 이용하여 가상심장 시뮬레이션을 수행하여 가상의 심전도(ECG : electrocardiography)와 심자도(MCG : magnetocardiography)를 생성하고, 이 생성된 가상의 심전도 및 심자도와 실제 심자도 및 심전도 분석 결과 값간의 일치도 분석을 통해 심혈관계의 질환상태를 결정하며, 결정된 질환상태와 실제 심자도 및 생성된 심전도 분석 결과 값에 의거하여 심혈관계 질환의 최종 진단을 실행하며, 그 최종 진단 결과를 고성능 진단 서비스를 요청한 해당 클라이언트에게 온라인으로 제공한다는 것으로, 이러한 기술적 수단을 통해 본 발명에서 목적으로 하는 바를 쉽게 달성할 수 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 심혈관계 질환 진료 시스템의 계통도로서, 다수의 클라이언트(102/1 - 102/n)로 된 클라이언트 그룹(102), 인터넷 등과 같은 네트워크(104) 및 의료 서비스 서버(106) 등을 포함한다.

도 1을 참조하면, 클라이언트 그룹(102)내의 각 클라이언트(102/1 - 102/n) 는, 예컨대 병/의원 등에 구비되는 서버 시스템 또는 개인용 컴퓨터를 의미하는 것으로, 이러한 각 클라이언트(102/1 - 102/n)는 사용자(예컨대, 의사 등)의 조작에 따라 의료 기기를 통해 취득한 심혈관계 질환의 진단을 위한 진료 데이터(진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터, 가상심장 시뮬레이션을 위한 인자 값 등)를 네트워크(104)를 통해 의료 서비스 서버(106)로 전송하여 진료 대상 인체(환자)의 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 요청하여 최종 진단 결과 데이터를 제공받을 수 있다.

또한, 각 클라이언트는 서비스 회원으로 등록된 임의의 클라이언트가 의료 서비스 서버(106)를 통해 자신이 저장하고 있는 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터에 대한 제공 서비스 요청이 있을 때 자신의 데이터 저장 블록에 저장되어 있는 해당 최종 진단 데이터를 인출하여 의료 서비스 서버(106)를 통해 임의의 클라이언트에게 제공하는 등의 서비스를 제공하는데, 이 경우 해당 클라이언트는 다른 클라이언트들에 대해 데이터 저장소로서 기능하게 된다.

도 2는 도 1에 도시된 클라이언트의 세부적인 블록구성도로서, 조작 블록(1021), 제어 블록(1022), 심전도 분석 블록(1023), 심전도 정보 저장 블록(1024), 심자도 분석 블록(1025), 심자도 정보 저장 블록(1026), 웹 서비스 블록(1027), 진료 데이터 저장 블록(1028) 등을 포함한다.

도 2를 참조하면, 조작 블록(1021)은 개인용 컴퓨터, 서버 시스템 등의 전반적인 동작 제어를 위한 조작 수단(예컨대, 키패드, 마우스, 터치 패널 등)을 의미하는 것으로, 사용자(의사 등) 조작에 의거하여 발생되는 각종 조작신호(지령 신 호, 가상심장 시뮬레이션을 위한 인자 값 등)는 제어 블록(1022)으로 전달된다.

다음에, 제어 블록(1022)은, 예컨대 개인용 컴퓨터, 서버 시스템 등의 전반적인 동작 제어를 수행하는 마이크로프로세서 등을 포함하는 것으로, 도시 생략된 의료 기기 또는 컴퓨터 등으로부터 제공되는 진료 정보(진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 정보)를 제공받아 심전도 분석 블록(1023)과 심자도 분석 블록(1025)으로 각각 제공하는 등의 기능을 수행한다.

또한, 심전도 분석 블록(1023)은 심전도 분석 알고리즘에 의거하여 의심되는 병명(예컨대, 빈맥, 서맥, 허혈성 질환 등)에 따라 심전도의 신호를 분석하며, 그 분석 결과 값은 진료 대상 인체의 실제 심전도 관련 진료 데이터로서 심전도 정보 저장 블록(1024)에 저장된다.

이어서, 심자도 분석 블록(1025)은 심자도 분석 알고리즘에 의거하여 의심되는 병명(예컨대, 빈맥, 서맥, 허혈성 질환 등)에 따라 심자도의 신호를 분석하며, 그 분석 결과 값은 진료 대상 인체의 실제 심자도 관련 진료 데이터로서 심자도 정보 저장 블록(1026)에 저장된다.

따라서, 사용자(의사 등)는 심전도 분석 블록(1023)과 심자도 분석 블록(1025)을 통해 분석한 실제 심전도와 심자도 정보에 의거하여 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환을 진단할 수 있는데, 여기에서의 분석 결과(로컬 분석 결과)는 고성능의 정확도를 갖는 분석 결과(즉, 상대적으로 큰 컴퓨팅 파워를 필요로 하는 분석 결과)라기보다는 단시간 측정에 의한 분석이다.

한편, 사용자는 심전도 정보 저장 블록(1024)과 심자도 정보 저장 블 록(1026)에 각각 저장된 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터를 인출하여 가상심장 시뮬레이션을 위한 인자 값(사용자 선택의 인자 값)과 함께 네트워크(104)를 통해 의료 서비스 서버(106)로 전송하여 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 요청할 수 있는데, 여기에서 의료 서비스 서버(106)로의 접속은 사용자 접근 제어(로그인), 서비스 사용 등급 제어 등을 통해 이루어진다.

즉, 제어 블록(1022)에서는, 사용자 요청(고성능 진단 서비스 요청)에 응답하여, 사용자 인증(사용자 접근 제어)을 받은 후에 조작 블록(1021)을 통해 입력된 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값과 심전도 정보 저장 블록(1024)과 심자도 정보 저장 블록(1026)에서 각각 인출한 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터를 웹 서비스 블록(1027)과 네트워크(104)를 통해 의료 서비스 서버(106)로 전송하여 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 요청한다.

여기에서, 웹 서비스 블록(1027)은, 웹 서비스 접속을 위한 웹 브라우저 등을 포함하는 것으로, 제어 블록(1022)으로부터 제공되는 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터, 가상심장 시뮬레이션을 위한 인자 값 등의 데이터를 웹 서비스가 가능한 WSDL(Web Service Description Language)로 변환하여 네트워크(104)로 전송하고, 네트워크(104)를 통해 수신되는 WSDL 데이터(심혈관계 질환의 최종 진단 결과 데이터 등)를 원 데이터로 복원하여 제어 블록(1022)으로 전달하는 등의 기능을 제공한다.

또한, 제어 블록(1022)은 웹 서비스 블록(1027)을 통해 의료 서비스 서버(106)로부터 자신이 진단 서비스를 요청한 진료 대상 인체에 대한 최종 진단 데 이터가 수신될 때 이를 진단 데이터 저장 블록(1028)에 저장하고, 임의의 클라이언트로부터의 요청에 의거하여 의료 서비스 서버(106)로부터 자신이 현재 저장(관리)하고 있는 임의의 최종 진단 데이터에 대한 제공 서비스 요청이 있을 때, 진료 데이터 저장 블록(1028)으로부터 해당 최종 진단 데이터를 인출하여 웹 서비스 블록(1027)과 네트워크(104)를 경유하는 전송 경로를 통해 의료 서비스 서버(106)로 전송하는 등의 기능을 제공한다. 즉, 임의의 클라이언트는 자신이 아닌 다른 클라이언트(일종의 데이터 저장소로서 기능)가 저장하고 있는 심혈관계 질환에 대한 최종 진단 데이터들을 제공받아 참조할 수 있는 것이다. 이를 위하여, 진단 데이터 저장 블록(1028)에는 고성능의 진단 서비스를 요청하여 의료 서비스 서버(106)로부터 제공받은 각 진료 대상 인체의 심혈관계 질환에 대한 최종 진단 데이터들이 저장되어 있다.

한편, 본 발명의 바람직한 실시 예를 도시한 도 2의 도면에서는 심전도 정보 저장 블록(1024), 심자도 정보 저장 블록(1026) 및 진료 데이터 저장 블록(1028)을 각각 별도의 구성부재로 하여 도시하고 있으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 이들 각 구성부재들은 하나의 데이터 저장소로서 구성되어 별도의 저장 공간을 할당받은 형태로 운영될 수 있음은 물론이다.

다시 도 1을 참조하면, 의료 서비스 서버(106)는 네트워크(104)를 통해 특정 클라이언트로부터 진단 서비스 요청 메시지와 함께 제공되는 실제 심전도 관련 진료 데이터를 분석(작업 가능 자원 정보를 활용하는 고성능의 심전도 분석 알고리즘에 의한 분석)하여 심전도 분석 결과 값을 생성하고, 수신된 인자 값에 의거하는 가상심장 시뮬레이션을 수행하여 가상의 심전도 및 심자도를 추출하며, 심전도 분석 결과 값과 실제 심자도 관련 진료 데이터와 가상의 심전도 및 심자도 간의 일치도 분석을 수행한 후 그 일치도의 정도에 따라 진료 대상 인체의 질환 상태(심혈관계 질환상태)를 결정하며, 결정된 질환상태 정보와 심전도 분석 결과 값과 실제 심자도 관련 진료 데이터와 심혈관계 질환의 진단 표준 값들간의 비교를 통해 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환을 최종 진단하고, 그 최종 진단 결과 데이터를 네트워크(104)를 통해 서비스를 요청한 클라이언트에게 제공하는 등의 서비스를 제공한다. 의료 서비스 서버(106)에서 제공하는 각종 기능에 대해서는 그 세부적인 블록구성들을 각각 보여주는 도 3 내지 도 8을 참조하여 하기에 상세하게 설명한다.

도 3은 도 1에 도시된 의료 서비스 서버의 세부적인 블록구성도로서, 의료 서비스 서버(106)는 웹 서비스 블록(1061), 정보 저장 및 관리자 모듈(1062), 심전도 분석 모듈(1063), 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064), 심혈관계 질환 진단 모듈(1065), 분산 데이터 처리 모듈(1066) 및 데이터 목록 저장 블록(1067) 등을 포함한다.

도 3을 참조하면, 웹 서비스 블록(1061)은, 도 2에 도시된 웹 서비스 블록(1027)과 거의 동일 내지 유사한 기능을 수행하는 것으로, 네트워크(104)를 통해 수신되는 WSDL 데이터(예컨대, 사용자 접근 제어 정보, 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터, 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값 등)를 원 데이터로 복원하여 정보 저장 및 관리자 모듈(1062), 심전도 분석 모듈(1063), 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064), 심혈관계 질환 진단 모듈(1065), 분산 데이터 처리 모듈(1066) 등에 선 택적으로 제공하고, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)과 분산 데이터 처리 모듈(1066)로부터 선택적으로 제공되는 데이터(예컨대, 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터 등)를 WSDL 데이터로 변환하여 네트워크(104)로 전송하는 등의 기능을 제공한다.

다음에, 정보 저장 및 관리자 모듈(1062)은 사용자 신상 정보(예컨대, 성명, 생년월일, 직업, 집/직장 주소, 집/직장 전화번호, 이메일 주소, 휴대폰 번호 등) 관리, 사용자 등급(서비스 접근 등급) 정보 관리, 서비스 등급에 근거하는 사용자 접근 제어, 자원 관리(시스템 퀄러티 인자, 네트워크 퀄러티 인자 등), 작업 스케줄 관리, 사용자 작업 히스토리(예컨대, 사용자별 로그인 횟수, 수행했던 작업의 종류 등) 관리 등의 기능을 제공하는 것으로, 이들 각 기능에 대해서는 그 세부적인 블록구성을 보여주는 도 4를 참조하여 하기에 상세하게 설명한다.

