KR101613516B1

KR101613516B1 - Analyzing apparatus and analyzing method for muiti-diagnostic system, and recording medium applied to the same

Info

Publication number: KR101613516B1
Application number: KR1020130037556A
Authority: KR
Inventors: 진훈
Original assignee: 연세대학교 산학협력단
Priority date: 2013-04-05
Filing date: 2013-04-05
Publication date: 2016-04-29
Also published as: KR20140121158A

Abstract

본 발명은 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체를 개시한다. 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석장치는, 서로 상반되는 적어도 2의 진단체계에 대한 각 지표를 비교한 후 비교한 결과를 기초로 해서 의학적으로 유용한 활용정보를 제공하는 구성을 갖춘다. 따라서, 본 발명은 한의학 및 서양의학을 비롯한 다수 진단체계 간의 교류를 촉진하기 위해 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보로서 용이하게 제공할 수 있으며, 이로 인해 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보를 타 진단체계에서 용이하게 도출할 수 있다.The present invention discloses an analysis apparatus and an analysis method for a plurality of diagnostic systems, and a recording medium applied thereto. The apparatus for analyzing a plurality of diagnostic systems according to the present invention is configured to provide medically useful information on the basis of a comparison result of at least two diagnostic systems which are opposite to each other. Therefore, the present invention can easily provide medical information unique to each diagnostic system as useful information in other parts of the diagnostic system in order to facilitate interchange between diagnostic systems including oriental medicine and Western medicine, Information that can be provided as an important hint to the field of research and development in diagnostic systems can be easily derived from other diagnostic systems.

Description

BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus and method for analyzing a plurality of diagnostic systems,

본 발명은 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 서로 상반되는 적어도 2의 진단체계에 대한 각 지표를 비교하고, 비교한 결과를 기초로 해서 의학적으로 유용한 활용정보를 제공하기 위한 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체에 관한 것이다.The present invention relates to an analysis apparatus and an analysis method for a plurality of diagnosis systems, and a recording medium applied thereto, and more particularly, to a system and method for comparing at least two diagnostic systems, An analysis apparatus and an analysis method for a plurality of diagnostic systems for providing medically useful information, and a recording medium applied thereto.

통상적으로, 현재 환자를 진단하고 이를 치료하기 위한 진단체계의 종류를 매우 다양하다. 예컨대, 한의학 및 서양의학과 같이 분류 가능하다.Typically, there are a wide variety of diagnostic systems for diagnosing and treating patients at present. For example, it can be categorized as Oriental medicine and Western medicine.

여기서, 한의학은 한국, 중국, 일본 등 종래 한자문화권 지역의 의학과 교류되면서 연구, 전승, 발전해 왔으며 동양철학적인 방법에 근거를 두고 있다. 종합적인 생명현상을 동적으로 관찰함으로써 내적 생명력을 근본적으로 배양하고 건강을 증진하기 위한 것이 주요 특징이라 할 수 있다.Here, Oriental medicine has been studied, traded and developed in the interchange of medicine in the traditional Chinese culture area such as Korea, China and Japan, and it is based on oriental philosophical method. The main feature is to fundamentally cultivate internal vitality and promote health by dynamically observing comprehensive life phenomena.

반면, 서양의학은 한의학과 달리 한자문화권 지역과 대비되는 지역인 서양에서 발전 및 계승되어온 의학으로서, 종합적인 생명현상을 다소 정적으로 관찰하여 건강 증진을 하기 위한 것이 주요 특징이라 할 수 있다.On the other hand, Western medicine is a medicine which has been developed and handed down in the West, which is a region contrasted with the Hanja culture area, in contrast to Oriental medicine, and it is a main characteristic to observe the comprehensive life phenomenon in a static manner to promote health.

또한, 한의학에서 변증 관련 지표는 서양의학의 'symptom'과 유사하게 표현되고 있다. 그 이유를 살펴보면 다음과 같다.In addition, dialectical indicators in Oriental medicine are similar to 'symptom' of Western medicine. The reason for this is as follows.

서양의학이나 한의학 모두 환자를 대상으로 치료를 위해 생겨난 학문이며, 동서양을 막론하고 기본적으로 환자의 주관적인 느낌이든, 아니면 의사의 진찰결과를 통해 정리된 내용이든 모두 증(症)을 다룬다는 데에 있어서는 같기 때문일 것이라 예상된다. Both western medicine and oriental medicine were created for the treatment of patients. Whether it is basically the patient's subjective feelings, whether it is East or West, or whether the contents are summarized by the doctor's examination results, It is expected that it is the same.

다만 여기서 간과해서는 안 되는 것이, 서양 의학의 증(symptom)은 한 순간의 환자 상태를 기록한 것임에 비해, 한의학에서의 증(症)은 질병의 발전과정 중 각 단계에서 상태를 관찰하여 정리된 것이라는 것이다. However, it should not be overlooked that the symptom of western medicine records the state of the patient at one moment, whereas the symptom in Oriental medicine is observed by observing the state at each stage of the development of the disease will be.

그러므로, 한의학에서의 증은 계속 변화될 수 있는 것이며, 이런 점에서는 서양의학의 증과 차이가 있다. Therefore, the symptoms in oriental medicine can be changed continuously, and in this respect, there is a difference from the Western medicine.

그런데도 불구하고, 일순간의 환자 상태를 관찰 또는 측정하여 기록된 정보가 바로 증(症)이라는 데에는 이견이 존재하지 않는다. Nevertheless, there is no disagreement that the information recorded by observing or measuring the instant patient status is a symptom.

이와 같은 사실을 감안할 때 서양의학의 'symptom’과 한의학의 ‘증’이 유사하게 의미를 갖는 것으로 판단할 수 있다.Considering this fact, it can be judged that the 'symptom' of Western medicine and the 'symptom' of Oriental medicine have a similar meaning.

즉, 한의학에서의 변증과 관련된 지표는 서양의학에서의 증상(symptoms)과 유사성이 존재하는 것으로 판단할 수 있으나, 한의학 및 서양의학은 서로 각각 독립된 진단체계인 것으로 견고하게 확립됨에 따라 상호 의학적인 교류에 있어서 발전이 극히 미약한 상태이다.In other words, it can be judged that the index related to the dialectic in oriental medicine exists in similarity with the symptoms in western medicine. However, oriental medicine and western medicine are established as independent diagnosis systems, The power generation is extremely weak.

따라서, 한의학 및 서양의학을 비롯한 다수 진단체계 간의 교류를 촉진하기 위해 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보로서 용이하게 제공할 수 있는 방안에 대한 연구 및 개발이 필요할 것으로 판단된다.Therefore, it is necessary to research and develop a method to easily provide unique medical information of each diagnosis system as useful information in other parts of diagnosis system, in order to promote interchange between diagnosis systems including oriental medicine and western medicine .

대한민국 공개특허공보 제10-2002-0007717Korean Patent Publication No. 10-2002-0007717

따라서, 본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 서로 상반되는 적어도 2의 진단체계에 대한 각 지표를 비교하고, 비교한 결과를 기초로 해서 의학적으로 유용한 활용정보를 제공하기 위한 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체를 제공하는 데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, the present invention has been made in order to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide a medical diagnostic apparatus and a medical diagnostic apparatus which compares respective indexes of at least two diagnostic systems incompatible with each other, And to provide a recording medium to which the apparatus and method are applied.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1 관점에 따른 분석장치는, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 판정부, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 추출부 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 정보제공부를 포함한다.According to a first aspect of the present invention, there is provided an analyzing apparatus comprising: a judging unit which compares indicators acquired from both diagnostic system databases corresponding to information inputted by a user, An extracting unit for selecting specific mediation information that is a hint for development of a specific research field in a diagnostic system based on the comparison result, and an extracting unit for extracting medical basic information obtained through backward search using the specific mediation information, As shown in Fig.

바람직하게는, 상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들에 대해 유사 여부를 판정한 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 않는 경우에 유사한 것으로 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분하고 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한다.Preferably, the judging unit classifies the indicators determined to be similar in the case where the similarity determination result of the indicators obtained from the both diagnostic system databases does not satisfy the predetermined condition, to be grouped according to predetermined criteria And re-judges similarity of the indicators in groups.

바람직하게는, 상기 판정부는 개별 지표들에 대한 유사 여부에 대한 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부에 대한 판정을 자동으로 구분하여 실행하거나 사용자의 선택에 의해 실행한다.Preferably, the judging unit automatically distinguishes the determination as to whether the individual indicators are similar or the similarity determination in the group unit, or executes the selection by the user's selection.

바람직하게는, 상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스에서 지표들 간의 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공하지 않는 경우에 상기 양 진단체계 데이터베이스 중 적어도 하나의 진단체계 데이터베이스로부터 제공되는 지표들의 문장 의미를 판정하기 위한 문장해석 모듈을 더 포함한다.Preferably, when the determination unit does not provide data at a level at which it is possible to perform a comparison between the indicators in the both diagnostic system databases, the determination unit determines the sentence meaning of the indicators provided from at least one of the diagnostic system databases And a sentence analysis module for determining the sentence.

