KR102211391B1 - System and method to provide cognitive disability early examination and community care matching service for the elderly - Google Patents
System and method to provide cognitive disability early examination and community care matching service for the elderly Download PDFInfo
- Publication number
- KR102211391B1 KR102211391B1 KR1020200047907A KR20200047907A KR102211391B1 KR 102211391 B1 KR102211391 B1 KR 102211391B1 KR 1020200047907 A KR1020200047907 A KR 1020200047907A KR 20200047907 A KR20200047907 A KR 20200047907A KR 102211391 B1 KR102211391 B1 KR 102211391B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- user
- service
- test
- data
- care
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 title claims description 12
- 208000010877 cognitive disease Diseases 0.000 claims abstract description 85
- 230000006999 cognitive decline Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 92
- 208000028698 Cognitive impairment Diseases 0.000 claims description 54
- 230000006996 mental state Effects 0.000 claims description 42
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 claims description 39
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 29
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 26
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 25
- 230000005180 public health Effects 0.000 claims description 23
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 20
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 15
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 15
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 15
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims description 12
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 9
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 abstract 1
- 206010012289 Dementia Diseases 0.000 description 38
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 6
- 230000003920 cognitive function Effects 0.000 description 5
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 5
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 description 5
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 238000002266 amputation Methods 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000003557 neuropsychological effect Effects 0.000 description 3
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 3
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 2
- 230000007786 learning performance Effects 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 description 2
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 206010062767 Hypophysitis Diseases 0.000 description 1
- 206010034719 Personality change Diseases 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 210000000133 brain stem Anatomy 0.000 description 1
- 210000001638 cerebellum Anatomy 0.000 description 1
- 238000003759 clinical diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 1
- 231100000876 cognitive deterioration Toxicity 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 210000003792 cranial nerve Anatomy 0.000 description 1
- 230000002542 deteriorative effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000002431 foraging effect Effects 0.000 description 1
- 210000001652 frontal lobe Anatomy 0.000 description 1
- 230000002440 hepatic effect Effects 0.000 description 1
- 210000001320 hippocampus Anatomy 0.000 description 1
- 210000003016 hypothalamus Anatomy 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 230000007595 memory recall Effects 0.000 description 1
- 210000002418 meninge Anatomy 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 210000001259 mesencephalon Anatomy 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 210000000869 occipital lobe Anatomy 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 210000001152 parietal lobe Anatomy 0.000 description 1
- 210000004560 pineal gland Anatomy 0.000 description 1
- 210000003635 pituitary gland Anatomy 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 210000003625 skull Anatomy 0.000 description 1
- 239000008234 soft water Substances 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 210000003478 temporal lobe Anatomy 0.000 description 1
- 210000001103 thalamus Anatomy 0.000 description 1
- 230000008733 trauma Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Economics (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pathology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Psychology (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 고령자의 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 구체적으로 고령자를 대상으로 실시하는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 고령자의 상태에 맞는 커뮤니티케어 서비스를 추천하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a system and method for providing an early detection of cognitive impairment and a community care matching service for the elderly, and specifically to recommend an early detection of cognitive impairment for the elderly and a community care service suitable for the condition of the elderly. It relates to systems and methods.
최근 들어 의학의 발전과 함께 노인 인구 비율이 전 세계적으로 증가하는 추세에 있으며, 특히 대한민국은 다른 선진국에 비해 고령화가 매우 빠르게 진행되고 있다. 따라서 급속한 인구의 고령화로 치매(인지장애) 환자의 발생도 점차 증가되고 있고, 이에 따른 치매 유병률이 급속히 증가하고 있다. In recent years, with the development of medicine, the proportion of the elderly population has been increasing worldwide. In particular, Korea is aging very rapidly compared to other advanced countries. Accordingly, the incidence of dementia (cognitive disorder) patients is also gradually increasing due to the rapid aging of the population, and the prevalence of dementia is rapidly increasing accordingly.
치매는 정상적으로 발달한 뇌가 후천적인 외상이나 질병 등 외부적인 요인에 의해 손상되거나 파괴되어 기억력, 판단력, 계산능력, 언어능력, 성격변화 등 여러 인지기능이 감퇴되어 사회활동 및 대인관계는 물론 일상생활조차 수행할 수 없게 되는 증후군이다. 따라서 고령자는 정기적인 치매 검진과 그에 따른 치료가 필수적이다.Dementia is a brain damaged or destroyed by external factors such as acquired trauma or disease, and various cognitive functions such as memory, judgment, computational ability, language ability, personality change, etc. are deteriorated, resulting in social activities and interpersonal relationships as well as daily life. It is a syndrome in which you cannot even perform. Therefore, it is essential for the elderly to have regular dementia checkups and treatment accordingly.
