KR102111775B1 - 진료 데이터 수집 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 진료 데이터 수집 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 방법은 진료 과정에서 생성되는 음성 영상 데이터를 획득하는 단계, 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 복수의 구간에 대해 구간별로 미리 정해진 분류 체계에 따른 분류 코드를 부여하여 단계, 그리고 복수의 구간에 대해 분류 코드가 부여된 정보를 저장하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면 음성 및 영상으로 기록된 진료 과정을 코드로 저장함에 따라, 전문 인력에 의한 의무기록 및 기존의 환자 분류 체계의 과정을 생략하고 직접적으로 진료 과정을 코드로 분류할 수 있다. 또한 음성 영상 데이터인 동영상 정보를 텍스트 코드로 변환하여 보다 작은 용량으로 진료 과정 전체를 저장할 수도 있다. 기존 자료보다 저장 및 관리가 용이하며 진료과정 전체를 저장함에 있어 중요한 환자의 답변 및 반응 정보 등의 손실을 예방할 수 있다. 또한 의사의 문진 및 신체 검진에 따른 환자의 답변 및 반응 각각을 코드로 저장함으로써 진료과정에 대한 품질관리와 진료 과정에 대한 인공 지능 기술 적용의 기본 인프라로 이용될 수 있다.

Description

진료 데이터 수집 관리 시스템 및 방법{MEDICAL PRACTICE DATA COLLECTION AND MANAGEMENT SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 진료 데이터 수집 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 진료 과정에서 획득되는 음성 영상 데이터를 미리 정해진 분류 체계에 따른 분류 코드를 부여하여 관리하는 진료 데이터 수집 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현재 진료에서는 환자에 대한 문진과 검사 과정을 의무 기록화하고 의무 기록에 기반하여 그 내용을 주증상, 진단명, 중증도 분류 등을 코드화하고 있다. 예로 주증상에 대한 UMLS(Unified Medical Langauge System) 코드가 사용되고 있고, 한국형 응급환자 분류도구(KTAS)(Korean Triage and Acuity System), ESI(Emergency Severity Index) 등은 환자의 중증도를 평가하여 분류하는 도구이다.
진단명에 대해서는 세계 보건 기구에서 발표한 국제질병분류(ICD-10)가 분류 체계로 이용되고 있다. 하지만 진료 과정에서 영상과 음성에 대한 정보를 획득하고 이를 분류하기 위한 체계는 부재한 상태이다.
한국공개특허 제2005-0034274호(공개일자: 2005년 4월 14일)
따라서 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 진료 과정에서 획득되는 음성 영상 데이터를 미리 정해진 분류 체계에 따른 분류 코드를 부여하여 관리하는 진료 데이터 수집 관리 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 진료 데이터 수집 관리 방법은 진료 과정에서 생성되는 음성 영상 데이터를 획득하는 단계, 상기 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 복수의 구간에 대해 구간별로 미리 정해진 분류 체계에 따른 분류 코드를 부여하여 단계, 그리고 상기 복수의 구간에 대해 분류 코드가 부여된 정보를 저장하는 단계를 포함한다.
상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 진료 데이터 수집 관리 시스템은 진료 과정에서 생성되는 음성 영상 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 상기 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 복수의 구간에 대해 구간별로 미리 정해진 분류 체계에 따른 분류 코드를 부여하는 제어부, 그리고 상기 복수의 구간에 대해 분류 코드가 부여된 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함한다.
상기 복수의 구간은 의사의 질문과 환자의 답변으로 이루어지는 문진 구간, 그리고 의사의 환자에 대한 신체 검진과 환자의 반응으로 이루어진 검사 구간을 포함할 수 있다.
상기 분류 코드는 문진 및 검사 항목에 대응하는 코드 정보, 자극 형태에 대응하는 코드 정보 및 반응 형태에 대응하는 코드 정보를 포함할 수 있다.
상기 분류 코드는 문진, 검사 및 반응 항목 중 하나에 대응하는 코드 정보, 자극 형태 및 반응 형태 중 하나에 대응하는 코드 정보를 포함할 수 있다.
상기 복수의 구간별로 부여된 분류 코드와 음성 영상 데이터를 대응하여 저장할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체는 상기한 방법 중 어느 하나를 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다.
본 발명에 의하면 음성 및 영상으로 기록된 진료 과정을 코드로 저장함에 따라, 전문 인력에 의한 의무기록 및 기존의 환자 분류 체계의 과정을 생략하고 직접적으로 진료 과정을 코드로 분류할 수 있다.