바람직하게는, 상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스에서 지표들 간의 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공하지 않는 경우에 상기 양 진단체계 데이터베이스 중 적어도 하나의 진단체계 데이터베이스로부터 제공되는 지표들을 동일한 기준으로 분류하여 데이터 구조화한 후 데이터 구조화된 분류 결과값을 통해 상호 비교 분석하기 위한 데이터 구조 분석모듈을 더 포함한다.Preferably, when the determination unit does not provide data at a level that is capable of performing a comparison between the indicators in the both diagnostic system databases, it is preferable that the indicators provided from the diagnostic system database of at least one of the both diagnostic system databases, And a data structure analysis module for comparing and analyzing data structure-structured classification result values.

또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제2 관점에 따른 분석방법은, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계를 포함한다.In order to achieve the above object, an analysis method according to a second aspect of the present invention compares indices acquired from both diagnostic system databases corresponding to information input by a user, and then generates a comparison result Selecting specific mediation information that is a hint for development of a specific research field in a diagnostic system based on the result of the comparison, and selecting the mediation basic information obtained through the backward search using the specific mediation information, .

또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제3 관점에 따른 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계를 포함하고, 상기 각 단계를 실행하는 것을 특징으로 한다.The computer readable recording medium according to the third aspect of the present invention for achieving the above object is a computer readable recording medium which compares indexes acquired from both diagnostic system databases in correspondence with information input by a user, Selecting specific mediation information that is a hint for development of a specific research field in a diagnostic system based on the result of the comparison, As utilization information, and each of the steps is executed.

또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제4 관점에 따른 분석장치는, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 판정부, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 추출부 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 정보제공부를 포함한다.According to a fourth aspect of the present invention, there is provided an analysis apparatus for comparing indicators obtained from at least two diagnostic system databases corresponding to information input by a user, An extracting unit for selecting specific mediation information to be a hint for development of a specific research field in a diagnostic system based on the comparison result, And an information providing unit for outputting information as utilization information.

바람직하게는, 상기 판정부는 상기 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들에 대해 유사 여부를 판정한 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 않는 경우에 1차로 상기 입력된 정보에 대한 분석을 실행한 후 그 결과에 기초하여 상기 2 이상의 진단체계 데이터베이스 중에서 상기 활용 정보를 최적으로 제공받을 수 있는 분석대상 데이터베이스를 최소한으로 지정하고, 상기 조건의 충족 여부를 재판정한 결과에 따라 2차로 유사한 것으로 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분하고 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한다.Preferably, when the result of determining similarity with the indicators obtained from the two or more diagnostic system databases does not satisfy the predetermined condition, the determination unit may firstly analyze the input information, Based on the result, the analysis object database capable of providing the utilization information optimally among the two or more diagnostic system databases is set to a minimum, and the indicators determined to be secondarily similar according to the result of re- It is divided into groups according to defined criteria, and the similarity of the indicators is judged on a group basis.

또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제5 관점에 따른 분석방법은, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계를 포함한다.According to a fifth aspect of the present invention, there is provided an analysis method comprising: comparing indexes acquired from at least two diagnostic system databases corresponding to information input by a user; Selecting specific mediation information that is a hint to the development of a specific research field in a diagnosis system based on the comparison result, and extracting basic medical information obtained through backward search using the specific mediation information And outputting the information as utilization information.

그리고, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제6 관점에 따른 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계를 포함하고, 상기 각 단계를 실행하는 것을 특징으로 한다.According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium which compares indexes acquired from at least two or more diagnostic system databases corresponding to information input by a user, Selecting a specific mediation information that is a hint for development of a specific research field in a diagnostic system based on the result of the comparison and selecting the mediation information obtained through the backward search using the specific mediation information And outputting the basic information as utilization information, wherein each of the above steps is executed.

따라서, 본 발명에서는 서로 상반되는 적어도 2의 진단체계에 대한 각 지표를 비교한 후 비교한 결과를 기초로 해서 의학적으로 유용한 활용정보를 제공함으로써, 한의학 및 서양의학을 비롯한 다수 진단체계 간의 교류를 촉진하기 위해 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보로서 용이하게 제공할 수 있으며, 이로 인해 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보를 타 진단체계에서 용이하게 도출할 수 있는 이점이 있다.Therefore, in the present invention, by providing useful medical information on the basis of the results obtained by comparing the indexes of at least two diagnostic systems, which are conflicting with each other, and comparing the results, the present invention promotes interchange between diagnostic systems including oriental medicine and Western medicine The medical information unique to each diagnostic system can be easily provided as useful information in other parts of the diagnostic system so that information that can be provided as an important hint to a research and development field in a diagnostic system Can be easily derived from other diagnostic systems.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description of the claims.

도 1은 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석 시스템의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 분석장치의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 판정부의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 판정부의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 도 2에 도시된 판정부의 또 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 도 1에 도시된 한의학적 진단체계 데이터베이스의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 도 1에 도시된 양의학적 진단체계 데이터베이스의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 진단체계별 상이한 지표 비교를 일례로 나타내는 도면이다.
도 9는 도 2에 도시된 정보제공부의 출력화면을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 10은 도 2에 도시된 분석장치의 동작 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 11은 도 10에 도시된 동작 과정 중 비교 결과의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 12는 도 10에 도시된 동작 과정 중 활용 정보의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석 시스템의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 14는 도 13에 도시된 분석장치의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 15는 도 14에 도시된 판정부의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 16은 도 14에 도시된 판정부의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 17은 도 14에 도시된 판정부의 또 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 18은 도 14에 도시된 판정부의 또 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 19는 도 13에 도시된 분석장치의 동작 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
그리고, 도 20은 도 19에 도시된 동작 과정 중 비교 결과의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing an embodiment of an analysis system for a multiple diagnosis system according to the present invention.
FIG. 2 is a view showing an embodiment of the analyzing apparatus shown in FIG. 1. FIG.
FIG. 3 is a view showing an embodiment of the judging unit shown in FIG. 2. FIG.
4 is a view showing another embodiment of the judging unit shown in Fig.
FIG. 5 is a view showing still another embodiment of the judging unit shown in FIG. 2. FIG.
FIG. 6 is a view showing an embodiment of the diagnostic medical system database shown in FIG. 1. FIG.
FIG. 7 is a view showing an embodiment of the biomedical diagnostic system database shown in FIG. 1. FIG.
8 is a diagram showing an example of a comparison of different indicators according to the diagnostic system according to the present invention.
FIG. 9 is a diagram showing an output screen of the information providing unit shown in FIG. 2 as an example.
FIG. 10 is a diagram showing an operation process of the analyzer shown in FIG. 2 as an embodiment.
FIG. 11 is a diagram illustrating a process of generating a comparison result during the operation shown in FIG. 10 according to an embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a diagram illustrating a process of generating utilization information in an operation process shown in FIG. 10 according to an embodiment of the present invention.
13 is a view showing another embodiment of an analysis system for a multiple diagnosis system according to the present invention.
FIG. 14 is a diagram showing an embodiment of the analyzer shown in FIG. 13; FIG.
FIG. 15 is a diagram showing an embodiment of the determination unit shown in FIG. 14. FIG.
16 is a view showing another embodiment of the judging section shown in Fig.
17 is a diagram showing still another embodiment of the judging section shown in Fig.
18 is a view showing still another embodiment of the judging unit shown in Fig.
FIG. 19 is a diagram showing an operation process of the analyzer shown in FIG. 13 as an embodiment.
FIG. 20 is a diagram illustrating a process of generating a comparison result during the operation shown in FIG. 19 according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 다음과 같이 상세히 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석 시스템의 일실시 예를 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing an embodiment of an analysis system for a multiple diagnosis system according to the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 다수 진단체계에 대한 분석 시스템은 한의학적 진단체계 데이터베이스(110), 양의학적 진단체계 데이터베이스(120) 및 분석장치(200)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 1, the analysis system for multiple diagnostic systems may include a medical diagnostic system database 110, a dual medical diagnostic system database 120, and an analysis system 200.

한의학적 진단체계 데이터베이스(110)는 '한의학'에 근거를 둔 환자별 진료 정보, 연구 논문 및 각종 의료 문헌을 포함하는 자료를 갖추고 있으며, 그 자료의 형태는 메모리에 저장 가능한 포맷인 것이 바람직하다.The medical diagnosis system database 110 has data including patient-specific medical information, research papers, and various medical documents based on 'Oriental medicine', and the data format is preferably a format that can be stored in a memory.

또한, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)는 병증과 관련된 지표를 포함하고, 경우에 따라 지표에 대한 중요도 정도를 나타내는 정보도 더 포함될 수 있으며, 지표 및 병증 중 어느 하나 이상과 관련된 것으로 판정 가능한 유전자 정보를 포함하는 의료기초 정보를 갖추고 있는 것이 바람직하다.In addition, the oriental diagnostic system database 110 may include an index related to the pathology, and may further include information indicating the degree of importance of the indicator depending on the case, and may include genetic information that can be determined to be related to one or more of the index and pathology It is desirable to have basic medical information including medical information.

