KR101864614B1 - Apparatus for atopy automatic care and method by using the same - Google Patents

Apparatus for atopy automatic care and method by using the same Download PDF

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KR101864614B1
KR101864614B1 KR1020170040011A KR20170040011A KR101864614B1 KR 101864614 B1 KR101864614 B1 KR 101864614B1 KR 1020170040011 A KR1020170040011 A KR 1020170040011A KR 20170040011 A KR20170040011 A KR 20170040011A KR 101864614 B1 KR101864614 B1 KR 101864614B1
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atopy
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오인식
이요섭
김재연
박순영
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안동과학대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to an automatic care apparatus for atopy and a method thereof, capable of providing a care program related to various treatments, diet, and use of a product for reducing or removing the atopy, including doctor′s prescriptions, folk remedies, baby food, lunch boxes, cleansers, bath agents, gloves, moisturizing cream, humidifiers, or a combination thereof, to patients with atopic diseases according to the symptoms of the patients through machine learning. Accordingly, the present invention can prevent the atopy or effectively treat the atopic diseases.

Description

아토피 오토케어 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR ATOPY AUTOMATIC CARE AND METHOD BY USING THE SAME}[0001] APPARATUS FOR ATOPY AUTOMATIC CARE AND METHOD BY USING THE SAME [0002]

본 발명은 아토피 오토케어에 관한 것으로, 아토피 질환을 앓고 있는 환자들에게 자신의 증상에 따라 의사처방, 민간요법, 이유식, 도시락, 세척제, 입욕제, 보습크림, 장갑, 습도조절기 또는 이들의 조합을 포함한 아토피 완화나 제거를 위한 각종 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 케어프로그램을 기계학습을 통해 제공하도록 하는 아토피 오토케어 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to atopy auto care, and it is an object of the present invention to provide a method and a device for atopic dermatitis to patients suffering from atopic dermatitis, in accordance with their own symptoms, including a doctor's prescription, folk remedy, baby meal, lunchbox, cleanser, bath agent, moisturizing cream, glove, The present invention relates to an atopy auto care apparatus and method for providing a care program related to use of various therapies, diets, and supplies for atopic relief or elimination through machine learning.

일반적으로 아토피 피부염은 주로 유아기 혹은 소아기에 시작되는 만성적이고 재발성의 염증성 피부질환으로서, 소양증(가려움증)과 피부건조증, 특징적인 습진을 동반한다.In general, atopic dermatitis is a chronic, recurrent inflammatory skin disease that starts in infancy or childhood, accompanied by pruritus (itching), dry skin, and characteristic eczema.

유아기에는 얼굴과 팔다리의 펼쳐진 쪽 부분에 습진으로 시작되지만, 성장하면서 특징적으로 팔이 굽혀지는 부분과 무릎 뒤의 굽혀지는 부위에 습진의 형태로 나타나게 되며, 많은 경우에 성장하면서 자연히 호전되는 경향을 보인다. 어른의 경우 접히는 부위 피부가 두꺼워지는 태선화(lichenification)가 나타나고, 유소아기에 비해 얼굴에 습진이 생기는 경우가 많다.In infancy, it begins with eczema on the unfolded side of the face and limbs, but it appears as a form of eczema on the part where the arm is bent and on the bending part behind the knee in growth, and in many cases it tends to improve naturally . In adults, lichenification appears in which the skin folds up, and eczema is more common on the face than in childhood.

아토피 피부염은 세계적으로 증가하는 추세이며, 유병률이 인구의 20%라는 보고도 있다.Atopic dermatitis is an increasing worldwide trend, with a prevalence of 20% of the population.

이에 따라 아토피의 증상을 완화하거나 없애기 위하여, 각종 치료법, 식이요법, 용품 등과 관련한 수많은 케어방법이 우후죽순으로 생겨나고 있다.Accordingly, in order to alleviate or eliminate the symptoms of atopy, a number of care methods related to various therapies, diets, and supplies are being developed.

하지만, 종래의 아토피 케어방법들은 너무 다양하고 체계화되어 있지 않기 때문에 아토피 환자들이 자신의 증상에 적합한 케어방법을 찾기가 쉽지 않아 여러 가지 방법을 적용하여야 하였고, 이에 따라 아토피 치료에 많은 시간과 비용이 소모되었으며, 경우에 따라 아토피 증상이 나아지지 않고 악화되는 문제점이 발생하였다.However, since conventional atopic care methods are not so diverse and systematic, it is not easy for atopic patients to find a suitable care method for their symptoms, so various methods have to be applied, and accordingly, it takes a lot of time and cost to treat atopic And the symptoms of atopic symptoms did not improve in some cases.

따라서 본 발명에서는 아토피 환자들의 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함한 빅데이터를 수집하여 시계열적으로 분석하고, 분석결과를 토대로 예측모델을 생성하며, 상기 예측모델에 특정 사용자의 아토피 증상에 대한 조건을 입력하여 상기 사용자의 향후 아토피진행상황에 대한 예측을 수행함으로써, 아토피진행상황에 따라 상기 사용자에게 필요한 케어프로그램을 자동으로 제공할 수 있도록 하는 방안을 제시하고자 한다.Therefore, in the present invention, the big data including the atopy cause, progress, medical information, treatment process, use goods, or a combination thereof are collected and analyzed in a time-series manner, a prediction model is generated based on the analysis result, The present invention proposes a method of automatically providing a care program necessary for the user according to the atopic progress state by inputting a condition for atopic symptoms of a specific user to the model to predict the future atopic progress state of the user do.

다음으로 본 발명의 기술분야에 존재하는 선행기술에 대하여 간단하게 설명하고, 이어서 본 발명이 상기 선행기술에 비해서 차별적으로 이루고자 하는 기술적 사항에 대해서 기술하고자 한다.Next, a brief description will be given of the prior arts that exist in the technical field of the present invention, and technical matters which the present invention intends to differentiate from the prior arts will be described.

먼저 한국공개특허 제2003-0070867호(2003.09.02.)는 아토피 피부염 평가 시스템에 관한 것으로 보다 상세하게는 환자의 요청을 전달하게 되며, 상기 요청에 따른 결과를 표시하게 되는 클라이언트와; 상기 클라이언트의 요청을 전달받아 처리하게 되는 서버와; 아토피 피부염의 평가를 위한 질문과 증상의 사진이 저장되는 데이터베이스와; 상기 클라이언트의 요청에 따라 상기 데이터베이스를 검색하여 질문을 제시하고, 상기 클라이언트측으로부터 답을 전달받게 되는 질의응답모듈과; 상기 질의응답모듈에서 상기 클라이언트를 통해 입력된 답을 분석하여 상기 환자의 상태를 평가하고, 그 결과를 클라이언트측으로 전달하게 되는 결과출력모듈;을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 온라인을 이용한 아토피 피부염 평가시스템에 관한 것이다.Korean Patent Laid-Open Publication No. 2003-0070867 (Sep. 23, 2003) is directed to an atopic dermatitis evaluation system, and more particularly, to a system for evaluating atopic dermatitis, comprising: a client for delivering a patient's request and displaying a result according to the request; A server for receiving and processing the request of the client; A database for storing photographs of questions and symptoms for evaluation of atopic dermatitis; A query response module for searching the database according to a request of the client, presenting a question, and receiving an answer from the client; And a result output module for analyzing the answer inputted through the client in the question and answer module to evaluate the state of the patient and deliver the result to the client side. ≪ / RTI >

상기 선행기술은 환자가 자신의 아토피 피부염 상태를 용이하게 파악할 수 있다는 이점이 있고, 환자가 자신의 상태를 정확하게 파악할 수 있으므로 신속하게 조치를 취할 수 있어 증상의 악화를 막을 수 있다는 이점이 있는 것으로서, 아토피 환자가 자신의 상태를 정확하게 파악할 수 있는 점에서 본 발명의 아토피 환자가 자신의 상태에 따른 케어프로그램을 제공받는 구성과 일부 유사성이 있다.The prior art has an advantage in that the patient can easily grasp his or her atopic dermatitis state, and since the patient can accurately grasp his / her condition, he can take measures quickly and can prevent the deterioration of symptoms. There is some similarity with the configuration in which the atopic patient of the present invention is provided with a care program according to his / her condition in that the atopic patient can accurately grasp his / her condition.

하지만, 본 발명은 아토피 환자들의 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 등을 포함한 시계열적인 변화를 토대로 현재의 상황을 정확하게 인지하고, 이를 토대로 향후 아토피진행상황에 대한 예측을 수행함으로써, 아토피진행상황에 따라 사용자에게 필요한 케어프로그램을 제공하는 기술적 구성을 제시하고 있기 때문에, 상기 선행기술의 질의응답을 토대로 아토피 환자가 자신의 상태를 정확하게 파악하는 기술적 구성과 비교해 볼 때 기술적 특징의 차이점이 분명하다.However, the present invention accurately recognizes the current situation based on time-series changes including the atopy cause, progress, medical information, treatment process, supplies, etc. of the atopic patients and performs prediction of the future atopic progress based on the recognition , And a technical structure for providing a care program necessary for the user according to the atopic progress state is presented. Therefore, when compared with the technical configuration in which the atopic patient correctly grasps his or her condition based on the question and answer of the prior art, This is obvious.

