KR101175548B1 - System and method for surveying drug prescribing patterns using internet - Google Patents
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Abstract
본 발명은 전문 의약품 처방 패턴 조사에 관한 것으로, 보다 상세하게는 인터넷을 통해 의사들로부터 처방되는 질병별 전문 의약품들에 대한 처방패턴을 분석하여 제공하는 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템 및 방법에 관한 것이다.
이러한 본 발명은 다수의 질병별 증례들과 등록된 다수의 처방자 정보와 상기 질병별 증례들 각각에 대해 처방 가능한 적어도 하나의 의약품 정보를 포함하고, 상기 등록된 각 처방자들이 선택한 질병별 증례 및 상기 증례에 대한 처방 의약품 정보를 포함하는 데이터베이스와, 유무선 인터넷망에 접속하며, 상기 유무선 인터넷망을 통해 접속하는 처방자의 정보를 처방자 단말로부터 입력받아 상기 데이터베이스에 저장하여 상기 처방자를 등록하고, 등록된 처방자의 접속 시 상기 처방자로부터 질병별 증례들 및 의약품을 선택받아 질병별 증례들에 대한 의약품 처방 정보를 상기 데이터베이스에 저장하며, 의약품 처방패턴 조사 이벤트 발생 시 상기 데이터베이스의 정보들을 검색하여 질병별 증례들에 대한 의약품 처방 패턴을 조사하여 의약품 처방 패턴 정보를 유무선 인터넷망에 접속된 조사자 단말로 제공하는 처방패턴 조사 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to the investigation of prescription drug prescription patterns, and more particularly, to an Internet-based prescription drug investigation pattern system and method for analyzing and providing prescription patterns for disease-specific prescription drugs prescribed by doctors through the Internet. It is about.
The present invention includes a plurality of disease-specific cases, a plurality of registered prescriber information, and at least one drug information that can be prescribed for each of the disease-specific cases, and each disease-specific case selected by the registered prescribers; A database including prescription drug information for the case and a wired / wireless internet network are received, and information of a prescriber connected through the wired / wireless internet network is received from a prescriber terminal and stored in the database to register and register the prescriber. When the prescribed prescriber is connected, the case-specific cases and medicines are selected from the prescriber, and the drug prescription information about the case-specific cases is stored in the database, and when the drug prescription pattern investigation event occurs, the information of the database is searched for by disease. Prescribing medication by investigating medication prescription patterns for cases It characterized in that it comprises a prescription pattern research server for providing the pattern information to the investigator terminal connected to the wired and wireless Internet network.
Description
본 발명은 전문 의약품 처방 패턴 조사에 관한 것으로, 보다 상세하게는 인터넷을 통해 의사들로부터 처방되는 질병별 전문 의약품들에 대한 처방패턴을 분석하여 제공하는 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to the investigation of prescription drug prescription patterns, and more particularly, to an Internet-based prescription drug investigation pattern system and method for analyzing and providing prescription patterns for disease-specific prescription drugs prescribed by doctors through the Internet. It is about.
일반적으로 사람들은 질병에 걸리면 의사에게 처방을 받아 의약품을 구매하여 복용한다. 통상 하나의 질병에 대해 다수의 제약회사들이 각각의 의약품들을 개발하여 판매함으로 상기 질병에 대한 다수의 의약품들이 존재하게 된다. 따라서 동일 질병을 앓고 있는 환자들이라도 의사에 따라 서로 다른 의약품들을 처방받아 복용할 수 있다. 이는 전적으로 의사 또는 병원의 특성에 따른 것이다.In general, people get a prescription from a doctor when they get a disease. Typically, a large number of medicines for a disease exist because a plurality of drug companies develop and sell respective medicines for a disease. Therefore, even patients suffering from the same disease may be prescribed different medications depending on the doctor. This is entirely due to the nature of the doctor or hospital.
의약품을 연구개발/제조/판매하는 제약회사는 의약품을 판매하여 이익을 창출하는 기업으로 인류의 건강을 지키는 사회적인 책임을 가지는 동시에 기업으로서 이윤을 창출해야 하는 두 가지의 속성을 가지고 있으며, 제약회사가 이윤을 창출하기 위해서는 효과적인 치료의 기능을 갖는 신약을 개발하거나, 의사가 처방을 많이 할 수 있도록 또는 일반 약국에서 잘 팔릴 수 있도록 마케팅을 잘 해야 한다.A pharmaceutical company that researches, develops, manufactures, and sells medicines is a company that generates profits by selling medicines, and has two social attributes that must make a profit as a company while maintaining social responsibility to protect human health. To make a profit, you need to develop a new drug with effective treatment, or market it well so that your doctor can prescribe a lot or sell it at a regular pharmacy.
통상 제약회사는 마케팅을 하기 위해 질환 별 어떤 약물(성분)이 주로 처방이 되고 있으며 어떤 경우 의사가 처방을 하는지에 대한 데이터가 꼭 필요하다. 하지만 이런 데이터는 의사가 제약회사에 처방전을 공개하지 않는 이상 구할 수 없으며, 환자개인의 건강정보는 다른 목적으로 활용될 경우 사회적인 문제가 발생할 수 있기에 국가기관에서는 제 삼자에게 정보를 제공하거나 공개할 수 없게 되어 있다.Usually, a pharmaceutical company needs data on which drugs (components) are prescribed for each disease, and in some cases, a doctor prescribes them for marketing. However, such data cannot be obtained unless the doctor discloses the prescription to the pharmaceutical company, and the health information of the patient may be socially problematic if it is used for other purposes. There is not.
그래서 제약회사는 영업사원을 통하여 약국 또는 도매를 통하여 의약품이 납품되는 현황을 간접적으로 수집한 데이터를 구하거나, 전자처방전달시스템을 운영하는 소프트웨어 업체를 통하여 통계 데이터를 구매하여 분석하거나 외국의 전문업체의 데이터를 구매하는 방법 등으로 정보를 수집하고 있다.Therefore, pharmaceutical companies obtain data indirectly collecting the status of drug delivery through pharmacies or wholesale through sales representatives, or purchase and analyze statistical data through software companies operating electronic prescription delivery systems, or foreign specialized companies. Information is collected by how to purchase data.
그러나 이런 방법으로 수집한 처방통계정보는 말 그대로 "처방통계정보"로서 일정기간 질환별 처방한 의약품(성분)의 매출 또는 생산 실적만 확인할 수 있다. 즉, 전문의약품의 매출실적을 통한 시장점유율을 확인하는 정도의 데이터가 전부이다.However, prescription accounting information collected in this way is literally "prescription statistical information" and can only check the sales or production performance of prescription drugs (components) for each period. In other words, the data is enough to confirm the market share through sales results of specialty drugs.
이러한 문제점으로 인하여 일부 제약회사는 별도로 시장조사기관에 의뢰하여 "처방패턴조사"라고 하는 시장조사를 시행하기도 한다. 이러한 시장조사는 일반적으로 설문지를 기반으로 조사하는 정량조사방법과 심층조사면접법으로 직접 의사들의 의견을 듣는 정성조사방법이 이용된다.Due to these problems, some pharmaceutical companies may separately request market research agencies to conduct market research called "prescription pattern research." Such market research generally uses a quantitative survey method based on a questionnaire and a qualitative survey method in which doctors directly receive opinions through in-depth interviews.
