KR101565331B1 - 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 패턴을 이용한 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 위험도에 따라 분류되는 질병의 진료 패턴을 통한 임상데이터의 활용도와 경영정보를 통하여 다차원 분석이 가능한 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법{Analyzing system for medical informations using patterns and the method thereof}
본 발명은 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 위험도에 따라 분류되는 질병의 진료 패턴을 통한 임상데이터의 활용도와 경영정보를 통하여 다차원 분석이 가능한 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법에 관한 것이다.
전세계적인 네트워크인 인터넷과 랜(LAN) 및 인트라넷과 같은 다양한 종류의 네트워크가 발달함에 따라, 각종 정보들을 상기 네트워크를 통해 공유하도록 하는 기술 및 컨텐츠들이 개발되고 있다.
그러나 병원에서 이루어지는 정보 공유는 단순히 사용자의 인적사항, 치료를 받고자 하는 진료항목, 진료예약 정보, 치료내역 정보, 입원정보 등과 같은 간단한 내용들에 불과하다. 이외에도 의사들이 환자를 진료한 후에 환자에 대해 발행하는 오더(Order), 예를 들어 어떠한 약을 얼만큼 조제해야 하는지, 어떠한 주사를 놓아야 하는지, 어떠한 검사를 실시해야 하는 지에 대한 정보들 정도만이 네트워크를 통해 공유되고 있는 상황이다.
그러나 병원에서 환자를 치료하거나 간호하는데에 있어서 가장 중요한 정보는 상기와 같은 정보들이 아니라, 환자의 병증상을 관찰하는 간호사들이 기록한 간호일지, 의사의 치료 소견 및 치료 방법, 검사결과, 치료결과와 같은 각 환자의 병증상에 따른 개별적인 상태 정보들이다.
한편, 상기와 같은 정보들은 의사가 환자를 치료하는 중에 작성한 차트나, 간호사가 환자를 간호하는 중에 작성한 간호일지 또는 검사실 직원들이 환자를 검사하거나 치료한 경우에 작성하는 각종 보고서를 통해 제공될 수 있다.
따라서 종래에는 의사들이 환자를 진료하는 중에 작성해야할 각종 서류에 대한 양식, 간호사들이 환자를 간호하는 중에 작성해야할 각종 서류에 대한 양식, 검사실 직원들이 환자를 검사 또는 치료하는 중에 작성해야할 각종 서류에 대한 양식을 네트워크를 통해 제공하는 한편, 상기 네트워크를 통해 입력된 정보를 통합적으로 관리하여 두었다가 열람권한이 있는 사용자들에게 제공해줘 환자들에 대한 다양한 정보를 공유할 수 있는 기술(예를 들면, 특허등록 제0538573호, 2005.12.16일 등록)이 다 수 제안되었다.
그러나 이제까지의 종래기술은 의사나 간호사들의 서류양식을 공유하고, 환자들에 대한 정보(질환이나 진단 및 처방)에 대한 정보만을 공유하여 각자의 경험과 지식에 따른 진단과 처방을 진행하였을 뿐, 새로운 연구자료나 임상연구결과에 대한 자료의 획득이 없었고, 이를 이용한 환자별 질환에 따른 패턴의 분석을 통한 진단을 위한 데이터의 공유가 이루어지지 못하는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명은 개인의료정보, 보험, 원무, 간호, 학회지 및 논문지를 다년간 누적하여 동일한 주제로서 진행 및 결과가 도출되는 다양한 사례로서 의료분야의 각 업무에서 발생되는 다양한 사례를 포함하는 정보를 제공할 수 있는 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법을 제공함에 있다.
또한 본 발명은 환자의 신체정보와 진단과 처방 및 치료정보를 포함하는 개인의료정보와, 보험, 간호, 원무, 경영 정보를 다년간 누적하여 진단 및 처방에 따른 증상의 변화, 보험사고 및 비용청구 사례중에서 동일한 패턴을 산출 및 분석하여 환자의 진료 및 병원의 경영관련 다차원 정보를 분석할 수 있는 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명은 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 하기와 같은 실시예를 포함한다.
본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템의 바람직한 실시예는보험, 원무, 간호, 환자의 신체정보와 질환명과 증상과 진단 및 처방정보중에서 하나 이상이 포함된 개인의료정보, 임상데이터, 학회지 및 논문을 포함하는 의료정보를 송신하는 기간시스템; 상기 기간시스템으로부터 수신된 의료정보를 누적 및 분석하여 통계 데이타를 산출하여 질환에 관련된 정보를 고위험군과 저위험군으로 분류하고, 각 질환별 주제에 따른 진단 및 처방과 치료결과를 통계하여 발병부터 완쾌되기까지의 치료과정이 동일한 패턴으로 진행되는 치료패턴을 산출하는 의료서버; 및 상기 의료서버에 저장된 패턴의 검색 및 수신하는 사용자단말기를 포함하고, 상기 치료패턴은 이미지 및 동영상중 하나 이상으로 구현되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시에에 있어서, 상기 의료서버는 상기 의료정보를 검색하는 데이터검색부; 상기 기간시스템으로부터 수신된 의료정보를 주제별로 분류하여 상기 치료패턴을 산출하는 데이터설정부; 상기 데이터설정부에서 산출된 치료패턴에 포함된 환장의 신체적특징과 치료과정에서의 증상의 변화를 동영상이나 이미지로서 구현하는 모델링정보를 제작하는 모델링부; 및 상기 사용자단말기의 검색신호가 수신되면, 상기 데이터검색부를 제어하여 상기 의료정보를 검색하도록 제어하고, 상기 기간시스템으로부터 의료정보가 수신되면 상기 데이터설정부를 제어하여 치료패턴을 산출하고, 상기 모델링부를 제어하여 상기 치료패턴에 대한 모델링정보를 제작하도록 제어하는 제어부를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 상기 의료서버는 환자의 키, 몸무게, 혈액형, 성별, 나이와 같은 신체정보중에서 하나 이상과, 질환명, 증상, 진단 및 처방, 치료과정을 포함하는 개인의료정보를 저장하는 개인의료정보DB; 학회나 대학, 연구소에서 발행되는 의료기술에 관한 논문 및 이론이 저장되는 학회, 논문DB;
상기 데이터설정부에서 산출된 치료패턴을 저장하는 질환별 패턴DB; 상기 치료패턴에 일치되는 환자의 신체적특징과 치료과정에 따른 증상의 변화를 이미지나 동영상으로서 표현하는 모델링 정보를 저장하는 모델링DB; 및 하나 이상의 키워드가 조합되어 문장으로 완성되는 하나 이상의 시나리오가 저장되는 시나리오DB;를 구비하는 데이터베이스를 더 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 상기 의료서버는 상기 의료정보중에서 비용청구의 사례에 대하여 동일주제로서 분류하고, 분류된 각 주제별 비용청구의 시작부터 완료까지의 과정을 포함하는 청구패턴을 산출 및 저장하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 상기 데이터설정부는 동일 주제별로 의료정보를 분류하되, 서로 다른 주제로서 분류된 정보 중에서 공통으로 포함된 정보가 포함되면 상호 연계되어 출력될 수 있도록 연계된 정보를 구분 및 표시하는 연계코드를 부여하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 상기 데이터검색부는 상기 사용자단말기로부터 수신된 검색신호에 포함된 중심 키워드가 조합되어 하나의 문장으로 완성되는 시나리오중에서 설정된 빈도수를 넘은 시나리오를 공통시나리오로 설정하는 시나리오제작모듈을 포함한다.