도 4는 도 3에 도시된 정보 저장 및 관리자 모듈의 세부적인 블록구성도로서, 정보 저장 및 관리자 모듈(1062)은, 크게 구분해 볼 때, 정보 저장 모듈(1062-1), 자원 관리자 모듈(1062-2) 및 작업 관리자 모듈(1062-3)로 구성되며, 정보 저장 모듈(1062-1)은 자원상태 정보 저장 블록(1062-11), SLA(service level agreement) 정보 저장 블록(1062-12), 사용자 정보 저장 블록(1062-13) 및 작업 정보 저장 블록(1062-14) 등을 포함하고, 자원 관리자 모듈(1062-2)은 MDP(markov decision process) 기반 쿼럼 생성 블록(1062-21)과 자원 감시 블록(1062-22) 등을 포함하며, 작업 관리자 모듈(1062-3)은 작업상태 감시 블록(1062-31)과 작업 스케줄러(1062-32) 등을 포함한다.

도 4를 참조하면, 자원상태 정보 저장 블록(1062-11)은 후술하는 자원 감시 블록(1062-22)으로부터 제공되는 자원 감시 정보에 의거하여 자원상태 정보, 예컨대 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 상태 정보(즉, 대역폭, 지연 정도, 지터 등) 등의 자원상태 정보를 저장하는 것으로, 이와 같이 저장된 자원상태 정보는 MDP 기반 쿼럼 생성 블록(1062-21)으로 제공된다.

다음에, SLA 정보 저장 블록(1062-12)은 각 사용자의 서비스 레벨(등급)에 따라 다른 각각의 SLA에 맞춰 요구되는 자원의 퀄러티 정보를 저장하는 것으로, 자원의 퀄러티를 나타내기 위한 인자로는 시스템 퀄러티 인자(예컨대, CPU 정보, memory 정보, storage 정보 등)와 네트워크 퀄러티 인자(예컨대, bandwidth 정보, latency 정보, loss rate 정보 등) 등이 있으며, 이와 같이 저장된 자원의 퀄러티 정보는 MDP 기반 쿼럼 생성 블록(1062-21)으로 제공된다.

또한, 사용자 정보 저장 블록(1062-13)은 사용자 관리에 필요한 사용자 신상 정보, 작업 히스토리 정보, 사용자 서비스 레벨 정보 등을 저장하는 것으로, 사용자 등급 정보에 의거하여 사용자 접근 제어(유효한 사용 권한을 가진 사용자의 인증)를 수행하고, 작업 히스토리 정보 등을 인출하여 MDP 기반 쿼럼 생성 블록(1062-21)으로 제공하는 등의 기능을 수행한다.

마지막으로, 작업 정보 저장 블록(1062-14)은 웹 서비스 블록(1061)을 통해 각 클라이언트로부터 제공되는 작업의 상태 정보(예컨대, 현재 요청된 작업, 현재 수행되고 있는 작업, 과거에 수행하였던 작업 등)를 제공받아 저장하고, 이 저장된 작업 상태 정보를 인출하여 작업 상태 감시 블록(1062-31)으로 제공하는 등의 기능 을 수행한다.

다시 도 4를 참조하면, 자원 관리자 모듈(1062-2) 내의 MDP 기반 쿼럼 생성 블록(1062-21)은 자원상태 정보 저장 블록(1062-11), SLA 정보 저장 블록(1062-12) 및 사용자 정보 저장 블록(1062-13)으로부터 각각 제공되는 각종 정보들(예컨대, CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 상태 정보, 시스템 퀄러티 인자, 네트워크 퀄러티 인자, 작업 히스토리 정보 등)에 의거하여 최적화된 작업(사용) 가능 자원의 정보(예컨대, 사용자가 프로세싱을 요청하였을 때의 시점에서 사용할 수 있는 자원의 리스트와 그 자원의 상태 정보 등)를 생성하며, 이와 같이 생성되는 최적화된 작업 가능 자원 정보들은 도 5에 도시된 심전도 분석 모듈(1063) 내의 자원 선택 블록(1063-2)과 도 6에 도시된 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064) 내의 자원 선택 블록(1064-2)으로 각각 제공된다.

다음에, 자원 감시 블록(1062-22)은 작업에 사용 가능한 실제 자원(예컨대 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 상태 정보(즉, 대역폭, 지연 정도, 지터 등) 등)의 상태를 감시하고, 감시 결과로서 얻어지는 자원 감시 정보를 생성하여 자원상태 정보 저장 블록(1062-11)으로 제공한다.

이어서, 작업 관리자 모듈(1062-3) 내의 작업상태 감시 블록(1062-31)은 작업 정보 저장 블록(1062-14)으로부터 작업의 상태 정보(예컨대, 현재 요청된 작업, 현재 수행되고 있는 작업, 과거에 수행하였던 작업 등)를 제공받아(감시 및 취합하여) 작업 스케줄러(1062-32)에게 제공하는 등의 기능을 수행한다.

마지막으로, 작업 스케줄러(1062-32)는 작업상태 감시 블록(1062-31)으로부 터 제공되는 작업의 상태 정보(예컨대, 현재 요청된 작업, 현재 수행되고 있는 작업, 과거에 수행하였던 작업 등)에 의거하여 작업의 스케줄링을 위한 스케줄 정보(예컨대, 현재 요청중인 작업의 리스트와 현재 실행중인 작업의 상태, 즉 작업을 시작한 시간, 작업의 예상 완료시간 등)를 생성하고, 이와 같이 생성된 스케줄 정보를 도 5에 도시된 심전도 분석 모듈(1063) 내의 작업 분배 블록(1063-3)과 도 6에 도시된 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064) 내의 작업 분배 블록(1064-3)으로 각각 제공한다.

다시 도 3을 참조하면, 심전도 분석 모듈(1063)은 사용자가 요청한 작업에 대한 정보, 사용자의 서비스 레벨, 작업에 사용될 컴퓨팅 자원 정보, 작업의 스케줄링을 위한 스케줄 정보 등에 의거하여 웹 서비스 블록(1061)을 통해 제공되는 진료 대상 인체의 실제 심전도 관련 진료 데이터를 분석(그리드 기반의 심전도 분석)하며, 그 결과로서 얻은 심전도 분석 결과 값을 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064)과 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)로 각각 전달하는 등의 기능을 제공하는 것으로, 이들 각 기능에 대해서는 그 세부적인 블록구성을 보여주는 도 5를 참조하여 하기에 상세하게 설명한다.

도 5는 도 3에 도시된 심전도 분석 모듈의 세부적인 블록구성도로서, 심전도 분석 블록(1063-1), 자원 선택 블록(1063-2), 작업 분배 블록(1063-3) 및 작업 디스패쳐(1063-4) 등을 포함한다.

도 5를 참조하면, 심전도 분석 블록(1063-1)은 사용자가 요청한 작업에 대한 정보(예컨대, 병명(빈맥, 서맥, 허혈성질환 등), 사용자의 서비스 레벨(gold, silver, bronze 등) 등)를 웹 서비스 블록(1061)으로부터 제공받아 자원 선택 블록(1063-2)으로 제공하는 등의 기능을 수행한다.

다음에, 자원 선택 블록(1063-2)은 심전도 분석 블록(1063-1)으로부터 제공되는 사용자 요청 작업 정보와 도 4에 도시된 MDP 기반 쿼럼 생성 블록(1062-21)으로부터 제공되는 최적화된 작업 가능 정보들에 의거하여 작업에 사용될 자원들(예컨대, 프로세싱을 하기 위한 컴퓨팅 자원(클러스터, 데스크탑 등))을 선택하며, 이와 같이 선택된 작업 정보와 사용 자원 정보는 작업 분배 블록(1063-3)으로 전달된다.

이어서, 작업 분배 블록(1063-3)은 자원 선택 블록(1063-2)으로부터 제공되는 작업 정보 및 사용 자원 정보에 대해 도 4의 작업 스케줄러(1062-32)로부터 제공되는 스케줄 정보(예컨대, 현재 요청중인 작업의 리스트와 현재 실행중인 작업의 상태, 즉 작업을 시작한 시간, 작업의 예상 완료시간 등)에 의거하여 작업을 분배할 자원을 선택하며, 이와 같이 작업 분배의 자원 선택 정보들을 작업 디스패쳐(1063-4)로 전달한다.

마지막으로, 작업 디스패쳐(1063-4)는, 예컨대 그리드 미들웨어 기반의 globus toolkit(이하, GT4로 약칭함) 기반으로 심전도 분석 작업을 분산시켜 처리하는 것으로, 작업의 실행을 위한 자원 사용명세가 그리드 작업을 위해 GT4로 전달될 때 고성능의 심전도 분석을 위한 작업이 실행(심전도 분석 알고리즘의 실행)된다. 여기에서, 도 2의 심전도 분석 블록(1023)에서 실행되는 분석이 진료 대상 인체에 대한 단시간 측정에 대한 분석(컴퓨팅 파워가 상대적으로 덜 소요되는 간략 분석)이라고 할 때, 작업 디스패쳐(1063-4)에서 실행되는 분석은 상대적으로 고성능의 분석(예컨대, 다 채널의 심전도 분석, long-time의 심전도 분석 등)이라고 할 수 있다.

즉, 본 발명에 따른 고성능 진단 서비스의 실현을 위해 의료 서비스 서버(106)에 채용되는 심전도 분석 모듈(1063)에서는 상술한 바와 같은 일련의 프로세싱을 통해 고성능의 심전도를 분석하여 심전도 분석 결과 값을 생성하며, 이와 같이 생성된 심전도 분석 결과 값은 도 6에 도시된 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064) 내의 일치도 분석 블록(1064-5)과 도 7에 도시된 심혈관계 질환 진단 모듈(1065) 내의 진단 결과 보정 블록(1065-1)으로 각각 전달된다.

다시 도 3을 참조하면, 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064)은 사용자가 요청한 작업에 대한 정보(가상심장 시뮬레이션용 인자 값 등), 사용자의 서비스 레벨, 작업에 사용될 컴퓨팅 자원 정보, 작업의 스케줄링을 위한 스케줄 정보 등에 의거하여 가상심장 시뮬레이션 작업을 실행하고, 이를 통해 가상의 심전도 및 심자도를 추출하며, 진료 대상 인체에 대한 실제 심자도와 심전도 분석 결과 값 및 가상의 심자도와 심전도 간의 일치도 분석을 통해 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 질환상태를 결정하며, 이와 같이 결정되는 질환상태 정보를 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)로 전달하는 등의 기능을 제공하는 것으로, 이들 각 기능에 대해서는 그 세부적인 블록구성을 보여주는 도 6을 참조하여 하기에 상세하게 설명한다.

도 6은 도 3에 도시된 가상심장 시뮬레이션 모듈의 세부적인 블록구성도로서, 가상심장 시뮬레이션 블록(1064-1), 자원 선택 블록(1064-2), 작업 분배 블 록(1064-3), 작업 디스패쳐(1064-4), 일치도 분석 블록(1064-5) 및 가상심장 질환 진단 블록(1064-6) 등을 포함한다.