또한 음성 영상 데이터인 동영상 정보를 텍스트 코드로 변환하여 보다 작은 용량으로 진료 과정 전체를 저장할 수도 있다. 기존 자료보다 저장 및 관리가 용이하며 진료과정 전체를 저장함에 있어 중요한 환자의 답변 및 반응 정보 등의 손실을 예방할 수 있다.
또한 의사의 문진 및 신체 검진에 따른 환자의 답변 및 반응 각각을 코드로 저장함으로써 진료과정에 대한 품질관리와 진료 과정에 대한 인공 지능 기술 적용의 기본 인프라로 이용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 진료 데이터 수집 관리 시스템의 구성도이다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 분류 코드 체계를 예시한 도면이다.
도 2b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 분류 코드 체계를 예시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 진료 데이터 수집 관리 시스템의 동작 흐름도이다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 진료 데이터 수집 관리 시스템의 구성도이다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 진료 데이터 수집 관리 시스템은 데이터 획득부(110), 제어부(120), 데이터베이스(130) 및 입력부(140)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부(110)는 진료 과정에서 생성되는 음성 영상 데이터를 획득할 수 있다. 이를 위해 데이터 획득부(110)는 하나 이상의 카메라(111)와 하나 이상의 마이크(113)를 포함할 수 있다.
카메라(111)는 진료가 이루어지는 진료실에 설치되어 의사와 환자(간호사, 보호자도 포함될 수 있음)의 모습을 촬영한 영상 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들어 다수의 카메라(111)를 진료실에 설치하여, 의사의 정면과 측면을 각각 촬영하고, 마찬가지로 환자의 정면과 측면을 각각 촬영할 수 있다. 물론 의사와 환자를 하나의 화면에 포함되게 카메라(111)로 촬영하는 것도 가능하다. 그 외에도 실시예에 따라 카메라(111)는 진료실에 따라 다양한 위치에 설치되어 진료 과정을 다양하게 촬영할 수 있다.
마이크(113)는 진료가 이루어지는 진료실에 설치되어 의사와 환자(간호사, 보호자도 포함될 수 있음)의 음성이나, 진료 과정에서 발생되는 소리를 녹음한 음성 데이터를 획득할 수 있다.
제어부(120)는 데이터 획득부(110)에서 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 복수의 구간에 대해 구간별로 미리 정해진 분류 체계에 따른 분류 코드를 부여할 수 있다. 일반적으로 진료 과정은 의사가 묻고 환자(또는 보호자)가 답변하는 문진 구간과 의사가 환자에게 자극을 주고 그에 대한 환자의 반응을 살피는 검사 구간(의사의 신체 검진과 환자의 반응으로 이루어진 구간)으로 구분할 수 있다.
문진 구간은 인구학적 정보, 현병력, 계통적 문진, 과거력, 사회력, 가족력, 약물력 등을 묻는 구간으로 나눌 수 있고, 각 구간도 세부 구간으로 다시 나눌 수 있다. 상기 인구학적 정보는 환자의 이름, 나이, 성별 등의 세부구간으로, 현병력은 환자의 주 증상, 보조 증상 등의 세부 구간으로 나눌 수 있다. 과거력은 환자의 수술력, 입원력 등으로 세부코드로 나눌 수 있고, 계통적 문진은 심혈관계, 소화기계, 호흡기계 등과 같이 각 인체를 나누는 것으로 구분할 수 있고, 사회력은 환자의 음주, 흡연 등의 정보를 세부 구간으로, 가족력은 부모, 친척 등의 정보, 약물력은 환자에 처방된 약물정보로 혈압약, 당뇨약 등의 약물에 대한 세부코드로 나눌 수 있다. 물론 검사 구간도 의사가 환자에게 시행하는 검사 종류에 따라 세부 구간을 나눌 수 있다.
제어부(120)는 입력부(140)를 통해 의사(또는 진료 데이터 수집 관리 시스템의 사용자)(이하 '의사'라고 함)로부터 구간 시작 명령, 구간 종료 명령 및 분류 코드를 입력받을 수 있다. 그러면 제어부(120)는 구간 시작 명령이 입력된 시점부터 구간 종료 명령이 입력된 시점까지 획득된 음성 영상 데이터에 입력된 분류 코드를 부여하여 데이터베이스(130)에 저장할 수 있다.