예를 들어, 병증과 관련된 지표는 병증이 '화열증'인 경우 '갈증이 나서 물을 많이 마신다(중요도 수치: 9.2)', '몸에 열감이 있고 더운 것을 싫어한다(중요도 수치: 8.8)', '얼굴색이 붉다(중요도 수치: 8.8)', '눈이 붉거나 뻑뻑하다(중요도 수치: 8.2)', '손발이 뜨겁다(중요도 수치: 7.1)' 등과 같이 확인될 수 있다.For example, the indicators related to the pathology are 'hot' when the pathology is 'pyrophoric', 'drinking a lot of water due to thirst (importance level: 9.2)', , 'Facial color is red (importance figure: 8.8)', 'eyes are red or stiff (importance figure: 8.2)', 'hands and feet are hot' (importance figure: 7.1)

또한, 병증이 '습담증'인 경우 '머리가 무겁거나 맑지 않다(중요도 수치: 8.1)', '머리가 아프면서 속이 메스껍다(중요도 수치: 7.9)', '목에 가래 끓는 소리가 난다(중요도 수치: 7.6)', '태가 백색이다(중요도 수치: 6.5)' 등과 같이 확인될 수 있다.In addition, if the pathology is 'drowsiness', 'head is not heavy or clear' (significance value: 8.1), 'head is sick and the body is messy (importance figure: 7.9)', : 7.6) ', and' the white is white (importance figure: 6.5) '.

이후, 구체적으로 설명하겠지만, 전술된 '갈증이 나서 물을 많이 마신다(중요도 수치: 9.2)', '몸에 열감이 있고 더운 것을 싫어한다(중요도 수치: 8.8)'와 같은 지표들이 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에 포함된 자료들과의 유사도를 측정하기 위한 파라미터가 될 수 있다.As will be described in detail later, the indicators such as 'the thirst and the water are consumed a lot (the importance figure: 9.2)', 'the body is hot and the hot ones are disliked' (importance value: 8.8) And may be a parameter for measuring the degree of similarity with the data included in the database 120.

양의학적 진단체계 데이터베이스(120)는 '서양의학'에 근거를 둔 환자별 진료 정보, 연구 논문 및 각종 의료 문헌을 포함하는 자료를 갖추고 있으며, 그 자료의 형태는 메모리에 저장 가능한 포맷인 것이 바람직하다.The biomedical diagnosis system database 120 is provided with data including patient-specific medical information based on Western medicine, research papers, and various medical documents, and the data format is preferably a format that can be stored in a memory .

아울러, 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)도 증상과 관련된 지표를 포함하고, 경우에 따라 지표에 대한 중요도 정도를 나타내는 정보를 더 포함할 수 있으며, 지표 및 병증 중 어느 하나 이상과 관련된 것으로 판정 가능한 유전자 정보를 포함하는 의료기초 정보를 갖추고 있는 것이 바람직하다.In addition, the dual medical diagnostic system database 120 may include indicators related to the symptom, and may further include information indicating the degree of importance of the indicator depending on the case, and may include genes capable of determining that the indicator is related to one or more of the pathologies It is preferable to have medical basic information including information.

예를 들어, 양의학상에서 병증과 관련된 지표는 병증이 'Kidney Yin Deficiency'인 경우 'Dry mouth', 'Dizziness', 'Malar flush' 등과 같이 확인될 수 있다.For example, indicators related to pathology in biology can be identified as 'Dry mouth', 'Dizziness', 'Malar flush' and the like when the disease is 'Kidney Yin Deficiency'.

즉, 도 8에 도시된 표를 참고하여 한의학적 진단체계와 양의학적 진단체계를 비교하면, 병증인 '화열증'과 'Kidney Yin Deficiency' 간에 대한 문언적 해석만을 통해서는 상호 간의 유사 정도를 판정하는 것이 용이하지 않다.That is, referring to the table shown in FIG. 8, when comparing the medical diagnosis system with the medical diagnosis system, the degree of similarity between the two can be judged only through the literary interpretation between the pyphyxia and the Kidney Yin Deficiency It is not easy.

하지만, 병증 또는 증상을 나타내는 각 지표를 비교해보면, 한의학적 진단체계에서 '화열증'은 '갈증이 난다', '머리에 열감이 있다', '얼굴색이 붉다'와 같은 목록이 확인되고, 양의학적 진단체계에서 'Kidney Yin Deficiency'은 'Dry mouth', 'Dizziness', 'Malar flush' 와 같은 목록이 확인된다.However, when comparing the indicators indicating the pathology or symptom, in the oriental diagnostic system, "pyrophoric" is identified as "thirsty", "feels hot in the head", " In the diagnostic system, 'Kidney Yin Deficiency' is listed as 'Dry mouth', 'Dizziness', 'Malar flush'.

결과적으로, 한의학적 진단체계의 '갈증이 난다'와 양의학적 진단체계의 'Dry mouth', 한의학적 진단체계의 '얼굴색이 붉다'와 양의학적 진단체계의 'Malar flush' 간에 문언적 해석만을 통해서도 상호 간의 유사 정도가 용이하게 판정된다.As a result, it can be seen that only through the literary interpretation between the 'medical examination system' 'dry mouth' of the oriental diagnostic system, 'the facial color of the oriental diagnostic system' and 'malar flush' The degree of similarity is easily determined.

이에, 분석장치(200)는 이와 같은 관련성을 이용하여 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보로서 용이하게 제공하는 역할을 한다.Accordingly, the analyzer 200 plays a role of providing the medical information unique to each diagnostic system as useful information in the relevant part of the other diagnostic system, by utilizing such a relation.

도 2는 도 1에 도시된 분석장치(200)의 일실시 예를 나타내는 도면이다.2 is a diagram showing an embodiment of the analysis apparatus 200 shown in FIG.

도 2에 도시된 바와 같이, 분석장치(200)는 판정부(210), 추출부(220) 및 정보제공부(230)를 포함할 수 있다.2, the analyzing apparatus 200 may include a determining unit 210, an extracting unit 220, and an information providing unit 230. As shown in FIG.

판정부(210)는 검색대상으로 입력된 정보를 기준으로 하여 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 데이터베이스로부터 각각 관련 지표를 획득한 후, 획득된 지표들 간의 비교를 실행한다.The determination unit 210 acquires the related indicators from the medical diagnosis system database 110 and the medical and medical databases on the basis of the information input as a search target, and then performs the comparison between the obtained indicators.

예컨대, 검색대상으로 입력된 정보를 입력항목이 병증인 '화열증'으로 입력된 경우, 판정부(210)는 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)로부터 '화열증'과 관련된 지표인 '갈증이 난다', '얼굴색이 붉다' 등의 정보를 획득할 수 있고, 이를 기초로 양의학적 데이터베이스에 대해 '갈증이 난다'와 대응되는 정보 검색을 수행하여 'Kidney Yin Deficiency'의 병증과 관련된 지표인 'Dry mouth'외 다수가 검색될 수 있으며, 추가 적으로 양의학적 데이터베이스에 대해 '얼굴색이 붉다'와 대응되는 정보 검색을 수행하여 'Kidney Yin Deficiency'의 병증과 관련된 추가 지표인 'Malar flush'외 다수가 검색될 수 있다.For example, when information inputted as a search target is inputted as 'pyrogenesis', which is a pathology of the input item, the determination unit 210 receives a 'thirst' as an index related to 'pyrogenesis' from the oriental diagnostic system database 110, , 'Face color is red', and based on this, information search corresponding to 'thirsty' is performed for both medical databases, and 'Kidney Yin Deficiency' index related to the pathology of 'Kidney Yin Deficiency' 'Malad flush' and others, which are related to 'Kidney Yin Deficiency', are performed by performing information search corresponding to 'Facial red' for both medical databases. .

이러한 검색 결과를 배열할 수 있으며, 지표 간 유사 정도 및 병증별 지표에 대한 중요도 수치 등의 기준에 따라 지표 간의 관련 레벨을 설정한 후 설정된 레벨 순으로 검색 결과를 재배열하는 것도 가능하다.It is also possible to rearrange the search results in the ascending order of the level after setting the related level between the indicators according to criteria such as similarity level between the indicators and importance values for the indicators according to pathology.

다른 예로, 전술된 예와 반대인 경우로서 검색대상으로 입력된 정보를 입력항목이 증상인 'Kidney Yin Deficiency'으로 입력된 경우, 판정부(210)는 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 'Kidney Yin Deficiency'와 관련된 지표인 'Dry mouth', 'Malar flush' 등의 정보를 획득할 수 있고, 이를 기초로 한의학적 데이터베이스에 대해 'Dry mouth'와 대응되는 정보 검색을 수행하여 '화열증'과 관련된 지표인 '갈증이 난다'외 다수가 검색될 수 있으며, 추가 적으로 한의학적 데이터베이스에 대해 'Malar flush'와 대응되는 정보 검색을 수행하여 '화열증'과 관련된 추가 지표인 '얼굴색이 붉다'외 다수가 검색될 수 있다.As another example, when the input item is inputted as 'Kidney Yin Deficiency', which is the opposite of the above example, the input item is inputted from the dual medicine diagnostic system database 120 to 'Kidney Yin Deficiency' Information related to 'Yin Deficiency' such as 'Dry mouth' and 'Malar flush' can be acquired. Based on this, information search corresponding to 'dry mouth' In addition, information search corresponding to 'Malar flush' is performed for the Chinese medicine database, and the additional index related to 'fire fever' such as 'facial color is red' and others Can be searched.