도 6을 참조하면, 가상심장 시뮬레이션 블록(1064-1)은 가상심장 시뮬레이션의 실행을 위한 인자 값을 웹 서비스 블록(1061)으로부터 제공받아 자원 선택 블록(1064-2)으로 전달하는 등의 기능을 수행한다. 여기에서, 인자 값은, 예컨대 병리적인 모델(예컨대, 심혈관계 질병 및 증상 이름을 나타내는 허혈, PVC, LBBB, 빈맥, 서맥 등)을 만들기 위하여 심장의 주기(msec), 허혈 부위의 정보, PVC가 발생하게 되는 프르킨예섬유(purkinje fiber)의 위치(프르킨예섬유에서 자체적인 자극을 하게 되는 번호), 칼슘 채널 농도, 칼륨 농도, 느린 칼륨 농도, 나트륨 농도 등을 들 수 있다.

이때, 인자 값은 심혈관계 질환의 고성능 진단 서비스를 요청한 사용자(의사)가 임의 지정한 진단 값이거나 혹은 진료 대상 인체의 실제 진단 값을 일부 변형시킨 진단 값일 수가 있으며, 이러한 임의 진단 값 또는 변형 진단 값은 네트워크(104)를 통해 해당 클라이언트로부터 의료 서비스 서버, 즉 가상심장 시뮬레이션 블록(1064-1)으로 제공된다.

다음에, 자원 선택 블록(1064-2)은 가상심장 시뮬레이션 블록(1064-1)으로부터 제공된 사용자가 요청한 작업에 대한 정보(가상심장 시뮬레이션용 인자 값 등)와 도 4에 도시된 MDP 기반 쿼럼 생성 블록(1062-21)으로부터 제공되는 최적화된 작업 가능 정보들에 의거하여 가상심장 시뮬레이션 작업에 사용될 자원들(예컨대, 프로세싱을 하기 위한 컴퓨팅 자원(클러스터, 데스크탑 등))을 선택하며, 이와 같 이 선택된 작업 정보와 사용 자원 정보는 작업 분배 블록(1064-3)으로 전달된다.

이어서, 작업 분배 블록(1064-3)은 자원 선택 블록(1064-2)으로부터 제공되는 작업 정보 및 자원 정보에 대해 도 4의 작업 스케줄러(1062-32)로부터 제공되는 스케줄 정보(예컨대, 현재 요청중인 작업의 리스트와 현재 실행중인 작업의 상태, 즉 작업을 시작한 시간, 작업의 예상 완료시간 등)에 의거하여 작업을 분배할 자원을 선택하며, 이와 같이 작업 분배의 자원 선택 정보들을 작업 디스패쳐(1064-4)로 전달한다.

또한, 작업 디스패쳐(1064-4)는, 예컨대 그리드 미들웨어 기반의 globus toolkit(이하, GT4로 약칭함) 기반으로 가상심장 시뮬레이션 작업을 분산시켜 처리하는 것으로, 작업의 실행을 위한 자원 사용명세가 그리드 작업을 위해 GT4로 전달될 때 가상의 심전도 및 심자도 추출을 위한 고성능의 가상심장 시뮬레이션 작업이 실행(가상의 심전도 및 심자도 추출 알고리즘의 실행)되며, 이러한 가상심장 시뮬레이션 작업의 실행을 통해 얻어지는 가상의 심전도(ECG) 및 심자도(MCG) 정보(파형 정보)는 일치도 분석 블록(1064-5)으로 전달된다. 예컨대, 도 12에 도시된 바와 같은 가상의 심전도 파형, 도 13에 도시된 가상의 심자도 파형 및 도 14에 도시된 심자도 각도 파형에 대한 정보들이 가상심장 시뮬레이션을 통해 생성되어 일치도 분석 블록(1064-5)으로 전달된다.

다음에, 일치도 분석 블록(1064-5)은 도 3의 웹 서비스 블록(1061)을 통해 제공되는 진료 대상 인체의 실제 심자도 관련 진료 데이터(실제 심자도 파형 정보) 및 도 5의 작업 디스패쳐(1063-4)로부터 제공되는 심전도 분석 결과 값(실제 심전 도 분석 파형 정보)과 작업 디스패쳐(1064-4)로부터 제공되는 가상의 심전도 및 심자도 정보(파형 정보)간의 신호처리를 통해 그 일치도를 분석하고, 그 일치도의 분석 결과를 가상심장 질환 진단 블록(1064-6)으로 전달한다.

마지막으로, 가상심장 질환 진단 블록(1064-6)은 일치도 분석 블록(1064-5)으로부터 제공받은 일치도 분석 결과 값에 의거하여 진료 대상 인체에 대한 질환상태를 결정한다. 즉, 실제 심전도 및 심자도와 가상의 심전도 및 심자도에 의해 분석된 일치도에 따라 초기 가상심장 시뮬레이션에 들어간 인자 값이 진료 대상 인체의 질환상태를 결정하게 된다. 여기에서, 결정된 심혈관계 질환에 대한 초기 질환상태 정보는 도 4에 도시된 심혈관계 질환 진단 블록(1065), 보다 상세하게는 도 7에 도시된 진단 결과 보정 블록(1065-1)으로 전달된다.

다시 도 3을 참조하면, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)은 진료 대상 인체에 대한 실제 심자도, 심전도 분석 모듈에서 제공되는 심전도 분석 결과 값 및 가상심장 시뮬레이션 모듈에서 제공되는 질환상태 정보와 진단 표준 테이블에서 제공하는 진단 표준 정보에 의거하여 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단을 수행하며, 그 최종 진단 결과 데이터를 취합하여 네트워크를 통해 고성능 진단 서비스를 요청한 해당 클라이언트에게 제공하는 등의 기능을 제공하는 것으로, 이들 각 기능에 대해서는 그 세부적인 블록구성을 보여주는 도 7을 참조하여 하기에 상세하게 설명한다.

도 7은 도 3에 도시된 심혈관계 질환 진단 모듈의 세부적인 블록구성도로서, 진단 결과 보정 블록(1065-1), 최종 진단 블록(1065-2) 및 진단 표준 테이블(1065- 3) 등을 포함한다.

도 7을 참조하면, 진단 결과 보정 블록(1065-1)은 도 3의 웹 서비스 블록(1061)으로부터 제공되는 실제 심자도(실제 심자도 관련 진료 데이터), 도 5의 작업 디스패쳐(1063-4)로부터 제공되는 심전도 분석 결과 값, 도 6의 가상심장 질환 진단 블록(1064-6)으로부터 제공되는 질환상태 정보간의 관계를 분석하여 보정 작업을 선택적으로 실행한다. 예컨대, 세 개의 결과(실제 심자도, 심전도 분석 결과 값, 질환상태 정보)들에 대한 관계를 분석하여 결과가 상이하게 다르거나, 진단 날짜 등이 확연히 오래된 것 인지의 여부를 체크하여 다시 진단할 것을 지령(즉, 클라이언트에게 진료 대상 인체에 대한 실제 진단(실제 심전도 및 심자도)을 재요청)하거나 혹은 심혈관계 질환을 최종 진단할 때 반영되도록 기능한다.

다음에, 최종 진단 블록(1065-2)은 진단 결과 보정 블록(1065-1)으로부터 제공되는 실제 심자도, 심전도 분석 결과 값 및 질환상태 정보 또는 보정된 실제 심자도, 심전도 분석 결과 값 및 질환상태 정보와 진단 표준 테이블(1065-3)에서 제공하는 진단 표준 정보에 의거하여 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단을 수행한다. 예컨대, 심전도 검사로부터 HRV(heart rate veriation)가 기준 이상을 보이지만 ST-T 분절이 심하지 않고, 심자도 검사를 통해서 허혈성 질환의 경향(maximum current moment, mazimum current 등)을 미세하게나마 보일 때, 가상심장을 통해서 허혈 증상의 의심 부위를 찾아내고, 허혈의 진행 정도를 체크하여 이런 증상들이 나타났을 때 어떻게 진단을 내릴지를 진단 표준 테이블(1065-3)을 이용하여 최종 진단한다.

또한, 최종 진단 블록(1065-2)은 심전도를 통해서 분석된 심혈관계 질환에 관한 여러 가지 진단 결과(예컨대, ST wave, P wave, U wave 등)를 각각 분석하여 이상 유무를 진단하고, 심자도 검사를 통해서 분석된 심혈관계 질환에 관한 여러 가지 진단 결과(예컨대, current moment dynamics, current angle maximum, current angle minimum 등)를 각각 분석하여 이상 유무를 진단하는 등의 기능을 실행한다.

이를 위하여, 진단 표준 테이블(1065-3)에는 심혈관계 질환에 대한 여러 가지 형태의 진단 표준 정보들이 테이블 형태로 저장되어 있으며, 최종 진단 블록(1065-2)에서는 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 결과 데이터를 취합하여 웹 서비스 블록(1061)과 네트워크(104)를 통해 고성능 진단 서비스를 요청한 해당 클라이언트에게 전송한다. 이때, 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터에 대한 진단 목록 정보(예컨대, 각 진료 대상 인체에 대한 진료 병원명, 진상 대상 인체의 성명 및 성별 등)는 웹 서비스 블록(1061)을 통해 분산 데이터 처리 블록(1066)으로 전달되며, 그 결과 분산 데이터 처리 블록(1066)에서는 전달받은 진단 목록 정보를 데이터 목록 저장 블록(1067)에 저장한다.

따라서, 해당 클라이언트의 사용자(의사)는 상술한 바와 같은 일련의 프로세스를 통해 얻어지는 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 고성능 진단 결과를 신속하고 서비스 받을 수 있게 된다.

다시 도 3을 참조하면, 분산 데이터 처리 모듈(1066)은 데이터 목록 저장 블록(1067)으로부터 제공되는 데이터 저장소의 위치 정보와 종류 정보에 의거하여 여 러 개소에 분산 저장된 진단 데이터(즉, 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터)에 대한 통합 관리 서비스를 제공하는 것으로, 이들 각 기능에 대해서는 그 세부적인 블록구성을 보여주는 도 8을 참조하여 하기에 상세하게 설명한다.

여기에서, 데이터 목록 저장 블록(1067)은, 의료 데이터 저장 정보를 저장하는 데이터 목록 데이터베이스 시스템을 의미하는 것으로, 여기에는 여러 곳의 데이터 저장소에 분산 저장된 데이터 저장소의 위치 정보(IP address)와 종류(MySql, MsSql 등) 정보, 진단 목록 정보 등이 저장되는데, 데이터 저장소의 종류 정보는 그 종류에 맞는 드라이버를 선택 이용하기 위해 필요한 정보이고, 진단 목록 정보는 각 진료 대상 인체에 대한 진료 병원명, 진료 대상 인체의 성명 및 성별 등을 포함하는 진료 목록 리스트를 의미하며, 이러한 데이터 목록 저장 블록(1067)에 저장되는 진단 데이터 저장 정보는 각 데이터 저장소(즉, 클라이언트의 진료 데이터 저장 블록)에서 최종 진단 데이터의 저장 상태가 변경(예컨대, 일부 갱신, 추가 등)될 때마다 분산 데이터 처리 모듈(1066)로부터 관련 정보를 제공받아 이를 저장 또는 갱신 저장한다.

도 8은 도 3에 도시된 분산 데이터 처리 모듈의 세부적인 블록구성도로서, 데이터 요청 분석 블록(1066-1), 데이터 접근 제어 블록(1066-2) 및 분산 데이터 요청 실행 블록(1066-3) 등을 포함한다.