본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석방법의 바람직한 실시예는 개인의료정보와, 간호, 원무, 보험, 경영, 학회지 및 논문중 하나 이상의 정보를 포함하는 의료정보를 주제별로 분류하고, 각각의 주제에 따른 고유 코드를 설정하는 주제별 분류 및 코드설정단계; 개인의료정보와, 간호, 원무, 보험, 경영, 학회지 및 논문중 하나 이상의 정보를 포함하는 의료정보를 수신하여 저장하는 데이터수집 및 저장단계; 상기 데이터수집 및 저장단계에서 수집된 의료정보를 각 주제별로 분류하고, 주제에 따른 의료정보에소 동일과정을 통하여 동일한 결과를 포함하는 정보의 패턴을 산출하여 분류 및 분석하는 패턴별 분류 및 분석단계; 및 사용자단말기의 검색신호가 수신되면, 상기 패턴별 분류 및 분석단계에서 산출된 패턴정보에서 상기 검색신호에 포함된 키워드에 일치되는 패턴을 검색 및 송신하는 정보제공단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 있어서, 상기 패턴별 분류 및 분석단계는 상기 주제별로 분류된 의료정보에서 동일 진단과 처방에 의한 치료과정을 포함하는 치료패턴을 산출하고, 상기 치료패턴에 일치되는 치료과정을 영상이나 이미지로서 구현하는 모델링 정보를 제작하여 상기 사용자단말기에 송신하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 상기 패턴별 분류 및 분석단계는 상기 주제별로 분류된 의료정보에서 비용청구의 시작과 결과까지의 과정을 포함하는 청구패턴을 산출하고, 상기 청구패턴에 일치되는 비용청구의 과정을 영상이나 이미지로서 구현하는 모델링 정보를 제작하여 상기 사용자단말기에 송신하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 상기 패턴별 분류 및 분석단계는 의료정보중에서 질환 및 증상에 따라 설정되는 주제별로 분류하는 질환 및 주제별 분류단계; 상기 주제별 분류단계 이후에 환자의 신체특징에 따라 세분화하는 신체특징에 따른 분류단계; 상기 신체특징에 따른 분류단계 이후에 진단과 처방, 그리고 치료결과로서 분류하는 결과분류단계; 상기 결과분류단계에서 동일 주제내에서 동일 진단과 처방에 의한 치료과정을 산출하는 치료패턴산출단계; 상기 치료패턴 산출단계에서 산출된 치료패턴에 따라서 질환별 진단 및 처방에 의한 치료과정을 이미지나 동영상을 통하여 구현되는 모델링 정보를 제작 및 저장하는 모델링 및 저장단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 상기 질환 및 주제별 분류단계는 질환별로 고위험군과 저위험군으로 분류하고, 고위험군과 저위험군으로 분류된 각각의 의료정보를 질환의 증상에 따라 설정되는 주제별로 분류하여 고유코드를 설정하고, 다른 주제로서 분류된 정보와 공통으로 포함된 질환이나 증상이 포함되면 연계코드를 부여하여 연계된 다른 주제로서 분류된 정보를 구분 및 표시하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 고위험군은 폐렴과, 당뇨병, 심장질환 및 암으로 분류하고, 폐렴은 환자의 직업과 연령정보, 유해인자, 백혈구수, 합병증, 치료요법중에서 선택된 하나 이상의 주제로서 분류되고, 심장질환은 혈청내 콜레스테롤치와, 운동부하, 24시간 혈압모니터링, 움직임형태, 경직형태, 연령, 성별중에서 선택된 하나 이상의 주제로서 분류되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 상기 정보제공단계는 사용자단말기로부터 하나 이상의 키워드가 조합되어 문장으로 완성된 시나리오가 포함된 검색신호를 수신하는 검색신호 수신단계; 상기 검색신호 수신단계에서 수신된 시나리오에 포함된 키워드를 확인하는 시나리오 확인단계; 상기 시나리오 확인단계에서 확인된 키워드로서 저장된 패턴정보를 검색하는 검색단계; 상기 검색단계에서 검색된 의료정보를 이미지나 동영상으로 구현하는 모델링 여부를 판단하는 모델링판단단계; 상기 모델링판단단계에서 모델링신호가 인가되면 검색된 각 주제별 패턴정보에 일치되도록 2D/3D 이미지 또는 동영상으로서 모델링하는 모델링단계; 상기 사용자단말기의 로그기록을 저장하고, 상기 검색신호에서 설정된 횟수 이상으로서 검색요청된 시나리오를 확인하여 공통시나리오로서 설정하는 송신 및 저장단계를 포함한다.
본 발명은 개인의료정보, 보험, 원무, 간호, 학회지 및 논문지를 다년간 누적하여 동일한 주제로서 진행 및 결과가 도출되는 다양한 사례로서 의료분야의 각 업무에서 발생되는 다양한 사례에 대한 적절한 대응과 올바른 해결방법에 대한 조언이 가능한 효과가 있다.
또한 본 발명은 다양한 의료기관으로부터 획득된 환자의 질환별 진단 및 처방에 대한 정보를 통하여 위험도에 따른 질병을 분류하고, 각 질환별 증상에 따른 치료과정의 사례를 산출하여 분석할 수 있어 유사증상에 대한 진단 및 처방에 유용한 데이터를 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명은 의사가 환자의 신체적특징과 증상을 포함하는 진단과 처방에 의한 치료패턴을 통하여 환자에게 가장 적합한 진단과 처방을 내릴 수 있어 의료기술의 발전 및 질병의 치유가능성을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법을 간략 도시한 블럭도,
도 2는 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템을 도시한 블럭도,
도 3은 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템에서 데이터베이스를 도시한 블럭도,
도 4는 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법을 도시한 순서도,
도 5는 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법에서 패턴별 분류 및 분석단계를 도시한 순서도,
도 6은 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법에서 정보제공단계를 도시한 수선도,
도 7은 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법의 제1실시예를 도시한 블럭도,
도 8은 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법의 제2실시예를 도시한 블럭도,
도 9는 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법의 제3실시예를 도시한 블럭도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법을 간략 도시한 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템 및 방법은 병원, 보험사, 연구소의 단말기를 구비하는 기간시스템(200)으로부터 수신된 환자의 진료, 보험, 간호, 원무, 경영정보를 다년간 누적시키고, 누적된 정보의 패턴을 분석하여 패턴별 예측 통계데이터를 제공하는 의료서버(100)와 상기 의료서버(100)에 저장된 패턴별 분석데이터를 수신하는 사용자단말기(300)를 구비한다.
상기 기간시스템(200)과 사용자단말기(300)는 연구소, 보험사, 대학, 보건소 및 보건기관과 개인단말기를 모두 포함한다. 또한 상기 사용자단말기(300)는 의사, 연구원의 단말기, 원무과 또는 간호 단말기, 경영자단말기를 모두 포함하며 이하에서는 사용자단말기(300)로 총칭한다.
상기 의료서버(100)는 의료분야의 각각의 정보를 수신 및 저장하고, 누적된 정보를 분석하여 치료패턴을 산출하고, 산출된 치료패턴에 일치되는 이미지 또는 동영상으로서 특정 주제에 따른 전후과정이 시뮬레이션되어 출력되는 모델링정보를 제공한다.