데이터베이스(130)는 각 구간별 음성 영상 데이터와 그에 대응하여 부여된 분류 코드를 저장할 수 있다. 실시예에 따라서 각 구간별 음성 영상 데이터는 데이터베이스(130)에 저장하지 않고, 텍스트화된 분류 코드 정보만을 저장할 수도 있다.
본 발명에 따른 진료 데이터 수집 관리 시스템의 운영 초기에는 앞서 설명한 것과 같이 의사로부터 구간 시작 명령, 구간 종료 명령 및 분류 코드를 입력받는 방식으로 시스템을 운영할 수 있다.
실시예에 따라서 진료 과정에서 획득된 음성 영상 데이터를 진료 후에 다시 재생하면서 구간을 구분하고, 해당 구간에 대한 분류 코드를 부여하는 방식으로 운영할 수도 있다.
이와 같은 방법으로 진료 과정에서 획득된 다수 구간의 음성 영상 데이터와 각 구간에 부여된 분류 코드 정보에 대한 데이터가 축적되면, 제어부(120)는 축적된 데이터를 이용하여 진료 과정에서 생성되는 음성 영상 데이터를 자동으로 일정한 구간으로 나누고 분류 코드를 부여하는 머신 러닝(machine learning)을 수행할 수 있다.
제어부(120)는 학습이 이루어진 후에는 자동으로 진료 과정에서 생성되는 음성 영상 데이터를 복수의 구간으로 나누고, 각 구간에 분류 코드를 부여할 수 있다.
이를 위해 제어부(120)는 의사, 환자, 보호자 등의 음성을 인식하여 텍스트로 변환하는 STT(Speech-to-Text) 기능, 발화자 인식 기능 등을 구비할 수 있다. 그리고 제어부(120)는 영상 데이터에서 의사, 환자, 보호자 등의 움직임, 자세 등을 인식하는 모션 인식 기능 등을 구비할 수 있다. 그 외에도 제어부(120)는 음성 영상 데이터에서 유의미한 의학적 정보를 추출해내기 위한 기능을 구비할 수 있다.
물론 제어부(120)에 의해 음성 영상 데이터에 분류 코드를 자동으로 분류하는 것과 의사에 의해 수동으로 분류 코드를 입력받는 것이 병행되게 구현할 수도 있다. 또는 자동 모드와 수동 모드 중에서 선택된 모드에 따라 동작하게 시스템을 구현하는 것도 가능하다. 여기서 자동 모드는 제어부(120)에 의해 분류 코드가 자동으로 부여되는 동작 모드이고, 수동 모드는 의사에 의해 분류 코드가 수동으로 입력되는 동작 모드를 의미한다.
데이터베이스(130)는 진료 데이터 수집 관리 시스템의 동작과 관련된 각종 정보 및 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대 데이터베이스(130)는 진료 과정에서 획득된 다수 구간의 음성 영상 데이터와 각 구간에 부여된 분류 코드 정보에 대한 데이터를 저장할 수 있다.
입력부(140)는 의사로부터 구간 시작 명령, 구간 종료 명령 및 분류 코드를 입력받는 기능을 수행하며, 이를 위해 키보드, 마우스, 터치스크린 등을 구비할 수 있다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 분류 코드 체계를 예시한 도면이다.
도 2a를 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 분류 코드 체계는 문진 및 검사 항목에 대응하는 코드 정보, 자극 형태에 대응하는 코드 정보 및 반응 형태에 대응하는 코드 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 의사가 "니트로글리세린을 복용하였을 때 통증이 더 좋아지나요? "라고 환자에게 묻고, 환자가 이에 대해 '고개를 위아래로 끄덕여서' 긍정하는 답변을 한 상황이 음성 영상 데이터에 포함되어 있다고 가정하면, 분류 코드는 'H2038.A1.V002'로 부여될 수 있다. 보다 자세하게는 분류 코드를 순서대로 살펴보면, 'H2'는 현병력에 대한 문진이고, '038'은 '니트로글리세린을 복용'에 대한 것으로, 'H2038'은 문진 항목에 대한 코드 정보이며, 'A1'은 의사가 음성으로 환자에게 질문하는 자극 형태이고, 'V002'는 환자가 움직임(영상)으로 긍정적인 답변을 하는 반응 형태이기 때문에 부여된 것이다.