이와 같은 치매를 진단하기 위하여, 현재는 의료기관(3차 의료 기관, 동네 의원 및 보건소 등)에서 해당 의료기관의 의료진이 치매 여부를 검사하는 수검자에게 간이 정신상태 검사(MMSE, Mini Mental State Examination)를 시행한다. 이때 간이 정신상태 검사(MMSE)는 30점 만점으로 평가되며 점수가 낮을수록 기능이 저하된 상태를 의미한다. 교육 수준, 나이 및 성별 등의 인구학적 변인이 검사 수행결과에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 결과 해석에 주의를 요한다. 서구 노인의 경우 24 또는 25점 미만인 경우 치매 가능성을 의심해야 하지만 무학에서 대졸 이상까지 학력 편차가 매우 큰 우리나라의 경우 이러한 단일 절단 점수를 적용할 경우 잘못된 해석을 하게 될 확률이 매우 높다. 따라서 우리나라의 경우 23/24 또는 24/25처럼 일률적으로 치매를 의심할 수 있는 절단 점수를 제시하기 어렵다. 따라서, 간이 정신상태 검사(MMSE)의 결과인 점수를 절단 점수와 비교하고 수검자의 학력, 나이, 성별 등을 참조로 보정하여, 절단 점수 미만인 경우 수검자를 치매로 진단하고 있는 실정이다.In order to diagnose such dementia, a simplified mental state examination (MMSE, Mini Mental State Examination) is currently conducted at medical institutions (tertiary medical institutions, local clinics, public health centers, etc.) to examinees who are examined for dementia by the medical staff of the medical institution. do. At this time, the simplified mental state test (MMSE) is evaluated with a perfect score of 30 points, and the lower the score, the lower the function is. Since demographic variables such as education level, age, and gender can have a great influence on the test results, care should be taken in interpreting the results. In the case of Western seniors, if the score is less than 24 or 25, the possibility of dementia should be suspected. However, in Korea, where the academic background deviation from unschooled to university graduates is very large, there is a very high probability of misinterpretation when applying such a single cutoff score. Therefore, in the case of Korea, it is difficult to present an amputation score that can uniformly suspect dementia, such as 23/24 or 24/25. Therefore, the score, which is the result of the simplified mental state test (MMSE), is compared with the amputation score, and the examinee's educational background, age, sex, etc. are referenced, and if it is less than the amputation score, the examinee is diagnosed as dementia.
이와 같은 절차에 의하면, 치매 관련 전문가가 아닌 의료진에 의하여 간이 정신상태 검사(MMSE)가 수행될 수 있으며, 상기 간이 정신상태 검사(MMSE)의 결과인 점수의 보정이 의료진의 경험치에 의하여 임의로 보정되어 진단이 내려질 수 있다. 또한, 상기 간이 정신상태 검사(MMSE)가 수검자의 현재 건강 상태, 정신 상태(우울증 등) 등을 고려하지 않고 이루어질 수도 있다. 따라서 수검자의 치매 여부에 오진이 내려질 확률이 높아지게 된다. 또한, 현재의 검사 절차에 의하면, 수검자가 자신의 현 상태에 대하여 자세한 리포트를 받기 어렵다. 또한, 수검자가 간이 정신상태 검사(MMSE) 후 바로 치매로 진단이 되면 국민건강보험공단에 치매로 기록이 되어, 추후 치매 여부가 아직 확진되지 않은 사람에게 국가에서 무상 또는 저렴한 비용으로 실시하는 진단 검사를 받을 수 없게 되는 문제가 발생한다. 그리고, 상기와 같은 치매 조기 검진 절차에 따른 결과가 데이터로써 누적되지 않아 국가 차원에서 고령화에 따른 복지 대책을 마련하고 복지 예산을 편성할 때, 어려움이 있다. According to such a procedure, a simplified mental state test (MMSE) can be performed by a medical staff who is not an expert related to dementia, and the correction of the score, which is a result of the simplified mental state test (MMSE), is arbitrarily corrected by the experience of the medical staff. A diagnosis can be made. In addition, the simplified mental state test (MMSE) may be performed without considering the examinee's current health state, mental state (depression, etc.). Therefore, the probability of misdiagnosing whether the examinee has dementia increases. In addition, according to the current inspection procedure, it is difficult for the examinee to receive a detailed report on his current condition. In addition, if the examinee is diagnosed with dementia immediately after a simplified mental state test (MMSE), it is recorded as dementia in the National Health Insurance Service, and a diagnostic test that is conducted free or at low cost by the country to people who have not yet confirmed dementia. There is a problem that you cannot receive the message. In addition, there are difficulties when preparing welfare measures for aging and preparing welfare budgets at the national level because the results of the early dementia screening procedure as described above are not accumulated as data.