특히, 상기 의료서버(100)는 개인의료정보와 학회지나 논문지와 같은 질환별 증상과 임상데이터와 같이 진료나 진료에 관련된 정보를 주제별로 구분하여 저장하고, 발병시작부터 완쾌되기까지의 누적된 치료정보를 분석하여 치료패턴을 산출한다. 이를 위하여 상기 의료서버(100)는 각각의 질환을 저위험군과 고위험군으로 질환을 분류하고, 각 질환별 치료패턴을 분류한다. 이때 질환별 패턴은 환자의 가족력, 신체정보, 증상 및 처방, 그리고 각 환자의 치료과정에 대하여 각각의 주제별로 분류되어 치료과정이나 질환의 발전과정에 대한 패턴을 분석하고, 그 분석정보를 제공한다.
여기서 상기 분석정보는 상기 질환별 패턴을 통하여 각 질환의 발전이나 처방을 위하여 발병시작부터 완쾌되기까지의 치료과정을 포함하는 치료패턴과, 상기 치료패턴을 이미지나 동영상으로 구현하는 모델링정보에 해당된다.
상기 모델링 정보는 질환별 증상과, 환자의 신체정보 및 가족력과 같은 다양한 시나리오에 따른 질환의 치유과정이나 악화과정으로 분류되는 치료패턴을 2D/3D 이미지나 동영상으로서 시각적으로 확인될 수 있도록 구현하는 것을 특징으로 한다. 상기 시나리오는 상기 치료패턴에 포함되는 핵심키워드로서 완성되는 하나의 문장으로 제작되어 상기 사용자단말기(300)에 제공되고, 상기 키워드는 상기 기간시스템(200)에서 의료서버(100)에 송신시에 설정됨이 바람직하다.
또한 상기 의료서버(100)는 상기 질환별 패턴의 분석과 함께 입원비용 및 의사의 지료비와 보험비용에 대한 누적정보와 연계되어 비용청구의 패턴을 분석하여 제공한다.
이와 같은 질환별 패턴과 비용청구의 패턴은 각 병원에서 의사가 정확한 진단과 처방할 수 있고, 환자나 보호자에게 해당 질환의 치료비용에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있다.
상기 의료서버(100)는 도 2와 도 3을 참조하여 보다 상세히 설명한다. 도 2는 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템을 도시한 블럭도, 도 3은 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템에서 데이터베이스(130)를 도시한 블럭도이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템에서 상기 의료서버(100)는 상기 기간시스템(200)으로부터 수신된 의료정보와 모델링정보를 저장하는 데이터베이스(130)와, 상기 기간시스템(200)으로부터 정보를 수신하여 상기 데이터베이스(130)에 저장하고, 저장된 정보를 상기 사용자단말기(300)에 송신하는 관리부재(110)를 포함한다.
상기 관리부재(110)는 상기 데이터베이스(130)에 저장된 정보를 검색하는 데이터검색부(111)와, 질환별 진단 및 처방, 그리고 결과에 대한 정보를 누적하여 통계하여 산출되는 치료패턴을 2D/3D 이미지나 동영상으로 구현하는 모델링 정보를 완성하는 모델링부(112)와, 상기 데이터베이스(130)에 저장된 의료정보를 분류하고 코드를 설정하는 데이터설정부(113)와, 로그정보를 저장하는 로그기록부(114)와, 디스플레이(116)와, 사용자단말기(300)와 통신을 수행하는 통신부(117)와, 상기 기간시스템(200)으로부터 수신된 데이터를 상기 데이터설정부(113)를 제어하여 분류 및 코드를 부여하고, 상기 모델링부(112)를 제어하여 패턴별 데이터를 제어하는 제어부(115)를 포함한다.
상기 데이터베이스(130)는 환자의 신체정보, 가족력, 질환병, 진단, 처방 및 치료과정을 포함하는 개인의료정보DB(131), 학회지나 논문이 저장되는 학회 및 논문DB(132)와, 질환별 치료패턴을 저장하는 질환별패턴DB(133)와, 회원정보가 저장된 회원정보DB(134)와, 치료패턴의 모델링 정보를 저장하는 모델링DB(135)와, 병원의 경영정보를 저장하는 경영정보DB(136)와, 보험사 및 보험약관과 보험사고, 사고별 보상금액과 보험에 대한 정보가 저장된 보험정보DB(137)와, 검색요청의 빈도수가 설정횟수 이상인 공통시나리오를 저장하는 시나리오DB(138)를 포함한다.
상기 데이터검색부(111)는 상기 데이터베이스(130)에 저장된 정보를 검색한다. 여기서 상기 데이터검색부(111)는 상기 제어부(115)의 제어에 의하여 치료패턴의 검색을 위하여 작성되는 시나리오와, 상기 시나리오중에서 설정된 횟수 이상으로 검색요청된 시나리오를 분류하여 공통시나리오를 제작하는 시나리오제작모듈(111a)과, 상기 시나리오에 따른 질환별 패턴을 검색하는 검색모듈(111b)을 포함한다.
상기 시나리오제작모듈(111a)은 각 질환별 패턴에 따른 시나리오를 완성하여 상기 사용자단말기(300)에 송신한다. 이때 상기 시나리오는 각 질환별 환자의 신체 및 가족력과 증상에 따라서 완성된다. 아울러 상기 시나리오제작모듈(111a)은 상기 사용자단말기(300)로부터 수신된 검색신호에 포함된 시나리오중 설정된 횟수 이상으로 빈번한 시나리오를 공통시나리오로서 설정하여 상기 시나리오DB(138)에 저장한다.
상기 시나리오는, 예를 들면, '52세의 남성 김oo씨는 2개월전 오른쪽 뇌안에 출혈이 생겨 수술후에도 마비된 팔다리가 참을 수 없는 통증을 호소한다'로서 환자의 나이와 증상과 현재 상태 및 시간에 관한 검색어가 모두 포함되어 작성된다.
상기 검색모듈(111b)은 상기 시나리오제작모듈(111a)을 통하여 기재된 환자의 나이(남, 52세)와 증상(뇌출혈, 수술후 2개월, 팔다리마비)에 일치되는 개인의료정보와 질환별 패턴을 검색한다.
이때 상기 검색모듈(111b)은 상기 질환별패턴DB(133)를 검색하여 동일한 나이대의 뇌출혈환자중에서 수술후 2개월 후에 팔다리에 마비증상과 일치되는 질환별 치료패턴을 검색하여 그 결과를 사용자단말기(300)에 송신한다.
또한 상기 검색모듈(111b)은 질환별패턴DB(133)의 치료패턴 이외에 상기 개인의료정보DB(131)와 학회,논문DB(132)와 모델링DB(135)를 검색하여 상기 키워드에 일치되는 정보를 검색하는 것이 바람직하다.
상기 데이터설정부(113)는 상기 기간시스템(200)으로부터 수신된 개인의료정보중에서 고위험군과 저위험군으로 분류하고, 고위험군과 저위험군에서 설정된 주제별로 분류하여 각각의 서로 다른 고유코드를 부여한다.
예를 들면, 상기 고위험군은 당뇨, 심장질환, 폐렴, 암으로서 분류하고, 각각의 질환중에서 발생되는 증상이나 환장의 신체적특징과, 각 증상별 처방과 상기 처방정보에 따른 치료과정 및 그 결과를 연계하여 분류하여 그 전체 과정에 대한 패턴을 산출하여 상기 질환별패턴DB(133)에 저장한다.
또한 상기 데이터설정부(113)는 고위험군과 저위험군으로 분류된 각 질환 관련정보를 주제별로 분류하고, 주제별 증상과 진단 및 처방 그리고 처방에 따른 치료과정의 결과에 따라서 치료패턴을 산출한다.