본 시스템의 초기 운영 상황에서는 의사 등이 'H2038.A1.V002'을 직접 부여할 수 있으며, 본 시스템이 학습이 이루어진 후에는 음성 영상 데이터를 분석하여, 의사의 질문 내용과 환자의 답변 내용 등을 분석하여 분류 코드를 자동으로 부여할 수 있다.
분류 코드의 다른 예에 대해 살펴보면, 'E2101.P1.P102'는 의사가 환자의 우측 눈에 라이트펜으로 동공반응검사를 시행하였고, 환자의 우측 동공이 정상적인 반응을 하였을 때에 대응하는 분류 코드이다. 그리고 'E2204.A1.P102'는 환자에게 "바로 누운 자세에서 우측 다리를 편 상태로 들고 5초 이상 유지하세요"라는 의사의 요구에 대해 5초 이상 유지하지 못하고 우측다리를 떨어뜨렸을 때에 대응하는 분류 코드이다.
도 2a에서는 의사에 의한 문진 검사 내용과 그에 따른 환자 또는 보호자의 반응 내용이 하나의 분류 코드에 포함되도록 구성되었다. 실시예에 따라서 의사에 의한 문진 검사 내용과 환자 또는 보호자의 반응 내용을 각각의 분류 코드로 나누어지도록 분류 코드 체계를 만들 수도 있다.
도 2b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 분류 코드 체계를 예시한 도면이다.
도 2b를 참고하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 분류 코드 체계는 문진/검사/반응 항목에 대응하는 코드 정보와 자극/반응 형태에 대응하는 코드 정보를 포함할 수 있다.
도 2b에 따른 분류 코드 체계에서, 의사가 환자에게 병력(H)을 문진하는 경우 대분류 코드로 'H'를 부여할 수 있다. 그리고 문진 내용에 따라 대응하는 소분류와 세부코드를 부여할 수 있으며, 문진 과정에서 환자 또는 보호자에게 주어지는 자극 형태에 따른 코드가 부여될 수 있다.
'H2106.A1'는 의사가 환자에게 "가슴이 고추가루를 뿌린 것처럼 아프신가요?"라고 질문하는 경우에 부여될 수 있고, 'H3422.A1'은 의사가 환자에게 "하루 동안 몇 번 구토를 하셨나요?"라고 질문하는 경우에 부여될 수 있다.
한편 의사가 환자에게 검사를 하는 경우, 대분류 코드로 'E'를 부여할 수 있다. 그리고 검사 내용에 따라 대응하는 소분류와 세부코드를 부여할 수 있으며, 검사 과정에서 환자 또는 보호자에게 주어지는 자극 형태에 따른 코드가 부여될 수 있다.
'E1414.P1'은 의사가 환자의 우하복부를 촉진하는 경우에 부여될 수 있고, 'E2413.P1'은 의사가 환자의 양측 다리를 잡는 경우에 부여될 수 있다. 그리고 'E2413.A1'은 의사가 환자에게 "환자분 양측 다리의 감각이 똑같이 느껴지시나요?"라고 질문을 통한 검사를 하는 경우에 부여될 수 있다.
한편 의사의 문진 또는 검사에 따른 환자 또는 보호자의 반응에 대해서는 대분류 코드 'R'이 부여될 수 있다. 그리고 반응 내용에 따라 대응하는 소분류와 세부코드를 부여할 수 있으며, 반응 과정에서 환자 또는 보호자의 반응 형태에 따른 코드가 부여될 수 있다.
'R0106.A1'은 환자가 의사의 질문에 "예, 맞습니다"로 대답하는 경우에 부여될 수 있고, 'R1522.V1'은 환자가 우하복부를 손으로 가리키거나 손을 짚을 때 부여될 수 있다.
앞서 도 2a 및 도 2b를 참조하여 설명한 분류 코드 체계는 일예일 뿐이고, 도 2a 및 도 2b에서 예시한 것과 다른 분류 코드 체계가 이용될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 진료 데이터 수집 관리 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1 및 도 3을 참고하면, 먼저 데이터 획득부(110)는 진료 과정에서 생성되는 음성 영상 데이터를 획득할 수 있다(S310).
다음으로 제어부(120)는 단계(S310)에서 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 복수의 구간에 대해 구간별로 미리 정해진 분류 체계에 따른 분류 코드를 부여할 수 있다(S320).