그러나 정량조사방법은 처방패턴을 분석하기에 데이터가 충분하지 않은 문제점이 있고, 정성조사방법은 소수의 의사들의 특성 및 분위기 등의 영향을 받기 때문에 데이터의 신뢰성이 주관적인 경우가 많아 그 조사의 결과를 광범위하게 적용하기에는 적합하지 못한 문제점이 있었다.
However, the quantitative method has a problem in that there is not enough data to analyze the prescription pattern, and since the qualitative method is affected by the characteristics and mood of a few doctors, the reliability of the data is often subjective. There is a problem that is not suitable for wide application.
따라서, 본 발명의 목적은 인터넷을 통해 의사들로부터 처방되는 질병별 전문 의약품들을 입력받아 데이터베이스화 하고, 데이터베이스화된 정보들로부터 질병별, 의사별 및 약품별로 처방패턴을 분석하여 제공하는 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
Accordingly, an object of the present invention is to provide an Internet-based database for receiving disease-specific medicines prescribed by doctors through the Internet, and analyzing and providing prescription patterns for diseases, doctors, and drugs from the database information. The present invention provides a system and method for investigating prescription drug prescription patterns.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템은; 다수의 질병별 증례들과 등록된 다수의 처방자 정보와 상기 질병별 증례들 각각에 대해 처방 가능한 적어도 하나의 의약품 정보를 포함하고, 상기 등록된 각 처방자들이 선택한 질병별 증례 및 상기 증례에 대한 처방 의약품 정보를 포함하는 데이터베이스와, 유무선 인터넷망에 접속하며, 상기 유무선 인터넷망을 통해 접속하는 처방자의 정보를 처방자 단말로부터 입력받아 상기 데이터베이스에 저장하여 상기 처방자를 등록하고, 등록된 처방자의 접속 시 상기 처방자로부터 질병별 증례들 및 의약품을 선택받아 질병별 증례들에 대한 의약품 처방 정보를 상기 데이터베이스에 저장하며, 의약품 처방패턴 조사 이벤트 발생 시 상기 데이터베이스의 정보들을 검색하여 질병별 증례들에 대한 의약품 처방 패턴을 조사하여 의약품 처방 패턴 정보를 유무선 인터넷망에 접속된 조사자 단말로 제공하는 처방패턴 조사 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.Internet-based professional medicine prescription pattern investigation system of the present invention for achieving the above object; A plurality of disease-specific cases, a plurality of registered prescriber information, and at least one drug information prescribable for each of the disease-specific cases, and including the case-specific case and the case selected by each registered prescriber. A database including prescription drug information and a wired / wireless internet network are connected, and information of a prescriber connected through the wired / wireless internet network is received from a prescriber terminal, stored in the database, and the registered prescriber is registered. When the case-specific cases and medicines are selected from the prescriber, the medicine prescription information for the disease-specific cases is stored in the database, and when the drug prescription pattern investigation event occurs, the information of the database is searched for the case-specific cases. Examine drug prescription patterns to see drug prescription pattern information It characterized in that it comprises a prescription pattern survey server provided to the investigator terminal connected to the wire Internet network.
상기 처방패턴 조사 서버는, 상기 유무선 인터넷망과 접속하여 상기 처방자 단말 및 조사자 단말과 데이터를 송수신하는 데이터 입출력부와; 상기 데이터 입출력부를 통해 접속한 처방자 단말로부터 처방자 등록 요청 발생 시 처방자 정보를 입력받을 수 있는 처방자 정보 입력 수단을 상기 처방자 단말로 제공하고, 상기 처방자 정보 입력 수단을 통해 입력되는 처방전 정보를 상기 데이터베이스에 저장하여 처방자를 등록하는 처방자 등록부와, 상기 데이터 입력부를 통해 접속한 조사자 단말로 질병별 증례를 등록할 수 있는 질병별 증례 등록 수단을 제공하고, 상기 질병별 증례 등록 수단을 통해 질병별 증례가 입력되면 상기 데이터베이스에 등록하며, 처방자 단말로 상기 조사자에 의해 등록된 질병별 증례들 중 임의의 증례를 선택하고 선택된 질병별 증례에 대한 의약품을 선택할 수 있는 질병별 증례 선택 및 의약품 처방 수단을 제공하고, 상기 질병별 증례 및 의약품 선택 수단을 통해 질병별 증례에 따른 의약품 처방을 받아 상기 데이터베이스에 등록하는 의약품 처방 등록부와, 의약품 처방 패턴 조사 이벤트 발생 시 상기 데이터베이스에서 질병 증례별 의약품 처방 패턴 정보를 분석하여 상기 조사자 단말로 제공하는 의약품 처방 패턴 조사부를 포함하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The prescription pattern survey server, the data input and output unit for connecting to the wired and wireless Internet network for transmitting and receiving data with the prescriber terminal and the investigator terminal; Prescriber information input means for receiving prescriber information when the prescriber registration request is generated from the prescriber terminal connected through the data input / output unit is provided to the prescriber terminal, and a prescription input through the prescriber information input means. Providing a prescriber registration unit for registering prescribers by storing information in the database, and a case-specific case registration means for registering a case-specific case to an investigator terminal connected through the data input unit; When a case-specific case is inputted through the registration to the database, select a case-specific case that can select any case among disease-specific cases registered by the investigator to the prescriber terminal and select medicines for the selected case-specific case and Providing drug prescription means, case-specific case and drug selection means A drug prescription register for receiving medicine prescription according to a disease case and registering it in the database, and a drug prescription pattern investigation unit for analyzing the drug prescription pattern information for each disease case in the database and providing it to the investigator terminal when a drug prescription pattern investigation event occurs It characterized in that it comprises a control unit.
상기 제어부는, 질병별 증례 및 의약품 등록 수단을 단말로 제공하고 상기 질병별 증례 및 의약품 등록 수단을 통해 입력되는 질병별 증례 및 의약품들을 상기 데이터베이스에 등록하는 질병별 증례 및 의약품 등록부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The control unit may further include a disease-specific case and drug registration unit configured to provide disease-specific case and drug registration means to the terminal and register disease-specific case and medicines inputted through the disease-specific case and drug registration means in the database. It features.
상기 질병별 증례 및 의약품 등록부는 상기 데이터베이스에 등록된 모든 질병별 증례 및 의약품들에 대해 의약품 처방패턴을 검사하는 전수 검사 모드 및 조사자에 의해 선택된 질병별 증례 및 의약품에 대해서만 의약품 처방패턴을 검사하는 선택 검사 모드를 설정할 수 있는 수단 및 상기 선택 검사 모드에서 검사할 질병별 증례 및 의약품을 선택받는 수단을 구비하고, 상기 수단을 통해 선택된 모드 및 모드에 대응하는 질병별 증례 및 의약품 정보를 저장하며, 의약품 처방 등록부는 질병별 증례 선택 및 의약품 처방 수단을 통해 상기 모드에 따른 질병별 증례 및 의약품 정보를 표시하여 상기 모드에 따른 질병별 증례에 대해서 처방된 의약품을 상기 데이터베이스에 저장하도록 하여 상기 선택된 모드에 대응하는 질병별 증례 및 의약품에 대해서만 의약품 처방 패턴을 조사하는 것을 특징으로 한다.The case-specific case and drug registration section selects to examine the medicine-prescription pattern only for the case-specific cases and medicines selected by the investigator and the full test mode for examining the medicine prescription pattern for all disease-specific cases and medicines registered in the database. Means for setting a test mode and means for receiving a case-specific case and a medicine to be examined in the selective test mode, storing case-specific case and drug information corresponding to the mode and mode selected through the means, and The prescription registration unit displays the case-specific case and drug information according to the mode through the case-specific case selection and the drug prescription means, and stores the prescribed medicines for the case-specific case according to the mode in the database to correspond to the selected mode. Only for disease-specific cases and medicines It is characterized by examining the drug prescription pattern.