또한 상기 데이터설정부(113)는 경영정보 및 보험정보로부터 비용청구에 대한 시작부터 완료까지의 과정을 주제별(예를 들면, 자동차 보험이나 의료사고)로 분류하고, 각각의 주제에 따른 시작부터 완료되기까지의 과정을 통계하여 청구패턴을 산출함도 가능하다.
또한 상기 데이터설정부는 서로 다른 주제를 갖고 분류된 정보중에서 상호 공통된 정보(예를 들면, 질환명, 보험종류)가 포함되어 있다면, 상호 연계되어 검색 및 출력가능하도록 연계정보를 구분 및 표시할 수 있는 연계코드를 부여하는 것이 바람직하다.
상기 모델링부(112)는 상기 데이터설정부(113)에서 분류 및 누적된 다 수의 정보중에서 동일 주제의 누적된 정보의 통계에 의하여 산출된 패턴을 2D/3D 이미지 또는 동영상으로서 출력되는 모델링 정보를 제작한다. 상기 모델링 정보는, 예를 들면, 질환별 치료패턴에서 치료과정 및 결과를 통한 환자별 신체와 가족력, 질환명, 증상, 진단 및 처방, 그리고 치료과정에 대한 통계 데이터를 추출하고, 상기 통계 데이터를 통하여 발병시점에서 기간의 경과에 따른 증상의 완화정도 및 악화를 포함하는 치료과정 및 결과를 시각적으로 구현시킨다.
즉, 상기 모델링 정보는 동일 또는 유사범위의 환자의 정보(나이, 성별, 가족력, 신장과 몸무게, 혈액형)와 질환별, 증상별, 진단과 처방에 따라서 분류되는 치료패턴으로서 발병부터 완쾌까지의 전체 치료과정에 대하여 기간별로 증상을 포함하여 제작될 수 있다.
상기 로그기록부(114)는 상기 기간시스템(200)의 의료정보송신기록과 상기 사용자단말기(300)의 로그정보를 저장한다. 상기 사용자단말기(300)의 정보검색기록은 검색신호에 포함된 시나리오를 포함한다. 상기 로그기록부(114)의 로그정보는 상기 사용자단말기(300)로부터 송신된 시나리오의 빈도수를 확인하기 위한 자료로서 상기 제어부(115)에 인가된다.
상기 제어부(115)는 상기 통신부(117)를 통하여 상기 기간시스템(200)과 사용자단말기(300)로부터의료정보의 송신 및 수신하여 상기 데이터베이스(130)에 저장하거나 상기 데이터검색부(111)를 제어하여 요청정보를 제공하도록 제어한다. 특히 상기 제어부(115)는 상기 데이터설정부(113)를 제어하여 각 정보를 주제별로 분류하고, 시작과 결과까지의 전체 과정을 통계하여 패턴(예를 들면, 치료패턴 또는 청구패턴)을 산출하도록 제어한다. 또한 상기 제어부(115)는 상기 모델링부(112)를 제어하여 상기 치료패턴을 통하여 질환별 모델링 정보를 완성하도록 제어한다. 그리고 제어부(115)는 상기 사용자단말기(300)의 검색요청신호가 수신되면, 상기 데이터검색부(111)를 제어하여 상기 모델링부(112)에 의해 완성된 모델링정보를 독출 및 검색하여 상기 사용자단말기(300)에 송신하도록 제어한다.
본 발명은 상기와 같은 구성을 포함하며, 이하에서는 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법을 첨부된 순서도를 참조하여 설명한다.
도 4는 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법을 도시한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법은 의료정보를 주제별로 분류하고, 각각의 주제별로 고유코드를 설정하는 분류 및 코드설정단계(S100)와, 기간시스템(200)으로부터 의료정보를 수신하여 주제별로 분류하고 코드를 부여하는 데이터 수집 및 저장단계(S200)와, 수집된 의료정보를 분석하고 패턴을 산출하여 분류하는 패턴분류 및 분석단계(S300)와, 상기 사용자단말기(300)로부터 수신된 시나리오에 일치되는 모델링정보를 제공하는 정보제공단계(S400)를 포함한다.
상기 분류 및 코드설정단계(S100)는 상기 제어부(115)가 상기 데이터설정부(113)를 제어하여 상기 기간시스템(200)으로부터 수신되는 의료정보를 주제별로 분류하고, 각각의 주제에 따른 고유 코드를 설정하는 단계이다.
여기서 상기 의료정보는 개인의료정보와, 간호, 원무, 보험, 경영정보에 해당되며, 각각의 정보를 주제별로 분류하여 고유코드가 부여된다. 예를 들면, 개인의료정보는 환자의 신체정보(나이, 키, 혈액형, 가족력)와 질환 및 증상별로 분류하고, 보험정보는, 예를 들면, 자동차사고, 암보험과 같이 보험의 종류별로 분류된다. 또한 경영정보는, 예를 들면, 인상정보와 실적정보와 의료사고와 같은 주제로서 분류될 수 있다. 또한 상기 제어부(115)는 상기 데이터설정부(113)를 통하여 주제별 의료정보에 대하여 고유코드를 설정한다.
여기서 상기 기간시스템(200)은 상기 의료서버(100)에서 정보의 분류 및 패턴분석을 위하여 의료서버(100)에 정보의 송신시에 중심키워드를 설정함이 바람직하다. 상기 중심키워드는 상기 중심키워드는 도 7 내지 도 9에 도시된 바와 같이, 당뇨병의 경우에 유산소운동분석, 합병증질환, 식생활정보, HDL 콜레스테롤, 가족력정보, 인슐린 저항성으로 설정된다. 또한 폐렴은 직업정보, 연령정보, 유해인자, 백혈구 수, 합병증, 치료요법으로 설정되고, 심혈관 질환은 콜레스테롤수치, 운동부하, 혈압, 움직임형태, 연령, 성별로서 설정됨이 바람직하다.
상기와 같은 중심키워드는 질환의 주제별로 산출된 치료패턴 및 상기 치료패턴의 모델링을 위한 키워드를 설명한 것으로, 이외에 보험, 원무, 간호 및 경영정보 역시 상기와 같이 대분류에서 하나 이상의 주제별 소분류로서 고유코드가 설정될 수 있다.
상기 데이터수집 및 저장단계(S200)는 상기 제어부(115)가 상기 기간시스템(200)으로부터 의료정보를 수신하는 단계이다. 여기서 상기 기간시스템(200)은 상기 의료서버(100)로부터 입력프로그램을 수신하여 설치하고, 상기 입력프로그램을 통하여 상기 의료서버(100)에 송신한다. 따라서 상기 제어부(115)는 상기 통신부(117)를 통하여 상기 기간시스템(200)으로부터 의료정보를 수신한다.
상기 패턴별 분류 및 분석단계(S300)는 상기 데이터수집 및 저장단계(S200)에서 수집된 의료정보를 각 주제별로 분류하고, 주제에 따른 의료정보를 사건별로 분류하여 통계에 의한 패턴을 산출하여 분류 및 분석하는 단계이다. 특히 개인의료정보는 개인의료정보에서 질환별로 분류하고, 질환중에서 고위험군과 저위험군으로 분류하고, 동일 증상에 따른 악화 및 치료과정을 분류하여 고유코드를 부여한다.