아울러, 검색대상으로 입력된 정보가 입력항목 중 병증인 '화열증' 및 상기 입력항목 중 증상인 'Kidney Yin Deficiency'이 함께 입력된 경우, 전술된 검색 과정을 조합하여 병행 실행하는 것도 가능하다.In addition, when the information inputted as the search target is 'pyrexia' which is a symptom of the input item and 'Kidney Yin Deficiency' which is the symptom among the input items are inputted together, it is also possible to execute the combination of the search processes described above concurrently.

이렇듯, 판정부(210)는 도 3에 도시된 바와 같이 입력된 정보를 기준으로 하여 검색된 한의학적 진단체계의 지표와 양의학적 진단체계의 지표를 비교하는 제1 판정모듈(211) 및 상호 유사 여부 및 그 정도에 따른 레벨 중 적어도 하나를 정하여 비교 결과를 생성할 수 있는 제2 판정모듈(212)을 포함할 수 있다.3, the judging unit 210 includes a first judging module 211 for comparing the indicators of the medical diagnostic system and the indicators of the medical diagnostic system searched on the basis of the inputted information, And a second determination module 212 that can determine at least one of the levels according to the degree and generate a comparison result.

제2 판정모듈(212)은 검색된 한의학적 진단체계의 지표와 양의학적 진단체계의 지표에 대해 유사 판정된 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 않는 경우, 유사 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분할 수 있다.The second judgment module 212 judges whether or not the similarity determination result of the detected medical diagnostic system index and the biomedical diagnostic system index does not satisfy the predetermined condition, the similar judgment indexes are grouped according to predetermined criteria .

지표의 유사 여부를 판정한 결과를 그룹형으로 구분하는 경우, 제2 판정모듈(212)은 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한 후 재판정한 결과를 출력하기 위한 비교 결과로서 생성하게 된다.In the case where the result of determining similarity of the indicators is classified into a group type, the second judgment module 212 generates a comparison result for outputting a result of re-judging similarity of the indicators in units of groups .

여기서, 전술된 조건이라 함은 양 진단체계의 지표들 간에 유사한 것으로 판정된 결과가 임계치를 초과하는지 여부를 포함할 수 있으며, 임계치 초과 여부에 대한 조건은 유사한 것으로 판정된 결과가 과도하게 많을 경우 검색 요청한 사용자의 입장에서 실질적으로 활용할 수 있는 명확한 대상 선정이 어려울 것인 바, 이를 효과적으로 개선하기 위해 상기 유사한 것으로 판정된 결과가 과도하게 많을 경우에는 관련성 있는 지표들 간을 그룹 단위로 구분한 후 구분된 그룹 단위로 그 유사 여부를 추가 판정함으로써 검색 요청한 사용자의 입장에서 실질적으로 활용할 수 있는 대상 선정을 보다 용이하게 할 수 있다.Here, the above-mentioned condition may include whether or not the result determined to be similar between the indicators of both diagnostic systems exceeds the threshold value, and if the condition for exceeding the threshold value is excessive, It is difficult to select a clear target that can be utilized practically from the viewpoint of the requesting user. In order to effectively improve this, if the result of judging to be similar to the above is excessive, the relevant indicators are divided into groups, It is possible to more easily select the target that can be practically utilized in the viewpoint of the user who has requested the search.

또한, 제1 판정모듈(211)은 개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 실행할 경우, 각각 장단점이 명확히 드러나는바 개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 자동으로 구분하여 실행할 뿐만 아니라 사용자로 하여금 선택적으로 지정할 수 있도록 하는 것도 바람직하다.The first determination module 211 automatically distinguishes between the individual indexes similarity determination or group-by-group similarity determination when the similarity determination is made between the individual indicators or when the similarity determination is performed on the group basis. It is also desirable to allow the user to selectively designate not only to perform the operation.

개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 자동으로 구분하는 경우, 이를 구분하기 위한 레이트를 조정할 수 있도록 함으로써 최적의 검색 결과를 도출하는 데 유용할 수 있다.It is possible to adjust the rate for distinguishing automatically when the similarity judgment between the individual indicators or the group similarity judgment is automatically distinguished, which can be useful for deriving an optimal search result.

이때의 레이트 조정은 전술된 임계치를 변경하는 방식을 포함할 수 있다.The rate adjustment at this time may include a method of changing the above-mentioned threshold value.

또한, 전술된 그룹을 구분하기 위한 기준이라 함은 '갈증이 난다'와 같은 지표와 유의어에 해당하는 '목이 탄다', '구갈' 등과 같은 지표를 유의어인 것으로 판정하여 동일 그룹에 속하는 것으로 설정하거나, '갈증이 난다'와 같은 지표를 통해 유사 정도 구분 외에 병증 정보와 같은 추가 판정 파라미터를 통해 유사 정도를 추가 구분하여 필터링하는 설정이 될 수 있다.In addition, the criteria for distinguishing the above-mentioned groups is that the indexes such as 'thirsty' and 'gazal' corresponding to the thesaurus such as 'thirsty' are determined to be synonyms and set to belong to the same group , 'Thirst', and the similarity degree may be further classified and filtered through additional determination parameters such as pathology information, in addition to the similarity degree classification.

그룹을 구분하기 위한 기준 또한, 검색을 실행하는 사용자의 요구에 따라 차등화하여 그 레벨을 조정할 수 있도록 구현되는 것이 바람직하다.It is also preferable that the criteria for distinguishing the groups are also implemented so that they can be differentiated according to the demand of the user who executes the search, and the level thereof can be adjusted.

예컨대, 그룹 구분을 포괄적으로 실행하여 상대적으로 넓은 범주의 카테고리 내에서 활용 정보를 도출하고자 하는 경우 그룹을 구분하기 위한 기준 레벨을 낮은 수준의 레벨로 설정할 수 있고, 반대 경우로서 그룹 구분을 세부적으로 실행하여 상대적으로 세부 범주의 카테고리 내에서 활용 정보를 도출하고자 하는 경우 그룹을 구분하기 위한 기준 레벨을 높은 수준의 레벨로 설정할 수 있다.For example, when the group classification is comprehensively executed and the utilization information is to be derived within a relatively wide category, the reference level for identifying the group can be set to a low level, and the group classification can be set to be detailed The user can set the reference level for distinguishing the group to a higher level when it is desired to derive the utilization information within the category of the relatively detailed category.

아울러, 도 3과 같이 제1 판정모듈(211) 및 제2 판정모듈(212)을 포함하는 판정부(210)는 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에서 지표 간 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공할 수 있는 경우에 구비되는 구성이다.3, the judging section 210 including the first judging module 211 and the second judging module 212 judges the comparison between the indices in the medical diagnosis system database 110 and the medical diagnosis system database 120, In a case where data can be provided at a level that enables execution of the data.

반면에, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에서 지표 간 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공할 수 없는 경우, 판정부(210)는 도 4에 도시된 바와 같이 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 제공되는 지표의 문장 의미를 판정할 수 있는 문장해석 모듈(213)을 더 포함할 수 있다.On the other hand, if it is not possible to provide data at a level that is capable of performing the inter-indicator comparisons in the orient medical diagnostic system database 110 and the bi-medical diagnostic system database 120, And a sentence analysis module 213 that can determine sentence meanings of the indicators provided from the oriental diagnostic system database 110 and the dual medical diagnostic system database 120. [

문장해석 모듈(213)은 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에 대해 입력된 정보와 관련된 검색 대상의 문언상 의미를 해석할 수 있다.The sentence interpretation module 213 can interpret the literal meaning of the search object associated with the information input to the orient medical diagnostic system database 110 and the bi-medical diagnostic system database 120. [

예를 들면, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)로부터 검색된 대상에 대한 문언상 의미를 특정 기준 언어로 해석하고, 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 검색된 대상에 대한 문언상 의미를 상기 특정 기준 언어로 해석한 후, 각각 해석된 특정 기준 언어를 비교할 수 있는 상태로 설정할 수 있다.For example, it interprets the literal meaning of the object searched from the oriental medical diagnosis system database 110 into a specific reference language, interprets the literal meaning of the object searched from the paired medical diagnostic system database 120 into the specific reference language After that, it is possible to set the interpreted specific reference language to a state where it can be compared.

또한, 문장해석 모듈(213)은 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120) 중에서 어느 한 언어를 해석하기 위한 기준 언어로 설정하고, 기준에 부합하지 않는 다른 언어에 대해서만 문언상 의미를 해석하는 것도 가능하다.In addition, the sentence analysis module 213 sets a reference language for interpreting any one of the orient medical diagnostic system database 110 and the medical diagnostic system database 120, It is also possible to interpret the meaning.