상기 제어부는, 상기 의약품 처방 패턴 정보를 입력받아 질병 증례별 의약품 사용빈도, 처방자별 각 질병 증례에 대한 의약품 사용빈도를 포함하는 전문 의약품 처방패턴 조사 보고서를 생성하여 상기 데이터 입출력부를 통해 상기 조사자 단말로 제공하는 보고서 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The control unit receives the drug prescription pattern information, generates a specialized drug prescription pattern investigation report including drug use frequency for each disease case and drug use frequency for each disease case for each prescriber, and sends it to the investigator terminal through the data input / output unit. It characterized in that it further comprises a report generating unit for providing.
상기 의약품 처방 패턴 조사 이벤트는 년, 월, 주, 일 및 시간 중 어느 하나 의 일정 주기로 발생하는 것을 특징으로 한다.The drug prescription pattern investigation event is characterized in that occurs at any one of the year, month, week, day and time.
상기 처방자는 병원 또는 의사인 것을 특징으로 한다.
The prescriber is characterized in that the hospital or doctor.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 방법은; 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템의 전문 의약품 처방패턴 조사 방법에 있어서, 조사자 단말로부터 다수의 질병별 증례 및 적어도 하나의 각 증례별 의약품을 입력받아 데이터베이스에 등록하는 질병별 증례/의약품 등록 과정과, 접속된 처방자 단말로부터 등록 요청 시 처방자 정보를 입력받아 데이터베이스에 저장하여 등록하는 처방자 등록 과정과, 등록된 처방자가 처방자 단말기를 통해 접속하여 임의의 환자에 대해 상기 등록된 질병별 증례 및 상기 증례에 대해 처방한 의약품을 입력받는 질병별 처방전 입력 과정과, 의약품 처방 패턴 조사 이벤트 발생 시 상기 데이터베이스에서 질병 증례별 의약품 처방 패턴 정보를 분석하여 조사자 단말로 제공하는 처방 패턴 분석 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.Internet-based specialty medicine prescription pattern investigation method of the present invention for achieving the above object; In the method for investigation of prescription medicine prescription patterns of the Internet-based prescription medicine prescription pattern investigation system, a case-specific case / drug registration process for receiving a plurality of disease-specific cases and at least one medicine for each case from an investigator terminal and registering them in a database; The prescriber registration process of receiving prescriber information upon registration request from a connected prescriber terminal and storing the data in a database and registering the registered prescriber, and the case of the registered disease for any patient by accessing the registered prescriber through the prescriber terminal. And a prescription input process for each disease that receives the medicine prescribed for the case, and a prescription pattern analysis process for analyzing the drug prescription pattern information for each disease case from the database and providing the information to the investigator terminal when the drug prescription pattern investigation event occurs. It is characterized by.
상기 처방자 등록 과정 후, 조사자가 조사자 단말기를 통해 조사하고자 하는 질병별 증례 및 의약품을 선택받는 질병별 증례 선택 과정을 더 포함하되, 상기 질병별 처방전 입력 과정에서, 상기 선택된 질병별 증례 및 의약품에 대해서만 의약품 처방전을 입력받고, 상기 처방 패턴 분석 과정에서 상기 선택된 질병별 증례 및 의약품에 대해서만 의약품 처방 패턴을 분석하는 것을 특징으로 한다.After the prescriber registration process, the investigator further comprises a disease-specific case selection process for receiving the disease-specific case and the drug to be investigated through the investigator terminal, in the disease-specific prescription input process, the selected disease-specific case and drug Only receiving a prescription for the drug, characterized in that for analyzing the prescription pattern only the case and the drug for each disease selected in the prescription pattern analysis process.
상기 질병별 처방전 입력 과정은, 임의의 접속자가 로그인 하면 상기 로그인 정보에 의해 등록된 의사인지를 판단하는 인증 단계와, 등록된 의사이면 질병별 증례 및 의약품 선택 수단을 처방자 단말로 제공하여 질병 증례 및 해당 증례에 대한 의약품을 선택할 것을 요청하는 입력 수단 제공 단계와, 상기 질병별 증례 및 의약품 선택 수단을 통해 선택된 질병 증례 및 상기 증례에 대한 의약품 정보를 포함하는 처방전을 입력받는 처방전 입력 단계와, 상기 입력된 처방전을 데이터베이스에 저장하는 처방전 등록 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The disease-specific prescription input process is an authentication step of determining whether a doctor is registered by the login information when any visitor logs in, and if the doctor is registered by providing a disease-specific case and medicine selection means to the prescriber terminal And providing an input means for requesting the selection of a medicine for the case, a prescription input step for receiving a prescription including a disease case selected through the disease-specific case and drug selection means and drug information on the case; And a prescription registration step of storing the input prescription in a database.
상기 처방 패턴 분석 과정은, 의약품 처방 패턴 조사 이벤트가 발생하는지를 검사하는 이벤트 발생 검사 단계와, 의약품 처방 패턴 조사 이벤트가 발생하면 분석 주체 선택 수단을 제공하는 주체 선택 수단 제공 단계와, 상기 분석 주체 선택 수단을 통해 질병별 증례, 처방자 및 의약품 중 하나의 분석 주체가 선택되면 선택된 주체에 대한 질병 증례별 의약품 처방 패턴을 분석하여 조사자 단말로 제공하는 처방 패턴 분석 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The prescription pattern analysis process may include: an event generation checking step of checking whether a medicine prescription pattern investigation event occurs; providing subject selection means for providing an analysis subject selection means when the medicine prescription pattern investigation event occurs; and the analysis subject selection means; When the analysis of the disease case, the prescriber, and one of the drugs through the analysis of the drug selected by the disease case for the selected drug case for the selected subject characterized in that it comprises a prescription pattern analysis step of providing to the investigator terminal.
상기 의약품 처방 패턴 조사 이벤트는 년, 월, 주, 일 및 시간 중 어느 하나 의 일정 주기로 발생하는 것을 특징으로 한다.The drug prescription pattern investigation event is characterized in that occurs at any one of the year, month, week, day and time.
상기 의약품 처방 패턴 조사 이벤트는 조사자의 의약품 처방 패턴 조사 요청에 따라 조사자 단말로부터 발생하는 것을 특징으로 한다.The drug prescription pattern investigation event is characterized in that generated from the investigator terminal according to the drug prescription pattern investigation request of the investigator.
상기 처방 패턴 분석 과정은, 상기 분석된 질병 증례별 의약품 처방 패턴 정보에 대응하는 전문 의약품 처방패턴 조사 보고서를 생성하여 조사자 단말로 전송하는 보고서 생성 및 제공 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
The prescription pattern analysis process may further include generating and providing a report for generating a specialized medicine prescription pattern investigation report corresponding to the analyzed disease case prescription prescription pattern information and transmitting it to the investigator terminal.