또한 상기 제어부(115)는 상기 데이터설정부(113)에서 산출된 치료패턴에 일치되도록 상기 모델링부(112)를 제어하여 모델링 정보를 생성한다. 이때 상기 모델링 정보는 개인의료정보의 질환별로 분류된 의료정보에서 주제별로 발병부터 완쾌까지의 과정을 통계하여 산출되는 치료패턴에서 완성된다. 상기 치료패턴 및 모델링 정보는 환자의 신체정보와 질환 및 증상에 따른 진단 및 처방정보에 따라 분류되어 전체 치료과정을 이미지나 동영상으로서 구현할 수 있도록 생성된다. 여기서 상기 모델링 정보와 치료패턴은 상기 사용자단말기(300)의 검색신호에 포함된 시나리오를 구성하는 키워드에 의하여 검색되는 것이 바람직하다.
상기 정보제공단계(S400)는 상기 의료서버(100)에서 상기 사용자단말기(300)의 정보요청에 따라서 상기 데이터베이스(130)에 저장된 정보를 제공하는 단계이다. 여기서 상기 의료서버(100)는 상기 데이터베이스(130)에 저장된 주제별 패턴과 상기 패턴에 의하여 완성된 모델링 정보를 제공한다.
상기 패턴별 분류 및 분석단계(S300)는 기간시스템(200)으로부터 송신되는 개인의료정보, 간호, 원무, 보험정보중에서 환자의 신체정보와 증상, 진단, 그리고 처방과 환자의 병세진행결과를 포함하는 개인의료정보를 일예로 도시한 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5는 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법에서 패턴별 분류 및 분석단계를 도시한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 상기 패턴별 분류 및 분석단계(S300)는 개인의료정보에서 질환 및 증상에 따라서 분류하는 질환 및 주제별 분류단계(S310)와, 질환 및 주제별로 분류된 정보를 환자의 신체특징에 따라 세분화하는 신체특징에 따른 분류단계(S320)와, 신체특징에 따른 분류 정보에서 치료과정 및 결과로서 분류하는 결과분류단계(S330)와, 상기 결과분류단계(S330)의 누적된 정보를 통하여 시작부터 완료까지의 전체 과정에 대한 통계로서 패턴을 산출하는 치료패턴산출단계(S340)와, 상기 치료패턴 산출단계(S340)의 치료패턴에 따라서 질환별 진단 및 처방에 의한 시뮬레이션을 모델링하여 이미지나 동영상을 제작 및 저장하는 모델링 및 저장단계(S350)를 포함한다.
상기 질환 및 주제별 분류단계(S310)는 상기 제어부(115)가 데이터설정부(113)를 제어하여 상기 기간시스템(200)으로부터 수신된 의료정보중에서 질환에 관련된 주제를 갖는 정보를 설정된 고위험군과 저위험군으로 분류하고, 각 질환의 증상에 따라 설정된 주제별로 분류하여 고유코드를 설정하는 단계이다. 상기 데이터설정부(113)는 상기 제어부(115)의 제어에 의하여 설정된 질환별, 주제별 고유코드에 따라서 상기 기간시스템(200)으로부터 수신된 개인의료정보 또는 병원이나 학회나 연구소에 발행된 논문이나 연구자료중에서 일치된 질환 및 주제를 갖는 정보에 고유코드를 부여하고, 주제별로 서로 다른 질환으로 분류된 정보와 연계하도록 연계코드를 부여한다.
즉, 상기 데이터설정부(113)는 질환별 증상에 대하여 고유코드를 부여하되, 합병증과 같이 타질환과 연계되는 질환이나 증상에 대하여 상호 연계되어 검색 및 열람이 가능하도록 연계코드를 추가로 설정한다.
예를 들면, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 데이터설정부(113)는 고위험군으로 분류된 당뇨병에 대하여 각각의 주제를 설정한다. 즉, 상기 당뇨병은 질환을 의미하는 대분류 고유코드가 부여되며, 각각의 정보에 대한 세부분류로서 유산소운동분석, 합병증질환, 식생활정보, HDL 콜레스테롤, 인슐린 저항성과 같이 당뇨병에 관련된 주제로 분류하여 세부분류별 고유코드를 설정한다.
또한 상기 데이터설정부(113)는 상기 합병증에서 당뇨병의 합병증에 의하여 시력저하에 대하여 안과질환 및 증상으로 분류된 정보와 연계될 수 있도록 해당 정보가 포함된 연계코드가 부여될 수 있도록 설정한다.
상기 신체특징에 따른 분류단계(S320)는 상기 질환 및 주제별 분류단계(S310)에서 환자의 신체특징으로서 세분화시킨 분류를 설정하는 단계이다. 여기서 상기 제어부(115)는 상기 데이터설정부(113)를 제어하여 환자의 신체특징(예를 들면, 성별, 나이, 키, 몸무게, 혈액형과 가족력)에 따라서 상기 주제별 분류정보를 세분화시켜 상기 주제별 고유코드 및 연계코드와 함께 추가로 코드를 설정 및 부여한다.
상기 결과분류단계(S330)는 상기 제어부(115)가 상기 기간시스템(200)에서 수신된 의료정보의 진단과 처방에 따른 치료결과가 포함된 정보를 상기 주제별 분류정보에서 세분화하여 분류하는 단계이다. 상기 데이터설정부(113)는 상기 주제별 및 환자의 신체특징으로 분류된 각각의 정보에서 진단 및 처방에 따른 결과가 포함된 의료정보를 분류하여 동일 처방 및 진단에 의하여 도출된 결과를 세분화시켜 분류한다.
즉, 본 발명은 각 질환별 주제에 따른 진단과 처방에 따른 결과를 다년간 누적시키고, 누적된 정보를 각각 동일한 주제에서 유사 진단 및 처방에 의한 각각의 치료 결과를 누적시켜 진단과 처방에 따른 데이터를 누적시키고, 누적된 데이터로부터 치료패턴을 산출할 수 있다. 상기 치료패턴의 산출과정은 하기의 치료패턴 산출단계(S340)에서 설명한다.
상기 치료패턴 산출단계(S340)는 상기 질환 및 주제별 분류단계(S310) 내지 결과분류단계(S330)를 통하여 세분화된 의료정보에서 각 질환별 환자의 신체적특징과 증상에 따라서 유사 진단 및 처방과 그 치료과정을 분석하여 동일한 결과를 얻는 진단과 치료과정을 포함하는 치료패턴을 산출하는 단계이다.
예를 들면, 본 발명은 고위험군으로 폐렴과, 당뇨병 및 심장질환을 분류하고 이중 당뇨병은 도 7, 폐렴에 대한 치료패턴은 도 8, 심장질환은 도 9를 통하여 그 일예를 개시하였다.
이중, 도 8의 폐렴환자의 치료패턴은 데이터베이스(130)에 저장된 환자의 직업과 연령정보, 유해인자, 백혈구수, 합병증, 치료요법과 같은 주제로 분류된 정보에서 환자별 진단과 처방을 통한 치료과정 및 결과를 분석하여 치료패턴을 산출한다.
보다 상세한 예를 들자면, 상기 폐렴의 치료패턴은 40대의 남성과, 50대의 남성과, 60대의 남성중에서 유사 범위의 백혈구 수를 갖고, 유사한 합병증을 겪는 환자를 A의 방법으로 치료하였을 경우와, B의 방법으로 치료하였을 경우로서 치료정보를 분류하고, A와 B로서 치료과정에서 성공사례와 실패사례를 분류하여 치료패턴을 산출한다.
또한, 도 9를 참조하면, 심장질환에 대한 치료패턴은 상기 데이터설정부(113)에서 상기 데이터베이스(130)에 저장된 혈청내 콜레스테롤치와, 운동부하, 24시간 혈압모니터링, 움직임형태, 경직형태, 연령, 성별로서 분류된 주제를 갖는 정보에서 환자별 패턴을 분류하고, 분류된 각 환자의 진단과 처방 및 그 결과를 분석하여 치료패턴을 산출한다.