예를 들면, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)를 기준으로 하는 경우, 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 검색되어 제공되는 대상에 대해서만 문언적 의미를 해석하여 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)의 기준 언어로 번역하는 설정을 할 수 있다.For example, when the medical diagnosis system database 110 is used as a reference, only the subject searched and provided from the medical diagnosis system database 120 is interpreted as a reference language of the medical diagnosis system database 110 You can set up translation.

더 나아가, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에서 지표 간 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공할 수 없는 경우, 판정부(210)는 도 5에 도시된 바와 같이 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 제공되는 지표의 데이터 구조를 분석하기 위한 데이터 구조 분석모듈(214)을 더 포함하는 것도 가능하다.Further, when it is not possible to perform data comparison between the first-degree diagnostic system database 110 and the second medical diagnostic system database 120 to a level that is possible, It is also possible to further include a data structure analysis module 214 for analyzing the data structure of the indicator provided from the medical diagnosis system database 110 and the medical diagnosis system database 120.

즉, 데이터 구조 분석모듈(214)은 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 제공되는 지표의 의미론적 해석 방식이 아닌, 각 진단체계의 지표를 동일한 기준으로 분류하여 데이터 구조화한 후 데이터 구조화된 분류 결과값을 통해 상호 비교 분석하기 위한 방식으로 구현될 수 있다.That is, the data structure analysis module 214 classifies the indexes of the diagnostic systems based on the same criteria, not the semantic analysis method of the indicators provided from the medical diagnosis system database 110 and the medical diagnosis system database 120, And structured and structured data classification results.

예컨대, 전술된 동일한 기준이라 함은 검색된 지표의 키워드 일치 여부, 일치되는 키워드 수, 검색된 지표가 속한 병증 및 증상 간의 관련도 등이 포함될 수 있다.For example, the same criterion mentioned above may include the keyword matching of the searched indicators, the number of keywords matched, the severity of the searched index, and the degree of relation between symptoms.

추출부(220)는 판정부(210)로부터 제공받은 비교 결과를 이용하여 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보인 활용 정보를 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120) 중에서 도출하기 위한 특정 매개정보를 선택한다.The extraction unit 220 extracts utilization information, which is information that can be provided as an important hint in a field that is being studied and developed by a diagnostic system, using the comparison result provided from the determination unit 210, And the biomedical diagnostic system database 120, as shown in FIG.

또한, 추출부(220)는 선택된 특정 매개정보와 대응하는 의료 기초정보를 검색 과정에 대한 역추적 실행을 통해 추출한다.In addition, the extracting unit 220 extracts the medical basic information corresponding to the selected specific mediation information through backtracking for the retrieval process.

정보제공부(230)는 역추적 실행을 통해 추출된 의료 기초정보를 활용정보로 설정하고, 설정된 활용정보를 사용자로 하여금 확인할 수 있는 적어도 하나의 수단으로 출력한다.The information providing unit 230 sets the medical basic information extracted through the backward tracing operation as utilization information and outputs the set utilization information to at least one means which can confirm the user.

즉, 전술된 활용정보라 함은 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보로서 용이하게 제공할 수 있는 정보를 의미한다.That is, the above-described utilization information means information that can easily provide medical information unique to each diagnostic system as useful information in a related part of another diagnostic system.

또한, 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)는 단일 데이터베이스로 구현 가능하지만, 환자별 진료 정보를 다루는 제1 한의학 병원의 제1 한의학적 진단체계 데이터베이스(110), 환자별 진료 정보를 다르는 제2 한의학 병원의 제2 한의학적 진단체계 데이터베이스(110), 한의학 연구 논문을 지속적으로 업데이트 관리하는 한의학 연구협회의 제3 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 한의학과 관련된 의료 정보를 게재하는 의료전문 언론의 제N 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)와 같이 구분될 수도 있다.6 and 7, the medical diagnostic system database 110 may be implemented as a single database. However, the first medical diagnosis system database 110 of the first oriental medicine hospital 110, (110) of the 2nd Oriental Medicine Diagnosis System (110) of the 2nd Oriental Medicine Hospital which is different from the medical information of the first medical treatment, the database of the 3rd Oriental Medicine Diagnosis System (110) of the Oriental Medicine Research Association continuously updating and managing the Oriental Medicine research papers and the medical information related to Oriental Medicine And the Nth Oriental Medical Diagnostic System database 110 of the medical professional media.

마찬가지로, 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)도 단일 데이터베이스의 구조로 이루어지거나, 다수의 분리된 데이터베이스 구조로도 구현 가능하다.Likewise, the biomedical diagnostic system database 120 may be constructed of a single database structure or a plurality of separate database structures.

도 9는 도 2에 도시된 정보제공부(230)의 출력화면을 일실시 예로 나타내는 도면이다.FIG. 9 is a diagram showing an output screen of the information providing unit 230 shown in FIG. 2 as an embodiment.

도 9에 도시된 바와 같이, 정보제공부(230)는 활용 정보를 그래픽 정보로 가공하여 사용자의 출력화면에 제공할 수 있다.As shown in FIG. 9, the information providing unit 230 may process the utilization information into graphic information and provide it to the output screen of the user.

즉, 추출부(220)는 전술된 특정 매개정보를 유전자 정보로 설정할 수 있다.That is, the extracting unit 220 may set the above-described specific mediation information as genetic information.

이에, 추출부(220)는 판정부(210)로부터 제공받은 비교 결과를 기초로 특정 질병에 대해 이미 알려진 제1 유전자 정보를 추출할 수 있을 뿐만 아니라, 상기 비교 결과에서 특정 질병과의 대응 관계를 고려하지 않은 상태에서 선별 가능한 제2 유전자 정보를 추출할 수 있다.Accordingly, the extracting unit 220 not only extracts the known first gene information for a specific disease based on the comparison result provided from the determining unit 210, but also extracts the correspondence relationship with the specific disease from the comparison result It is possible to extract the second gene information that can be selected without consideration.

따라서, 정보제공부(230)는 제1 유전자 정보와 제2 유전자 정보를 비교하고, 그 비교 결과를 통해 제2 유전자 정보로부터 제1 유전자 정보와 관련성이 없는 특정 유전자 정보를 선택할 수 있다.Accordingly, the information providing unit 230 may compare the first gene information with the second gene information, and select specific gene information that is not related to the first gene information from the second gene information through the comparison result.

정보제공부(230)는 선택된 특정 유전자 정보를 이용하여 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 또는 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에 대한 역추적 검색을 실행함에 따라, 특정 유전자 정보와 대응하는 기초 자료정보를 획득할 수 있다.The information providing unit 230 performs reverse tracking search on the medical diagnosis system database 110 or the biomedical diagnosis system database 120 using the selected specific gene information to generate basic data information corresponding to specific gene information Can be obtained.

정보제공부(230)는 획득된 기초 자료정보를 제1 유전자 정보와 관련되어 알려지지 아니한 활용 정보로서 설정하고, 이를 도 9에 도시된 바와 같이 제공 가능하다.The information providing unit 230 sets the obtained basic data information as unknown information related to the first gene information, and can provide it as shown in FIG.

예를 들어, 도 9의 A에 도시된 a, b 및 c는 증상이 Stroke(일명 '중풍'으로 알려짐)인 경우에 이미 알려진 제1 유전자 정보를 일컫는 것이고, 전술된 본 발명의 분석 방식을 통해 새로운 상호작용 또는 기능을 제공할 단서가 될 수 있는 특정 매개정보인 제2 유전자 정보(예: k, m 및 n)를 획득할 수 있다.For example, a, b, and c shown in FIG. 9A refer to first gene information already known when the symptom is Stroke (aka "stroke"), and through the analysis method of the present invention described above (E.g., k, m, and n), which is specific mediation information that can be a clue to provide a new interaction or function.

제2 유전자 정보(예: k, m 및 n)를 통해 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 또는 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에 대한 역추적 검색을 실행하여 'Stroke'가 'insomnia' 및 'hypertension'과 관련성이 있다는 점을 나타내는 기초 자료정보를 확보하는 것이 가능하다.A backtrack search is performed on the orient medical diagnosis system database 110 or the biomedical diagnosis system database 120 through the second gene information (for example, k, m and n) to determine whether 'Stroke' is 'insomnia' It is possible to obtain the basic data information indicating that there is relevance to the data.

즉, 'Stroke'가 'insomnia' 및 'hypertension'과 관련성이 있다는 점을 나타내는 기초 자료정보는 'Stroke'의 진단 및 치료를 위한 연구 및 개발에 적용될 수 있는 활용 정보로서 사용자에게 제시될 수 있다.That is, the basic information indicating that 'Stroke' is related to 'insomnia' and 'hypertension' can be presented to the user as application information that can be applied to research and development for diagnosis and treatment of 'Stroke'.

도 10은 도 2에 도시된 분석장치(200)의 동작 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.FIG. 10 is a diagram showing an operation process of the analysis apparatus 200 shown in FIG. 2 as an embodiment.