본 발명은 증례를 기준으로 의사의 처방패턴을 조사함으로 의사 및 의료기관의 특성에 따라 약물 처방패턴이 어떻게 다른지, 어떤 유형의 의사와 의료기관이 처방을 많이 하는지, 왜 그 약물을 처방하는 지를 명확하게 파악할 수 있다. 따라서 본 발명은 제약회사가 마케팅에 적용할 수 있는 신뢰도가 높은 자료를 수집할 수 있는 효과를 가진다.The present invention examines a doctor's prescription pattern on a case-by-case basis to clearly identify how the drug prescription pattern differs according to the characteristics of doctors and medical institutions, what types of doctors and medical institutions prescribe a lot, and why the drug is prescribed. Can be. Therefore, the present invention has the effect that the pharmaceutical company can collect high reliability data that can be applied to marketing.
또한, 본 발명은 인터넷을 통해 의사들의 질병의 증례별 의약품 처방패턴을 입력받음으로써 데이터의 수집이 용이하고, 비용이 저렴하게 드는 효과를 가진다.
In addition, the present invention has an effect of easy data collection and low cost by receiving the prescription pattern of the case by the doctor of the disease via the Internet.
도 1은 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템의 데이터베이스 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템의 처방 패턴 조사 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 방법의 증례별 처방전 입력 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 본 발명에 따른 질병별 증례 등록 및 관리 화면을 나타낸 도면이다
도 7은 본 발명에 따른 의사의 질병별 증례 선택화면을 나타낸 도면이다
도 8은 본 발명에 따른 전문 의약품 처방 패턴 보고서의 일부를 타낸 도면이다1 is a view showing the configuration of the Internet-based specialty medicine prescription pattern investigation system according to the present invention.
2 is a diagram showing a database configuration of a system for investigation of prescription drugs based on the Internet according to the present invention.
3 is a view showing the configuration of a prescription pattern investigation server of the Internet-based specialized medicine prescription pattern investigation system according to the present invention.
Figure 4 is a flow chart showing a method for investigation of prescription drugs based on the Internet based on the present invention.
Figure 5 is a flow chart showing a prescription input method for each case of the Internet-based specialty medicine prescription pattern investigation method according to the present invention.
6 is a diagram illustrating a case registration and management screen for each disease according to the present invention.
7 is a diagram showing a case selection screen for each disease of a doctor according to the present invention.
8 is a view showing a part of the prescription drug prescription pattern report according to the present invention
이하 도면을 참조하여 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템 및 방법을 설명한다.Hereinafter, a system and method for investigation of a prescription drug pattern based on internet according to the present invention will be described with reference to the drawings.
도 1은 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템의 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템의 데이터베이스 구성을 나타낸 도면이다.1 is a view showing the configuration of the Internet-based specialty medicine prescription pattern research system according to the present invention, Figure 2 is a view showing a database configuration of the Internet-based specialty medicine prescription pattern research system according to the present invention.
도 1 내지 도 2를 참조하면, 본 발명의 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템은 유무선 인터넷망(110)에 로컬망(205)을 통해 접속하는 처방패턴 조사 서버(200)와 데이터베이스(300)를 포함한다.1 to 2, the Internet-based specialty medicine prescription pattern research system of the present invention is a prescription
데이터베이스(300)는 증례 DB(310), 의사 DB(320) 및 처방 DB(330)를 포함한다. 상기 증례 DB(310)는 진단 DB(311), 증상 DB(312), 임상 DB(313)을 포함하고, 의사 DB(320)는 신상 DB(321), 병원 DB(322) 및 진료 현황 DB(323)을 포함하며, 처방 DB(330)는 약물 DB(331) 및 처방 DB(332)를 포함한다. 상기 진단 DB(311)는 도 2에서와 같이 질환명, 합병증 및 부작용 정보들을 저장하고 있으며, 증상 DB(312)는 증상의 부위, 증상의 정도, 증상의 형태, 증상의 발생 시기, 증상의 발현기간 및 증상의 특이점 정보 등을 포함한다. 그리고 임상 DB(313)는 체질량지수(BMI), 혈압(수축기/이완기), 혈당(공복시/식후), 간기능(GOT/GPT), 콜레스테롤(HDL/LDL), 요단백(정성/정량) 정보 등을 저장한다. 의사 DB(320)의 신상DB(321)는 의사의 성명, 성별, 연령, 전공과목, 출신학교 및 소속 학회 등의 정보를 포함한다. 그 외에도 상기 신상 DB(321)에는 상기 의사가 등록 시 입력한 아이디(ID) 및 패스워드를 포함한다. 병원 DB(322)는 병원명, 기관구분(의원/병원/종병), 지역(병원주소), 진료과목, 전문클리닉(센터) 및 종합건강검진 시행여부 등의 정보를 포함하고, 진료현황 DB(323)는 월 평균 외래환자 수, 월 평균 입원환자 수, 월평균 수술환자 수, 월 평균 초진환자 수, 월 평균 재진환자 수, 환자의 성별 현황 및 환자의 연령별 현황 등을 포함한다. 그리고 처방 DB(330)의 약물 DB(331)는 약효별 분류, 제품명, 성분명, 제형, 투여경로, 판매/제조회사, 전문(ETC)/일반(OTC), 보험/비보험/ 및 복합/단일제 정보 등을 포함하고, 처방 DB(332)는 질병분류기호, 처방 의약품(성분), 1회 투약량, 1일 투여횟수, 총 투여 일 수, 대체요법 처방, 처방의 해설 정보 등을 포함한다. 또한 상기 데이터베이스(300)는 도 1 및 도 3에는 나타내지 않았으나 질병 증례별 의약품 처방 패턴 조사를 요청할 수 있는 조사자를 인증하기 위한 조사자 인증 데이터베이스를 더 포함한다.The
처방 패턴 조사 서버(200)는 직접 또는 근거리 통신망(115)을 통해 유무선 인터넷망(110)에 접속하며, 상기 유무선 인터넷망(110)을 통해 접속하는 처방자의 정보를 처방자 단말로부터 입력받아 상기 데이터베이스 저장하여 처방자를 등록하고, 등록된 처방자의 접속 시 상기 처방자로부터 질병별 증례들 및 의약품을 선택받아 질병별 증례들에 대한 의약품 처방 정보를 상기 데이터베이스 저장한다. 또한, 처방 패턴 조사 서버(200)는 의약품 처방패턴 조사 이벤트 발생 시 상기 데이터베이스의 정보들을 검색하여 질병별 증례들에 대한 의약품 처방 패턴을 조사하여 의약품 처방 패턴 정보를 유무선 인터넷망에 접속된 조사자 단말로 제공한다. 상기 처방자는 병원 자체가 될 수도 있고, 임의의 병원을 운영 또는 근무하는 의사일 수 있을 것이며, 상기 처방자 단말(101)은 의사가 상기 병원에서 사용하는 병원용 컴퓨터 또는 의사 개인의 컴퓨터 등이 될 수 있을 것이다. 그리고 상기 조사자는 제약업체 또는 제약업체 직원이 될 수 있을 것이다. 따라서 조사자 단말(220)은 제약업체에 구비되는 컴퓨터 등이 될 수 있을 것이다. 조사자 단말(220)은 도 1과 같이 처방 패턴 조사 서버(200)와 같은 근거리 통신망(115) 내에 있는 컴퓨터일 수도 있고, 처방자 단말(101)과 같이 유무선 인터넷망(110)에 접속되어 있는 컴퓨터일 수도 있을 것이다.The prescription
도 3은 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템의 처방 패턴 조사 서버의 구성을 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명에 따른 질병별 증례 등록 및 관리 화면을 나타낸 도면이며, 도 7은 본 발명에 따른 의사의 질병별 증례 선택화면을 나타낸 도면이고, 도 8은 본 발명에 따른 전문 의약품 처방 패턴 보고서의 일부를 타낸 도면이다. 이하 도 1 내지 도 3 및 도 6 내지 도 8을 참조하여 설명한다.Figure 3 is a view showing the configuration of a prescription pattern investigation server of the Internet-based professional medicine prescription pattern investigation system according to the present invention, Figure 6 is a view showing a case registration and management screen for each disease according to the present invention, Figure 7 FIG. 8 is a view showing a case selection screen for a disease according to a doctor according to the present invention, and FIG. Hereinafter, a description will be given with reference to FIGS. 1 to 3 and 6 to 8.