한편, 고령자를 포함한 취약계층을 대상으로 운영하는 국가 차원의 의료/행정 서비스, 즉 커뮤니티케어 서비스가 정보 부족 등의 이유로 효율적으로 이용되지 않고 있으며, 또한, 커뮤니티케어 서비스의 대상자에게 필요한 커뮤니티케어 서비스가 무엇인지 정확히 파악되지 않아 커뮤니티케어 서비스를 제공함에 있어서 체계적인 관리가 어렵고 국가 차원에서 중복적으로 자원을 소모하는 문제가 있을 수 있다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 공개특허공보 제10-2019-0015649호(신경심리검사를 이용한 치매 발병 예측 방법 및 예측 시스템) 및 등록특허공보 제10-1969540호(인지 기능 재활 훈련 방법 및 장치)에 개시되어 있다.On the other hand, national medical/administrative services, that is, community care services, which are operated for the vulnerable, including the elderly, are not being used efficiently for reasons such as lack of information, and the community care services necessary for the targets of the community care services are not available. It is difficult to systematically manage in providing community care services because it is not accurately identified, and there may be a problem of redundant resource consumption at the national level.
The technology behind the present invention is disclosed in Patent Publication No. 10-2019-0015649 (a method and prediction system for predicting the onset of dementia using a neuropsychological test) and Patent Publication No. 10-1969540 (a method and apparatus for cognitive function rehabilitation training). It is disclosed in
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 사용자가 치매 검진 시 사용자의 현 상태에 대하여 보다 명확한 진단을 받을 수 있으며, 그에 따른 자세한 보고서를 받고, 고령자가 국가 지원 의료/행정 서비스를 효율적으로 이용할 수 있는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.The present invention has been devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to allow a user to receive a more clear diagnosis on the current state of the user during a dementia examination, receive a detailed report accordingly, and support the elderly by the state It is to provide a system and method for providing early detection of cognitive impairment and community care matching services for elderly people who can efficiently use medical/administrative services.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템은, 통신망을 통하여 서로 연결되며, 사용자의 개인정보 및 간이 정신상태 검사(MMSE)에 의한 입력값을 수신하는 의료기관 서버; 상기 의료기관 서버로부터 수신한 상기 입력값을 인지장애 검진 알고리즘을 이용하여 평가하여 사용자를 정상군과 인지저하군으로 구분하고; 상기 사용자가 정상군으로 구분되면, 정상군인 사용자에게 검사 결과 보고서를 제공하고 추후 검진 일정과 예방 프로그램을 안내하고; 상기 사용자가 인지저하군으로 구분되면, 인지저하군인 사용자에게 검사 결과 보고서를 제공하고 후속 진단검사를 안내하고, 사용자의 후속 진단검사 시 사용자에게 후속 진단검사 결과 보고서를 제공하고 후속 진단검사 결과에 따른 치료프로그램을 안내하는 관리 서버; 및 상기 관리 서버로부터 수신한 상기 검사 결과 보고서 또는 상기 후속 진단검사 결과 보고서가 표시되는 사용자 단말 표시부를 포함하는 사용자 단말;을 포함하며, 상기 관리 서버는 상기 사용자의 상기 간이 정신상태 검사(MMSE)에 관한 데이터, 상기 사용자가 후속 진단검사를 받은 경우에는 상기 사용자의 후속 진단검사 결과 데이터, 상기 사용자가 ADL 수행능력평가를 받은 경우에는 상기 ADL 평가 결과 데이터, 또는 사용자가 노인장기요양등급을 받은 경우에는 사용자의 노인장기요양등급에 관한 데이터를 포함하는 사용자의 인지장애 관련 데이터를, 사용자의 상기 개인정보와 통합하여 각 사용자의 개인별 데이터를 구축하고, 사용자에 대한 상기 개인별 데이터를 분석 알고리즘을 이용하여 표준화하고 분석하여, 사용자의 상태에 따른 개인 맞춤형 커뮤니티케어 서비스를 추천하는 것을 특징으로 한다.The system for providing an early detection of cognitive impairment and a community care matching service for the elderly according to the present invention for achieving the above object is connected to each other through a communication network, and input values by user's personal information and simple mental state test (MMSE) A medical institution server for receiving a message; Evaluating the input value received from the medical institution server using a cognitive impairment screening algorithm to classify users into a normal group and a cognitive decline group; If the user is classified into a normal group, providing a test result report to the user of the normal group and guiding a later checkup schedule and a prevention program; If the user is classified as a cognitive decline group, a test result report is provided to the user who is a cognitive decline group and a follow-up diagnostic test is guided, and a follow-up diagnostic test result report is provided to the user during the