또한, 한국공개특허 제2007-0111112호(2007.11.21.)는 원격지에서 측정된 건강 데이터(경락&비만, 피부, 두피&모발, 의료 데이터 등)를 수신하여 사용자의 현재 건강상태를 진단하고 그에 따라 조치, 처방할 수 있는 네트워크를 이용한 원격 건강 관리 서비스 방법에 관한 것이다.In addition, Korean Patent Publication No. 2007-0111112 (Nov. 21, 2007) receives health data (meridian & obesity, skin, scalp & hair, medical data, etc.) measured at a remote site to diagnose the user's current health condition, And a remote health care service method using a prescribable network.

상기 선행기술은 본인의 체질, 건강상태, 증상, 측정 데이터 등에 의한 전문가 진단팀으로부터 적절한 관리 처방을 받아 가맹 관리실로부터 처방된 관리서비스를 받을 수 있고, 적합한 처방 클리닉 제품을 사용함으로써 안심하고 피부 관리, 전신 경락&비만 관리, 두피&모발 관리를 받을 수 있는 효과를 제공하는 것으로서, 자신의 상태정보를 토대로 적합한 클리닉 관리를 받을 수 있는 점에서 본 발명의 아토피 환자가 자신의 상태에 따른 케어프로그램을 제공받는 구성과 일부 유사성이 있다.The above-mentioned prior art can receive the management service prescribed from the franchise management office by receiving the proper management prescription from the expert diagnosis team based on the constitution, health condition, symptom, and measurement data of the person, and using the proper prescription clinic product, The present invention provides a care program according to the state of the present invention in that the atopic patient according to the present invention provides a care program in accordance with his or her condition in that the clinic can be managed on the basis of his / There is some similarity with the receiving configuration.

하지만, 본 발명은 사용자가 자신의 증상에 따라 아토피 완화나 제거를 위한 각종 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 케어프로그램을 기계학습을 통해 제공받는 기술적 구성을 제시하고 있기 때문에, 상기 선행기술의 사용자의 체질이나 건강상태를 토대로 적절한 관리 처방을 받는 기술 구성과 비교해 볼 때 기술적 구성의 차이점이 명확하다.However, the present invention suggests a technical configuration in which a user provides a care program related to the use of various therapies, diets, and supplies for atopic relief or elimination according to his or her symptoms through machine learning. Therefore, The difference in technical composition is clear compared to the technology composition that receives the appropriate management prescription based on the constitution or health condition of the person.

또한, 한국공개특허 제2006-0002168호(2006.01.09.)는 알레르기, 암, 당뇨, 비만, 고혈압, 아토피, 감기/스트레스에, 그 탁월한 효능을 보이는 농산물, 축산물, 임산물, 수산물 중 저농약농산물, 무농약농산물, 전환기유기농림산물, 유기농림산물에 준하는 친환경농산물을 그 대상으로 하여, 상기 병의 정보습득, 예방, 그리고 치료를 위하여 사이버 상에서 온라인 커뮤니티를 구축하여, 가상의 영농생활 및 영농작업을 테마로 하는 사이버 장터 육성/경영 시뮬레이션을 이행하여, 사용자들에게 이에 대한 보상으로 농산물상품권 혹은 친환경상품권을 제공하는 사이버유기농 비즈니스 모델이다.Korean Patent Publication No. 2006-0002168 (2006.01.09.) Is an agricultural product, an agricultural product, a livestock product, a forest product, a marine product, a low pesticide agricultural product, a pesticide product, Friendly agricultural products that are based on organic agricultural products, organic agricultural products, organic agricultural products, agricultural products, agricultural products, agricultural products, agricultural products, agricultural products, agricultural products, agricultural products, Is a cyber organic business model that implements cyber market development / management simulation to provide users with agricultural product vouchers or eco-friendly vouchers.

상기 선행기술은 온라인커뮤니티를 통하여 친환경농수산물이 우리 몸에 얼마나 좋은지 자연과 함께하면 어떤 병을 예방하고 치료할 수 있는지 사용자들은 자연스레 터득하게 되는 효과를 제공하는 것이다.The above-mentioned prior art provides an effect that users can naturally learn how to prevent and treat a disease by interacting with nature in an eco-friendly agricultural and marine products through an online community.

하지만, 아토피 환자들의 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 등을 포함한 시계열적인 변화를 인지하고, 이를 토대로 향후 아토피진행상황에 대한 예측을 수행하며, 아토피진행상황에 따라 해당 사용자에게 필요한 케어프로그램을 제공하는 본 발명의 기술적 구성은 상기 선행기술에 전혀 언급되어 있지 않은 본 발명만의 특징적 구성이다.However, it is possible to recognize the atopic progress of the atopic patients based on the time series change including the atopic cause, the progress, the medical information, the treatment process, the supplies, and the like, The technical constitution of the present invention for providing a necessary care program is a characteristic constitution of the present invention which is not mentioned in the prior art at all.

즉 상기 언급한 각각의 선행기술들은 아토피 환자가 자신의 상태를 정확하게 파악할 수 있는 구성, 사용자의 체질이나 건강상태를 토대로 적절한 관리 처방을 받는 구성, 자신의 몸에 적합한 농산물을 확인하는 구성이기 때문에, 사용자가 자신의 증상에 따라 아토피 완화나 제거를 위한 각종 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 케어프로그램을 기계학습을 통해 제공받는 본 발명의 구성과는 기술적 차이점이 분명한 것이다.That is, each of the above-mentioned prior arts is a configuration in which an atopic patient can accurately grasp his or her condition, a configuration that receives an appropriate management prescription based on a constitution or a health state of a user, There is a technical difference from the configuration of the present invention in which the user is provided with various programs for relieving or eliminating atopic symptoms according to his / her symptoms, a diet program, and a care program related to the use of the appliance through machine learning.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 아토피 질환에 대한 케어프로그램을 제공하여 효과적으로 아토피 질환에 대응할 수 있도록 하는 아토피 오토케어 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.It is an object of the present invention to provide an atopy auto care device and a method thereof, which are created to solve the above-mentioned problems, and provide a care program for atopic diseases to effectively cope with atopic diseases.

또한, 본 발명은 기존의 아토피에 대한 빅데이터를 분석하여 각각의 아토피 환자별로 가장 적합한 치료행위를 포함한 케어프로그램을 제시함으로써, 해당 아토피 환자가 케어프로그램(의사처방, 민간요법 등)을 믿고 수행하여 아토피에서 벗어날 수 있도록 지원하는 아토피 오토케어 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention analyzes a big data about an existing atopy and suggests a care program including the most appropriate treatment for each atopic patient, so that a corresponding atopic patient trusts and carries out a care program (doctor prescription, folk therapy, etc.) Another object of the present invention is to provide an atopic auto care apparatus and method for supporting the atopic auto-care apparatus.

또한, 본 발명은 복수의 아토피 원인과 진행경과를 시계열적으로 분석하고, 분석결과를 토대로 예측모델을 생성하고, 상기 예측모델에 아토피 환자의 조건을 입력하여 해당 아토피 환자의 앞으로의 처방에 관련된 케어프로그램을 자동으로 제시할 수 있도록 하는 아토피 오토케어 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention relates to a method and apparatus for analyzing a plurality of atopy causes and progresses in a time-series manner, generating a prediction model based on an analysis result, inputting conditions of the atopy patient to the prediction model, It is another object of the present invention to provide an atopy auto care apparatus and a method for automatically presenting a program.

또한, 본 발명은 상기 예측모델의 생성과 예측행위에 기계학습을 적용하여 미리 유사한 사례의 경우를 시계열적으로 클러스터링한 다음 해당 클러스터 내에서 구체적인 예측모델을 생성하여 유사사례를 검색할 수 있도록 하는 아토피 오토케어 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention can be applied to the generation and prediction of the predictive model by applying mechanical learning to the case of similar cases in a time-series manner, and then generating a specific prediction model within the cluster to search for similar cases Another object of the present invention is to provide an auto care device and a method thereof.

본 발명의 일 실시예에 따른 아토피 오토케어 장치는, 아토피 환자들의 아토피정보를 획득하는 아토피정보 획득부; 상기 획득한 아토피정보를 시계열적으로 분석하고, 분석결과를 토대로 예측모델을 생성하며, 상기 예측모델에 특정 사용자의 아토피 증상에 대한 조건을 입력하여 상기 사용자의 향후 아토피진행상황을 예측하는 예측부; 및 상기 예측한 아토피진행상황을 토대로 상기 사용자에게 필요한 케어프로그램을 생성하여 사용자 단말로 제공하는 케어프로그램 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.An atopy auto-care apparatus according to an embodiment of the present invention includes an atopy information obtaining unit for obtaining atopy information of atopic patients; A predictor for analyzing the acquired atopic information in a time series, generating a predictive model based on the analysis result, and inputting a condition for atopic symptom of a specific user to the predictive model to predict future atopic progress of the user; And a care program processor for generating a care program necessary for the user based on the predicted atopic progress and providing the care program to the user terminal.

그리고 상기 아토피정보는 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함한 정보이며, 상기 케어프로그램은 의사처방, 민간요법, 이유식, 도시락, 세척제, 입욕제, 보습크림, 장갑, 습도조절기 또는 이들의 조합을 포함한 아토피 완화나 제거를 위한 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 정보인 것을 특징으로 한다.The atopic information is information including an atopic cause, progress, medical information, a treatment process, a use item, or a combination thereof, and the care program includes at least one of a doctor's prescription, a folk remedy, a baby food, a lunchbox, a cleanser, , A humidity regulator, or a combination thereof, which is related to the use of a remedy, diet, and article for atopic relief or elimination.