처방 패턴 조사 서버(200)는 데이터 입출력부(201)와 제어부(202)를 포함한다.The prescription
데이터 입출력부(201)는 근거리 통신망(115) 또는 유무선 인터넷망(110)과 직접 접속되어 유무선 인터넷망(110) 및 근거리 통신망(115)을 통해 접속한 처방자 단말(101) 또는 조사자 단말(220)과 데이터 통신을 수행한다.The data input /
제어부(202)는 인증부(203), 질병별 증례 및 의약품 등록부(204), 처방자 등록부(205), 의약품 처방 등록부(206), 의약품 처방 패턴 검색부(207) 및 보고서 생성부(208)를 포함하고 상기 구성 선택 수단을 처방자 단말(101) 및 조사자 단말(220)로 제공하고, 상기 수단을 통해 처방자 단말(101) 및 조사자 단말(220)이 임의의 구성을 선택하면 해당 구성을 동작시킨다. 예를 들어, 처방자가 처방자 단말(101)로 제공된 구성 선택 수단을 통해 로그인을 선택하면 상기 인증부(203)를 구동한다.The
인증부(203)는 데이터베이스(300)의 처방자 정보 및 조사자 정보를 참조하여 처방자 단말(101) 및 조사자 단말(220)을 통해 접속한 처방자 및 조사자가 미리 등록된 처방자 및 조사자인지를 판단한다.The
질병별 증례 및 의약품 등록부(204)는 유무선 인터넷망(110) 및/또는 근거리 통신망(115)을 통해 접속한 조사자 단말(220)로 질병별 증례 및 의약품을 등록할 수 있는 도 6과 같은 질병별 증례 및 의약품 등록 수단을 제공하고, 상기 질병별 증례 및 의약품 등록 수단을 통해 입력되는 질병별 증례 및 의약품들을 데이터베이스(300)의 증례 DB(310) 및 처방 DB(330)에 저장하여 질병별 증례 및 의약품을 등록한다. 상기 각 증례는 하기 표 1과 같이 구성될 수 있다. 하기 표 1의 증례는 상기 질병별 증례 및 의약품 등록 수단에서 선택하여 확인할 수 있다.Case-specific case and
또한, 질병별 증례 및 의약품 등록부(204)는 도 6에는 나타내지 않았으나 상기 질병별 증례 및 처방 의약품 전체에 대해 의약품 처방 패턴을 조사하는 전수 검사 모드와, 선택된 질병별 증례 및/또는 선택된 의약품에 대해서만 의약품 처방 패턴을 조사하는 선택 검사 모드를 설정할 수 있으며, 상기 전수 검사 모드 및 선택 검사 모드 중 선택된 모드에 대한 정보를 데이터베이스(300)에 저장한다. 또한 질병별 증례 및 의약품 등록부(204)는 상기 선택 검사 모드가 선택되면 상기 질병별 증례 및 의약품 선택 수단을 조사자 단말(220)로 제공하고, 상기 질병별 증례 및 의약품 선택 수단을 통해 선택된 질병별 증례 및 의약품들을 상기 데이터베이스(300)의 해당 질병별 증례 및 의약품들을 별도로 표기하거나 저장한다. 또한 질병별 증례 및 의약품 등록부(204)는 의약품 처방 패턴 조사 정보를 보고서 형태로 수신할지를 설정할 수 있는 수단을 제공하며, 설정된 정보는 데이터베이스(300)에 저장된다.In addition, although the disease-specific case and
처방자 등록부(202)는 상기 구성 선택 수단에서 처방자 등록이 선택되는 경우 실행되어 처방자 정보 입력 수단을 처방자 단말(101)로 제공하며, 상기 처방자 정보 입력 수단을 통해 입력되는 처방자 정보를 상기 데이터베이스(300)에 저장하여 등록한다.The
의약품 처방 등록부(205)는 상기 인증부(203)를 거쳐 접속한 등록 처방자의 처방자 단말(101)로 도 7과 같은 질병별 증례 선택 및 의약품 처방 수단을 제공하고 상기 의약품 처방 수단을 통해 선택된 질병별 증례 및 상기 선택된 질병별 증례에 대해 처방된 의약품을 선택받아 데이터베이스(300)의 처방 DB(330)의 처방 DB(332)에 저장한다. 상기 수단에서 증례를 선택하면 상기 표1과 같이 상세정보가 표시된다. 도 7에는 의약품 선택 수단은 표시되지 않았으나 증례가 선택되면 의약품 선택 수단이 표시된다. 또한, 상기 질병별 증례 선택 및 의약품 처방 수단은 도 7에는 나타내지 않았으나 상기 전수 검사 모드 또는 선택 검사 모드에 따라 해당 질병별 증례 및 의약품들을 처방자 단말(101)을 통해 선택할 수 있도록 표시한다. 상기 의약품 처방 등록부(205)는 상기 질병별 증례 및 증례에 대응하는 의약품 선택 외에도 하기 표 2와 같이 처방의 해설 및 대체 요법 처방을 입력하는 항목을 더 구비할 수 있으며, 이 항목들은 처방자가 직접 입력하는 항목이다.The drug
의약품 처방 패턴 검색부(207)는 질병별 증례들에 대한 의약품 처방 패턴을 조사할 수 있는 처방 패턴 조사 수단을 조사자 단말(220)로 제공하고, 의약품 처방 패턴 조사 이벤트 발생 시 상기 데이터베이스(300)의 질병별 증례 및 처방정보를 분석하여 질병 증례별 의약품 처방 패턴을 조사하여 조사자 단말(220)로 제공한다. 상기 처방 패턴 조사 수단은 상기 의약품 처방 패턴 조사 이벤트의 발생 주기를 설정할 수 있는 주기 설정 수단을 제공하며, 상기 주기 설정 수단은 년, 월, 일, 시 및 분 중 어느 하나의 단위로 설정될 수 있으며, 복수개의 주기를 설정할 수 있는 수단을 제공한다. 또한, 의약품 처방 패턴 검색부(207)는 조사자가 원하는 때에 상기 이벤트를 발생할 수 있도록 의약품 처방 패턴 조사 요청 수단을 제공한다. 상기 설명에서 상기 의약품 처방 패턴 조사를 요청하는 주체가 조사자인 경우만을 설명하였으나 처방자에 의해서도 요청될 수도 있을 것이다.The drug prescription
보고서 생성부(208)는 상기 데이터베이스(300)에 보고서 보고 설정 정보가 설정되어 있는 경우 상기 의약품 처방 패턴 검색부(207)에서 조사된 의약품 처방 패턴 정보를 도 8과 같은 보고서로 생성하여 데이터 입출력부(201)를 통해 조사자 단말(220)로 제공한다. 상기 보고서는 질병별 증례, 처방자 및 의약품 중 하나를 분석 주체로 하는 보고서를 생성하도록 할 수도 있고, 모두를 포함하는 보고서를 생성하도록 할 수도 있을 것이다. 또한, 상기 보고서는 상기 의약품 처방 패턴 정보를 입력받아 질병 증례별 의약품 사용빈도, 처방자별 각 질병 증례에 대한 의약품 사용빈도를 포함하도록 구성될 수 있을 것이다.When the report report setting information is set in the
상기 수단들은 XML 문서를 지원하는 웹페이지 형태로 제공될 수 있으며, 상기 보고서는 XML 문서로 제공된다. 그러나 처방자 단말(101)과 조사자 단말(220)에 본 발명에 따른 전용의 응용프로그램이 설치되고, 설치된 응용 프로그램에 의한 단말들과 처방 패턴 조사 서버(200)의 데이터의 송수신에 의해 이루어질 수도 있을 것이다.The means may be provided in the form of a web page supporting an XML document, and the report is provided in an XML document. However, the
도 4는 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 방법을 나타낸 흐름도이다. 이하 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명한다.Figure 4 is a flow chart showing a method for investigation of prescription drugs based on the Internet based on the present invention. A description with reference to FIGS. 1 to 4 is as follows.