user's follow-up diagnostic test. Management server for guiding the treatment program; And a user terminal including a user terminal display unit for displaying the test result report or the subsequent diagnosis test result report received from the management server, wherein the management server is configured to perform the simple mental state test (MMSE) of the user. Data, data on the result of the follow-up diagnostic test of the user when the user has undergone a follow-up diagnostic test, data of the result of the ADL evaluation when the user has been evaluated for ADL performance, or when the user has received a long-term care level for the elderly The user's cognitive impairment-related data, including data on the user's long-term care level for the elderly, is integrated with the user's personal information to establish individual data for each user, and the individual data for the user is standardized using an analysis algorithm. And analyzes, and recommends a personalized community care service according to the user's condition.
상기 관리 서버로부터 개인별 데이터를 수신하여 각 지역의 보건소와, 공공보건의료 또는 해당 지방자치단체에서 제공하는 커뮤니티케어 서비스를 관리하는 데에 이용하는 관련기관 서버를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.It characterized in that it further comprises a related institution server used to receive individual data from the management server and manage public health centers and public health care services or community care services provided by a corresponding local government.
상기 인지장애 검진 알고리즘은 상기 입력값을 상기 사용자의 학력, 나이, 또는 성별에 따라 층화된 집단의 총점 평균 및 표준편차 값을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 한다.The cognitive impairment screening algorithm is characterized in that the input value is generated by using a total score average and standard deviation value of a group stratified according to the user's education, age, or gender.
상기 관련기관 서버는 보건소 또는 지방자치단체에 설치된 것을 특징으로 한다.The related institution server is characterized in that it is installed in a public health center or a local government.
상기 후속 진단검사는 CERAD(Consortium to Establish a Registry for Alzheimers' Disease) 또는 SNSB(Seoul Neuropsychological Screening Battery)인 것을 특징으로 한다.The subsequent diagnostic test is characterized in that CERAD (Consortium to Establish a Registry for Alzheimers' Disease) or SNSB (Seoul Neuropsychological Screening Battery).
상기 커뮤니티케어 서비스는 공공보건의료서비스, 인지재활서비스, 주간 보호 서비스, 재가 서비스, 돌봄 서비스, 여가 서비스, 방문지원 서비스, 이동지원 서비스 및 배식 서비스를 포함하는 것을 특징으로 한다.The community care service is characterized by including public health medical service, cognitive rehabilitation service, day care service, home service, caring service, leisure service, visiting support service, mobility support service, and food service.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 방법은, 의료기관 서버로부터 사용자의 개인정보 및 간이 정신상태 검사(MMSE)에 의한 입력값을 수신하는 단계; 인지장애 검진 알고리즘을 이용하여 상기 입력값을 평가하여 사용자를 정상군과 인지저하군으로 구분하는 단계; 상기 사용자가 정상군으로 구분되면, 정상군인 사용자에게 검사 결과 보고서를 제공하고 추후 검진 일정과 예방 프로그램을 안내하고, 관련기관 서버에 검사 결과를 전달하는 단계; 상기 사용자가 인지저하군으로 구분되면, 인지저하군인 사용자에게 검사 결과 보고서를 제공하고 후속 진단검사를 안내하고, 관련기관 서버에 검사 결과를 전달하고, 사용자의 후속 진단검사 시 사용자에게 후속 진단검사 결과 보고서를 제공하고 후속 진단검사 결과에 따른 치료프로그램을 안내하고, 관련기관 서버에 후속 진단검사 결과를 전달하는 단계;및 상기 사용자의 상기 간이 정신상태 검사(MMSE)에 관한 데이터, 상기 사용자가 후속 진단검사를 받은 경우에는 상기 사용자의 후속 진단검사 결과 데이터, 상기 사용자가 ADL 수행능력평가를 받은 경우에는 상기 ADL 평가 결과 데이터, 또는 사용자가 노인장기요양등급을 받은 경우에는 사용자의 노인장기요양등급에 관한 데이터를 포함하는 사용자의 인지장애 관련 데이터를, 사용자의 상기 개인정보와 통합하여 각 사용자의 개인별 데이터를 구축하고, 사용자에 대한 상기 개인별 데이터를 분석 알고리즘을 이용하여 표준화하고 분석하여, 사용자의 상태에 따른 개인 맞춤형 커뮤니티케어 서비스를 추천하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a method of providing an early detection of cognitive impairment and a community care matching service for an elderly person according to the present invention comprises the steps of receiving personal information of a user and an input value by a simple mental state