그리고 상기 케어프로그램 처리부는, 상기 케어프로그램을 이용하는 상기 사용자 단말로부터 상기 케어프로그램의 이용에 대한 결과정보가 전송되면, 상기 결과정보를 토대로 아토피진행상황에 따른 케어프로그램을 업데이트하는 것을 특징으로 한다.And the care program processing unit updates the care program according to the atopic progress state based on the result information when the result information on the use of the care program is transmitted from the user terminal using the care program.

그리고 상기 예측부는, 아토피 정보제공 단말로부터 획득한 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함하는 아토피 환자들의 아토피정보에 대한 특징을 시계열적인 변화에 따라 클러스터링하는 클러스터링부; 상기 클러스터링된 아토피정보의 시계열적인 변화를 학습하여 예측모델을 생성하는 예측모델 학습부; 및 사용자의 현재 아토피 증상에 대한 조건을 상기 예측모델에 적용하여 상기 사용자의 향후 전개될 아토피진행상황을 예측하는 아토피증상 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The predicting unit may be a clustering unit that clusters characteristics of atopic information of atopic patients including atopic cause, progress, medical information, treatment process, use goods, or a combination thereof obtained from the atopic information providing terminal according to a time series change part; A prediction model learning unit for learning a time series change of the clustered atopic information to generate a prediction model; And an atopic symptom predicting unit for predicting a future atopic development progress of the user by applying a condition of a current atopic symptom of the user to the predictive model.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 아토피 오토케어 방법은, 아토피 오토케어 서버에서, 아토피 환자들의 아토피정보를 획득하는 아토피정보 획득단계; 상기 아토피 오토케어 서버에서, 상기 획득한 아토피정보를 시계열적으로 분석하고, 분석결과를 토대로 예측모델을 생성하며, 상기 예측모델에 특정 사용자의 아토피 증상에 대한 조건을 입력하여 상기 사용자의 향후 아토피진행상황을 예측하는 예측단계; 및 상기 아토피 오토케어 서버에서, 상기 예측한 아토피진행상황을 토대로 상기 사용자에게 필요한 케어프로그램을 생성하여 사용자 단말로 제공하는 케어프로그램 처리단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In another aspect of the present invention, there is provided an atopy auto-care method comprising: acquiring atopy information of an atopy patient in an atopy auto care server; The atopy auto-care server analyzes the acquired atopy information in a time-series manner, generates a prediction model based on the analysis result, inputs a condition of atopy symptom of a specific user to the prediction model, A prediction step of predicting the situation; And a care program processing step of, in the atopy auto care server, generating a care program necessary for the user based on the predicted atopy progress state and providing the care program to the user terminal.

그리고 상기 아토피정보는 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함한 정보이며, 상기 케어프로그램은 의사처방, 민간요법, 이유식, 도시락, 세척제, 입욕제, 보습크림, 장갑, 습도조절기 또는 이들의 조합을 포함한 아토피 완화나 제거를 위한 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 정보인 것을 특징으로 한다.The atopic information is information including an atopic cause, progress, medical information, a treatment process, a use item, or a combination thereof, and the care program includes at least one of a doctor's prescription, a folk remedy, a baby food, a lunchbox, a cleanser, , A humidity regulator, or a combination thereof, which is related to the use of a remedy, diet, and article for atopic relief or elimination.

그리고 상기 케어프로그램 처리단계는, 상기 케어프로그램을 이용하는 상기 사용자 단말로부터 상기 케어프로그램의 이용에 대한 결과정보가 전송되면, 상기 결과정보를 토대로 아토피진행상황에 따른 케어프로그램을 업데이트하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.And the care program processing step further includes updating the care program according to the atopic progress state based on the result information when the result information on use of the care program is transmitted from the user terminal using the care program .

그리고 상기 예측단계는, 아토피 정보제공 단말로부터 획득한 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함하는 아토피 환자들의 아토피정보에 대한 특징을 시계열적인 변화에 따라 클러스터링하는 클러스터링 단계; 상기 클러스터링된 아토피정보의 시계열적인 변화를 학습하여 예측모델을 생성하는 예측모델 학습단계; 및 사용자의 현재 아토피 증상에 대한 조건을 상기 예측모델에 적용하여 상기 사용자의 향후 전개될 아토피진행상황을 예측하는 아토피증상 예측단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The prediction step may include clustering the characteristics of the atopic information of the atopic patients including the atopic cause, the progress, the medical information, the treatment process, the usable goods, or a combination thereof obtained from the atopic information providing terminal according to a time series change Clustering step; A prediction model learning step of learning a time-series change of the clustered atopic information to generate a prediction model; And estimating the atopic progression state of the user by applying a condition of the current atopic symptom of the user to the predictive model.

이상에서와 같이 본 발명의 아토피 오토케어 장치 및 그 방법에 따르면, 아토피 증상에 대한 빅데이터를 기계학습으로 분석하여, 유사사례별로 예측모델을 생성하며, 생성한 예측모델을 토대로 특정 환자에게 앞으로 어떠한 증상이 생길 것인지 예측하여 그 결과에 따른 케어프로그램을 제공함으로써, 아토피를 미리 사전에 예방할 수 있도록 하며, 아토피 질환을 효과적으로 치료하는데 도움을 주는 효과가 있다.As described above, according to the atopic auto care apparatus and method of the present invention, it is possible to analyze big data about atopic symptoms by machine learning, generate a prediction model for each similar case, By predicting whether a symptom will occur and providing a care program according to the result, it is possible to prevent atopy in advance and to help effectively treat atopic disease.

또한, 아토피 질환을 앓고 있는 환자들이 자신의 증상을 토대로 의사처방, 민간요법, 장갑, 이유식, 도시락, 세척제, 입욕제, 습도조절기 또는 이들의 조합을 포함한 아토피 완화나 제거를 위한 각종 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 케어프로그램을 제공받음으로써, 아토피 질환의 관리를 용이하게 수행할 수 있는 효과가 있다.In addition, patients suffering from atopic diseases can be classified into various treatment methods, diet, and treatment for atopic dermatitis, including atopic dermatitis, folk remedies, gloves, baby foods, lunch boxes, By receiving a care program related to use of the product, it is possible to easily manage the atopic disease.

도 1은 본 발명이 적용된 아토피 오토케어 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 아토피 오토케어 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2의 아토피 오토케어 서버의 구성을 상세하게 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 통신 단말기를 이용한 아토피 오토케어 방법의 동작과정을 상세하게 나타낸 순서도이다.
FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating an atopy auto-care process to which the present invention is applied.
FIG. 2 is a view schematically showing a configuration of an atopy auto-care apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a detailed view of the configuration of the atopy auto-care server of FIG. 2. FIG.
4 is a flowchart illustrating an operation procedure of the atopy auto-care method using the communication terminal according to an embodiment of the present invention in detail.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 아토피 오토케어 장치 및 그 방법에 대한 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 또한 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는 것이 바람직하다.Hereinafter, preferred embodiments of the atopy auto-care apparatus and method of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Like reference symbols in the drawings denote like elements. Furthermore, specific structural and functional descriptions for embodiments of the present invention are presented for the purpose of describing an embodiment of the present invention only, and, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms Have the same meaning as commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as ideal or overly formal in the sense of the art unless explicitly defined herein .

도 1은 본 발명이 적용된 아토피 오토케어 과정을 보다 상세하게 설명하기 위한 개념도이다.FIG. 1 is a conceptual diagram for explaining the atopy auto care process to which the present invention is applied in more detail.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 아토피 오토케어 장치는 아토피 질환을 앓고 있는 환자들의 연령, 성별, 인종, 혈액형 등을 포함한 각종 의료정보는 물론, 아토피의 원인이나 진행경과, 아토피 치료과정, 장갑, 입욕제, 세척제, 습도조절기 등의 사용용품 등에 관련된 빅데이터를 수집하고, 수집된 빅데이터에서 각각의 특성별 시계열적인 변화를 분석하여 아토피진행상황에 대한 패턴을 추출하며, 추출된 패턴을 기계학습하여 예측모델을 생성한다. 즉 아토피 환자들의 아토피의 진행상황에 대한 특징을 시계열적인 변화에 따라 클러스터링한 후, 클러스터링된 패턴을 학습하여 예측모델을 생성하는 것이다.As shown in FIG. 1, the atopy auto-care apparatus of the present invention can be used not only for various medical information including age, sex, race, blood type, etc. of patients suffering from atopic disease, Collects the big data related to the articles such as the gloves, the bath agent, the cleanser, the humidity controller, etc., analyzes the time-series change of each characteristic in the collected big data, extracts the pattern of atopic progress, And generates a prediction model. In other words, the characteristics of the atopic progression of atopic patients are clustered according to the time series change, and then the clustered pattern is learned to generate the prediction model.

그리고 상기 예측모델을 이용하여 특정 사용자가 제공하는 현재 아토피 증상에 대한 조건(예를 들어, 의료정보, 아토피 치료정보 등)에 따른 향후 아토피진행상황을 예측하고, 예측된 아토피진행상황에 따라 해당 사용자에게 필요한 케어프로그램을 생성하며, 생성된 케어프로그램을 사용자에게 제시하여 아토피의 관리를 수행하도록 한다.The predictive model is used to predict future atopic progress according to a condition (e.g., medical information, atopic treatment information, etc.) of a current atopic symptom provided by a specific user, And generates a care program for the user, and presents the generated care program to the user to perform management of the atopy.