우선 처방 패턴 조사 서버(200)는 조사자 단말(220)을 통해 조사자로부터 질병별 증례들 및 각 증례들에 대한 의약품들을 입력받아 등록한다(S411).First, the prescription
상기와 같이 질병별 증례들 및 의약품들이 등록되면 처방 패턴 조사 서버(200)는 처방자들을 모집하고, 처방자들의 아이디, 패스워드 및 도 2와 같은 신상정보, 병원정보 및 진료현황 정보들을 수집하여 데이터베이스(300)에 저장한다(S413). 상기 처방자들의 모집은 유무선 인터넷망(110)을 통해 이루어질 수도 있고, 관리자의 임의의 병원방문 등에 의해 이루어질 수도 있을 것이다. 후자의 경우에는 관리자가 상술한 처방자의 정보들을 입력해야 할 것이다.As the case-specific cases and medicines are registered as described above, the prescription
상술한 바와 같이 질병별 증례, 의약품 및 처방자 등록이 완료되면 처방 패턴 조사 서버(200)는 처방자가 처방자 단말(101)을 통해 자신의 환자에 대한 질병별 증례 및 상기 증례에 대한 처방 의약품을 입력받아 등록하는 질병별 처방 입력 루틴을 수행한다(S420).As described above, when the disease-specific case, the medicine, and the prescriber registration are completed, the prescription
상기와 같이 질병별 의약품 처방 정보가 입력되기 시작하면 처방 패턴 조사 서버(200)는 의약품 처방 패턴 조사 이벤트가 발생하는지를 검사하고, 상기 이벤트가 발생하면 데이터베이스(300)에 저장된 질병별 증례들 각각에 대해 처방된 의약품 정보들을 분석하고, 조사 결과를 조사자 단말(220)로 제공하는 처방 패턴 분석 루틴을 수행한다(S430).As described above, when prescription information for each disease begins to be input, the prescription
그러나 상술한 바와 같이 조사자가 특정한 질병의 증례들 및 의약품에 대해서만 의약품 처방 패턴을 조사하고자 하는 경우 질병별 증례 및 의약품 등록부(204)를 통해 질병별 증례 및 의약품을 선택한(S415) 후 처방자들의 질병별 증례에 대한 처방(S420)이 이루어지도록 구성될 수도 있을 것이다.However, as described above, if the investigator wants to investigate the medicine prescription pattern only for the cases and medicines of a specific disease, the disease of the prescribers after selecting the case and the medicine for each disease through the case-specific case and the medicine register 204 (S415). Prescribing for each case (S420) may be configured to be made.
도 5는 본 발명에 따른 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 방법의 증례별 처방전 입력 방법을 나타낸 흐름도이다.Figure 5 is a flow chart showing a prescription input method for each case of the Internet-based specialty medicine prescription pattern investigation method according to the present invention.
도 5를 참조하면 질병별 처방전 입력 루틴으로 진행하면, 처방패턴 조사 서버(200)의 제어부(202)의 의약품 처방 등록부(206)는 유무선 인터넷망(110)을 통한 사용자가 로그인하는지를 검사한다(S421).Referring to FIG. 5, when proceeding to a prescription input routine for each disease, the drug
로그인하는 사용자가 있으면 의약품 처방 등록부(206)는 로그인 시 입력된 아이디 및 패스워드와 데이터베이스(300)의 의사 DB(320)에 미리 저장되어 있는 아이디 및 패스워드를 비교하여 상기 사용자가 등록된 처방자, 즉 의사인지를 검사한다(S422).If there is a user logging in, the
검사결과 등록 처방자이면 의약품 처방 등록부(206)는 전수 검사 모드 또는 선택 검사 모드에 따른 질병별 증례들을 표시하여 상기 증례들 중 하나를 선택할 것을 요청하고(S423), 상기 요청에 따른 질병 증례가 선택되는지를 검사한다(S424).If the test result registration prescriber, the drug
해당 증례가 선택되면 의약품 처방 등록부(206)는 선택 질병의 증례에 대한 처방 의약품들을 처방자 단말(101)에 표시하여 처방 의약품을 선택할 것을 요청한(S425) 후, 처방 의약품이 선택되는지를 검사한다(S426).When the case is selected, the drug
의약품이 선택되면 의약품 처방 등록부(206)는 선택된 질병의 증례 및 해당 처방 의약품을 상기 처방자의 의사 정보에 맵핑하여 저장한다(S427).When the medicine is selected, the medicine
한편, 본 발명은 전술한 전형적인 바람직한 실시 예에만 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 개량, 변경, 대체 또는 부가하여 실시할 수 있는 것임은 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 이러한 개량, 변경, 대체 또는 부가에 의한 실시가 이하의 첨부된 특허청구범위의 범주에 속하는 것이라면 그 기술사상 역시 본 발명에 속하는 것으로 보아야 한다.
On the other hand, the present invention is not limited to the above-described typical preferred embodiment, it can be carried out in various ways without departing from the gist of the present invention various modifications, changes, substitutions or additions in the art Anyone who has this can easily understand it. It is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, it is intended to cover various modifications within the scope of the appended claims.