상기 치료패턴은 상기 제어부(115)의 제어에 의하여 상기 질환별패턴DB(133)에 저장한다.
그러므로 본 발명은 상기와 같은 누적된 질환별 치료정보를 통계하여 치료패턴과 상기 치료패턴을 통하여 시뮬레이션된 모델링이미지나 동영상을 통하여 각 환자의 신체적특징과 증상 및 합병증에서 올바른 치료방법을 확인할 수 있고, 각 증상에 따른 악화과정이나 치료에 대한 결과를 예측할 수 있도록 진단 및 처방을 위한 데이터를 제공할 수 있다.
상기 모델링 및 저장단계(S350)는 상기 치료패턴 산출단계(S340)에서 산출된 치료패턴에 일치되는 치료과정을 2D/3D 이미지 또는 동영상으로 구현하는 모델링정보를 생성하고, 상기 모델링 정보를 저장하는 단계이다. 상기 모델링부(112)는 상기 제어부(115)의 제어에 의하여 주제별로 환자의 신체적특징에 따른 증상의 시작과 결과, 그리고 각 처방에 따른 치료과정 및 결과를 이용하여 분류된 치료패턴을 상기 질환별패턴DB(133)에서 독출하여 2D/3D 영상이나 이미지로서 제작한다.
예를 들면, 상기 모델링부(112)는 상기 치료패턴 산출단계(S340)에서 산출된 50대의 남성 환자가 A와 B의 방식으로 치료를 시작하였을 경우에 기간별로 나타나는 증상의 악화나 치유과정을 이미지 또는 동영상을 통하여 표시한다. 여기서 상기 모델링부(112)의 모델링 이미지나 동영상은 동일한 신체적특징(나이, 연령, 성별)을 갖는 환자들의 처방에 따른 치료과정 및 결과에 대한 누적된 정보의 통계로서 산출된 치료패턴에 의하여 동영상이나 이미지로서 완성된다.
상기 모델링 정보는 치료과정의 시작부터 완쾌되기까지의 증상을 이미지나 동영상으로서 표현하거나 또는 임상데이터(예를 들면, 혈압수치, 콜레스테롤의 수치)로서 표현됨이 바람직하다.
또한 상기 치료패턴은 상기 시나리오제작모듈(111a)에 의해 제작된 시나리오에 포함된 검색어와 연동 될 수 있도록 중심키워드가 설정되어 상기 모델링DB(135)에 저장된다.
도 6은 본 발명에 따른 패턴을 이용한 의료정보분석방법에서 정보제공단계를 도시한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 상기 정보제공단계(S400)는 상기 사용자단말기(300)로부터 환자의 증상과 신체특징 및 기간으로 완성된 시나리오가 포함된 정보검색신호를 수신하는 검색신호 수신단계(S410)와, 상기 검색신호 수신단계(S410)에서 수신된 시나리오에서 중심 키워드를 확인하는 시나리오 확인단계(S420)와, 상기 시나리오 확인단계(S420)에서 확인된 시나리오에 포함된 키워드로서 검색하는 검색단계(S430)와, 검색된 의료정보의 모델링여부를 판단하는 모델링판단단계(S440)와, 상기 모델링판단단계(S440)에서 모델링신호가 인가되면 검색된 각 주제별 치료패턴을 2D/3D 이미지 또는 동영상으로서 모델링하는 치료패턴의 모델링단계(S450)와, 상기 사용자단말기(300)에 송신하고 로그기록을 저장하는 송신 및 저장단계(S460)를 포함한다.
상기 검색신호 수신단계(S410)는 상기 제어부(115)가 상기 사용자단말기(300)로부터 검색신호를 수신하는 단계이다. 여기서 상기 검색신호는 상기 시나리오제작모듈(111a)에 의해 제작된 시나리오를 포함한다. 상기 시나리오는 상기 시나리오제작모듈(111a)에 의하여 제작되어 시나리오DB(138)에 저장되고, 상기 의료서버(100)로부터 상기 사용자단말기(300)에 송신된 입력프로그램을 통하여 공급된다. 상기 시나리오는 환자의 신체적특징(연령, 성별, 키, 신장, 몸무게, 혈액형중 하나 이상)과 증상과 기간정보가 포함되는 것이 바람직하다.
따라서 상기 사용자단말기(300)는 상기 의료서버(100)로부터 제공된 입력프로그램을 구동시켜 자신이 원하는 정보에 대한 시나리오에서 환장의 신체적특징과 증상 및 기간정보를 입력한다. 여기서 상기 증상은 질환명 및 합병증과 같은 구체적인 질환명과 함께 환자의 상태(예를 들면, 통증이나 마비, 출혈, 시력이나 체중감소)를 기재하고, 기간정보는 증상이 시작된 시간이나 통증주기(예를 들면, 매일밤 새벽 1시부터 4시 사이의 통증)를 기재하는 것이 바람직하다.
상기 시나리오 확인단계(S420)는 상기 제어부(115)가 상기 통신부(117)를 통하여 수신된 상기 사용자단말기(300)의 시나리오를 확인하는 단계이다. 여기서 상기 제어부(115)는 프로그램의 설정에 의하여 상기 디스플레이(116)에 상기 사용자단말기(300)에서 송신된 시나리오를 출력하고, 상기 사용자단말기(300)의 회원아이디와 접속시간을 포함하는 로그기록을 출력한다.
상기 검색단계(S430)는 상기 제어부(115)가 상기 시나리오에 포함된 키워드를 확인하여 상기 키워드에 일치되는 정보를 검색하는 단계이다. 상기 제어부(115)는 상기 데이터검색부(111)를 구동시켜 해당 키워드로서 분류된 정보를 검색 및 독출하여 송신한다. 여기서 상기 제어부(115)는 상기 검색신호에서 포함된 키워드가 예를 들면, 환자의 신체적특징과 증상 및 기간이 포함된 키워드라면 상기 데이터검색부(111)의 검색모듈(111b)을 구동시켜 상기 데이터베이스(130)의 질환별패턴DB(133)에 저장된 치료패턴을 독출한다.
또는 상기 제어부(115)는 상기 통신부(117)를 통하여 수신된 검색신호에서 경영정보, 보험정보, 개인의료정보에 포함된 양식이나 서식정보, 간호, 원무, 보험, 경영, 학회나 논문정보의 요청이 있다면, 개인의료정보DB(131)와 학회,논문DB(132)와 경영정보DB(136)와 보험정보DB(137)를 검색하도록 상기 데이터검색부(111)의 검색모듈(111b)을 구동시킨다.
상기 모델링 판단단계(S440)는 상기 제어부(115)가 상기 사용자단말기(300)로부터 모델링정보의 요청여부를 판단하는 단계이다. 상기 제어부(115)는 상기 검색단계에서 독출된 정보를 상기 사용자단말기(300)에 송신한 이후에 상기 사용자단말기(300)로부터 모델링정보의 요청여부를 판단한다.
예를 들면, 사용자단말기(300)는 고위험군으로 분류된 당뇨병에서 유산소운동분석, 합병증질환, 식생활정보, HDL 콜레스테롤, 가족력정보, 인슐린저항성과 같은 주제로서 분류된 정보중에서 어느 하나의 주제에 해당되는 시나리오를 송신하고, 상기 시나리오에 일치된 키워드가 등록된 의료정보를 수신한다. 그리고 상기 사용자단말기(300)는 상기 데이터검색부(111)에 의해 검색된 의료정보에 포함된 환자별 패턴(연령, 성별, 키, 신장, 몸무게, 가족력)에 따른 치료패턴을 수신한다.