test (MMSE) from a medical institution server. ; Classifying a user into a normal group and a cognitive decline group by evaluating the input value using a cognitive impairment screening algorithm; If the user is classified into a normal group, providing a test result report to a user of the normal group, guiding a later checkup schedule and prevention program, and transmitting the test result to a server of a related institution; If the user is classified as a cognitive decline group, a test result report is provided to the cognitively impaired user, guides the follow-up diagnostic test, transmits the test result to the server of the relevant institution, and the follow-up diagnostic test result to the user during the user's subsequent diagnosis Providing a report, guiding a treatment program according to the result of a subsequent diagnostic test, and transmitting the result of a subsequent diagnostic test to a server of a related institution; And data on the simple mental state test (MMSE) of the user, and the user makes a follow-up diagnosis In the case of the test, the user's follow-up diagnostic test result data, the ADL evaluation result data if the user has been evaluated for ADL performance, or the user's long-term care grade for the elderly, if the user has received a long-term care grade for the elderly. The user's cognitive impairment-related data, including data, is integrated with the user's personal information to build individual data for each user, and the individual data for the user is standardized and analyzed using an analysis algorithm, and It characterized in that it includes; recommending a personalized community care service according to the.
상기 인지장애 검진 알고리즘은 상기 입력값을 상기 사용자의 학력, 나이, 또는 성별에 따라 층화된 집단의 총점 평균 및 표준편차 값을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 한다.The cognitive impairment screening algorithm is characterized in that the input value is generated by using a total score average and standard deviation value of a group stratified according to the user's education, age, or gender.
상기 관련기관 서버는 보건소 또는 지방자치단체에 설치된 것을 것을 특징으로 한다.The related institution server is characterized in that it is installed in a public health center or a local government.
상기 후속 진단검사는 CERAD 또는 SNSB 인 것을 특징으로 한다.The subsequent diagnostic test is characterized in that CERAD or SNSB.
상기 사용자에 대한 상기 개인별 데이터를 표준화하고 분석하여, 사용자의 상태에 따른 개인 맞춤형 커뮤니티케어 서비스를 추천하는 단계는, 사용자가 이용할 수 있는 커뮤니티케어 종류 및 이용가능 시간에 대한 안내를 포함하는 것을 특징으로 한다.The step of standardizing and analyzing the personal data for the user, and recommending a personalized community care service according to the user's condition, includes guidance on the types of community care available to the user and the available time. do.
상기 커뮤니티케어 서비스는 공공보건의료서비스, 인지재활서비스, 주간 보호 서비스, 재가 서비스, 돌봄 서비스, 여가 서비스, 방문지원 서비스, 이동지원 서비스 및 배식 서비스를 포함하는 것을 특징으로 한다.The community care service is characterized by including public health medical service, cognitive rehabilitation service, day care service, home service, caring service, leisure service, visiting support service, mobility support service, and food service.
본 발명에 따른 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템 및 방법에 의하면, 사용자가 인지장애 검진 시 사용자의 현 상태에 대하여 보다 명확한 진단을 받을 수 있으며, 그에 따른 자세한 보고서를 받고, 인지장애 관련한 지속적인 관리를 받을 수 있으며, 고령자가 국가 지원 의료/행정 서비스를 효율적으로 이용할 수 있는 효과가 있다. According to the system and method for providing early detection of cognitive impairment and community care matching service for the elderly according to the present invention, the user can receive a more clear diagnosis about the current state of the user during the cognitive impairment examination, and receive a detailed report accordingly. , Cognitive disability can be continuously managed, and the elderly can efficiently use state-supported medical/administrative services.