101: 처방자 단말 110: 유무선 인터넷망
115: 근거리 통신망 200: 처방 패턴 조사 서버
201: 데이터 입출력부 202: 제어부
203: 인증부 204: 질병별 증례 및 의약품 등록부
205: 처방자 등록부 206: 의약품 처방 등록부
207: 의약품 처방 패턴 검색부 208: 보고서 생성부
220: 조사자 단말 300: 데이터베이스101: prescriber terminal 110: wired and wireless Internet network
115: LAN 200: Prescription Pattern Survey Server
201: data input / output unit 202: control unit
203: Certification unit 204: Case-specific case and drug registry
205: Prescriber Register 206: Drug Prescription Register
207: drug prescription pattern search unit 208: report generation unit
220: investigator terminal 300: database
Claims (14)
유무선 인터넷망에 접속하며, 상기 유무선 인터넷망을 통해 접속하는 처방자의 정보를 처방자 단말로부터 입력받아 상기 데이터베이스에 저장하여 상기 처방자를 등록하고, 등록된 처방자의 접속 시 상기 처방자로부터 질병별 증례들 및 의약품을 선택받아 질병별 증례들에 대한 의약품 처방 정보를 상기 데이터베이스에 저장하며, 의약품 처방패턴 조사 이벤트 발생 시 상기 데이터베이스의 정보들을 검색하여 질병별 증례들에 대한 의약품 처방 패턴을 조사하여 의약품 처방 패턴 정보를 유무선 인터넷망에 접속된 조사자 단말로 제공하는 처방패턴 조사 서버를 포함하되,
상기 처방패턴 조사 서버는,
상기 유무선 인터넷망과 접속하여 상기 처방자 단말 및 조사자 단말과 데이터를 송수신하는 데이터 입출력부와;
상기 데이터 입출력부를 통해 접속한 처방자 단말로부터 처방자 등록 요청 발생 시 처방자 정보를 입력받을 수 있는 처방자 정보 입력 수단을 상기 처방자 단말로 제공하고, 상기 처방자 정보 입력 수단을 통해 입력되는 처방전 정보를 상기 데이터베이스에 저장하여 처방자를 등록하는 처방자 등록부와, 상기 데이터 입력부를 통해 접속한 조사자 단말로 질병별 증례를 등록할 수 있는 질병별 증례 등록 수단을 제공하고, 상기 질병별 증례 등록 수단을 통해 질병별 증례가 입력되면 상기 데이터베이스에 등록하며, 처방자 단말로 상기 조사자에 의해 등록된 질병별 증례들 중 임의의 증례를 선택하고 선택된 질병별 증례에 대한 의약품을 선택할 수 있는 질병별 증례 선택 및 의약품 처방 수단을 제공하고, 상기 질병별 증례 및 의약품 선택 수단을 통해 질병별 증례에 따른 의약품 처방을 받아 상기 데이터베이스에 등록하는 의약품 처방 등록부와, 의약품 처방 패턴 조사 이벤트 발생 시 상기 데이터베이스에서 질병 증례별 의약품 처방 패턴 정보를 분석하여 상기 조사자 단말로 제공하는 의약품 처방 패턴 조사부를 포함하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템.
A plurality of disease-specific cases, a plurality of registered prescriber information, and at least one drug information prescribable for each of the disease-specific cases, and including the case-specific case and the case selected by each registered prescriber. A database containing prescription drug information;
Access the wired / wireless internet network, receive the information of the prescriber connected through the wired / wireless internet network from the prescriber terminal, store the data in the database, register the prescriber, and case-specific cases from the prescriber when the registered prescriber is connected. And selecting a medicine and storing the medicine prescription information on the case by disease in the database, and when the drug prescription pattern investigation event occurs, by searching the information of the database to investigate the medicine prescription pattern for the case by disease medication prescription pattern Including a prescription pattern research server for providing information to the investigator terminal connected to the wired and wireless Internet network,
The prescription pattern investigation server,
A data input / output unit which connects to the wired / wireless internet network and transmits and receives data with the prescriber terminal and the investigator terminal;
Prescriber information input means for receiving prescriber information when the prescriber registration request is generated from the prescriber terminal connected through the data input / output unit is provided to the prescriber terminal, and a prescription input through the prescriber information input means. Providing a prescriber registration unit for registering prescribers by storing information in the database, and a case-specific case registration means for registering a case-specific case to an investigator terminal connected through the data input unit; When a case-specific case is inputted through the registration to the database, select a case-specific case that can select any case among disease-specific cases registered by the investigator to the prescriber terminal and select medicines for the selected case-specific case and Providing drug prescription means, case-specific case and drug selection means A drug prescription register for receiving medicine prescription according to a disease case and registering it in the database, and a drug prescription pattern investigation unit for analyzing the drug prescription pattern information for each disease case in the database and providing it to the investigator terminal when a drug prescription pattern investigation event occurs Internet-based specialty medicine prescription pattern research system comprising a control unit.
상기 제어부는,
질병별 증례 및 의약품 등록 수단을 단말로 제공하고 상기 질병별 증례 및 의약품 등록 수단을 통해 입력되는 질병별 증례 및 의약품들을 상기 데이터베이스에 등록하는 질병별 증례 및 의약품 등록부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템.
The method of claim 1,
The control unit,
The Internet further comprises a disease-specific case and drug registration unit for providing disease-specific case and drug registration means to the terminal and registering disease-specific case and drugs inputted through the disease-specific case and drug registration means in the database. -Based specialty prescription pattern investigation system.
상기 질병별 증례 및 의약품 등록부는 상기 데이터베이스에 등록된 모든 질병별 증례 및 의약품들에 대해 의약품 처방패턴을 검사하는 전수 검사 모드 및 조사자에 의해 선택된 질병별 증례 및 의약품에 대해서만 의약품 처방패턴을 검사하는 선택 검사 모드를 설정할 수 있는 수단 및 상기 선택 검사 모드에서 검사할 질병별 증례 및 의약품을 선택받는 수단을 구비하고, 상기 수단을 통해 선택된 모드 및 모드에 대응하는 질병별 증례 및 의약품 정보를 저장하며,
의약품 처방 등록부는 질병별 증례 선택 및 의약품 처방 수단을 통해 상기 모드에 따른 질병별 증례 및 의약품 정보를 표시하여 상기 모드에 따른 질병별 증례에 대해서 처방된 의약품을 상기 데이터베이스에 저장하도록 하여 상기 선택된 모드에 대응하는 질병별 증례 및 의약품에 대해서만 의약품 처방 패턴을 조사하는 것을 특징으로 하는 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템.
The method of claim 3,
The case-specific case and drug registration section selects to examine the medicine-prescription pattern only for the case-specific cases and medicines selected by the investigator and the full test mode for examining the medicine prescription pattern for all disease-specific cases and medicines registered in the database. Means for setting a test mode and means for receiving a case-specific case and a medicine to be examined in the selective test mode, and storing case-specific case and drug information corresponding to the mode and mode selected through the means;
The medicine prescription registration unit displays disease-specific case and drug information according to the mode through disease case selection and drug prescription means to store the medicine prescribed for the disease-specific case according to the mode in the database. Internet-based specialty drug prescription pattern investigation system, characterized in that the investigation of the drug prescription pattern only for the corresponding disease-specific cases and drugs.
상기 제어부는,
상기 의약품 처방 패턴 정보를 입력받아 질병 증례별 의약품 사용빈도, 처방자별 각 질병 증례에 대한 의약품 사용빈도를 포함하는 전문 의약품 처방패턴 조사 보고서를 생성하여 상기 데이터 입출력부를 통해 상기 조사자 단말로 제공하는 보고서 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템.
The method of claim 1,
The control unit,
Generate a report that receives the medicine prescription pattern information and generates a specialized drug prescription pattern investigation report including drug use frequency for each disease case, drug use frequency for each disease case for each prescriber and provides the report to the investigator terminal through the data input / output unit. Internet-based specialty medicine prescription pattern investigation system characterized in that it further comprises wealth.