이때 상기 케어프로그램은 각종 의사처방이나 민간요법과 관련된 치료법, 이유식이나 도시락 등의 음식과 관련된 식이요법, 세척제, 입욕제, 보습크림, 장갑, 습도조절기 등의 용품 및 용품사용방법 등이 포함된 정보이다.In this case, the care program is information including a treatment method related to various doctor prescriptions or folk remedies, a diet related to foods such as baby food or lunch, a cleaning agent, a bath agent, a moisturizing cream, a glove, a humidity controller, .

이러한 아토피 오토케어 서비스를 이용하기 위한 과정을 상세하게 설명하면 다음과 같다.The process for using the atopy auto care service will be described in detail as follows.

먼저, 아토피 오토케어 서버(400)에서는 아토피 환자들의 아토피정보에 관련된 빅데이터의 시계열적인 패턴의 변화를 학습하여 예측모델을 생성하기 위하여, 아토피 정보제공 단말(200)로부터 아토피 환자들의 의료정보, 아토피 원인, 진행경과, 치료과정, 사용용품 등의 아토피정보를 수집한다. 즉 병원, 아토피 환자 본인, 아토피 관련용품 매장 등을 포함한 정보 제공자로부터 아토피에 관련된 모든 정보를 제공받는 것이다.First, in order to generate a predictive model by learning the time-series pattern change of the big data related to the atopic information of the atopic patients, the atopic auto care server 400 acquires medical information of the atopic patients from the atopic information providing terminal 200, Atopy information such as cause, progress, treatment process, and supplies are collected. That is, all the information related to atopy is provided from the information provider including the hospital, the atopy patient, and the atopy related goods store.

이때 아토피 환자들의 아토피정보는 시계열적으로 변화하는 정보이기 때문에 상기 아토피 오토케어 서버(400)에서 각 아토피 환자별로 추적, 관리하여 데이터베이스에 기록한다.At this time, since the atopic information of the atopic patients is information that changes in a time-wise manner, the atopic auto care server 400 tracks and manages each atopic patient and records them in the database.

복수의 아토피 정보제공 단말(200)로부터 아토피 환자들의 다양한 아토피정보에 대한 빅데이터를 수집한 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 아토피 환자들의 각각의 특성별(즉 의료정보, 아토피 원인, 진행경과, 치료과정, 사용용품 등에 대한 특성) 시계열적인 변화를 토대로 아토피진행상황에 대한 패턴에 따른 클러스터링을 수행한다. 즉 시계열적으로 변화하는 각각의 특성별 아토피진행상황을 그룹핑하여 변환하는 것이다.The atopy auto care server 400, which has collected the big data for the various atopy information of the atopic patients from the plurality of the atopic information providing terminals 200, can be classified according to each characteristic of the atopic patients (i.e., medical information, atopy cause, Treatment process, use goods, etc.) Based on the time series change, we perform clustering according to patterns of atopy progress. That is, grouping and converting the atopic progress status for each characteristic that changes in a time series.

이후, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 상기 클러스터링된 패턴을 기계학습하여 예측모델을 생성한다.Thereafter, the atopy auto-care server 400 generates a prediction model by mechanically learning the clustered pattern.

또한, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 아토피를 앓고 있는 특정 사용자 단말(300)로부터 아토피 오토케어 서비스가 신청되면, 해당 사용자 단말(300)로 사용자의 현재 아토피 상태에 정보의 입력을 요청하며, 사용자 단말(300)로부터 입력되는 사용자의 현재 아토피 증상에 대한 다양한 정보를 상기 예측모델에 적용하여, 상기 사용자의 향후 아토피진행상황을 예측한다.When the atopy auto care service is requested from the specific user terminal 300 suffering from atopy, the atopy auto care server 400 requests the corresponding user terminal 300 to input information to the current atopy state of the user, Various information on the current atopic symptom of the user inputted from the user terminal 300 is applied to the predictive model to predict future atopic progress of the user.

또한, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 특정 사용자의 현재 아토피 조건을 상기 예측모델에 적용하여 향후 아토피진행상황이 예측되면, 데이터베이스에 저장되어 있는 케어프로그램을 참조하여 상기 사용자의 향후 아토피진행상황에 적합한 의사처방이나 민간요법에 대한 치료법, 음식에 관련된 식이요법, 사용용품 및 용품사용방법 등이 포함된 케어프로그램을 생성하고, 생성된 케어프로그램을 사용자 단말(300)로 전송한다.In addition, the atopy auto care server 400 applies a current atopy condition of a specific user to the prediction model, and if a future atopy progress state is predicted, the atopy auto care server 400 refers to a care program stored in the database, Generates a care program including appropriate doctor prescriptions or therapies for folk remedies, a diet related to foods, methods of using articles and supplies, and transmits the generated care programs to the user terminal 300.

그러면 상기 아토피 오토케어 서버(400)로부터 케어프로그램을 전송받은 사용자는 해당 케어프로그램에 따라 아토피의 치료 및 관리를 수행한다.The user who receives the care program from the atopy auto care server 400 performs the treatment and management of the atopy according to the care program.

한편, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 사용자의 향후 아토피진행상황 예측정보를 토대로 제공되는 케어프로그램을 이용하는 사용자 단말(300)로부터 상기 케어프로그램의 이용에 대한 결과정보가 전송되면, 상기 결과정보를 토대로 아토피진행상황에 따른 케어프로그램을 업데이트한다.Meanwhile, when the result information on the use of the care program is transmitted from the user terminal 300 using the care program provided on the basis of the atopic progress state prediction information of the user, the atopy auto care server 400 transmits the result information Based on the update of the care program according to the progress of atopy.

또한, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 각 사용자들의 향후 아토피진행상황에 따른 케어프로그램의 이용정보를 분석하여 통계정보를 생성하고, 통계정보를 회원으로 등록된 각각의 정보제공자 및 사용자에게 제공할 수 있다.In addition, the atopy auto care server 400 generates statistics information by analyzing utilization information of care programs according to atopic progress status of each user, and provides statistical information to each information provider and user registered as members .

또한, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 상기 케어프로그램과 관련된 이용 및 통계정보를 온라인상에 공개함으로써, 일반 사용자들을 대상으로 아토피 오토케어 서비스에 대한 홍보를 수행할 수도 있다.Also, the atopy auto care server 400 can publicize the atopy auto care service to the general users by disclosing usage and statistical information related to the care program on-line.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 아토피 오토케어 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이며, 도 3은 도 2의 아토피 오토케어 서버의 구성을 상세하게 나타낸 도면이다.FIG. 2 is a view schematically showing a configuration of an atopy auto-care apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a detailed view of the configuration of the atopy auto-care server of FIG.

도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 아토피 오토케어 장치는, 네트워크(100), 복수의 아토피 정보제공 단말(200), 복수의 사용자 단말(300), 아토피 오토케어 서버(400), 데이터베이스(500) 등으로 구성된다.2, the atopy auto-care apparatus of the present invention includes a network 100, a plurality of atopy information providing terminals 200, a plurality of user terminals 300, an atopy auto care server 400, a database 500 ) And the like.

네트워크(100)는 유/무선 인터넷, 블루투스(bluetooth), 비콘(beacon), RFID(Radio Frequency Identification), 지그비(Zigbee), 와이파이(WiFi) 등을 포함한 현재 공지되어 있는 각종 통신망으로서, 복수의 아토피 정보제공 단말(200), 복수의 사용자 단말(300), 아토피 오토케어 서버(400) 사이의 통신회선을 연결하여 상호간에 아토피정보에 대한 시계열적인 패턴의 변화에 관련된 정보, 예측된 아토피진행상황에 따른 케어프로그램에 관련된 정보, 케어프로그램 수행에 따른 결과정보 등의 송수신이 이루어지도록 한다.The network 100 is a variety of currently known communication networks including wired / wireless Internet, bluetooth, beacon, Radio Frequency Identification (RFID), Zigbee, WiFi, The information providing terminal 200, the plurality of user terminals 300, and the atopy auto care server 400 are connected to each other, and information related to a change in the time series pattern of the atopy information with each other, Information related to the care program according to the care program, and result information according to the care program execution.

아토피 정보제공 단말(200)은 병원 관리자, 아토피 환자 본인, 아토피 관련용품 매장 관리자 등의 정보 제공자가 사용하는 스마트폰, 태블릿 PC, 노트 PC 등의 각종 통신기기로서, 아토피 환자들의 의료정보, 아토피 원인, 진행경과, 치료과정, 사용용품 등의 아토피정보를 네트워크(100)를 통해 아토피 오토케어 서버(400)로 전송한다.The atopic information providing terminal 200 is a communication device such as a smart phone, a tablet PC, and a notebook PC used by an information provider such as a hospital manager, an atopic patient, or an atopic-related product store manager. , The process progress, the treatment process, and the articles to be used are transmitted to the atopy auto care server 400 through the network 100.

이때 아토피 환자들의 아토피에 관련된 정보는 시계열적으로 변화하는 정보이며, 상기 각각의 아토피 정보제공 단말(200)에서 데이터가 변화할 때마다 또는 주기적으로 아토피 오토케어 서버(400)로 제공된다.At this time, the information related to the atopy of the atopic patients is time-varying information, and is provided to the atopic auto care server 400 whenever the data is changed in the respective at-all information providing terminals 200 or periodically.