수동 모드의 경우 단계(S310)에서 획득된 음성 영상 데이터의 특정 구간에 대해 의사로부터 입력된 분류 코드를 부여할 수 있다. 앞서 설명한 것과 같이 의사는 구간 시작 명령과 구간 종료 명령을 통해 음성 영상 데이터 구간을 나누고, 해당 구간에 대한 분류 코드를 입력할 수 있다.
자동 모드의 경우 제어부(120)는 단계(S310)에서 획득된 음성 영상 데이터를 미리 학습된 알고리즘에 따라 구간을 나누고, 각 구간에 대한 분류 코드를 자동으로 부여할 수 있다.
이후 제어부(120)는 단게(S320)에서 복수의 구간에 대해 분류 코드가 부여된 정보를 데이터베이스(130)에 저장할 수 있다(S330).
본 발명의 실시예는 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체를 포함한다. 이 매체는 앞서 설명한 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다. 이 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 이러한 매체의 예에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 자기-광 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치 등이 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
110: 데이터 획득부
111: 카메라
113: 마이크
120: 제어부
130: 데이터베이스
140: 입력부

Claims (11)

  1. 삭제
  2. 데이터 획득부가 진료 과정에서 생성되는 음성 영상 데이터를 획득하는 단계,
    제어부가 상기 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 복수의 구간에 대해 구간별로 미리 정해진 분류 체계에 따른 분류 코드를 부여하여 단계, 그리고
    데이터베이스가 상기 복수의 구간에 대해 분류 코드가 부여된 정보를 저장하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 구간은,
    의사의 질문과 환자의 답변으로 이루어지는 문진 구간, 그리고
    의사의 환자에 대한 신체 검진과 환자의 반응으로 이루어진 검사 구간을 포함하며,
    상기 데이터베이스는 상기 복수의 구간별로 부여된 분류 코드와 음성 영상 데이터를 대응하여 축적하고,
    상기 제어부는, 상기 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 음성을 인식하여 텍스트로 변환하는 STT(Speech-to-Text) 기능 및 발화자 인식 기능과, 상기 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 의사, 환자의 움직임 및 자세를 인식하는 모션 인식 기능을 구비하고, 상기 축적된 데이터를 이용하여 진료 과정에서 생성된 음성 영상 데이터를 자동으로 복수의 구간으로 나누어 분류 코드를 부여하는 머신 러닝을 수행하며,
    상기 분류 코드는, 문진 및 검사 항목에 대응하는 코드 정보, 자극 형태에 대응하는 코드 정보 및 반응 형태에 대응하는 코드 정보를 포함하거나, 문진, 검사 및 반응 항목 중 하나에 대응하는 코드 정보, 자극 형태 및 반응 형태 중 하나에 대응하는 코드 정보를 포함하는 진료 데이터 수집 관리 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 컴퓨터에 제2항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  7. 삭제
  8. 진료 과정에서 생성되는 음성 영상 데이터를 획득하는 데이터 획득부,
    상기 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 복수의 구간에 대해 구간별로 미리 정해진 분류 체계에 따른 분류 코드를 부여하는 제어부, 그리고
    상기 복수의 구간에 대해 분류 코드가 부여된 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하고,
    상기 복수의 구간은,
    의사의 질문과 환자의 답변으로 이루어지는 문진 구간, 그리고
    의사의 환자에 대한 신체 검진과 환자의 반응으로 이루어진 검사 구간을 포함하며,
    상기 데이터베이스는 상기 복수의 구간별로 부여된 분류 코드와 음성 영상 데이터를 대응하여 축적하고,
    상기 제어부는, 상기 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 음성을 인식하여 텍스트로 변환하는 STT(Speech-to-Text) 기능 및 발화자 인식 기능과, 상기 획득된 음성 영상 데이터에 포함된 의사, 환자의 움직임 및 자세를 인식하는 모션 인식 기능을 구비하고, 상기 축적된 데이터를 이용하여 진료 과정에서 생성된 음성 영상 데이터를 자동으로 복수의 구간으로 나누어 분류 코드를 부여하는 머신 러닝을 수행하며,
    상기 분류 코드는, 문진 및 검사 항목에 대응하는 코드 정보, 자극 형태에 대응하는 코드 정보 및 반응 형태에 대응하는 코드 정보를 포함하거나, 문진, 검사 및 반응 항목 중 하나에 대응하는 코드 정보, 자극 형태 및 반응 형태 중 하나에 대응하는 코드 정보를 포함하는 진료 데이터 수집 관리 시스템.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
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