상기 의약품 처방 패턴 조사 이벤트는 년, 월, 주, 일 및 시간 중 어느 하나 의 일정 주기로 발생하는 것을 특징으로 하는 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템.
The method of claim 1,
The drug prescription pattern investigation event is an Internet-based specialty medicine prescription pattern investigation system, characterized in that occurs at any one of the year, month, week, day and time.
상기 처방자는 병원 또는 의사인 것을 특징으로 하는 인터넷 기반의 전문 의약품 처방패턴 조사 시스템.
The method of claim 1,
The prescriber is a hospital or doctor Internet-based specialty medicine prescription pattern investigation system.
조사자 단말로부터 다수의 질병별 증례 및 적어도 하나의 각 증례별 의약품을 입력받아 데이터베이스에 등록하는 질병별 증례/의약품 등록 과정과,
접속된 처방자 단말로부터 등록 요청 시 처방자 정보를 입력받아 데이터베이스에 저장하여 등록하는 처방자 등록 과정과,
등록된 처방자가 처방자 단말기를 통해 접속하여 임의의 환자에 대해 상기 등록된 질병별 증례 및 상기 증례에 대해 처방한 의약품을 입력받는 질병별 처방전 입력 과정과,
의약품 처방 패턴 조사 이벤트 발생 시 상기 데이터베이스에서 질병 증례별 의약품 처방 패턴 정보를 분석하여 조사자 단말로 제공하는 처방 패턴 분석 과정을 포함하되,
상기 질병별 처방전 입력 과정은,
임의의 접속자가 로그인 하면 상기 로그인 정보에 의해 등록된 의사인지를 판단하는 인증 단계와,
등록된 의사이면 질병별 증례 및 의약품 선택 수단을 처방자 단말로 제공하여 질병 증례 및 해당 증례에 대한 의약품을 선택할 것을 요청하는 입력 수단 제공 단계와,
상기 질병별 증례 및 의약품 선택 수단을 통해 선택된 질병 증례 및 상기 증례에 대한 의약품 정보를 포함하는 처방전을 입력받는 처방전 입력 단계와,
상기 입력된 처방전을 데이터베이스에 저장하는 처방전 등록 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
In the method of investigation of prescription drug prescription pattern of the Internet-based prescription drug investigation pattern investigation system,
A disease-specific case / drug registration process of receiving a plurality of disease-specific cases and at least one medicine for each case from an investigator terminal and registering them in a database;
The prescriber registration process of receiving prescriber information when registering request from the connected prescriber terminal and storing the registered prescriber information in a database;
A disease-specific prescription input process in which a registered prescriber is connected through a prescriber terminal to receive a registered case-specific case and a medicine prescribed for the case for any patient;
When the prescription pattern investigation event occurs, the database includes a prescription pattern analysis process for providing information to the investigator terminal by analyzing the drug prescription pattern information for each disease case,
The disease-specific prescription input process,
An authentication step of determining whether a visitor is registered by the login information when any user logs in;
If the registered doctor provides a case-specific case and drug selection means to the prescriber terminal providing an input means for requesting to select the disease case and the medicine for the case,
A prescription input step of receiving a prescription including a disease case selected through the disease-specific case and drug selection means and drug information on the case;
Prescription registration step of storing the input prescription in a database.
상기 처방자 등록 과정 후, 조사자가 조사자 단말기를 통해 조사하고자 하는 질병별 증례 및 의약품을 선택받는 질병별 증례 선택 과정을 더 포함하되,
상기 질병별 처방전 입력 과정에서, 상기 선택된 질병별 증례 및 의약품에 대해서만 의약품 처방전을 입력받고, 상기 처방 패턴 분석 과정에서 상기 선택된 질병별 증례 및 의약품에 대해서만 의약품 처방 패턴을 분석하는 것을 특징으로 하는 방법.
9. The method of claim 8,
After the prescriber registration process, the investigator further includes a disease-specific case selection process for receiving the disease-specific case and the drug to be investigated through the investigator terminal,
In the disease-specific prescription input process, the drug prescription for only the selected disease-specific cases and medicines is received, characterized in that the drug prescription pattern is analyzed only for the selected disease-specific cases and medicines during the prescription pattern analysis process.
상기 처방 패턴 분석 과정은,
의약품 처방 패턴 조사 이벤트가 발생하는지를 검사하는 이벤트 발생 검사 단계와,
의약품 처방 패턴 조사 이벤트가 발생하면 분석 주체 선택 수단을 제공하는 주체 선택 수단 제공 단계와,
상기 분석 주체 선택 수단을 통해 질병별 증례, 처방자 및 의약품 중 하나의 분석 주체가 선택되면 선택된 주체에 대한 질병 증례별 의약품 처방 패턴을 분석하여 조사자 단말로 제공하는 처방 패턴 분석 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
9. The method of claim 8,
The prescription pattern analysis process,
An event occurrence inspection step of examining whether a drug prescription pattern investigation event occurs;
Providing a subject selection means for providing an analysis subject selection means when a drug prescription pattern investigation event occurs;
And a prescription pattern analysis step of analyzing a prescription pattern for each disease case for the selected subject and providing it to the investigator terminal when one analysis subject among disease cases, prescribers and medicines is selected through the analysis subject selection means. How to.
상기 의약품 처방 패턴 조사 이벤트는 년, 월, 주, 일 및 시간 중 어느 하나 의 일정 주기로 발생하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 8 or 11, wherein
The drug prescription pattern investigation event, characterized in that occurs at a certain period of any one of the year, month, week, day and time.
상기 의약품 처방 패턴 조사 이벤트는 조사자의 의약품 처방 패턴 조사 요청에 따라 조사자 단말로부터 발생하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 8 or 11, wherein
The drug prescription pattern investigation event is generated from the investigator terminal in response to a drug prescription pattern investigation request of the investigator.
상기 처방 패턴 분석 과정은,
상기 분석된 질병 증례별 의약품 처방 패턴 정보에 대응하는 전문 의약품 처방패턴 조사 보고서를 생성하여 조사자 단말로 전송하는 보고서 생성 및 제공 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.The method of claim 11,
The prescription pattern analysis process,
And generating and providing a report for generating a specialized medicine prescription pattern investigation report corresponding to the analyzed disease case medication prescription pattern information, and transmitting the report to the investigator terminal.
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| KR20160140046A (en) | 2015-05-29 | 2016-12-07 | 삼성에스디에스 주식회사 | Method and apparatus for estimating importance factor of each occurring factor of specific disease |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003050870A (en) | 2001-08-06 | 2003-02-21 | Hiroko Oki | Medical action analyzing method and program therefor |
| JP2004265059A (en) * | 2003-02-28 | 2004-09-24 | Sanyo Electric Co Ltd | Collection program and survey program |
| KR100804615B1 (en) | 2007-08-17 | 2008-02-20 | 주식회사 엠디웨어 | Method and system of servicing a clinical pathway information |
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| JP2004265059A (en) * | 2003-02-28 | 2004-09-24 | Sanyo Electric Co Ltd | Collection program and survey program |
| KR100804615B1 (en) | 2007-08-17 | 2008-02-20 | 주식회사 엠디웨어 | Method and system of servicing a clinical pathway information |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20160140046A (en) | 2015-05-29 | 2016-12-07 | 삼성에스디에스 주식회사 | Method and apparatus for estimating importance factor of each occurring factor of specific disease |
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