사용자 단말(300)은 아토피를 직접 앓고 있는 환자나 보호자가 사용하는 스마트폰, 태블릿 PC, 노트 PC 등의 각종 통신기기로서, 사용자의 애플리케이션 조작 등을 통해 아토피 오토케어 서버(400)와 통신 접속을 진행하며, 네트워크(100)를 통해 아토피 오토케어 서버(400)로 아토피 치료 및 관리를 위한 케어프로그램을 요청한다.The user terminal 300 is a communication device such as a smart phone, a tablet PC, or a notebook PC used by a patient or a caregiver who is directly suffering from atopic diseases. The user terminal 300 has a communication connection with the atopy auto care server 400 And requests a care program for atopy treatment and management to the atopy auto care server 400 through the network 100.

또한, 상기 사용자 단말(300)은 사용자가 입력하는 현재의 아토피 증상과 관련한 데이터를 아토피 오토케어 서버(400)로 전송하며, 현재의 아토피 증상을 기 설정된 예측모델에 적용하여 해당 사용자의 향후 아토피진행상황을 예측하는 아토피 오토케어 서버(400)로부터 향후 아토피진행상황에 적합한 치료법, 식이요법, 사용용품 및 용품사용방법 등이 포함된 케어프로그램을 전송받아 아토피 치료 및 관리를 수행한다.In addition, the user terminal 300 transmits the data related to the present atopic symptom inputted by the user to the atopy auto care server 400, applies current atopic symptoms to a predetermined prediction model, A care program including at least an appropriate treatment method, diet, used articles, and a method of using the product is received from the atopy auto-care server 400 for predicting the condition to perform atopy treatment and management.

또한, 상기 사용자 단말(300)은 아토피 오토케어 서버(400)로부터 제공받은 케어프로그램을 토대로 수행한 결과정보인 아토피 증상, 치료 효과 등의 변화된 정보를 아토피 오토케어 서버(400)로 전송하여 케어프로그램을 업데이트할 수 있도록 한다.Also, the user terminal 300 may transmit changed information such as atopic symptoms and treatment effects, which are result information based on the care program received from the atopy auto care server 400, to the atopy auto care server 400, To be updated.

아토피 오토케어 서버(400)는 복수의 아토피 정보제공 단말(200)로부터 아토피 환자들의 연령, 성별, 인종, 혈액형 등을 포함한 각종 의료정보, 아토피의 원인, 진행경과, 치료과정 등에 대한 정보, 장갑, 입욕제, 세척제, 습도조절기 등의 사용용품에 대한 정보를 수집하고, 복수의 아토피 정보제공 단말(200)로부터 수집한 빅데이터에서 각각의 특성별 시계열적인 변화를 분석하여 아토피 환자들의 아토피진행상황에 대한 패턴을 클러스터링한 후, 클러스터링된 패턴을 학습하여 예측모델을 생성한다.The atopy auto care server 400 receives information on various medical information including the age, sex, race, blood type, etc. of the atopic patients from the plurality of the atopic information providing terminals 200, information on the cause of the atopic, progress, Information on used articles such as a bathing agent, a cleanser, a humidity controller, and the like, analyzes the time series changes in each characteristic in the big data collected from the plurality of atopic information providing terminals 200, After the patterns are clustered, the predicted model is generated by learning the clustered patterns.

또한, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 네트워크(100)를 통해 사용자 단말(300)로부터 특정 사용자의 현재 아토피 증상과 관련한 정보(예를 들어, 의료정보, 아토피 치료정보 등)와 함께 케어프로그램 요청정보가 전송되면, 상기 사용자 단말(300)로부터 제공받은 특정 사용자의 시계열적으로 변화하는 현재의 아토피 증상에 대한 정보를 상기 예측모델에 적용하여 해당 사용자의 향후 아토피진행상황을 예측한다.In addition, the atopy auto care server 400 receives a care program request (for example, medical information, atopy treatment information, and the like) related to a current atopic symptom of a specific user from the user terminal 300 through the network 100 When the information is transmitted, information on the current atopic symptom varying in a time series of a specific user provided from the user terminal 300 is applied to the prediction model to predict future atopic progress of the user.

또한, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 아토피 관리 및 치료가 필요한 특정 사용자의 향후 아토피진행상황이 예측되면, 예측된 아토피진행상황을 토대로 상기 사용자에게 적합한 케어프로그램을 생성하며, 생성된 케어프로그램을 네트워크(100)를 통해 상기 사용자 단말기(300)로 전송하여 아토피 관리 및 치료를 진행하도록 한다. 이때 상기 케어프로그램에는 의사처방이나 민간요법에 대한 치료법, 이유식이나 도시락 등의 음식과 관련된 식이요법, 세척제, 입욕제, 보습크림, 장갑, 습도조절기 등의 용품 및 용품사용방법 등의 정보가 포함될 수 있다.In addition, the atopy auto care server 400 generates a care program suitable for the user based on the predicted atopy progress state when a future atopy progress of a specific user requiring atopy management and treatment is predicted, And transmits it to the user terminal 300 through the network 100 to proceed with atopy management and treatment. At this time, the care program may include information such as a therapy for doctor's prescription or folk medicine, a diet related to food such as baby food or lunch, a cleaning agent, a bath agent, a moisturizing cream, a glove, .

또한, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 케어프로그램에 따라 아토피의 관리 및 치료를 수행하는 사용자 단말(300)로부터 케어결과정보를 전송받으며, 이를 분석하여 기존의 케어프로그램에서 치료법, 식이요법, 용품 및 용품사용방법 등을 일부 새롭게 조정하는 업데이트를 수행한다.In addition, the atopy auto care server 400 receives the care result information from the user terminal 300 that performs atopy management and treatment according to the care program, analyzes the care result information, and analyzes the care result information in a conventional care program, And how to use the product.

데이터베이스(500)는 아토피 관리 및 치료와 관련된 케어프로그램을 이용하는 사용자와 빅데이터 수집을 위한 정보제공자의 회원정보, 다수의 정보제공자로부터 수집한 아토피 환자들의 시계열적으로 변화하는 빅데이터, 수집된 빅데이터 분석 및 기계학습에 의해 생성된 예측모델, 예측모델을 이용한 각 사용자별 향후 아토피진행상황 예측정보, 예측된 아토피진행상황에 따라 생성되는 케어프로그램, 사용자가 수행한 케어프로그램의 실행결과에 따른 케어프로그램 업데이트 등에 관련된 각종 프로그램 및 데이터의 저장, 관리를 수행한다.The database 500 includes member information of a user who uses a care program related to atopic management and treatment and an information provider for collecting big data, big data of atopic patients that are collected from a plurality of information providers, time-varying big data, A predictive model generated by analysis and machine learning, prediction information of future atopic progress for each user using a predictive model, a care program generated according to predicted atopic progress, a care program according to a result of execution of a care program performed by the user And stores and manages various programs and data related to updating.

한편, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 도 3에 도시된 바와 같이, 통신부(410), 데이터 관리부(420), 아토피정보 획득부(430), 예측부(440), 케어프로그램 처리부(450), 제어부(460) 등으로 구성된다.3, the atopy auto care server 400 includes a communication unit 410, a data management unit 420, an atopy information acquisition unit 430, a prediction unit 440, a care program processing unit 450, A control unit 460, and the like.

통신부(410)는 네트워크(100)를 통해 통신 접속된 상기 아토피 정보제공 단말(200)과 아토피 환자들의 아토피와 관련된 의료정보, 아토피 원인, 진행경과, 치료과정, 사용용품 등에 대한 각종 정보를 지속적으로 수집하여 제어부(460)로 출력한다.The communication unit 410 continuously communicates various information related to the atopic information of the atopic information providing terminal 200 and the atopic patients communicated and connected through the network 100 with respect to the medical information, atopic cause, progress, treatment process, And outputs it to the control unit 460.

또한, 상기 통신부(410)는 네트워크(100)를 통해 통신 접속된 상기 사용자 단말(300)과 아토피 관리 및 치료 대상이 되는 사용자의 시계열적으로 변화되는 현재 아토피 증상과 관련된 정보와 케어프로그램 요청신호의 수신, 해당 사용자의 향후 아토피진행상황을 토대로 생성되는 케어프로그램의 전송, 케어프로그램의 수행에 따른 결과정보 수신 등을 수행한다.In addition, the communication unit 410 may include information related to the current atopic symptoms of the user terminal 300, which is communicatively connected through the network 100, Reception of the care program, transmission of a care program generated based on the future atopic progress of the user, and reception of result information according to the execution of the care program.

데이터 관리부(420)는 아토피 관리 및 치료와 관련된 케어프로그램을 이용하는 사용자와 빅데이터 수집을 위한 정보제공자의 회원정보(예를 들어, 아이디, 패스워드, 개인정보 등)의 데이터베이스(500) 저장, 관리를 수행하는 회원정보 관리부(422)와, 회원으로 등록된 모든 아토피 정보제공자 및 사용자들에 의해 이루어지는 아토피 환자들의 시계열적으로 변화하는 아토피정보, 예측모델을 이용한 각 사용자별 향후 아토피진행상황 예측, 예측한 아토피진행상황에 따른 최적의 케어프로그램의 생성 및 사용자 단말(300)로의 전송, 케어프로그램의 수행결과 분석 및 데이터베이스(500) 저장, 관리를 수행하는 아토피정보 관리부(424)로 구성된다.The data management unit 420 stores and manages the database 500 of the user using the care program related to atopy management and treatment and the member information (for example, ID, password, personal information, etc.) of the information provider for collecting big data The atopic progress information of each user using the atopic information and the predictive model which are changed by the atopic patients by the atopic patients and all the atopic information providers and users registered as members, And an atopy information management unit 424 for generating an optimum care program according to the progress of the atopy, transmitting the care program to the user terminal 300, analyzing the execution result of the care program, and storing and managing the database 500.