도 10에 도시된 바와 같이, 다수 진단체계에 대한 분석 방법은 사용자로부터 검색대상으로 입력된 정보를 기준으로 하여 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 데이터베이스로부터 각각 관련 지표를 획득한 후, 획득된 지표들 간의 비교를 실행한다(S100).As shown in FIG. 10, an analysis method for a plurality of diagnosis systems is performed by obtaining related indexes from a medical diagnostic system database 110 and a dual medical database on the basis of information input from a user as a search object, A comparison between the indicators is executed (SlOO).

이후, S100 단계의 지표들 간에 대한 비교를 개시하여 양 진단체계의 지표들 간에 대한 유사 여부를 판정한 비교 결과를 생성한다(S102).Thereafter, a comparison between the indicators of step S100 is started to generate a comparison result in which similarities between the indicators of both diagnostic systems are determined (S102).

이후, S102 단계에서 생성된 비교 결과를 이용하여 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보인 활용 정보를 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120) 중에서 도출하기 위한 특정 매개정보를 선택한다.Then, using the comparison result generated in step S102, utilization information, which is information that can be provided as an important hint to a field that is being studied and developed in a diagnostic system, is stored in a medical diagnosis system database 110 and a dual medical diagnosis system database 120 to select specific mediation information to derive.

또한, 선택된 특정 매개정보와 대응하는 의료 기초정보를 검색 과정에 대한 역추적 실행을 통해 추출하고, 추출된 의료 기초정보를 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보인 활용 정보로 생성한다(S104).In addition, it extracts the medical basic information corresponding to the selected specific mediation information through backward execution of the retrieval process, extracts the extracted medical basic information from the medical information unique to each diagnostic system, As utilization information (S104).

이후, S104 단계에서 설정된 활용 정보를 사용자로 하여금 확인할 수 있는 적어도 하나의 수단을 통해 출력한다(S106).Thereafter, the utilization information set in the step S104 is output through at least one means which allows the user to confirm (S106).

도 11은 도 10에 도시된 동작 과정 중 비교 결과의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.FIG. 11 is a diagram illustrating a process of generating a comparison result during the operation shown in FIG. 10 according to an embodiment of the present invention.

도 11에 도시된 바와 같이, 전술된 S102 단계인 양 진단체계의 지표들 간에 대한 유사 여부를 판정한 비교 결과를 생성하는 과정은 양 진단체계의 지표들 간에 대한 유사 여부를 우선 판정하는 것으로 진행된다(S102-1).As shown in FIG. 11, the process of generating the comparison result of determining similarity between the indicators of the both diagnostic systems, which is the above-described step S102, proceeds to first determine similarity between the indicators of both diagnostic systems (S102-1).

S102-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하는지 여부를 추가 판정한다(S102-2).It is further determined whether or not the determination result of step S102-1 satisfies the predetermined condition (S102-2).

S102-2 단계의 추가 판정에서, S102-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하는 경우 S102-1 단계의 판정 결과인 유사 판정된 지표 관계를 최종 비교 결과로 생성한다(S102-3).In the additional determination in step S102-2, if the determination result in step S102-1 satisfies the predetermined condition, the similarity determination relationship that is the determination result in step S102-1 is generated as the final comparison result (S102-3).

S102-2 단계의 추가 판정에서, S102-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 못하는 경우 유사 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분한다(S102-4).In the additional determination in step S102-2, if the determination result in step S102-1 does not satisfy the predetermined condition, similarity determination indicators are grouped into a group type according to predetermined criteria (S102-4).

이후, S102-1 단계의 판정 결과에서 더 나아가 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한 후 재판정한 결과를 출력하기 위한 최종 비교 결과로 생성한다(S102-5).Then, from the determination result of step S102-1, the similarity of the indexes is judged in group units, and a final comparison result for outputting a result of the re-evaluation is generated (S102-5).

도 12는 도 10에 도시된 동작 과정 중 활용 정보의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.FIG. 12 is a diagram illustrating a process of generating utilization information in an operation process shown in FIG. 10 according to an embodiment of the present invention.

도 12에 도시된 바와 같이, 전술된 S104 단계인 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보인 활용 정보로 생성하는 과정은 양 진단체계의 비교 결과를 기초로 특정 질병과 대응하는 제1 유전자 정보를 추출함과 함께 전술된 양 진단체계의 비교 결과 내에서 상기 특정 질병과의 대응관계를 고려하지 아니한 제2 유전자 정보를 추출한다(S104-1).As shown in FIG. 12, the process of generating the medical information unique to each diagnostic system, which is the step S104 described above, as utilization information, which is useful information in the relevant part of the other diagnostic system, And extracts second gene information that does not consider the correspondence relationship with the specific disease within the comparison result of the above-described two diagnostic systems (S104-1).

이후, S104-1 단계에서 추출된 제1 유전자 정보와 제2 유전자 정보를 상호 비교한다(S104-2).Thereafter, the first gene information extracted in step S104-1 and the second gene information are compared with each other (S104-2).

이후, S104-2 단계의 비교 결과를 통해 제2 유전자 정보로부터 제1 유전자 정보와 관련성이 없는 특정 유전자 정보를 선택한다(S104-3).Then, the specific gene information that is not related to the first gene information is selected from the second gene information through the comparison result in step S104-2 (S104-3).

이후, S104-3 단계에서 선택된 특정 유전자 정보를 이용하여 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 또는 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에 대한 역추적 검색을 실행함에 따라, 전술된 특정 유전자 정보와 대응하는 기초 자료정보를 획득한다(S104-4).Thereafter, by performing a backtracking search on the medical diagnosis system database 110 or the biomedical diagnosis system database 120 using the specific gene information selected in step S104-3, the specific gene information and the corresponding basic data Information (S104-4).

그리고, S104-4 단계에서 획득된 기초 자료정보를 제1 유전자 정보와 관련지어 알려지지 아니한 활용 정보로 생성한다(S104-5).Then, the basic data information obtained in step S104-4 is associated with the first gene information and is generated as unknown utilization information (S104-5).

도 13은 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석 시스템의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.13 is a view showing another embodiment of an analysis system for a multiple diagnosis system according to the present invention.

도 13에 도시된 바와 같이, 다수 진단체계에 대한 분석 시스템은 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330) 및 분석장치(400)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 13, the analysis system for a plurality of diagnostic systems may include at least two diagnostic system databases 310 to 330 and an analysis apparatus 400.

적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)에 대해 상호 비교 분석을 할 수 있도록 하기 위한 공통 요소를 '갈증이 나서 물을 많이 마신다'와 같이 병증 또는 증상을 구체적으로 나타내는 지표로 설정한다.A common factor for enabling mutual comparative analysis to at least two diagnostic system databases 310 to 330 is set as an indicator that specifically indicates a pathology or symptom such as 'Drink lots of water after thirst.'

또한, 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330) 중 각 데이터베이스는 병증 또는 증상과 관련된 지표를 포함하고, 경우에 따라 지표에 대한 중요도 정도를 나타내는 정보를 더 포함할 수 있으며, 지표 및 병증(또는 증상) 중 어느 하나 이상과 관련된 것으로 판정 가능한 유전자 정보를 포함하는 의료기초 정보를 함께 갖추고 있는 것이 바람직하다.In addition, each of the at least two diagnostic system databases 310 to 330 may include an index related to the pathology or symptom, and may further include information indicating the degree of importance of the index, Symptom) of the subject, and medical basic information including gene information that can be determined to be related to any one or more of the symptoms.

도 14는 도 13에 도시된 분석장치(400)의 일실시 예를 나타내는 도면이다.FIG. 14 is a diagram showing an embodiment of the analysis apparatus 400 shown in FIG.

도 14에 도시된 바와 같이, 분석장치(400)는 판정부(410), 추출부(420) 및 정보제공부(430)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 14, the analyzing apparatus 400 may include a determining unit 410, an extracting unit 420, and an information providing unit 430.

판정부(410)는 검색대상으로 입력된 정보를 기준으로 하여 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)로부터 각각 관련 지표를 획득한 후, 획득된 지표들 간의 비교를 실행한다.The determination unit 410 acquires the respective indexes from at least two or more diagnostic system databases 310 to 330 based on the information input as a search target, and then performs comparison between the obtained indexes.

이렇듯, 판정부(410)는 도 15에 도시된 바와 같이 입력된 정보를 기준으로 하여 검색된 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)의 지표를 비교하는 제1 판정모듈(411), 및 상호 유사 여부 및 그 정도에 따른 레벨 중 적어도 하나를 정하여 비교 결과를 생성할 수 있는 제2 판정모듈(412)을 포함할 수 있다.15, the judging unit 410 includes a first judging module 411 for comparing the indexes of the two or more diagnostic system databases 310 to 330 searched on the basis of the inputted information, And a second determination module 412 that can determine at least one of the levels according to the degree and generate the comparison result.