또한, 이와 같은 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 검진에 의하여 누적된 데이터를 이용하여 국가 차원에서 고령화에 따른 복지 대책을 마련하고 복지 예산을 편성할 수 있으며, 보다 효율적으로 커뮤니티케어 서비스를 제공할 수 있는 효과를 제공한다.In addition, by using the data accumulated by the cognitive impairment screening for the elderly according to the present invention, it is possible to prepare welfare measures according to aging at the national level and to organize welfare budgets, and to provide community care services more efficiently. It provides a good effect.
도 1은 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템의 블록도이다.
도 2 내지 4는 본 발명에 의한 커뮤니티케어 서비스 추천을 위한 데이터 처리 방식을 개략적으로 나타낸 도면들이다.
도 5는 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 방법의 개념을 전체적으로 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 방법의 순서도이다.
도 7은 사용자가 의료기관 서버의 입력부에 간이 정신상태 검사(MMSE) 시 질문에 대한 답을 입력하는 사용자 인터페이스의 일 실시예를 나타낸 화면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 간이 정신상태 검사(MMSE) 점수 보정표를 나타낸다.
도 9는 정상군인 사용자의 사용자 단말에 전달된 본 발명의 시스템에 의한 보고서가 사용자 단말 표시부에 표시된 화면의 일 예이다.
도 10은 간이 정신상태 검사(MMSE) 결과를 시각화하여 나타낸 본 발명의 시스템에 의한 그래프의 일 예이다.
도 11은 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템에서, 사용자의 상태에 따라 커뮤니티케어 서비스를 매칭하는 방법을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템에서, 의료기관을 방문한 사용자의 데이터를 표시한 화면을 나타내는 도면이다. 1 is a block diagram of a system for providing an early detection of cognitive impairment and a community care matching service for an elderly person according to the present invention.
2 to 4 are diagrams schematically showing a data processing method for recommending a community care service according to the present invention.
5 is a diagram showing the concept of a method for providing early detection of cognitive impairment and a community care matching service for the elderly according to the present invention.
6 is a flow chart of a method for providing an early detection of cognitive impairment and a community care matching service for the elderly according to the present invention.
7 is a screen showing an embodiment of a user interface in which a user inputs an answer to a question during a simple mental state test (MMSE) to an input unit of a medical institution server.
8 shows a simple mental state test (MMSE) score correction table according to an embodiment of the present invention.
9 is an example of a screen displayed on a user terminal display unit of a report according to the present invention delivered to a user terminal of a normal user.
10 is an example of a graph by the system of the present invention, which visualizes the result of a simplified mental state test (MMSE).
FIG. 11 is a diagram schematically illustrating a method of matching a community care service according to a user's condition in the system for providing an early detection of cognitive impairment and a community care matching service for the elderly according to the present invention.