아토피정보 획득부(430)는 통신부(410)를 통해 상기 아토피 정보제공 단말(200)로부터 입력되는 아토피 환자들의 의료정보, 아토피 원인, 진행경과, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함한 아토피정보를 수집하고, 수집된 정보를 데이터 관리부(420)를 통해 데이터베이스(500)에 저장한다.The atopic information obtaining unit 430 may obtain the atopic information including the medical information of the atopic patients inputted from the atopic information providing terminal 200 through the communication unit 410, the cause of the atopy, the progress, the treatment process, And stores the collected information in the database 500 through the data management unit 420. [

예측부(440)는 아토피정보 획득부(430)를 통해 상기 아토피 정보제공 단말(200)로부터 획득한 아토피 환자들의 아토피정보를 시계열적으로 분석하고, 분석결과를 토대로 예측모델을 생성하며, 상기 예측모델에 특정 사용자의 아토피 증상에 대한 조건을 입력하여 상기 사용자의 향후 아토피진행상황을 예측하는 기능을 수행한다.The predicting unit 440 analyzes the atopic information of the atopic patients acquired from the atopic information providing terminal 200 through the atopic information obtaining unit 430 in a time-series manner, generates a prediction model based on the analysis result, A condition for atopic symptoms of a specific user is input to the model to predict the future atopic progress of the user.

이때 상기 예측부(440)는 클러스터링부(442), 예측모델 학습부(444), 아토피증상 예측부(446) 등으로 구성된다.The prediction unit 440 includes a clustering unit 442, a predictive model learning unit 444, an atopic symptom prediction unit 446, and the like.

상기 클러스터링부(442)는 아토피 정보제공 단말(200)로부터 획득한 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함하는 아토피 환자들의 아토피정보에 대한 특징을 시계열적인 변화에 따라 클러스터링하고, 클러스터링 결과를 제어부(460)로 출력하여 예측모델 학습부(444)에서 예측모델을 생성할 수 있도록 한다.The clustering unit 442 may change characteristics of the atopic information of the atopic patients including atopic cause, progress, medical information, treatment process, use goods, or a combination thereof, obtained from the atopic information providing terminal 200, And outputs the clustering result to the control unit 460 so that the prediction model learning unit 444 can generate a prediction model.

상기 예측모델 학습부(444)는 상기 클러스터링부(442)에서 클러스터링된 아토피정보의 시계열적인 변화를 학습하여 예측모델을 생성하고, 생성한 예측모델을 제어부(460)로 출력하여 데이터 관리부(420)를 통해 데이터베이스(500)에 저장하도록 한다. 즉 상기 클러스터링부(442)에서 클러스터링된 아토피 환자들의 시계열적으로 변화하는 아토피정보의 패턴에 따라 향후 아토피진행상황을 예측하기 위한 예측모델을 생성하는 것이다.The predictive model learning unit 444 generates a predictive model by learning the time series change of the clustered atopic information in the clustering unit 442 and outputs the generated predictive model to the control unit 460, To be stored in the database 500. That is, the clustering unit 442 generates a prediction model for predicting the atopic progress according to the pattern of the atopic information which is changed in time by the clustering atopic patients.

이때 상기 예측모델 학습부(444)는 아토피정보 획득부(430)를 통해 획득하는 아토피 환자들의 아토피정보에 대한 빅데이터가 변화되면, 변화된 정보를 반영하여 상기 예측모델을 업데이트할 수 있다.The prediction model learning unit 444 may update the prediction model by reflecting the changed information when the big data for the atopic information of the atopic patients acquired through the atopic information acquisition unit 430 is changed.

상기 아토피증상 예측부(446)는 사용자 단말(300)로부터 제공받은 사용자의 현재 아토피 증상에 대한 조건을 상기 예측모델 학습부(444)에서 생성한 예측모델에 적용하여 상기 사용자의 향후 전개될 아토피진행상황을 예측하고, 예측한 향후 아토피진행상황을 제어부(460)로 출력하여 케어프로그램 처리부(450)에서 해당 사용자의 아토피진행상황에 적합한 케어프로그램을 생성할 수 있도록 한다. 즉 상기 예측모델 학습부(444)에서 생성한 예측모델에 사용자 단말(300)로부터 제공받은 특정 사용자의 아토피 증상에 대한 시계열적인 패턴을 적용함으로써, 해당 사용자의 향후 아토피진행상황을 예측하도록 하는 것이다.The atopic symptom predicting unit 446 applies the condition of the current atopic symptom of the user provided from the user terminal 300 to the predictive model generated by the predictive model learning unit 444 so that the atopic progression Predicts the situation and outputs the predicted future atopy progress status to the control unit 460 so that the care program processing unit 450 can generate a care program suitable for the atopic progress status of the user. That is, a time-series pattern of the atopic symptom of the specific user provided from the user terminal 300 is applied to the predictive model generated by the predictive model learning unit 444 to predict the future atopic progress of the user.

케어프로그램 처리부(450)는 상기 예측부(440)에서 예측한 아토피진행상황을 토대로 상기 사용자에게 필요한 케어프로그램을 생성하고, 상기 케어프로그램을 네트워크(100)를 통해 해당 사용자 단말(300)로 전송한다. 이때 상기 케어프로그램은 의사처방, 민간요법, 이유식, 도시락, 세척제, 입욕제, 보습크림, 장갑, 습도조절기 또는 이들의 조합을 포함한 아토피 완화나 제거를 위한 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 정보이다.The care program processing unit 450 generates a care program necessary for the user based on the atopy progress state predicted by the prediction unit 440 and transmits the care program to the corresponding user terminal 300 through the network 100 . The care program is information related to the use of therapies, diets, and supplies for atopic relief or elimination including a doctor's prescription, a folk remedy, a baby food, a lunchbox, a cleanser, a bath agent, a moisturizing cream, a glove, a humidity controller or a combination thereof.

또한, 상기 케어프로그램 처리부(450)는 상기 케어프로그램을 이용하는 상기 사용자 단말(300)로부터 상기 케어프로그램의 이용에 대한 결과정보가 전송되면, 상기 결과정보를 토대로 아토피진행상황에 따른 케어프로그램을 업데이트하고, 그 결과를 데이터베이스(500)에 저장한다.When the result information on the use of the care program is transmitted from the user terminal 300 using the care program, the care program processing unit 450 updates the care program according to the atopic progress state based on the result information , And stores the result in the database 500.

제어부(460)는 아토피 오토케어 서버(400)에서 수행하는 각종 기능을 총괄적으로 제어하는 역할을 수행하는 부분으로서, 상기 통신부(410)에서의 아토피 정보제공 단말(200)과 사용자 단말(300)과의 아토피정보에 대한 빅데이터 및 케어프로그램에 관련된 데이터의 송수신, 상기 데이터 관리부(420)에서의 회원정보와 아토피정보의 데이터베이스(500) 저장 및 관리를 제어한다.The control unit 460 controls the various functions performed by the atopy auto care server 400. The control unit 460 controls the atopy information providing terminal 200 and the user terminal 300 in the communication unit 410, Transmission and reception of data related to the atopic information of the atopic information and the care program, and storage and management of the database 500 of the atopic information and the member information at the data management unit 420.

또한, 상기 제어부(460)는 상기 아토피정보 획득부(430)에서의 정보제공자로부터의 아토피 환자들의 아토피 관리 및 치료와 관련된 빅데이터의 획득, 상기 예측부(440)에서의 아토피 환자들의 각 특성별 시계열적인 패턴에 따른 클러스터링, 클러스터링된 시계열적 패턴의 학습을 통한 예측모델 생성 및 예측모델을 이용한 사용자의 향후 아토피진행상황 예측, 상기 케어프로그램 처리부(450)에서의 향후 아토피진행상황을 토대로 한 케어프로그램의 생성 및 제공을 제어한다.In addition, the controller 460 may acquire the big data related to atopy management and treatment of the atopic patients from the information provider in the atopic information acquiring unit 430, Clustering according to a time series pattern, generation of a predictive model through learning of a clustered time series thermal pattern, prediction of a future atopy progress of a user by using a prediction model, and a care program based on the future progress of atopy in the care program processor 450 Lt; / RTI >

또한, 상기 제어부(460)는 상기 케어프로그램 처리부(450)에서의 케어프로그램 이용결과의 수신, 상기 이용결과를 토대로 한 케어프로그램 업데이트, 사용자의 케어프로그램 이용에 대한 각종 통계정보의 생성 및 제공을 제어한다.In addition, the control unit 460 controls the reception of the care program use result in the care program processing unit 450, the care program update based on the use result, and the generation and provision of various statistical information on the use of the care program by the user do.

다음에는, 이와 같이 구성된 본 발명에 따른 아토피 오토케어 방법의 일 실시예를 도 4를 참조하여 상세하게 설명한다. 이때 본 발명의 방법에 따른 각 단계는 사용 환경이나 당업자에 의해 순서가 변경될 수 있다.Next, an embodiment of the atopy auto-care method according to the present invention constructed as above will be described in detail with reference to FIG. At this time, each step according to the method of the present invention may be changed in the use environment or the order by a person skilled in the art.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 아토피 오토케어 방법의 동작과정을 상세하게 나타낸 순서도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation procedure of the atopy auto-care method according to an embodiment of the present invention in detail.