제2 판정모듈(412)은 검색된 각 진단체계의 지표들에 대해 유사 판정된 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 않는 경우, 유사 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분할 수 있다.The second determination module 412 can classify the similar-determined indicators into groups according to a predetermined criterion when the similarity determination result of the detected diagnostic system indicators does not satisfy the predetermined condition.

지표의 유사 여부를 판정한 결과를 그룹형으로 구분하는 경우, 제2 판정모듈(412)은 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한 후 재판정한 결과를 출력하기 위한 비교 결과로서 생성하게 된다.In the case of dividing the result of determination of the similarity of the indicators into the group type, the second determination module 412 generates a comparison result for outputting a result of re-judging similarity of the indicators in group units .

또한, 제1 판정모듈(411)은 개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 실행할 경우, 각각 장단점이 명확히 드러나는바 개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 자동으로 구분하여 실행할 뿐만 아니라 사용자로 하여금 선택적으로 지정할 수 있도록 하는 것도 바람직하다.The first determination module 411 automatically distinguishes between the individual indexes similarity determination or group-by-group similarity determination when the similarity determination is performed between the individual indicators or when the similarity determination is performed on a group basis It is also desirable to allow the user to selectively designate not only to perform the operation.

또한, 그룹을 구분하기 위한 기준 또한, 검색을 실행하는 사용자의 요구에 따라 차등화하여 그 레벨을 조정할 수 있도록 구현되는 것이 바람직하다.It is also preferable that the criterion for distinguishing the group is also implemented so as to be able to differentiate according to the demand of the user who executes the search and to adjust the level thereof.

도 16은 도 14에 도시된 판정부(410)의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.16 is a diagram showing another embodiment of the determination unit 410 shown in FIG.

도 16에 도시된 바와 같이, 판정부(410)는 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)로부터 제공되는 자료를 검색하여 사용자에게 소정의 의학적 활용 정보를 제공하기 위한 것이다. As shown in FIG. 16, the determination unit 410 searches for data provided from two or more diagnostic system databases 310 to 330 and provides predetermined medical application information to a user.

하지만, 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)라 함은 무수히 많은 대상 데이터베이스를 일컫는 것일 수도 있으므로, 판정부(410)에서 매번 무수히 많은 대상 데이터베이스를 대상으로 자료 검색 및 분석을 수행하는 것은 다소 비효율적인 면이 있다.However, since the two or more diagnostic system databases 310 to 330 may refer to a large number of target databases, it is somewhat inefficient for the determination unit 410 to perform data search and analysis on a large number of target databases each time There is a side.

따라서, 판정부(410)는 사용자로부터 입력되는 검색식(즉, 입력 정보라 할 수 있음)에 분석을 먼저 실행한 후 그 결과에 기초하여 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330) 중에서 최적의 활용 정보를 도출할 수 있을 것으로 예상되는 분석대상 데이터베이스를 최소한으로 지정하기 위한 분석대상 지정모듈(413)을 더 포함하는 것이 바람직하다.Accordingly, the determining unit 410 first executes the analysis on the retrieval formula (that is, input information) input from the user, and then, based on the result, And an analysis target designation module 413 for designating an analysis target database which is expected to be able to derive information to a minimum.

또한, 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)에서 지표 간 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공할 수 없는 경우, 판정부(410)는 도 17에 도시된 바와 같이 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)로부터 제공되는 지표의 문장 의미를 판정할 수 있는 문장해석 모듈(414)을 더 포함할 수 있다.In addition, when it is not possible to provide data at a level that is capable of performing the inter-indicator comparison in two or more diagnostic system databases 310 to 330, the determination unit 410 may determine that the two or more diagnostic system databases 310-330). The sentence interpretation module 414 can determine the meaning of the sentence.

문장해석 모듈(414)은 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330) 모두에 대해 입력된 정보와 관련된 검색 대상의 문언상 의미를 해석하거나, 어느 한 특정 언어를 기준 언어로 설정한 후 나머지 다른 체계의 언어들에 대해서만 문언상 의미를 해석 및 번역하는 것도 가능하다.The sentence interpretation module 414 interprets the meaning of the words of the search object related to the information input to all of the two or more diagnostic system databases 310 to 330, sets a certain language as a reference language, It is also possible to interpret and translate the literal meaning only for languages.

더 나아가, 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)에서 지표 간 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공할 수 없는 경우, 판정부(410)는 도 18에 도시된 바와 같이 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)로부터 제공되는 지표의 데이터 구조를 분석하기 위한 데이터 구조 분석모듈(415)을 더 포함하는 것도 가능하다.Further, when it is not possible to provide data at a level that is capable of performing the inter-indicator comparison in two or more diagnostic system databases 310 to 330, the determination unit 410 may determine that the two or more diagnostic system databases 310 to 330, It is also possible to further include a data structure analysis module 415 for analyzing the data structure of the indicator provided from the data structures 310 to 330.

즉, 데이터 구조 분석모듈(415)은 각 진단체계의 지표를 동일한 기준으로 분류하여 데이터 구조화한 후 데이터 구조화된 분류 결과값을 통해 상호 비교 분석하기 위한 방식으로 구현될 수 있다.That is, the data structure analysis module 415 can be implemented by a method for classifying the indicators of each diagnostic system into the same criteria, structuring the data, and comparing and analyzing the data through structured classification result values.

추출부(420)는 판정부(410)로부터 제공받은 비교 결과를 이용하여 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보인 활용 정보를 어느 다른 진단체계 데이터베이스로부터 도출하기 위한 특정 매개정보를 선택한다.The extracting unit 420 extracts utilization information, which is information that can be provided as an important hint for a field that is being studied and developed in one diagnostic system, from another diagnostic system database using the comparison result provided from the determination unit 410 And selects the specific parameter information to be used.

또한, 추출부(420)는 선택된 특정 매개정보와 대응하는 의료 기초정보를 검색 과정에 대한 역추적 실행을 통해 추출한다.In addition, the extracting unit 420 extracts the medical basic information corresponding to the selected specific mediation information through backtracking for the searching process.

정보제공부(430)는 역추적 실행을 통해 추출된 의료 기초정보를 활용정보로 설정하고, 설정된 활용정보를 사용자로 하여금 확인할 수 있는 적어도 하나의 수단으로 출력한다.The information providing unit 430 sets the medical basic information extracted through the backward tracing execution as utilization information and outputs the set utilization information to at least one means that can confirm the user.

도 19는 도 13에 도시된 분석장치(400)의 동작 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.FIG. 19 is a diagram showing an operation process of the analysis apparatus 400 shown in FIG. 13 as one embodiment.

도 19에 도시된 바와 같이, 다수 진단체계에 대한 분석 방법은 사용자로부터 검색대상으로 입력된 정보를 기준으로 하여 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)로부터 각각 관련 지표를 획득한 후, 획득된 지표들 간의 비교를 실행한다(S200).As shown in FIG. 19, an analysis method for a plurality of diagnostic schemes is a method for acquiring related indexes from two or more diagnostic system databases 310 to 330 based on information input from a user as a search target, (S200).

이후, S200 단계의 지표들 간에 대한 비교를 개시하여 2 이상의 진단체계로부터 제공되는 지표들 간에 대한 유사 여부를 판정한 비교 결과를 생성한다(S202).Thereafter, the comparison between the indexes of step S200 is started to generate a comparison result in which similarities between the indexes provided from two or more diagnostic systems are determined (S202).

이후, S202 단계에서 생성된 비교 결과를 이용하여 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보인 활용 정보를 다른 진단체계 데이터베이스 또는 다른 진단체계 데이터베이스들로부터 도출하기 위한 특정 매개정보를 선택한다.Thereafter, by using the comparison result generated in step S202, it is possible to extract utilization information, which is information that can be provided as an important hint to a field which is being studied and developed in one diagnostic system, from another diagnostic system database or another diagnostic system database Select specific mediation information.

또한, 선택된 특정 매개정보와 대응하는 의료 기초정보를 검색 과정에 대한 역추적 실행을 통해 추출하고, 추출된 의료 기초정보를 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보인 활용 정보로 생성한다(S204).In addition, it extracts the medical basic information corresponding to the selected specific mediation information through backward execution of the retrieval process, extracts the extracted medical basic information from the medical information unique to each diagnostic system, As utilization information (S204).

이후, S204 단계에서 설정된 활용 정보를 사용자로 하여금 확인할 수 있는 적어도 하나의 수단을 통해 출력한다(S206).Thereafter, the utilization information set in step S204 is output through at least one means which allows the user to confirm (S206).

그리고, 도 20은 도 19에 도시된 동작 과정 중 비교 결과의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.FIG. 20 is a diagram illustrating a process of generating a comparison result during the operation shown in FIG. 19 according to an embodiment of the present invention.

도 20에 도시된 바와 같이, 전술된 S202 단계인 2 이상의 진단체계로부터 제공되는 지표들 간에 대한 유사 여부를 판정한 비교 결과를 생성하는 과정은 다수 진단체계의 지표들 간에 대한 유사 여부를 우선 판정하는 것으로 진행된다(S202-1).As shown in FIG. 20, the process of generating the comparison result of determining similarity between the indicators provided from the two or more diagnostic systems, which is the above-described step S202, is performed by first determining the similarity among the indicators of the multiple diagnostic systems (S202-1).