도 8을 참조하면, 데이터 요청 분석 블록(1066-1)은 도 3의 웹 서비스 블록(1061)으로부터 진단 데이터의 서비스를 위한 사용자 요청 정보가 입력되면, 이를 분석하여 데이터 접근 제어 블록(1066-2)으로 전달하며, 데이터 접근 제어 블 록(1066-2)에서는 도 4에 도시된 SLA 정보 저장 블록(1062-12)과 사용자 정보 저장 블록(1062-13)으로부터 사용자 접근 제어(서비스 등급별 접근 제어)에 필요한 정보를 제공받아 유효한 사용 권한을 가진 사용자인지의 여부를 인증하는 등의 기능을 수행한다.

다음에, 데이터 요청 분석 블록(1066-1)은 사용자 접근을 요청한 사용자가 유효한 사용 권한을 가진 사용자일 때 도 3의 데이터 목록 저장 블록(1067)으로부터 사용자 요청 정보에 해당하는 진단 데이터가 저장되어 있는 데이터 저장소(즉, 클라이언트)의 위치 정보(IP address)와 저장소(예컨대, 도 1에 도시된 데이터 저장 관리자)의 종류(MySql, MsSql 등) 정보를 제공받아 분석하고, 그 분석된 정보를 바탕으로 분산 데이터 요청 실행 블록(1066-3)에 데이터의 사용을 요청한다.

여기에서, 분산 데이터 요청 실행 블록(1066-3)은, 도 8에서는 예시적으로 하나만을 도시하였으나, 이는 설명의 편의를 위한 도시일 뿐 실질적으로 의료 서비스 서버 내에 다수 개 구비되는 것으로, 데이터 요청 분석 블록(1066-1)에서는 다수 개의 분산 데이터 요청 실행 모듈(즉, 사용자의 요청에 따라 데이터 목록 저장 블록(1067)을 참조하여 임의의 클라이언트가 서비스 받기를 원하는 진단 데이터의 위치를 알아낸 후 선정하는 다수의 분산 데이터 요청 실행 모듈)에 동시에 데이터의 사용을 요청한다. 이때, "데이터의 사용"이라 함은 데이터 저장소에 저장된 진단 데이터의 인출, 진단 데이터의 수정, 새로운 진단 데이터의 입력 등에 대한 사용을 의미한다.

또한, 분산 데이터 요청 실행 블록(1066-3)은 데이터 사용 요청 명령문을 생 성하여 웹 서비스 블록(1061)과 네트워크(104)를 경유하는 전송 경로를 통해 도 1에 도시된 클라이언트 그룹(102) 내의 해당 클라이언트(데이터 저장소)로 전송하며, 해당 데이터 저장소로부터 요청한 진단 데이터가 제공될 때 웹 서비스 블록(1061)과 네트워크(104)를 경유하는 전송 경로를 통해 이를 해당 클라이언트(진료 데이터의 제공 서비스를 요청한 클라이언트)에게 전송하는 등의 기능을 제공한다.

즉, 각 클라이언트는 로그인 후에 진료 대상 인체의 성명을 직접 입력하여 의료 서비스 서버(106)로 전송함으로써, 해당 성명을 가진 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 제공(의료 서비스 서버(106)를 경유하는 경로를 통해 해당 성명을 가진 진료 대상 인체의 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 저장하고 있는 데이터 저장소(임의의 클라이언트)로부터 제공)받거나 혹은 진료 서비스 서버(106)에서 제공하는 진료 목록 리스트를 보고 자신이 원하는 진료 대상 인체를 임의 선택하여 해당 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 제공받을 수 있다. 여기에서, 원격지의 데이터 저장소에 분산 저장되어 있는 최종 진단 데이터를 서비스 받을 수 있는 사용자는 사용자 서비스 레벨 등을 통해 사용자 접근이 가능한 사용자들(예컨대, 전문의 등)로 한정되도록 설정될 수 있다.

한편, 본 발명의 바람직한 실시 예에서는 데이터 목록 저장 블록(데이터 목록 데이터베이스 시스템)이 의료 서비스 서버 자체에 구비되는 것으로 하여 설명하였으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 이와는 달리 의료 서비스 서버가 아닌 원격지의 다른 서버 또는 컴퓨터(즉, 네트워크를 통해 원격 접속 가능한 다른 서버 또는 컴퓨터) 측에 구비될 수 있음은 물론이다.

따라서, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명의 심혈관계 질환 진단 시스템에 따르면, 해당 클라이언트의 사용자(의사)는 상술한 바와 같은 일련의 프로세스를 통해 다수 개의 데이터 저장소에 분산 배치되어 저장된 심혈관계 질환 관련의 각종 진단 데이터에 대한 효율적인 통합 관리 서비스를 제공받을 수 있다.

한편, 본 발명의 바람직한 실시 예(심혈관계 질환 진단 시스템)에서는 클라이언트가 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션용 인자 값을 네트워크를 통해 의료 서비스 서버로 전송하여 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 제공받는 것으로 하여 설명하였으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터만을 의료 서비스 서버로 전송하여 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 제공받도록 할 수 있음은 물론이다. 물론, 이러한 차등 서비스와 관련하여서는 서비스 등급에 근거하여 그 서비스 레벨을 설정할 수 있도록 고려할 수도 있을 것이다.

이 경우, 의료 서비스 서버에서는 클라이언트로부터 제공받은 진료 대상 인체의 실제 심전도 관련 진료 데이터를 분석하여 심전도 분석 결과 값을 생성하고, 이 생성된 심전도 분석 결과 값과 제공받은 심자도 관련 진료 데이터에 의거하여 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단을 수행하게 될 것이며, 이를 위해서는 진료 서비스 서버에 구비되는 진단 표준 테이블에 그에 상응하는 진단 표준 정보들(즉, 심전도 분석 결과 값과 실제 심자도 관련 진료 데이터만으로 심혈관계 질환에 대한 최종 진단을 수행(예컨대, 도 3에 도시된 의료 서비스 서버의 구성에서 가상심장 시뮬레이션 모듈이 생략되는 모델)할 수 있는 진단 표준 정보들)이 준비(저장)되어 있어야 할 것이다.

다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명의 심혈관계 질환 진단 시스템을 이용하여 임의의 클라이언트들에게 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 제공하는 일련의 과정에 대해 설명한다.

도 9는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따라 임의의 클라이언트에게 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 제공하는 일련의 과정에 대한 순서도이다.

도 9를 참조하면, 사용자(예컨대, 의사 등)의 조작에 따라 의료 기기를 통해 취득한 심혈관계 질환의 진단을 위한 진료 정보가 임의의 클라이언트, 예컨대 도 2의 제어 블록(1022)으로 입력되면, 제어 블록(1022)에서는 입력된 진료 정보를 심전도 분석 블록(1023)과 심자도 분석 블록(1025)으로 각각 전달한다(단계 902).

이에 응답하여, 심전도 분석 블록(1023) 및 심자도 분석 블록(1025) 각각에서는 심전도 분석 알고리즘과 심자도 분석 알고리즘에 의거하여 심전도 및 심자도의 신호를 분석하며(단계 904), 그 분석 결과 값은 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 실제 심전도 및 실제 심자도 관련 진료 데이터로서 심전도 정보 저장 블록(1024)과 심자도 정보 저장 블록(1026)에 각각 저장된다(단계 906).

이와 같은 상황에서 사용자(예컨대, 진단 서비스 사용권한을 가진 의사 등)가 네트워크(104)를 통해 의료 서비스 서버(106)에 접속하여 로그인한 후 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값을 입력하여 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 요청하면(단계 908, 910), 제어 블록(1022)에서는 심전도 정보 저장 블록(1024)과 심자도 정보 저장 블록(1026)에 각각 저장된 진료 대상 인체에 대한 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터를 인출하여 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값 및 진단 서비스 요청 메시지와 함께 웹 서비스 블록(1027)과 네트워크(104)를 경유하는 전송 경로를 통해 의료 서비스 서버(106), 즉 도 3에 도시된 웹 서비스 블록(1061)으로 전송한다(단계 912).

이어서, 웹 서비스 블록(1061)에서는 실제 심전도 관련 진료 데이터를 심전도 분석 모듈(1063)로 전달하고, 실제 심자도 관련 진료 데이터를 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064)과 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)로 각각 전달한다.

다음에, 심전도 분석 모듈(1063)에서는 웹 서비스 블록(1061)으로부터 제공되는 사용자가 요청한 작업 정보와 정보 저장 및 관리자 모듈(1062)로부터 제공되는 사용자의 서비스 레벨(등급), 작업에 사용될 컴퓨팅 자원 정보, 스케줄 정보 등에 의거하여 진료 대상 인체의 실제 심전도 관련 진료 데이터에 대한 분석(그리드 미들웨어 기반의 분석) 작업을 실행하며, 여기에서 생성되는 심전도 분석 결과 값은 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064)과 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)로 각각 전달된다(단계 914).

보다 상세하게, 사용자 요청 작업 정보와 정보 저장 및 관리자 모듈(1062) 측으로부터 제공되는 최적화된 작업 가능 정보(즉, 자원 상태 정보와 자원 퀄리티 정보 및 작업 히스토리 정보에 의거하여 생성된 작업 가능 정보)들에 의거하여 작 업에 사용될 자원들(예컨대, 프로세싱을 하기 위한 컴퓨팅 자원(클러스터, 데스크탑 등))이 선택되고, 정보 저장 및 관리자 모듈(1062) 측으로부터 제공되는 작업 정보 및 사용 자원 정보와 스케줄 정보(예컨대, 현재 요청중인 작업의 리스트와 현재 실행중인 작업의 상태, 즉 작업을 시작한 시간, 작업의 예상 완료시간 등인 것으로, 취합된 작업의 상태 정보에 의거하여 생성된 스케줄 정보)에 의거하여 작업을 분배할 자원들이 선택되며, 이와 같이 선택된 사용 자원과 분배 자원에 의거하여 실제 심전도 관련 진료 데이터에 대한 그리드 미들웨어 기반의 심전도 분석 작업이 분산 처리됨으로써 심전도 분석 결과 값이 생성된다.

다음에, 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064)에서는 웹 서비스 블록(1061)으로부터 제공되는 사용자가 요청한 작업에 대한 정보(가상심장 시뮬레이션용 인자 값 등), 사용자 서비스 레벨, 작업에 사용될 컴퓨팅 자원 정보, 작업의 스케줄링을 위한 스케줄 정보 등에 의거하여 가상심장 시뮬레이션 작업을 실행함으로써(단계 916), 가상의 심전도 및 심자도를 추출하고, 실제 심자도와 심전도 분석 결과 값 및 가상의 심자도와 심전도 간의 일치도 분석을 통해 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 질환상태를 결정하며, 이와 같이 결정된 질환상태 정보는 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)로 전달된다(단계 918).