우선, 아토피 오토케어 서버(400)에서 네트워크(100)를 통해 통신 접속을 수행하는 아토피 정보제공 단말(200) 및 사용자 단말(300)의 회원 가입을 수행하고(S10), 회원 가입을 수행한 아토피 정보제공 단말(200) 및 사용자 단말(300)로 애플리케이션을 다운로드하여 설치하도록 한다(S20). 이때 아토피정보 제공자 및 사용자들은 트레이닝 서버(400)에 회원 가입을 수행하지 않고 상기 애플리케이션을 미리 다운로드 받아 설치할 수 있으며, 애플리케이션을 이용하는 과정에서 회원 가입을 수행하여도 무방하다.First, atopy auto-care server 400 performs subscription to atopic information providing terminal 200 and user terminal 300 that perform communication connection through network 100 (S10) The application is downloaded and installed in the information providing terminal 200 and the user terminal 300 (S20). At this time, the atopy information provider and the user may download and install the application in advance without performing membership in the training server 400, and may register membership in the process of using the application.

상기 S10 단계와 S20 단계를 통해 아토피 정보제공 단말(200) 및 사용자 단말(300)의 회원 가입, 애플리케이션 다운로드 및 설치를 수행한 이후, 복수의 아토피 정보제공 단말(200)은 아토피 환자들의 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함한 정보를 상기 아토피 오토케어 서버(400)로 제공한다(S30). 이때 상기 정보는 일부가 변경되거나 또는 새로운 정보가 추가될 때마다 상기 아토피 오토케어 서버(400)로 제공된다.After performing the subscription, application downloading and installation of the atopic information providing terminal 200 and the user terminal 300 through the above-described steps S10 and S20, the plurality of atopic information providing terminals 200, (At step S30) the information including the progress, the medical information, the treatment process, the usable goods, or a combination thereof to the atopy auto care server 400. [ At this time, the information is provided to the atopy auto care server 400 whenever a part of the information is changed or new information is added.

그러면, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 상기 S30 단계를 통해 상기 아토피 정보제공 단말(200)로부터 제공받은 아토피 환자들의 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함한 아토피정보에 대한 특징을 시계열적인 변화에 따라 클러스터링하고(S40), 클러스터링된 아토피정보의 시계열적인 변화를 학습하여 예측모델을 생성한 후 상기 예측모델을 데이터베이스(500)에 저장한다(S50). 이때 상기 예측모델은 복수의 아토피 정보제공 단말(200)로부터 제공되는 아토피 환자들의 아토피정보 변화에 따라 주기적으로 업데이트할 수 있음은 물론이다.Then, the atopy auto care server 400 transmits the atopy information of the atopic patients provided from the atopic information providing terminal 200 through the step S30, including the atopy cause, progress, medical information, treatment process, The characteristics of the atopic information are clustered according to the time series change (S40), the predictive model is generated by learning the time series change of the clustered atopic information, and the predictive model is stored in the database 500 (S50). In this case, the prediction model may be periodically updated according to atopic information changes of the atopic patients provided from the plurality of atopic information providing terminals 200.

이제, 아토피의 관리 및 치료를 수행하는 환자 본인 및 보호자가 사용하는 사용자 단말(300)은 사용자가 애플리케이션 실행 등을 통해 아토피 관리 및 치료를 위한 케어프로그램을 요청하면, 해당 요청신호를 상기 아토피 오토케어 서버(400)로 출력한다(S60).Now, when the user requests the care program for atopy management and treatment through application execution or the like, the user terminal 300 used by the patient and the caregiver performing the management and treatment of the atopy transmits the request signal to the atopy auto care And outputs it to the server 400 (S60).

그리고 상기 사용자 단말(300)은 상기 아토피 오토케어 서버(400)의 요청에 의해 사용자가 입력하는 현재의 아토피 증상에 관련된 시계열적으로 변화하는 정보를 상기 아토피 오토케어 서버(400)로 전송한다(S70).In response to a request from the atopy auto care server 400, the user terminal 300 transmits to the atopy auto care server 400 time-varying information related to current atopic symptoms input by the user (S70 ).

그러면, 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 상기 S70 단계를 통해 사용자 단말(300)로부터 전송받은 특정 사용자의 아토피 증상에 대한 조건을 상기 S50 단계에서 생성한 예측모델에 적용하여 상기 사용자의 향후 아토피진행상황을 예측하고(S80), 예측한 향후 아토피진행상황을 토대로 상기 사용자에게 필요한 케어프로그램을 생성한 후(S90), 생성한 케어프로그램을 네트워크(100)를 통해 상기 사용자 단말(300)로 전송한다(S100).In step S70, the atopy auto care server 400 applies the condition for the atopic symptom of the specific user received from the user terminal 300 to the prediction model generated in step S50, (S80), and generates a care program necessary for the user based on the predicted future atopic progress state (S90), and transmits the generated care program to the user terminal 300 through the network 100 (S100).

이때 상기 사용자 단말(300)로 제공되는 상기 케어프로그램은 의사처방, 민간요법, 이유식, 도시락, 세척제, 입욕제, 보습크림, 장갑, 습도조절기 또는 이들의 조합을 포함한 아토피 완화나 제거를 위한 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 정보이다.The care program provided to the user terminal 300 may include at least one of a treatment method for atopic dermophasis or removal including a doctor's prescription, a folk remedy, a baby food, a lunch box, a cleanser, a bath agent, a moisturizing cream, a glove, a humidity controller, It is information related to the use of therapy and supplies.

이후, 상기 사용자 단말(300)은 상기 S100 단계를 통해 상기 아토피 오토케어 서버(400)로부터 전송받은 케어프로그램을 토대로 아토피의 관리 및 치료를 진행하고(S110), 케어프로그램의 이용에 대한 결과정보를 상기 아토피 오토케어 서버(400)로 전송한다(S120).In step S110, the user terminal 300 manages and treats the atopy based on the care program received from the atopy auto care server 400 (S110). Then, the user terminal 300 transmits result information on the use of the care program To the atopy auto care server 400 (S120).

그리고 상기 아토피 오토케어 서버(400)는 상기 사용자 단말(300)로부터 전송받은 상기 케어프로그램의 이용에 대한 결과정보를 토대로 아토피진행상황에 따른 케어프로그램을 업데이트한다(S130).The atopy auto-care server 400 updates the care program according to the atopic progress state based on the result information on the use of the care program received from the user terminal 300 (S130).

이처럼, 본 발명은 아토피 증상에 대한 빅데이터를 기계학습으로 분석하여 유사사례별로 예측모델을 생성하며, 생성한 예측모델을 토대로 특정 환자에게 앞으로 어떠한 증상이 생길 것인지 예측하여 그 결과에 따른 케어프로그램을 제공하기 때문에, 아토피를 미리 사전에 예방하고 아토피 질환을 효과적으로 치료하는데 도움이 된다.As described above, the present invention analyzes a big data about atopic symptoms by machine learning, generates a prediction model for each similar case, predicts what kind of symptoms the specific patient will have in the future based on the generated prediction model, Therefore, it is possible to prevent atopy in advance and to help effectively treat atopic disease.

또한, 아토피 질환을 앓고 있는 환자들이 자신의 증상을 토대로 아토피 완화나 제거를 위한 각종 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 케어프로그램을 제공받기 때문에, 아토피 질환의 관리를 용이하게 수행할 수 있다.In addition, patients suffering from atopic diseases can easily manage atopic diseases because they are provided with various treatment methods for alleviating or eliminating atopic diseases based on their symptoms, diet programs and care programs related to use of the products.

이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 판단되어야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, I will understand the point. Accordingly, the technical scope of the present invention should be determined by the following claims.

100 : 네트워크 200 : 아토피 정보제공 단말
300 : 사용자 단말 400 : 아토피 오토케어 서버
410 : 통신부 420 : 데이터 관리부
422 : 회원정보 관리부 424 : 아토피정보 관리부
430 : 아토피정보 획득부 440 : 예측부
442 : 클러스터링부 444 : 예측모델 학습부
446 : 아토피증상 예측부 450 : 케어프로그램 처리부
460 : 제어부 500 : 데이터베이스
100: network 200: atopy information providing terminal
300: User terminal 400: Atopy auto care server
410: communication unit 420: data management unit
422: member information management unit 424: atopy information management unit
430: Atopic information acquisition unit 440:
442: clustering unit 444: prediction model learning unit
446: Atopic symptom predicting part 450: Care program processing part
460: control unit 500:

Claims (8)