S202-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하는지 여부를 추가 판정한다(S202-2).It is further determined whether or not the determination result of step S202-1 satisfies the predetermined condition (S202-2).

S202-2 단계의 추가 판정에서, S202-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하는 경우 S202-1 단계의 판정 결과인 유사 판정된 지표 관계를 최종 비교 결과로 생성한다(S202-3).If the determination result in step S202-1 satisfies the predetermined condition in the additional determination of step S202-2, the similarity determination result that is the determination result of step S202-1 is generated as the final comparison result (S202-3).

S202-2 단계의 추가 판정에서, S202-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 못하는 경우 검색 풀인 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)를 일부로 한정할 것인지에 대한 판정한다(S202-4).If it is determined in step S202-2 that the determination result in step S202-1 does not satisfy the predetermined condition, a determination is made as to whether or not to limit the diagnostic system databases 310 to 330 as a search pool (step S202-4) .

이후, S202-4 단계에서 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)를 일부로 한정하는 경우, 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330) 중에서 최적의 활용 정보를 도출할 것으로 예상되는 최소한의 진단체계 데이터베이스를 특정한다(S202-5).If at least one of the two or more diagnostic system databases 310 to 330 is limited in step S202-4, a minimum diagnostic system database expected to derive the best utilization information from the two or more diagnostic system databases 310 to 330 (S202-5).

이후, S202-5 단계에서 특정된 진단체계들 간의 지표들에 대한 유사 여부를 판정한다(S202-6).Thereafter, it is determined whether there is a similarity between the indices between the diagnostic systems specified in the step S202-5 (S202-6).

이후, 전술된 S202-2 단계 및 S202-4 단계가 재차 반복되고, 이전 데이터베이스의 한정 내역으로 인해 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)를 더 이상 한정할 필요가 없는 경우, 유사 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분한다(S202-7).Thereafter, when the above-described steps S202-2 and S202-4 are repeated again and it is not necessary to further define the two or more diagnostic system databases 310 to 330 due to the limitation details of the previous database, And classified into a group type according to predetermined criteria (S202-7).

이후, 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한 후 재판정한 결과를 출력하기 위한 최종 비교 결과로 생성한다(S202-8).Thereafter, the similarity of the indicators is grouped, and a result of the re-evaluation is generated as a final comparison result (S202-8).

이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, It will be understood. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.

또한, 본 발명은 서로 상반되는 적어도 2의 진단체계에 대한 각 지표를 비교하고, 비교한 결과를 기초로 해서 의학적으로 유용한 활용정보를 제공하기 위한 것임에 따라, 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.Further, the present invention is intended to provide medically useful information based on a comparison between at least two diagnostic systems that are incompatible with each other and a comparison result, so that the possibility of marketing or sales is sufficient It is an invention that can be used industrially because it is practically possible to carry out clearly.

100, 300: 데이터베이스 110: 한의학적 진단체계 데이터베이스
120: 양의학적 진단체계 데이터베이스 200, 400: 분석장치
210, 410: 판정부 220, 420: 추출부
230, 430: 정보제공부 100, 300: Database 110: Oriental Medical Diagnostic System Database
120: Positive medical diagnosis system database 200, 400: Analyzing apparatus
210, 410: determining section 220, 420: extracting section
230, 430: Information providing service

Claims

Determining a specific category of the predetermined category setting for comparing the indicators obtained from the both diagnostic system databases according to the information input by the user and generating a comparison result between the indicators based on the determined specific category government;
The first classification information corresponding to at least one specific disease name included in the input information and the second classification information not corresponding to the specific disease name based on the comparison result, 1 classification information and specific classification information whose relation level is equal to or lower than a predetermined criterion is determined as specific mediation information for R & D of the specific disease name, and the determined mediation information is retrospectively retrieved from the both diagnosis system databases to extract medical basic information And And
And outputting the extracted medical basic information as utilization information.

The method according to claim 1,
The judging unit classifies the indicators determined to be similar when the result of judging similarity of the indicators obtained from the both diagnostic system database does not satisfy the predetermined condition as a group according to predetermined criteria, An analyzer that re - judges similarities to indicators.

The method according to claim 1,
Wherein the judging unit automatically discriminates whether the similarity of the individual indicators is similar or whether the similarity of the group is similar, and executes the discrimination based on a user's selection.

The method according to claim 1,
Wherein the judging unit comprises means for judging a sentence meaning of the indicators provided from at least one of the diagnostic system database in the case where the data is not provided at a level that is capable of performing a comparison between the indicators in the both diagnostic system databases And a sentence interpretation module.

The method according to claim 1,
Wherein the judging unit classifies the indicators provided from at least one of the diagnostic system databases of the both diagnostic system databases into the same criteria and outputs data And a data structure analysis module for performing a mutual comparative analysis through structured classification and resultant structured classification resultant values.

In the analyzing apparatus, in order to compare the indicators obtained from the both diagnostic system databases according to the information inputted by the user, a specific category is determined among predetermined category settings, and a comparison result between the indicators based on the determined specific category &Lt; / RTI >
The first classification information corresponding to at least one specific disease name included in the input information and the second classification information not corresponding to the specific disease name based on the comparison result, 1 classification information and specific classification information whose association level is less than or equal to a predetermined criterion is determined as specific mediation information for R & D of the specific disease name, and the both diagnostic system databases are retrospectively searched through the determined mediation information, Extracting; And
And outputting the extracted medical basic information as utilization information.

When executed by the analyzing device, determines a specific category among predetermined category settings for comparing the indicators obtained from the both diagnostic system databases according to the information input by the user, and determines, based on the determined specific category, Generating a comparison result;
The first classification information corresponding to at least one specific disease name included in the input information and the second classification information not corresponding to the specific disease name based on the comparison result, 1 classification information and specific classification information whose association level is less than or equal to a predetermined criterion is determined as specific mediation information for R & D of the specific disease name, and the both diagnostic system databases are retrospectively searched through the determined mediation information, Extracting; And
And outputting the extracted medical basic information as utilization information, wherein the computer-readable storage medium includes instructions for executing the steps.

Determining a specific category of a predetermined category for comparing indicators obtained from at least two diagnostic system databases according to the information input by the user, and generating a comparison result between the indicators based on the determined specific category government;
The first classification information corresponding to at least one specific disease name included in the input information and the second classification information not corresponding to the specific disease name based on the comparison result, 1 classification information and specific classification information whose relation level is equal to or lower than a predetermined criterion is determined as specific mediation information for R & D of the specific disease name, and the at least two diagnostic system databases are retrospectively searched through the determined mediation information, An extracting unit for extracting information; And
And outputting the extracted medical basic information as utilization information.

9. The method of claim 8,
Wherein the judging unit performs an analysis on the inputted information in a first place when the result of judging similarity with the indicators obtained from the two or more diagnostic system databases does not satisfy the predetermined condition, And a second determination unit configured to determine, based on the result of the judgment as to whether or not the condition is met, the indicators determined to be secondarily similar, from the two or more diagnosis system databases, An analysis device that divides the data into groups according to the criteria and re-judges similarities between the indicators in groups.

9. The method of claim 8,
Wherein the judging unit judges the sentence meaning of the indicators provided from at least one of the two or more diagnostic system databases in the case that the two or more diagnostic system databases do not provide data at a level at which it is possible to perform comparison between the indicators And a sentence analysis module for analyzing the sentence.

9. The method of claim 8,
Wherein the judging unit classifies the indicators provided from at least one of the two or more diagnostic system databases into the same standard when the two or more diagnostic system databases do not provide data at such a level as to enable comparison between the indicators And a data structure analysis module for mutually comparing and analyzing data structure-structured classification result values after data structure.

In the analyzing apparatus, a specific category is determined from a predetermined category setting for comparing the indicators obtained from at least two diagnostic system databases according to the information inputted by the user, and the comparison between the indicators based on the determined specific category Generating a result;
And classifying the first classification information corresponding to at least one specific disease name included in the input information and the second classification information not corresponding to the specific disease name based on the comparison result, 1 classification information and specific classification information whose relation level is equal to or lower than a predetermined criterion is determined as specific mediation information for R & D of the specific disease name, and the at least two diagnostic system databases are retrospectively searched through the determined mediation information, Extracting information; And
And outputting the extracted medical basic information as utilization information.

Comparing, when executed by the analyzing apparatus, the indicators obtained from at least two diagnostic system databases according to the information input by the user, and generating the comparison result;
The first classification information corresponding to at least one specific disease name included in the input information and the second classification information not corresponding to the specific disease name based on the comparison result, 1 classification information and specific classification information whose relation level is equal to or lower than a predetermined criterion is determined as specific mediation information for R & D of the specific disease name, and the at least two diagnostic system databases are retrospectively searched through the determined mediation information, Extracting information; And
And outputting the extracted medical basic information as utilization information, wherein the computer-readable storage medium includes instructions for executing the steps.