보다 상세하게, 사용자 요청 작업 정보와 정보 저장 및 관리자 모듈(1062) 측으로부터 제공되는 최적화된 작업 가능 정보(즉, 자원 상태 정보와 자원 퀄리티 정보 및 작업 히스토리 정보에 의거하여 생성된 작업 가능 정보)들에 의거하여 가상심장 시뮬레이션 작업에 사용될 자원들(예컨대, 프로세싱을 하기 위한 컴퓨팅 자 원(클러스터, 데스크탑 등))이 선택되고, 정보 저장 및 관리자 모듈(1062) 측으로부터 제공되는 작업 정보 및 사용 자원 정보와 스케줄 정보(예컨대, 현재 요청중인 작업의 리스트와 현재 실행중인 작업의 상태, 즉 작업을 시작한 시간, 작업의 예상 완료시간 등인 것으로, 취합된 작업의 상태 정보에 의거하여 생성된 스케줄 정보)에 의거하여 작업을 분배할 자원들이 선택되며, 이와 같이 선택된 사용 자원과 분배 자원에 의거하여 그리드 미들웨어 기반의 가상심장 시뮬레이션 작업이 분산 처리됨으로써, 일 예로서 도 12 및 도 13에 도시된 바와 같은, 가상의 심전도 및 심자도가 추출된다. 여기에서, 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값은 심혈관계 질환의 고성능 진단 서비스를 요청한 사용자(의사)가 임의 지정한 진단 값이거나 혹은 진료 대상 인체의 실제 진단 값을 일부 변형시킨 진단 값일 수 있다.

이어서, 웹 서비스 블록(1061)으로부터 제공되는 진료 대상 인체의 실제 심자도 관련 진료 데이터(실제 심자도 파형 정보)와 심전도 분석 모듈(1063) 측으로부터 제공되는 심전도 분석 결과 값(실제 심전도 분석 파형 정보) 및 가상의 심자도 및 심전도 정보(파형 정보)간의 신호처리를 통해 그 일치도를 분석하고, 그 분석 결과에 의거하여 진료 대상 인체에 대한 질환상태가 결정된다.

한편, 본 발명의 바람직한 실시 예에서는 실제 심전도를 분석한 후 가상심장 시뮬레이션을 실행하는 것으로 하여 기재하였으나, 이것은 단지 설명의 편의와 이해의 증진을 위해 순서적으로 나열한 것일 뿐 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 실질적으로 두 프로세스(심전도 분석 및 가상심장 시뮬레이션)는 동시에 실행되는 것으로 이해되어야 할 것이다.

다음에, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)에서는 웹 서비스 블록(1061)으로부터 제공되는 진료 대상 인체에 대한 실제 심자도 관련 진료 데이터, 심전도 분석 모듈(1063)로부터 제공되는 심전도 분석 결과 값 및 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064)로부터 제공되는 질환상태 정보와 내부의 진단 표준 테이블에서 제공하는 진단 표준 정보에 의거하여 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단을 수행하며, 이때 최종 진단에 앞서 보정이 필요한지의 여부를 판단, 예컨대 세 개의 결과(실제 심자도, 심전도 분석 결과 값, 질환상태 정보)들에 대한 관계를 분석하여 그 결과가 상이하게 다르거나, 진단 날짜 등이 확연히 오래된 것 인지의 여부를 체크하여 다시 진단(보정)할 것을 지령할 수 있는데(단계 920, 922), 여기에서의 판단 결과 보정이 필요하면, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)에서는 실제 진료 데이터의 재전송을 요청하기 위한 메시지를 생성하여 웹 서비스 블록(1061)과 네트워크(104)를 통해 해당 클라이언트에게 전송한다(단계 924). 여기에서 재전송을 요청하는 진료 데이터는, 실제 심전도 관련 진료 데이터, 실제 심자도 관련 진료 데이터, 실제 심전도/심자도 관련 진료 데이터 등이 될 수 있다.

따라서, 해당 클라이언트 측에서는 재전송을 요청받은 진료 데이터를 생성하여 네트워크(104)를 통해 의료 서비스 서버(106) 측으로 전달하게 되는데(단계 926), 이때 재전송을 요청받은 진료 데이터가 실제 심자도 관련 진료 데이터일 경우 해당 진료 데이터가 웹 서비스 블록(1061)을 통해 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064)과 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)로 전달됨으로써 그 이후의 프로세스(가상심장 시뮬레이션 작업 재실행 및 심혈관계 질환의 최종 진단)가 진행될 것이고, 재전송을 요청받은 진료 데이터가 실제 심전도 관련 진료 데이터일 경우 해당 진료 데이터가 웹 서비스 블록(1061)을 통해 심전도 분석 모듈(1063)로 전달됨으로써 그 이후의 프로세스(심전도 분석 작업 재실행 및 심혈관계 질환의 최종 진단)가 진행될 것이며, 재전송을 요청받은 진료 데이터가 실제 심자도 및 심전도 관련 진료 데이터일 경우 해당 진료 데이터가 심전도 분석 모듈(1063), 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064) 및 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)에 선택적으로 전달됨으로써 모든 작업(심전도 분석 작업, 가상심장 시뮬레이션 작업, 심혈관계 질환의 최종 진단)을 처음부터 재실행하게 되는 보정 작업이 수행된다(단계 928). 이후, 처리는 심혈관계 질환의 최종 진단을 위해 단계(930)로 진행된다.

한편, 단계(922)에서의 판단 결과, 진료 데이터에 대한 보정이 필요치 않으면, 처리는 단계(930)로 진행되며, 단계(930)에서는 실제 심자도 관련 진료 데이터, 심전도 분석 결과 값 및 질환상태 정보(또는 보정된 실제 심자도, 심전도 분석 결과 값 및 질환상태 정보)와 자체에 구비된 진단 표준 테이블에서 제공되는 진단 표준 정보에 의거하여 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단을 수행하게 되며, 이를 통해 생성된 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터는 웹 서비스 블록(1061)과 네트워크(104)를 통해 해당 클라이언트 측으로 전송된다.

이와 더불어, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)에서는 저장소의 위치 정보, 저장소의 종류 정보, 진료 병원명, 진료 대상 인체의 성명 및 성별 등을 포함하는 진단 목록 데이터를 생성하여 웹 서비스 블록(1061)을 통해 분산 데이터 처리 모듈(1066)로 전달하며, 이에 응답하여 분산 데이터 처리 모듈(1066)에서는 전달받은 진단 목록 데이터를 데이터 목록 저장 블록(1067)에 저장한다(단계 932). 여기에 저장되는 진단 목록 데이터들은 유효한 사용권한을 가진 다른 클라이언트들이 사용(참조 등)할 수 있도록 다수의 데이터 저장소(클라이언트)에 분산 저장된 진단 데이터(심혈관계 질환에 대한 고성능의 최종 진단 데이터)를 사용(참조 등)할 수 있도록 하는 데이터 통합 관리 정보로서 이용된다.

한편, 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 요청한 해당 클라이언트 측에서는 네트워크(104)를 통해 의료 서비스 서버(106) 측으로부터 제공받은 심혈관계 질환에 대한 고성능의 최종 진단 데이터를 자체의 데이터 저장 블록에 저장하며(단계 934), 해당 클라이언트의 사용자(의사 등)는 도시 생략된 표시 패널 등을 통해 디스플레이되는 진료 대상 인체에 대한 고성능의 최종 진단 결과를 신속하게 서비스 받을 수 있게 된다.

따라서, 본 발명의 심혈관계 질환 진단 서비스 방법에 따르면, 해당 클라이언트의 사용자(의사)들은 상술한 바와 같은 일련의 프로세스를 통해 원하는 진료 대상 인체의 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 신속하게 제공받을 수 있다.

한편, 본 발명의 바람직한 실시 예(심혈관계 질환 진단 서비스 방법)에서는 클라이언트가 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션용 인자 값을 네트워크를 통해 의료 서비스 서버로 전송하여 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 제공받는 것으로 하여 설명하였으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 전술한 심혈관계 질환 진단 시스템에서 와 마찬가지로, 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터만을 의료 서비스 서버로 전송하여 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 제공받도록 할 수 있음은 물론이다. 물론, 이러한 차등 서비스와 관련하여서는 서비스 등급에 근거하여 그 서비스 레벨을 설정할 수 있도록 고려할 수도 있을 것이다.

다음에, 본 발명에 따라 다수의 데이터 저장소에 분산 저장된 심혈관계 질환의 고성능 진단 데이터에 대해 임의의 클라이언트들에게 통합 관리 서비스를 제공하는 과정에 대하여 설명한다.

도 11은 본 발명에 따라 다수의 데이터 저장소에 분산 저장된 심혈관계 질환의 고성능 진단 데이터에 대해 임의의 클라이언트들에게 통합 관리 서비스를 제공하는 과정을 도시한 순서도이다.

도 11을 참조하면, 임의의 클라이언트 사용자는 네트워크(104)를 통해 의료 서비스 서버(106)로 접속하여 로그인을 하면, 의료 서비스 서버(106)에서는 진단 데이터(즉, 심혈관계 질환의 최종 진단 결과 데이터)의 사용 서비스 요청 항목을 포함하는 메인 메뉴 화면을 인출하여 해당 클라이언트에게 제공한다(단계 1102).

따라서, 해당 클라이언트 사용자는 메인 메뉴 화면상에 있는 사용 서비스 요청 항목을 클릭하는 방법 등을 통해 자신이 원하는 진단 데이터에 대한 사용 서비스를 요청할 수 있는데(단계 1104), 분산 데이터 처리 모듈(1066)에서는 정보 저장 및 관리자 모듈(1062)로의 인증 요청을 통해 진단 데이터의 사용 서비스를 요청(사용 서비스 요청 정보의 제공)한 사용자가 사용권한을 가진 유효한 사용자인지의 여부를 체크한다(단계 1106).

상기 단계(1106)에서의 체크 결과, 진단 데이터의 사용 서비스를 요청한 사용자가 유효한 사용권한을 가진 사용자가 아닌 것으로 판단되면, 분산 데이터 처리 모듈(1066)에서는 그에 상응하는 사용 불가 안내 메시지를 생성하여 웹 서비스 블록(1061)과 네트워크(104)를 통해 해당 클라이언트에게 전송하며, 그 결과 해당 클라이언트 사용자는 자신이 사용권한을 갖지 않은 회원이라는 것을 인지하게 될 것이다(단계 1108).

상기 단계(1106)에서의 체크 결과, 진단 데이터의 사용 서비스를 요청한 사용자가 유효한 사용권한을 가진 사용자인 것으로 판단되면, 분산 데이터 처리 모듈(1066)에서는 데이터 목록 저장 블록(1067)을 참조하여 해당 클라이언트가 전송해 온 사용 서비스 요청 정보를 분석함으로써, 해당 클라이언트 사용자가 사용을 요청한 진료 데이터가 저장된 데이터 저장소(클라이언트)의 위치 및 종류 정보를 추출한다(단계 1110).

여기에서, 해당 클라이언트 사용자가 원하는 진단 데이터를 선택하는 방법으로는 진단 목록 리스트를 참조하거나 혹은 사용을 원하는 진료 대상 인체(특정인)의 성명 등을 직접 입력하는 방식을 이용할 수 있는데, 진단 목록 리스트를 참조하는 경우는 분산 데이터 처리 모듈(1066) 측에서 데이터 목록 저장 블록(1067)으로부터 적어도 하나의 진단 목록을 포함하는 진단 목록 리스트를 생성하여 웹 서비스 블록(1061)과 네트워크(104)를 통해 해당 클라이언트에게 전송하고, 해당 클라이언트 사용자가 진단 목록 리스트에 있는 진단 목록 중의 어느 하나 또는 다수 개를 선택하는 방식으로 수행할 수 있다.