아토피 환자 본인, 병원 관리자, 용품 매장 관리자를 포함한 아토피 정보제공 단말로부터 입력되는 아토피 환자들의 의료정보, 아토피 원인, 진행경과, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함한 아토피정보를 수집하고, 수집된 정보를 데이터베이스에 저장하는 아토피정보 획득부;
상기 아토피 정보제공 단말로부터 수집하여 저장한 상기 아토피정보를 시계열적으로 분석하고, 분석결과를 토대로 예측모델을 생성하며, 상기 예측모델에 특정 사용자의 아토피 증상에 대한 조건을 입력하여 상기 사용자의 향후 아토피진행상황을 예측하는 예측부; 및
상기 예측한 아토피진행상황을 토대로 상기 사용자에게 필요한 케어프로그램을 생성하여 사용자 단말로 제공하는 케어프로그램 처리부;를 포함하고,
상기 케어프로그램은,
의사처방, 민간요법, 이유식, 도시락, 세척제, 입욕제, 보습크림, 장갑, 습도조절기 또는 이들의 조합을 포함한 아토피 완화나 제거를 위한 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 정보이며,
상기 케어프로그램 처리부는,
상기 케어프로그램을 이용하는 상기 사용자 단말로부터 상기 케어프로그램의 이용에 대한 결과정보가 전송되면, 상기 결과정보를 토대로 아토피진행상황에 따른 케어프로그램을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 아토피 오토케어 장치.
Atopic information including atopic medical conditions, atopic cause, progress, treatment process, use goods, or a combination thereof is input from the atopic information terminal including the atopic patient, the hospital manager, and the goods store manager. An atopy information acquisition unit for storing information in a database;
The atopy information collected and stored from the atopic information providing terminal is analyzed in a time series manner, a prediction model is generated based on the analysis result, and conditions for atopic symptoms of a specific user are input to the prediction model, A prediction unit for predicting the progress; And
And a care program processing unit for generating a care program necessary for the user based on the predicted atopic progress state and providing the generated care program to the user terminal,
The care program includes:
Information related to the use of remedies, diets and supplies for atopic relief or removal, including physician prescriptions, folk remedies, baby food, lunch boxes, cleansers, bath salts, moisturizing creams, gloves,
The care program processing unit,
Wherein when the result information on use of the care program is transmitted from the user terminal using the care program, the care program is updated based on the result information.
삭제delete 삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 예측부는,
상기 아토피 정보제공 단말로부터 수집하여 데이터베이스에 저장한 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함하는 아토피 환자들의 아토피정보에 대한 특징을 시계열적인 변화에 따라 클러스터링하는 클러스터링부;
상기 클러스터링된 아토피정보의 시계열적인 변화를 학습하여 예측모델을 생성하는 예측모델 학습부; 및
사용자의 현재 아토피 증상에 대한 조건을 상기 예측모델에 적용하여 상기 사용자의 향후 전개될 아토피진행상황을 예측하는 아토피증상 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 아토피 오토케어 장치.
The method according to claim 1,
The predicting unit,
Clustering in which the characteristics of the atopic information of the atopic patients including the atopic cause, the progress, the medical information, the treatment process, the use goods, or a combination thereof collected from the atopic information providing terminal and clustering according to the time series change part;
A prediction model learning unit for learning a time series change of the clustered atopic information to generate a prediction model; And
And an atopic symptom predicting unit for predicting a future atopic progress state of the user by applying a condition of a current atopic symptom of the user to the predictive model.
아토피 오토케어 서버에서, 아토피 환자 본인, 병원 관리자, 용품 매장 관리자를 포함한 아토피 정보제공 단말로부터 입력되는 아토피 환자들의 의료정보, 아토피 원인, 진행경과, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함한 아토피정보를 수집하고, 수집된 정보를 데이터베이스에 저장하는 아토피정보 획득단계;
상기 아토피 오토케어 서버에서, 상기 아토피 정보제공 단말로부터 수집하여 저장한 상기 아토피정보를 시계열적으로 분석하고, 분석결과를 토대로 예측모델을 생성하며, 상기 예측모델에 특정 사용자의 아토피 증상에 대한 조건을 입력하여 상기 사용자의 향후 아토피진행상황을 예측하는 예측단계; 및
상기 아토피 오토케어 서버에서, 상기 예측한 아토피진행상황을 토대로 상기 사용자에게 필요한 케어프로그램을 생성하여 사용자 단말로 제공하는 케어프로그램 처리단계;를 포함하고,
상기 케어프로그램은,
의사처방, 민간요법, 이유식, 도시락, 세척제, 입욕제, 보습크림, 장갑, 습도조절기 또는 이들의 조합을 포함한 아토피 완화나 제거를 위한 치료법, 식이요법 및 용품사용에 관련된 정보이며,
상기 케어프로그램 처리단계는,
상기 케어프로그램을 이용하는 상기 사용자 단말로부터 상기 케어프로그램의 이용에 대한 결과정보가 전송되면, 상기 결과정보를 토대로 아토피진행상황에 따른 케어프로그램을 업데이트하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 아토피 오토케어 방법.
Atopi auto care server, atopic information including medical information, atopic cause, progress, treatment process, used article, or combination thereof of atopic patients input from atopic information terminal including atopy patient, hospital manager, An atopy information acquisition step of collecting the collected information and storing the collected information in a database;
The atopic auto care server analyzes the atopic information collected and stored from the atopic information providing terminal in a time-series manner, generates a predictive model based on the analysis result, and sets a condition for a specific user's atopic symptom A prediction step of predicting a future atopic progress state of the user by inputting the prediction; And
And a care program processing step of generating a care program necessary for the user based on the predicted atopy progress state and providing the generated care program to the user terminal in the atopy auto care server,
The care program includes:
Information related to the use of remedies, diets and supplies for atopic relief or removal, including physician prescriptions, folk remedies, baby food, lunch boxes, cleansers, bath salts, moisturizing creams, gloves,
Wherein the care program processing step comprises:
And updating the care program according to the atopic progress state based on the result information when result information on use of the care program is transmitted from the user terminal using the care program. Way.
삭제delete 삭제delete 청구항 5에 있어서,
상기 예측단계는,
상기 아토피 정보제공 단말로부터 수집하여 데이터베이스에 저장한 아토피 원인, 진행경과, 의료정보, 치료과정, 사용용품 또는 이들의 조합을 포함하는 아토피 환자들의 아토피정보에 대한 특징을 시계열적인 변화에 따라 클러스터링하는 클러스터링 단계;
상기 클러스터링된 아토피정보의 시계열적인 변화를 학습하여 예측모델을 생성하는 예측모델 학습단계; 및
사용자의 현재 아토피 증상에 대한 조건을 상기 예측모델에 적용하여 상기 사용자의 향후 전개될 아토피진행상황을 예측하는 아토피증상 예측단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 아토피 오토케어 방법.
The method of claim 5,
Wherein,
Clustering in which the characteristics of the atopic information of the atopic patients including the atopic cause, the progress, the medical information, the treatment process, the use goods, or a combination thereof collected from the atopic information providing terminal and clustering according to the time series change step;
A prediction model learning step of learning a time-series change of the clustered atopic information to generate a prediction model; And
And estimating an atopic progress state of the user by applying a condition of a current atopic symptom of the user to the predictive model.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200000539A (en) 2018-06-25 2020-01-03 주식회사 슈가브릭스 A system and method for providing a result of a object state using a user terminal
KR102204958B1 (en) 2019-10-28 2021-01-20 삼성에스디에스 주식회사 Processing method for result of medical examination
KR102211441B1 (en) * 2020-01-05 2021-02-02 최정현 Big Data-based Customized Baby Care Information Provision System
WO2021242010A1 (en) * 2020-05-29 2021-12-02 연세대학교 산학협력단 Apparatus for managing atopic dermatitis based on learning model and method therefor
KR20220155820A (en) 2021-05-17 2022-11-24 주식회사 아토맘코리아 Atopic care system
WO2023018259A1 (en) * 2021-08-11 2023-02-16 고려대학교 산학협력단 Diagnosis method and apparatus for remotely diagnosing skin disease by using augmented reality and virtual reality
WO2024123099A1 (en) * 2022-12-08 2024-06-13 사회복지법인 삼성생명공익재단 Personalized symptom management system for atopic dermatitis patients

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070008316A (en) * 2005-07-13 2007-01-17 최용재 A scoring system of atopic dermatitis by communicating network and a scoring method of the same
KR20160139979A (en) * 2015-05-29 2016-12-07 삼성에스디에스 주식회사 Clinical decision support system and method thereof
KR20170023770A (en) * 2014-06-25 2017-03-06 삼성전자주식회사 Diagnosis model generation system and method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070008316A (en) * 2005-07-13 2007-01-17 최용재 A scoring system of atopic dermatitis by communicating network and a scoring method of the same
KR20170023770A (en) * 2014-06-25 2017-03-06 삼성전자주식회사 Diagnosis model generation system and method
KR20160139979A (en) * 2015-05-29 2016-12-07 삼성에스디에스 주식회사 Clinical decision support system and method thereof

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200000539A (en) 2018-06-25 2020-01-03 주식회사 슈가브릭스 A system and method for providing a result of a object state using a user terminal
KR102162630B1 (en) * 2018-06-25 2020-10-08 주식회사 슈가브릭스 A system and method for providing a result of a object state using a user terminal
KR102204958B1 (en) 2019-10-28 2021-01-20 삼성에스디에스 주식회사 Processing method for result of medical examination
KR102211441B1 (en) * 2020-01-05 2021-02-02 최정현 Big Data-based Customized Baby Care Information Provision System
WO2021242010A1 (en) * 2020-05-29 2021-12-02 연세대학교 산학협력단 Apparatus for managing atopic dermatitis based on learning model and method therefor
KR20210147746A (en) * 2020-05-29 2021-12-07 연세대학교 산학협력단 Apparatus for managing atopic dermatitis based on learning model and method thereof
KR102489070B1 (en) * 2020-05-29 2023-01-16 연세대학교 산학협력단 Apparatus for managing atopic dermatitis based on learning model and method thereof
KR20220155820A (en) 2021-05-17 2022-11-24 주식회사 아토맘코리아 Atopic care system
KR102551549B1 (en) * 2021-05-17 2023-07-05 주식회사 아토맘코리아 Atopic care system
WO2023018259A1 (en) * 2021-08-11 2023-02-16 고려대학교 산학협력단 Diagnosis method and apparatus for remotely diagnosing skin disease by using augmented reality and virtual reality
WO2024123099A1 (en) * 2022-12-08 2024-06-13 사회복지법인 삼성생명공익재단 Personalized symptom management system for atopic dermatitis patients

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