이후 상기 사용자단말기(300)는 상기 의료서버(100)에 상기 치료패턴을 수신하여 상기 치료패턴에 따른 모델링정보의 수신여부를 선택할 수 있다.
상술한 실시예는 상기 사용자단말기(300)에서 텍스트형식의 치료패턴에 대한 정보를 수신한 이후에 선택하는 것으로서 설명하였으나, 상기 사용자단말기(300)가 시나리오와 함께 모델링 정보의 요청신호를 포함하여 검색신호를 송신하는 것도 가능하다.
이는 본 발명의 기술적 사상의 범주 내에서 사업자나 설계자의 선택에 의해 변형가능한 다양한 응용예중 어느 하나에 해당된다.
상기 모델링단계(S450)는 상기 제어부(115)가 상기 사용자단말기(300)로부터 모델링 정보를 요청하거나 또는 상기 검색신호에 모델링 정보의 검색이 포함되면, 상기 검색단계(S440)에서 독출된 패턴(예를 들면, 치료패턴 또는 청구패턴)을 이용하여 모델링 이미지 또는 모델링 동영상을 제작하는 단계이다. 상기 제어부(115)는 상기 사용자단말기(300)의 모델링정보 요청에 따라서 상기 검색단계에서 검색된 패턴(예를 들면, 치료패턴과 청구패턴)과, 상기 패턴에 일치되는 모델링 정보를 생성한다.
또는 상기 제어부(115)는 상기 사용자단말기(300)의 시나리오가 상기 시나리오DB(138)에 저장된 시나리오와 일치되면, 상기 모델링DB(135)를 검색하여 일치된 모델링 정보를 독출한다.
여기서 바람직하게는 상기 제어부(115)는 상기 사용자단말기(300)의 검색신호에서 검색요청이 빈번한 시나리오 및/또는 중심키워드를 공통 시나리오로서 설정하고, 상기 공통시나리오를 상기 시나리오DB(138)에 저장한다. 아울러 상기 제어부(115)는 상기 공통시나리오에 일치되는 모델링 정보를 상기 모델링DB(135)에 저장한다.
따라서 상기 제어부(115)는 상기 사용자단말기(300)로부터 검색신호가 수신되면, 해당 검색신호에 포함된 시나리오가 공통시나리오라면, 상기 모델링DB(135)를 검색하여 해당 모델링 정보를 검색할 수 있다.
즉, 본 발명에서 상기 모델링 단계(S450)는 상기 사용자단말기(300)에서 설정 횟수 이상으로 요청된 시나리오를 공통시나리오로 설정하여 시나리오DB(138)에 저장하고, 공통시나리오에 일치되는 패턴과 모델링 정보를 질환별패턴DB(133)와 모델링DB(135)에 저장한다. 또한 본 발명은 상기 공통시나리오에 해당되지 않은 시나리오가 포함된 검색신호가 수신되면, 해당 시나리오에 따른 패턴(예를 들면, 치료패턴 또는 청구패턴)을 산출하고, 상기 모델링부(112)를 제어하여 모델링 정보를 생성한다.
상기 송신 및 저장단계(S460)는 상기 검색단계(S430)와 모델링 단계(S450)에서 검색 및 제조된 모델링 정보와 패턴을 상기 사용자단말기(300)에 송신하고, 상기 사용자단말기(300)의 로그기록을 저장하는 단계이다. 상기 로그기록부(114)는 상기 제어부(115)의 제어에 의하여 상기 사용자단말기(300)의 접속시기와, 검색 시나리오와, 검색정보를 포함한 로그정보를 저장한다.
아울러 본 발명은 상기 송신 및 저장단계에서 상기 제어부(115)가 상기 로그기록부(114)에 의한 로그정보의 저장단계에서 설정된 횟수 이상으로 검색요청이 잦은 시나리오를 확인하여 상기 시나리오제작모듈(111a)을 구동하여 공통시나리오로 설정하여 상기 시나리오DB(138)에 저장하는 단계를 포함한다. 상기 공통시나리오에 의한 치료패턴 및/또는 청구패턴과 모델링 정보의 제공은 상술한 바와 같다.
따라서 병원에 근무하는 의사가 자신의 담당 환자의 증상에 대한 진단과 처방을 위하여 상기 의료서버(100)에 환자의 신체적특징과 증상을 포함하는 시나리오로 정보를 검색할 수 있어 환자의 신체적특징과 증상에 일치되는 치료패턴 및 모델링정보를 수신할 수 있다. 따라서 의사는 상기 치료패턴 및 모델링을 통하여 가장 성공가능성이 높은 치료방법을 선택할 수 있어 진단과 처방에 매우 유용하게 활용될 수 있다.
이상에서 본 발명은 기재된 구체 예에 대해서 상세히 설명하였지만 본 발명의 기술사상 범위 내에서 다양한 변형 및 수정 가능함은 당업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정이 첨부된 특허청구범위에 속함은 당연한 것이다.
100 : 의료서버 110 : 관리부재
111 : 데이터검색부 111a : 시나리오제작모듈
111b : 검색모듈 112 : 모델링부
113 : 데이터설정부 114 : 로그기록부
115 : 제어부 116 : 디스플레이
117 : 통신부 130 : 데이터베이스
131 : 개인의료정보DB 132 : 학회, 논문DB
133 : 질환별패턴DB 134 : 회원정보DB
135 : 모델링DB 136 : 경영정보DB
137 : 보험정보DB 138 : 시나리오DB
200 : 기간시스템 300 : 사용자단말기

Claims (13)

  1. 보험, 원무, 간호, 환자의 신체정보와 질환명과 증상과 진단 및 처방정보중에서 하나 이상이 포함된 개인의료정보, 임상데이터, 학회지 및 논문을 포함하는 의료정보를 송신하는 기간시스템;
    상기 기간시스템으로부터 수신된 의료정보를 누적 및 분석하여 통계 데이타를 산출하여 질환에 관련된 정보를 고위험군과 저위험군으로 분류하고, 각 질환별 주제에 따른 진단 및 처방과 치료결과를 통계하여 발병부터 완쾌되기까지의 치료과정이 동일한 패턴으로 진행되는 치료패턴을 산출하는 의료서버; 및
    상기 의료서버에 저장된 패턴의 검색 및 수신하는 사용자단말기를 포함하고,
    상기 치료패턴은 이미지 및 동영상중 하나 이상으로 구현되는 것을 특징으로 하는 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 의료서버는
    상기 의료정보를 검색하는 데이터검색부;
    상기 기간시스템으로부터 수신된 의료정보를 주제별로 분류하여 상기 치료패턴을 산출하는 데이터설정부;
    상기 데이터설정부에서 산출된 치료패턴에 포함된 환장의 신체적특징과 치료과정에서의 증상의 변화를 동영상이나 이미지로서 구현하는 모델링정보를 제작하는 모델링부; 및
    상기 사용자단말기의 검색신호가 수신되면, 상기 데이터검색부를 제어하여 상기 의료정보를 검색하도록 제어하고, 상기 기간시스템으로부터 의료정보가 수신되면 상기 데이터설정부를 제어하여 치료패턴을 산출하고, 상기 모델링부를 제어하여 상기 치료패턴에 대한 모델링정보를 제작하도록 제어하는 제어부를 포함하는 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 의료서버는
    환자의 키, 몸무게, 혈액형, 성별, 나이와 같은 신체정보중에서 하나 이상과, 질환명, 증상, 진단 및 처방, 치료과정을 포함하는 개인의료정보를 저장하는 개인의료정보DB;
    학회나 대학, 연구소에서 발행되는 의료기술에 관한 논문 및 이론이 저장되는 학회, 논문DB;
    상기 데이터설정부에서 산출된 치료패턴을 저장하는 질환별 패턴DB;
    상기 치료패턴에 일치되는 환자의 신체적특징과 치료과정에 따른 증상의 변화를 이미지나 동영상으로서 표현하는 모델링 정보를 저장하는 모델링DB; 및
    하나 이상의 키워드가 조합되어 문장으로 완성되는 하나 이상의 시나리오가 저장되는 시나리오DB;를 구비하는 데이터베이스를 더 포함하는 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 의료서버는
    상기 의료정보중에서 비용청구의 사례에 대하여 동일주제로서 분류하고, 분류된 각 주제별 비용청구의 시작부터 완료까지의 과정을 포함하는 청구패턴을 산출 및 저장하는 것을 특징으로 하는 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템.