이어서, 분산 데이터 처리 모듈(1066)에서는 사용 서비스 요청 정보의 분석을 통해 확인된 해당 데이터 저장소(클라이언트)로 특정 진료 데이터의 사용을 요청하며(단계 1112), 해당 데이터 저장소에서는 자신의 진료 데이터 저장 블록에 저장된 해당 진료 데이터를 인출하여 네트워크(104)와 웹 서비스 블록(1061)을 통해 분산 데이터 처리 모듈(1066)로 전송한다(단계 1114).

이후, 분산 데이터 처리 모듈(1066)에서는 해당 데이터 저장소로부터 제공받은 특정 진단 데이터를 사용 서비스를 요청한 해당 클라이언트에게 전송함과 동시에 해당 클라이언트가 특정 진단 데이터를 사용하였음을 나타내는 태그 정보(예컨대, 사용일시, 사용자 명 등)를 데이터 목록 저장 블록(1067)에 기록함으로써, 진단 데이터의 사용 서비스를 종료한다(단계 1116). 여기에서, 클라이언트들이 임의의 진단 데이터들을 사용할 때마다 그 태그를 데이터 목록 저장 블록에 기록하는 것은 각 진단 데이터에 대한 사용 이력을 관리하기 위해서이다.

따라서, 본 발명의 심혈관계 질환 진단 서비스 방법에 따르면, 해당 클라이언트 사용자(의사)는 상술한 바와 같은 일련의 프로세스를 통해 다수 개의 데이터 저장소에 분산 배치되어 저장된 심혈관계 질환 관련의 각종 진단 데이터에 대한 효율적인 통합 관리 서비스를 제공받을 수 있다.

다음에, 본 발명에 따른 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법을 이용하여 심전도 분석 작업과 가상심장 시뮬레이션을 선택적으로 실행함으로써 심혈관계 질환의 일종인 빈맥, 서맥, 허혈성 심장 질환에 대한 진단 서비스를 제공하는 일 예에 대하여 설명한다.

도 15는 본 발명에 따라 심전도 분석 작업과 가상심장 시뮬레이션을 선택적으로 실행하여 빈맥, 서맥, 허혈성 심장 질환에 대한 진단 서비스를 제공하는 과정을 도시한 순서도이다.

도 15를 참조하면, 도 9를 참조하여 전술한 바와 같이, 진단 서비스 사용권한을 가진 클라이언트 사용자는 네트워크(104)를 통해 의료 서비스 서버(106)에 접속하여 로그인한 후 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값을 전송하여 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 요청한다(단계 1502).

이에 응답하여, 심전도 분석 모듈(1063)이, 도 9를 참조하여 전술한 바와 같이, 정보 저장 및 관리자 모듈(1062)에서 제공하는 각종 정보들을 이용하여 실제 심전도 관련 진료 데이터에 대한 분석 작업을 분산 처리(그리드 미들웨어 기반의 분산 처리)하여 심전도 분석 결과 값을 생성하며, 이와 같이 생성된 심전도 분석 결과 값은 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064)과 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)로 전달된다(단계 1504).

다음에, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)에서는 심전도 분석 모듈(1063)에서 제공하는 심전도 분석 결과 값과 진단 표준 테이블에서 제공하는 관련 진단 표준 정보에 의거하여 진료 대상 인체에 대한 허혈성 심장 질환(심전도 분석 결과 값에 근거한 허혈성 심장 질환)의 의심 여부를 진단한다(단계 1506).

상기 단계(1506)에서의 진단 결과, 심전도 분석 결과 값에 의한 허혈성 심장 질환의 의심이 아닌 것으로 판단될 때, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)에서는 진단 표준 테이블에서 제공하는 관련 진단 표준 정보들에 의거하여 빈맥 또는 서맥의 의심 여부를 진단하며(단계 1508), 여기에서의 진단 결과 빈맥 또는 서맥의 의심이 아닌 것으로 판단될 때 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)에서는 진료 대상 인체의 현재 상태가 정상임을 의미하는 최종 진단 데이터를 생성한 후 웹 서비스 블록(1061)과 네트워크(104)를 통해 해당 클라이언트에게 전송하며(단계 1512), 그 결과 해당 클라이언트 사용자는 수신된 최종 진단 데이터를 보고 해당 환자의 심혈관계에 이상이 없음을 인지하게 될 것이다(단계 1518).

이때, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)에서는 최종 진단 데이터를 해당 클라이언트 측에 전송하기 전 또는 후에 그에 상응하는 진단 목록 정보(예컨대, 데이터 저장소의 위치 및 종류 정보, 진료 병원명, 진료 대상 인체의 성명 및 성명 정보 등을 포함하는 진단 목록 정보)를 생성하여 자체의 구비된 데이터 목록 저장 블록에 저장하고, 해당 클라이언트 측에서는 의료 서비스 서버로부터 전송받은 최종 진단 데이터를 자체의 진단 데이터 저장 블록에 저장한다.

상기 단계(1508)에서의 진단 결과, 빈맥 또는 서맥의 의심이 판단되면 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)에서는 실제 심자도 관련 진료 데이터와 진단 표준 테이블에서 제공하는 관련 진단 표준 정보들에 의거하여 허혈성 심장 질환(실제 심자도에 근거한 허혈성 심장 질환)의 의심 여부를 진단한다(단계 1510).

상기 단계(1510)에서의 진단 결과, 실제 심자도에 근거한 허혈성 심장 질환의 의심이 아닌 것으로 판단되면, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)에서는 진료 대상 인체의 현재 상태가 빈맥 또는 서맥이 의심됨을 의미하는 최종 진단 데이터를 생성 한 후 웹 서비스 블록(1061)과 네트워크(104)를 통해 해당 클라이언트에게 전송하며(단계 1512), 그 결과 해당 클라이언트 사용자는 수신된 최종 진단 데이터를 보고 해당 환자가 빈맥 또는 서맥이 의심됨을 인지하게 될 것이다(단계 1518).

여기에서, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)은, 상술한 바와 마찬가지로, 최종 진단 데이터를 해당 클라이언트 측에 전송하기 전 또는 후에 그에 상응하는 진단 목록 정보(예컨대, 데이터 저장소의 위치 및 종류 정보, 진료 병원명, 진료 대상 인체의 성명 및 성명 정보 등을 포함하는 진단 목록 정보)를 생성하여 자체의 구비된 데이터 목록 저장 블록에 저장하고, 해당 클라이언트 측에서는 의료 서비스 서버로부터 전송받은 최종 진단 데이터를 자체의 진단 데이터 저장 블록에 저장한다.

상기 단계(1510)에서의 진단 결과, 실제 심자도에 근거한 허혈성 심장 질환의 의심이 있는 것으로 판단되면, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)로부터의 지령에 따라 가상심장 시뮬레이션 모듈(1064)에서는, 도 9를 참조하여 전술한 바와 같이, 정보 저장 및 관리자 모듈(1062)에서 제공하는 각종 정보들을 이용하여 인자 값에 의거한 가상심장 시뮬레이션 작업을 분산 처리(그리드 미들웨어 기반의 분산 처리)를 실행하여 가상의 심전도 및 심자도를 생성하고, 실제 심자도 관련 진료 데이터와 심전도 분석 결과 값과 가상의 심전도 및 심자도간의 일치도 분석을 통해 질환상태를 결정하며, 이와 같이 결정된 질환상태 정보는 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)로 전달된다(단계 1514).

이어서, 심혈관계 질환 진단 모듈(1065)은, 도 9를 참조하여 전술한 바와 같이, 실제 심자도 관련 진료 데이터, 심전도 분석 결과 값, 가상의 심전도 및 심자 도와 진단 표준 테이블에서 제공하는 관련 진단 표준 정보들간의 대비를 통해 심혈관계 질환에 대한 고성능의 최종 진단 데이터를 생성하며, 이와 같이 생성된 최종 진단 데이터는 웹 서비스 블록(1061)과 네트워크(104)를 통해 해당 클라이언트 측으로 전송된다(단계 1516). 물론, 여기에서 생성되는 최종 진단 데이터 또한 진료 목록 정보로서 의료 서비스 서버 측의 데이터 목록 저장 블록에 저장된다.

그 결과, 해당 클라이언트 사용자는 수신된 고성능의 최종 진단 데이터를 보고 해당 환자에 대한 심혈관계 질환의 질환 상태를 인지하게 될 것이며(단계 1518), 이러한 최종 진단 데이터는 후일의 참조 및 다른 클라이언트들로의 사용 서비스를 위한 통합 관리를 위해 자체에 구비된 진료 데이터 저장 블록에 저장된다.

따라서, 본 실시 예에 따르면, 클라이언트 사용자는 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터를 의료 서비스 서버로 전송함으로써, 빈맥, 서맥 및 허혈성 심장 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 제공받을 수 있다.

이상의 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예들을 제시하여 기재하였으나 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함을 것을 쉽게 알 수 있을 것이다.

이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 진료 대상 인체의 실제 심자도 및 심전도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션을 위한 인자 값을 네트워크를 통해 의료 서비스 서버로 전송하고, 작업 가능 자원 정보를 활용하는 작업 스케줄에 의거하여 심전도 관련 진료 데이터를 분석하여 심전도 분석 결과 값을 생성하며, 작업 가능 자원 정보를 활용하는 작업 스케줄에 따라 인자 값을 이용하여 가상심장 시뮬레이션을 수행하여 가상의 심전도(ECG)와 심자도(MCG)를 생성하고, 이 생성된 가상의 심전도 및 심자도와 실제 심자도 및 심전도 분석 결과 값간의 일치도 분석을 통해 심혈관계의 질환상태를 결정하며, 결정된 질환상태와 실제 심자도 및 생성된 심전도 분석 결과 값에 의거하여 심혈관계 질환의 최종 진단을 실행하며, 그 최종 진단 결과를 고성능 진단 서비스를 요청한 해당 클라이언트에게 온라인으로 제공함으로써, 고성능의 진단 서비스를 원하는 클라이언트 사용자가 원하는 진료 대상 인체의 심혈관계 질환에 대한 고성능의 진단 서비스를 신속하게 제공받을 수 있으며, 또한 다수 개의 데이터 저장소에 분산 배치되어 저장된 심혈관계 질환 관련의 각종 진단 데이터에 대한 효율적인 통합 관리 서비스를 실현할 수 있다.

Claims (41)

1. 네트워크를 통해 심혈관계 질환의 진단 서비스를 제공하는 시스템으로서,

   상기 네트워크를 통해 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터를 의료 서비스 서버로 전송하여 심혈관계 질환의 진단 서비스를 요청하고, 상기 요청에 응답하여 상기 의료 서비스 서버로부터 전달되는 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 제공받아 저장하는 적어도 하나의 클라이언트로 된 클라이언트 그룹과,

   작업 가능 자원 정보를 활용하는 작업 스케줄에 의거하여 상기 네트워크를 통해 특정 클라이언트로부터 제공된 상기 실제 심전도 관련 진료 데이터를 분석하고, 이 분석된 심전도 분석 결과 값과 제공된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션을 통해 얻은 가상의 심전도 및 심자도에 의거하여 상기 진료 대상 인체의 질환상태를 결정하며, 제공된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터와 심전도 분석 결과 값 및 결정된 질환상태 정보에 의거하여 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 생성한 후 상기 네트워크를 통해 상기 특정 클라이언트에게 전송하는 상기 의료 서비스 서버

   를 포함하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 의료 서비스 서버는,

   상기 심혈관계 질환에 대한 다양한 형태의 진단 표준 정보들을 저장하며, 저장된 진단 표준 정보들을 상기 의료 서비스 서버에 선택적으로 제공하는 진단 표준 테이블

   을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
3. 제 1 항에 있어서,

   상기 가상심장 시뮬레이션을 위한 인자 값은, 상기 특정 클라이언트가 상기 네트워크를 통해 상기 의료 서비스 서버로 제공하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
4. 제 1 항에 있어서,

   각 클라이언트는, 임의의 클라이언트가 상기 의료 서비스 서버를 통해 임의의 최종 진단 데이터에 대한 사용 서비스를 요청할 때, 자신의 데이터 저장 블록으로부터 해당 최종 진단 데이터를 인출하여 상기 의료 서비스 서버를 통해 상기 임의의 클라이언트에게 제공하는 데이터 저장소로서 기능하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
5. 제 4 항에 있어서,

   상기 진단 시스템은,

   임의의 클라이언트로부터 특정 데이터 저장소에 저장된 진료 데이터의 사용 서비스 요청이 있을 때, 특정 데이터 저장소로부터 해당 진료 데이터를 제공받아 상기 임의의 클라이언트에게 제공하는 분산 데이터 처리 수단

   을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
6. 제 5 항에 있어서,

   상기 분산 데이터 처리 수단은,

   임의의 클라이언트로부터 진료 데이터의 사용 서비스를 위한 사용자 요청 정보가 제공될 때, 상기 의료 서비스 서버로부터 사용자 접근 제어에 필요한 정보를 제공받아 유효한 사용권한을 가진 사용자 인지의 여부를 인증하는 데이터 접근 제어 블록과,

   진료 데이터가 분산 저장된 각 데이터 저장소의 위치 정보와 종류 정보 및 진료 목록 리스트를 저장하는 데이터 목록 저장 블록과,

   상기 임의의 클라이언트가 유효한 사용권한을 가진 사용자인 것으로 인증될 때, 상기 데이터 목록 저장 블록으로부터 제공되는 해당 데이터 저장소의 위치 정보와 종류 정보를 분석하고, 그 분석 결과에 의거하여 해당 데이터 저장소에 진료 데이터의 사용을 요청하는 데이터 요청 분석 블록과,

   상기 데이터 요청 분석 블록으로부터의 사용 요청에 응답하여, 상기 해당 데이터 저장소에 진료 데이터의 사용 서비스를 요청하고, 이 요청에 응답하여 상기 해당 데이터 저장소로부터 진료 데이터가 제공될 때 이를 상기 임의의 클라이언트에게 전송하는 적어도 하나의 분산 데이터 요청 실행 블록

   을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
7. 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,

   상기 분산 데이터 처리 수단은, 상기 의료 서비스 서버에 구비되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
8. 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,

   상기 분산 데이터 처리 수단은, 상기 네트워크를 통해 접속 가능한 원격지의 별도 서버 또는 컴퓨터에 구비되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
9. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 특정 클라이언트는,

   상기 진료 대상 인체의 진료 데이터에 대해 심전도 분석 알고리즘에 의거하여 심전도의 신호를 분석하고, 그 분석 결과로 얻은 상기 실제 심전도 관련 진료 데이터를 저장하는 수단과,

   상기 진료 대상 인체의 진료 데이터에 대해 심자도 분석 알고리즘에 의거하여 심자도의 신호를 분석하고, 그 분석 결과로 얻은 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터를 저장하는 수단과,

   상기 저장된 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터를 인출한 후 입력된 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값을 상기 의료 서비스 서버로 전송하여 상기 심혈관계 질환의 진단 서비스를 요청하고, 상기 의료 서비스 서버로부터 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 수신하는 제어 수단과,

   상기 수신된 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 저장하는 수단

   을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
10. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 의료 서비스 서버는,

    기 저장된 사용자 신상 정보와 사용자 서비스 레벨 정보에 의거하여 사용자 접근 제어를 수행하고, 상기 심혈관계 질환의 진단 서비스를 위한 자원 관리 및 작업 스케줄 관리를 수행하는 정보 저장 및 관리자 모듈과,

    사용자가 요청한 작업 정보 및 서비스 레벨, 컴퓨팅 자원 정보, 스케줄 정보에 의거하여 상기 실제 심전도 관련 진료 데이터를 분석하고, 이 분석 결과에 의거하여 상기 심전도 분석 결과 값을 생성하는 심전도 분석 모듈과,

    가상심장 시뮬레이션용의 인자 값, 사용자 서비스 레벨, 컴퓨팅 자원 정보, 스케줄 정보에 의거하여 가상심장 시뮬레이션 작업을 실행함으로써, 상기 가상의 심전도 및 심자도를 생성하고, 상기 심전도 분석 결과 값과 상기 가상의 심전도 및 심자도에 의거하여 상기 진료 대상 인체에 대한 질환 상태를 결정하는 가상심장 시뮬레이션 모듈과,

    상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 상기 심전도 분석 결과 값, 상기 결정 된 질환 상태 및 진단 표준 테이블에서 제공하는 진단 표준 정보에 의거하여 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 생성하는 심혈관계 질환 진단 모듈

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
11. 제 10 항에 있어서,

    상기 정보 저장 및 관리자 모듈은,

    상기 기 저장된 사용자 신상 정보와 사용자 서비스 레벨 정보에 의거하여 사용자 접근 제어를 수행하고, 작업을 위한 자원 상태 정보와 자원 퀄리티 정보와 작업 히스토리 정보 및 작업 상태 정보를 관리하는 정보 저장 모듈과,

    작업에 사용 가능한 실제 자원의 상태를 감시하고, 상기 정보 저장 모듈로부터 제공되는 상기 자원 상태 정보, 자원 퀄리티 정보 및 작업 히스토리 정보에 의거하여 최적화된 작업 사용 자원 정보를 생성하는 자원 관리자 모듈과,

    상기 정보 저장 모듈로부터 제공되는 상기 작업 상태 정보에 의거하여 작업의 스케줄링을 위한 상기 스케줄 정보를 생성하는 작업 관리자 모듈

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
12. 제 11 항에 있어서,

    상기 정보 저장 모듈은,

    상기 자원 관리자 모듈로부터 제공되는 자원 감시 정보에 의거하여 상기 자 원 상태 정보를 생성 및 저장하고, 저장된 자원 상태 정보를 인출하여 상기 자원 관리자 모듈로 제공하는 자원 상태 정보 저장 블록과,

    각 사용자의 서비스 레벨에 따라 다른 각각의 SLA(service level agreement)에 맞춰 요구되는 상기 자원 퀄러티 정보를 저장하고, 이 저장된 자원 퀄러티 정보를 상기 자원 관리자 모듈로 제공하는 SLA 정보 저장 블록과,

    상기 사용자 신상 정보, 작업 히스토리 정보, 사용자 서비스 레벨 정보를 저장하여 상기 사용자 접근 제어를 서비스하고, 저장된 상기 작업 히스토리 정보를 인출하여 상기 자원 관리자 모듈로 제공하는 사용자 정보 저장 블록과,

    각 클라이언트로부터 상기 작업 상태 정보를 제공받아 저장하고, 저장된 상기 작업 상태 정보를 인출하여 상기 작업 관리자 모듈로 제공하는 작업 정보 저장 블록

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
13. 제 11 항에 있어서,

    상기 자원 관리자 모듈은,

    상기 정보 저장 모듈로부터 제공되는 상기 자원 상태 정보, 자원 퀄리티 정보 및 작업 히스토리 정보에 의거하여 상기 최적화된 작업 사용 자원 정보를 생성하는 MDP(markov decision process) 기반 쿼럼 생성 블록과,

    작업에 사용 가능한 실제 자원의 상태를 감시하여 상기 정보 저장 모듈로 제공하는 자원 감시 블록

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
14. 제 11 항에 있어서,

    상기 작업 관리자 모듈은,

    상기 정보 저장 모듈로부터 제공되는 작업의 상태 정보를 감시 및 취합하는 작업 상태 감시 블록과,

    취합된 작업 상태 정보에 의거하여 작업의 스케줄링을 위한 상기 스케줄 정보를 생성하는 작업 스케줄러

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
15. 제 10 항에 있어서,

    상기 심전도 분석 모듈은,

    사용자가 요청한 작업 정보와 사용자 서비스 레벨 정보를 제공받는 심전도 분석 블록과,

    상기 심전도 분석 블록으로부터 제공되는 사용자 요청 작업 정보와 상기 정보 저장 및 관리자 모듈로부터 제공되는 최적화된 작업 가능 정보에 의거하여 작업에 사용될 자원을 선택하는 자원 선택 블록과,

    상기 선택된 사용 자원과 상기 정보 저장 및 관리자 모듈로부터 제공되는 상기 스케줄 정보에 의거하여 작업을 분배할 자원을 선택하는 작업 분배 블록과,

    상기 선택된 분배 자원에 의거하여 상기 실제 심전도 관련 진료 데이터에 대 한 심전도 분석 작업을 분산 처리하여 상기 심전도 분석 결과 값을 생성하는 작업 디스패쳐

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
16. 제 15 항에 있어서,

    상기 심전도 분석 작업의 분산 처리는, 그리드 미들웨어 기반으로 실행되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
17. 제 10 항에 있어서,

    상기 가상심장 시뮬레이션 모듈은,

    상기 특정 클라이언트로부터 상기 가상심장 시뮬레이션을 위한 인자 값을 포함하는 사용자 요청 작업 정보를 제공받는 가상심장 시뮬레이션 블록과,

    상기 가상심장 시뮬레이션 블록으로부터 제공되는 상기 사용자 요청 작업 정보와 상기 정보 저장 및 관리자 모듈로부터 제공되는 최적화된 작업 가능 정보에 의거하여 작업에 사용될 자원을 선택하는 자원 선택 블록과,

    상기 선택된 사용 자원과 상기 정보 저장 및 관리자 모듈로부터 제공되는 상기 스케줄 정보에 의거하여 작업을 분배할 자원을 선택하는 작업 분배 블록과,

    상기 선택된 분배 자원에 의거하여 상기 인자 값을 이용한 가상심장 시뮬레이션 작업을 분산 처리하여 상기 가상의 심전도 및 심자도를 생성하는 작업 디스패쳐와,

    상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 상기 심전도 분석 결과 값, 상기 생성된 가상의 심전도와 심자도간의 신호처리를 통해 일치도를 분석하여 일치도 분석 결과 값을 생성하는 일치도 분석 블록과,

    상기 생성된 일치도 분석 결과 값에 의거하여 상기 진료 대상 인체에 대한 질환 상태를 결정하는 가상심장 질환 진단 블록

    을 포함하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
18. 제 17 항에 있어서,

    상기 가상심장 시뮬레이션 작업의 분산 처리는, 그리드 미들웨어 기반으로 실행되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
19. 제 10 항에 있어서,

    상기 심혈관계 질환 진단 모듈은,

    상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 상기 심전도 분석 결과 값, 상기 결정된 질환 상태 정보간의 관계를 분석하여 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터 및 실제 심전도 관련 진료 데이터에 대한 보정 지령을 선택적으로 실행하는 진단 결과 보정 블록과,

    상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 상기 심전도 분석 결과 값, 상기 결정된 질환 상태와 상기 진단 표준 테이블로부터 제공되는 진단 표준 정보 간의 대비를 통해 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 생성하 는 최종 진단 블록과,