  5. 제2항에 있어서, 상기 데이터설정부는
    동일 주제별로 의료정보를 분류하되, 서로 다른 주제로서 분류된 정보 중에서 공통으로 포함된 정보가 포함되면 상호 연계되어 출력될 수 있도록 연계된 정보를 구분 및 표시하는 연계코드를 부여하는 것을 특징으로 하는 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템.
  6. 제2항에 있어서, 상기 데이터검색부는
    상기 사용자단말기로부터 수신된 검색신호에 포함된 중심 키워드가 조합되어 하나의 문장으로 완성되는 시나리오중에서 설정된 빈도수를 넘은 시나리오를 공통시나리오로 설정하는 시나리오제작모듈을 포함하는 패턴을 이용한 의료정보 분석시스템.
  7. 개인의료정보와, 간호, 원무, 보험, 경영, 학회지 및 논문중 하나 이상의 정보를 포함하는 의료정보를 주제별로 분류하고, 각각의 주제에 따른 고유 코드를 설정하는 주제별 분류 및 코드설정단계;
    개인의료정보와, 간호, 원무, 보험, 경영, 학회지 및 논문중 하나 이상의 정보를 포함하는 의료정보를 수신하여 저장하는 데이터수집 및 저장단계;
    상기 데이터수집 및 저장단계에서 수집된 의료정보를 각 주제별로 분류하고, 주제에 따른 의료정보에소 동일과정을 통하여 동일한 결과를 포함하는 정보의 패턴을 산출하여 분류 및 분석하는 패턴별 분류 및 분석단계; 및
    사용자단말기의 검색신호가 수신되면, 상기 패턴별 분류 및 분석단계에서 산출된 패턴정보에서 상기 검색신호에 포함된 키워드에 일치되는 패턴을 검색 및 송신하는 정보제공단계를 포함하는 패턴을 이용한 의료정보분석방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 패턴별 분류 및 분석단계는
    상기 주제별로 분류된 의료정보에서 동일 진단과 처방에 의한 치료과정을 포함하는 치료패턴을 산출하고, 상기 치료패턴에 일치되는 치료과정을 영상이나 이미지로서 구현하는 모델링 정보를 제작하여 상기 사용자단말기에 송신하는 것을 특징으로 하는 패턴을 이용한 의료정보분석방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 패턴별 분류 및 분석단계는
    상기 주제별로 분류된 의료정보에서 비용청구의 시작과 결과까지의 과정을 포함하는 청구패턴을 산출하고, 상기 청구패턴에 일치되는 비용청구의 과정을 영상이나 이미지로서 구현하는 모델링 정보를 제작하여 상기 사용자단말기에 송신하는 것을 특징으로 하는 패턴을 이용한 의료정보분석방법.
  10. 제7항에 있어서, 상기 패턴별 분류 및 분석단계는
    의료정보중에서 질환 및 증상에 따라 설정되는 주제별로 분류하는 질환 및 주제별 분류단계;
    상기 주제별 분류단계 이후에 환자의 신체특징에 따라 세분화하는 신체특징에 따른 분류단계;
    상기 신체특징에 따른 분류단계 이후에 진단과 처방, 그리고 치료결과로서 분류하는 결과분류단계;
    상기 결과분류단계에서 동일 주제내에서 동일 진단과 처방에 의한 치료과정을 산출하는 치료패턴산출단계;
    상기 치료패턴 산출단계에서 산출된 치료패턴에 따라서 질환별 진단 및 처방에 의한 치료과정을 이미지나 동영상을 통하여 구현되는 모델링 정보를 제작 및 저장하는 모델링 및 저장단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴을 이용한 의료정보분석방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 질환 및 주제별 분류단계는
    질환별로 고위험군과 저위험군으로 분류하고, 고위험군과 저위험군으로 분류된 각각의 의료정보를 질환의 증상에 따라 설정되는 주제별로 분류하여 고유코드를 설정하고,
    다른 주제로서 분류된 정보와 공통으로 포함된 질환이나 증상이 포함되면 연계코드를 부여하여 연계된 다른 주제로서 분류된 정보를 구분 및 표시하는 것을 특징으로 하는 패턴을 이용한 의료정보분석방법.
  12. 제11항에 있어서, 고위험군은
    폐렴과, 당뇨병, 심장질환 및 암으로 분류하고,
    폐렴은 환자의 직업과 연령정보, 유해인자, 백혈구수, 합병증, 치료요법중에서 선택된 하나 이상의 주제로서 분류되고,
    심장질환은 혈청내 콜레스테롤치와, 운동부하, 24시간 혈압모니터링, 움직임형태, 경직형태, 연령, 성별중에서 선택된 하나 이상의 주제로서 분류되는 패턴을 이용한 의료정보분석방법.
  13. 제8항 또는 제9항에 있어서, 상기 정보제공단계는
    사용자단말기로부터 하나 이상의 키워드가 조합되어 문장으로 완성된 시나리오가 포함된 검색신호를 수신하는 검색신호 수신단계;
    상기 검색신호 수신단계에서 수신된 시나리오에 포함된 키워드를 확인하는 시나리오 확인단계;
    상기 시나리오 확인단계에서 확인된 키워드로서 저장된 패턴정보를 검색하는 검색단계;
    상기 검색단계에서 검색된 의료정보를 이미지나 동영상으로 구현하는 모델링 여부를 판단하는 모델링판단단계;
    상기 모델링판단단계에서 모델링신호가 인가되면 검색된 각 주제별 패턴정보에 일치되도록 2D/3D 이미지 또는 동영상으로서 모델링하는 모델링단계;
    상기 사용자단말기의 로그기록을 저장하고, 상기 검색신호에서 설정된 횟수 이상으로서 검색요청된 시나리오를 확인하여 공통시나리오로서 설정하는 송신 및 저장단계를 포함하는 패턴을 이용한 의료정보분석방법.
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WO2021007049A1 (en) * 2019-07-05 2021-01-14 The Board Of Regents, The Universityof Texas System Motion powered wearable devices and uses thereof in health monitoring
KR102493478B1 (ko) * 2020-10-15 2023-01-27 서울대학교 산학협력단 수보 과정 데이터 수집 관리 시스템 및 방법
WO2023145983A1 (ko) * 2022-01-25 2023-08-03 차라투 주식회사 맞춤형 통계 분석 서비스를 제공하는 시스템 및 시스템의 동작 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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Patent Citations (1)

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