    상기 진단 표준 정보를 상기 최종 진단 블록에 제공하는 상기 진단 표준 테이블

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환 진단 시스템.
20. 네트워크를 통해 심혈관계 질환의 진단 서비스를 제공하는 방법으로서,

    상기 네트워크를 통해 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값을 의료 서비스 서버로 전송하여 심혈관계 질환의 고성능 진단 서비스를 요청하는 과정과,

    상기 고성능 진단 서비스 요청에 응답하여 수신된 상기 실제 심전도 관련 진료 데이터를 분석하여 심전도 분석 결과 값을 생성하는 과정과,

    수신된 상기 인자 값을 이용하는 가상심장 시뮬레이션을 실행하여 가상의 심전도 및 심자도를 생성하는 과정과,

    상기 생성된 심전도 분석 결과 값, 수신된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 상기 생성된 가상의 심전도 및 심자도에 의거하여 상기 진료 대상 인체의 질환상태를 결정하는 과정과,

    수신된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 생성된 심전도 분석 결과 값 및 결정된 질환상태 정보와 진단 표준 테이블로부터 제공되는 진단 표준 정보간의 대비를 통해 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 생성하는 과정과,

    상기 생성된 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 상기 네트워크를 통해 해당 클라이언트에게 전송하는 과정

    을 포함하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
21. 제 20 항에 있어서,

    상기 진단 서비스 방법은,

    상기 생성된 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터에 대한 진단 목록 정보를 생성하여 데이터 목록 저장소에 저장하는 과정

    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
22. 제 21 항에 있어서,

    상기 진단 목록 정보는, 데이터 저장소의 위치 및 종류 정보, 진료 병원명, 진료 대상 인체의 성명 및 성명 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
23. 제 21 항에 있어서,

    상기 진단 서비스 방법은,

    유효한 사용권한을 갖는 임의의 클라이언트가 상기 의료 서비스 서버에 사용자 요청 정보를 전송하여 심혈관계 질환에 대한 임의의 진단 데이터에 대한 사용 서비스를 요청하는 과정과,

    상기 데이터 목록 저장소를 참조하는 사용 서비스 요청 정보의 분석을 통해 상기 임의의 진단 데이터가 저장된 데이터 저장소의 위치 정보와 종류 정보를 추출하는 과정과,

    상기 추출된 데이터 저장소의 위치 정보와 종류 정보에 의거하여 해당 데이터 저장소에 상기 임의의 진단 데이터의 사용 서비스를 요청하는 과정과,

    상기 사용 서비스 요청에 응답하여, 상기 해당 데이터 저장소로부터 상기 임의의 진단 데이터가 수신될 때, 수신된 상기 임의의 진단 데이터를 상기 임의의 클라이언트에게 제공하는 과정

    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
24. 제 23 항에 있어서,

    상기 사용 서비스 요청 과정은,

    상기 임의의 클라이언트가 상기 의료 서비스 서버에 접속하여 적어도 하나의 진단 목록을 포함하는 진단 목록 리스트를 요청하는 과정과,

    상기 데이터 목록 저장소에 저장된 진단 목록 리스트를 인출하여 상기 임의의 클라이언트에게 제공하는 과정과,

    상기 임의의 클라이언트가 상기 진단 목록 리스트에 포함된 특정의 진단 목록을 선택하는 방식으로 상기 사용 서비스를 요청하는 과정

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
25. 제 23 항에 있어서,

    상기 진단 서비스 방법은,

    수신된 상기 임의의 진단 데이터를 상기 임의의 클라이언트에게 제공한 후 그 사용 이력에 대한 태그 정보로서 상기 데이터 목록 저장소에 기록하는 과정

    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
26. 제 23 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 해당 데이터 저장소는, 상기 의료 서비스 서버로부터 상기 고성능 진료 서비스를 제공받을 수 있는 다수의 클라이언트 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
27. 제 20 항에 있어서,

    상기 심전도 분석 결과 값을 생성하는 과정은,

    사용자가 요청한 작업 정보, 사용자 서비스 레벨 정보 및 최적화된 작업 사용 자원 정보에 의거하여 분석 작업에 사용될 자원을 선택하는 과정과,

    상기 선택된 사용 자원과 작업에 사용될 스케줄 정보에 의거하여 작업을 분배할 자원을 선택하는 과정과,

    상기 선택된 분배 자원에 의거하여 상기 실제 심전도 관련 진료 데이터에 대한 심전도 분석 작업을 분산 처리하여 상기 심전도 분석 결과 값을 생성하는 과정

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
28. 제 27 항에 있어서,

    상기 최적화된 작업 사용 자원 정보는, 자원 상태 정보와 자원 퀄리티 정보 및 작업 히스토리 정보에 의거하여 생성되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
29. 제 27 항에 있어서,

    상기 스케줄 정보는, 취합된 작업의 상태 정보에 의거하여 생성되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
30. 제 27 항 내지 제 29 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 심전도 분석 작업의 분산 처리는, 그리드 미들웨어 기반으로 실행되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
31. 제 20 항에 있어서,

    상기 가상의 심전도 및 심자도를 생성하는 과정은,

    사용자가 요청한 작업 정보와 최적화된 작업 사용 자원 정보를 이용하여 가상심장 시뮬레이션 작업에 사용될 자원을 선택하는 과정과,

    상기 선택된 사용 자원과 작업에 사용될 스케줄 정보에 의거하여 작업을 분배할 자원을 선택하는 과정과,

    상기 선택된 분배 자원에 의거하여 수신된 상기 인자 값을 이용한 가상심장 시뮬레이션 작업을 분산 처리함으로써 상기 가상의 심전도 및 심자도를 생성하는 과정

    을 포함하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
32. 제 31 항에 있어서,

    상기 최적화된 작업 사용 자원 정보는, 자원 상태 정보와 자원 퀄리티 정보 및 작업 히스토리 정보에 의거하여 생성되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
33. 제 31 항에 있어서,

    상기 스케줄 정보는, 취합된 작업의 상태 정보에 의거하여 생성되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
34. 제 31 항 내지 제 33 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 가상심장 시뮬레이션 작업의 분산 처리는, 그리드 미들웨어 기반으로 실행되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
35. 제 20 항에 있어서,

    상기 최종 진단 데이터를 생성하는 과정은,

    상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 상기 심전도 분석 결과 값, 상기 결정된 질환상태 정보간의 관계를 분석하여 실제 진료 데이터의 보정 여부를 체크하는 과정과,

    상기 체크 결과, 보정이 필요치 않은 것으로 판단될 때, 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 상기 심전도 분석 결과 값, 상기 결정된 질환상태 정보와 상기 진단 표준 정보간의 대비를 통해 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 생성하는 과정과,

    상기 체크 결과, 보정이 필요한 것으로 판단될 때, 상기 고성능 진단 서비스를 요청한 해당 클라이언트에게 상기 진료 대상 인체의 실제 진료 데이터의 재전송을 요청하는 과정과,

    상기 재전송 요청에 응답하여 상기 해당 클라이언트로부터 재전송된 보정용의 실제 진료 데이터에 의거하여 생성한 보정된 진료 데이터와 진단 표준 테이블로부터 제공되는 진단 표준 정보간의 대비를 통해 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 생성하는 과정

    을 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
36. 제 35 항에 있어서,

    상기 보정용의 실제 진료 데이터는, 보정용의 실제 심전도 관련 진료 데이터 또는 보정용의 실제 심자도 관련 진료 데이터 또는 보정용의 심전도/심자도 관련 진료 데이터인 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
37. 네트워크를 통해 심혈관계 질환의 진단 서비스를 제공하는 방법으로서,

    상기 네트워크를 통해 진료 대상 인체의 실제 심전도 및 심자도 관련 진료 데이터와 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값을 의료 서비스 서버로 전송하여 심혈관계 질환의 고성능 진단 서비스를 요청하는 제 1 과정과,

    상기 고성능 진단 서비스 요청에 응답하여 수신된 상기 실제 심전도 관련 진료 데이터에 대한 분석 작업을 분산 처리하여 심전도 분석 결과 값을 생성하고, 상기 심전도 분석 결과 값과 진단 표준 테이블에서 제공하는 관련 진단 표준 정보에 의거하여 허혈성 심장 질환의 의심 여부를 진단하는 제 2 과정과,

    상기 제 2 과정에서의 진단 결과, 상기 허혈성 심장 질환의 의심이 아닌 것으로 판단될 때 상기 진단 표준 테이블에서 제공하는 관련 진단 표준 정보에 의거하여 빈맥 또는 서맥의 의심 여부를 진단하는 제 3 과정과,

    상기 제 3 과정에서의 진단 결과, 상기 빈맥 또는 서맥의 의심이 아닌 것으로 진단될 때 상기 진료 대상 인체의 현재 상태가 정상임을 의미하는 최종 진단 데이터를 생성하여 상기 네트워크를 통해 해당 클라이언트에게 전송하는 제 4 과정과,

    상기 제 3 과정에서의 진단 결과, 상기 빈맥 또는 서맥의 의심이 진단될 때 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터와 상기 진단 표준 테이블에서 제공하는 관련 진단 표준 정보에 의거하여 상기 허혈성 심장 질환의 의심 여부를 진단하는 제 5 과정과,

    상기 제 5 과정에서의 진단 결과, 상기 허혈성 심장 질환의 의심이 아닌 것으로 진단될 때 상기 진료 대상 인체의 현재 상태가 빈맥 또는 서맥이 의심됨을 의미하는 최종 진단 데이터를 생성하여 상기 네트워크를 통해 상기 해당 클라이언트에게 전송하는 제 6 과정과,

    상기 제 2 과정 또는 제 5 과정에서의 진단 결과 상기 허혈성 심장 질환이 의심이 진단될 때, 상기 가상심장 시뮬레이션용의 인자 값을 이용하는 가상심장 시뮬레이션 작업의 분산 처리를 통해 가상의 심전도 및 심자도를 생성하는 제 7 과정과,

    상기 심전도 분석 결과 값, 수신된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 상기 가상의 심전도 및 심자도에 의거하여 상기 진료 대상 인체의 질환상태를 결정하는 제 8 과정과,

    수신된 상기 실제 심자도 관련 진료 데이터, 생성된 심전도 분석 결과 값 및 결정된 질환상태 정보와 상기 진단 표준 테이블로부터 제공되는 관련 진단 표준 정보간의 대비를 통해 상기 진료 대상 인체에 대한 심혈관계 질환의 최종 진단 데이터를 생성한 후 상기 네트워크를 통해 상기 해당 클라이언트에게 전송하는 제 9 과정

    을 포함하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
38. 제 37 항에 있어서,

    상기 실제 심전도 관련 진료 데이터에 대한 분석 작업의 분산 처리는, 그리 드 미들웨어 기반으로 실행되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
39. 제 37 항에 있어서,

    상기 가상심장 시뮬레이션 작업의 분산 처리는, 그리드 미들웨어 기반으로 실행되는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
40. 제 37 항 내지 제 39 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 진단 서비스 방법은,

    선택적으로 생성되는 상기 최종 진단 데이터에 대한 진단 목록 정보를 생성하여 데이터 목록 저장소에 저장하는 과정

    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.
41. 제 40 항에 있어서,

    상기 진단 목록 정보는, 데이터 저장소의 위치 및 종류 정보, 진료 병원명, 진료 대상 인체의 성명 및 성명 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 심혈관계 질환의 진단 서비스 방법.

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