12 is a diagram illustrating a screen displaying data of a user who visits a medical institution in the system for providing early detection of cognitive impairment and community care matching service for the elderly according to the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art may easily implement the present invention. However, the present invention may be implemented in various different forms, and is not limited to the embodiments described herein. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and similar reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템의 블록도이다. 1 is a block diagram of a system for providing an early detection of cognitive impairment and a community care matching service for an elderly person according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템(1)은 관리서버(100), 의료기관 서버(200), 사용자 단말(300), 관련기관 서버(400)가 유무선 통신망(500)를 통해 연결되어 있다. Referring to FIG. 1, the
상기 관리서버(100)는 제어부(110), 통신부(120), 연산부(130), 저장부(140), 분석부(150) 및 비용 정산부(160)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 관리서버(100)는 통신부(120)에 의하여 유무선 통신망(500)을 통해 의료기관 서버(200), 사용자 단말(300) 및 상기 관련기관 서버(400)와 연결되어 통신하거나 연동되어 작업을 수행할 수 있다. The
상기 제어부(110)는 통신부(120)에 의하여 의료기관 서버(200)에서 입력된 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템(1)을 이용하는 사용자의 간이 정신상태 검사(MMSE), 후속 진단검사인 신경인지검사(CERAD, SNSB) 또는 치매척도검사(GDS, Global Deterioration Scale)의 입력값을 수신하며, 상기 수신된 입력값을 상기 연산부(130)에 저장된 인지장애 검진 알고리즘을 이용하여 보정, 평가하고, 상기 수신된 검진결과 평가 정보를 저장부(140)에 저장하도록 제어할 수 있다.The
상기 연산부(130)는 의료기관 서버(200)에서 입력된 간이 정신상태 검사(MMSE), 후속 진단검사인 신경인지검사(CERAD, SNSB) 또는 치매척도검사(GDS, Global Deterioration Scale)의 입력값을 알고리즘을 이용하여 보정 및 평가한다. 예를 들면, 상기 연산부(130)는 상기 간이 정신상태 검사(MMSE) 입력값을 사용자의 학력, 나이, 성별 등에 따라 층화된 집단의 총점 평균 및 표준편차 값을 이용하여 생성된 인지장애 검진 알고리즘을 이용하여 보정할 수 있다. The
상기 저장부(140)는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템(1)의 사용자에 관한 나이, 성명, 성별 등의 사용자 개인정보, 치매 질환 관련 병력 정보, 상기 연산부(130)에서 수신된 검진결과 평가 정보, 및 사용자의 노인장기요양등급 등을 저장한다. The
구체적으로, 상기 저장부(140)에 저장되는 정보는, 사용자 정보(성명, 주민번호, 전화번호, 주소, 등록일시, 수정일시 등), 검사 정보, 진단 정보, 병력 정보(병명, 병세, 치료결과 등), 가족력 정보(가족명, 가족관계, 병명 등), 진단결과 정보 등을 포함할 수 있으며, 또한 CERAD 정보, SNSB 정보(주의집중능력, 언어능력, 시공간기능, 기억력, 종합평가 등), 임상진단 정보(지능검사, 발달검사, 종합심리검사, 학습능력평가, 주의력검사, 지능검사, 인성검사, 신경심리종합검사, 노인치매/인지능검사, 종합평가 등), MRI 정보(전두엽, 두정엽, 측두엽, 후두엽, 소뇌, 뇌간, 간뇌, 시상, 시상하부, 뇌하수체, 송과샘, 중뇌, 교뇌, 연수, 해마, 뇌막/두개골, 혈관, 뇌혈관장벽, 뇌신경, 종합평가 등) 및 노인장기요양등급 등을 포함할 수도 있다. 따라서 이와 같은 각 사용자에 대한 정보를 이용하여 의료 빅데이터를 형성한다. Specifically, the information stored in the
또한, 상기 저장부(140)는 상기 관련기관 서버(400)로부터 관련기관에서 사용자에게 제공하는 커뮤니티케어 서비스 관련 정보, 국가 지원 의료비 정보, 사용자가 국가에서 무상 또는 저렴한 비용으로 실시하는 진단 검사를 받을 경우 그와 관련된 비용 내역을 저장할 수 있다.In addition, the
상기 분석부(150)는 사용자에게 개인 맞춤형 커뮤니티케어 서비스를 추천하기 위하여, 상기 저장부(140)에 저장된 데이터를 분석할 수 있다. 즉 상기 분석은, 수집되는 인지기능 결과 등 데이터에 대해 일부 가중치 및 데이터 표준화 등의 분석 알고리즘을 통한 데이터 표준화를 실시하여 평가자 지식수준에 따른 오차율을 감소시켜 보다 정확한 사용자의 상태를 분석 및 분류하여, 사용자의 상태에 따른 개인 맞춤형 커뮤니티케어 서비스를 추천한다. The
구체적으로, 상기 분석부(150)는 상기 저장부(140)에 저장된 개인별 인지장애 진단과 관련된 의료 데이터를 분석하고 그룹화하여 개인에게 가장 적합한 인지장애 관리 리포트 및 컨텐츠를 제공하며, 개인별 상태에 대한 분류는 softmax를 이용한 DNN(deep neural network)이나 SGAN(semi-supervised generative adversarial network) 방식을 사용하여 학습하고, 이중 정확도가 높은 방식을 채택한다. Specifically, the
도 2는 본 발명에 의한 데이터 처리 방식을 개략적으로 나타낸 도면이다.2 is a diagram schematically showing a data processing method according to the present invention.
DNN 방식은 은닉층(hidden layer)을 여러 개 추가하여 정확도를 높이는 방식이고, SGAN 방식은 GAN방식의 일종으로, 소량의 레이블링(labeling) 데이터와 페이크(fake) 데이터를 이용하여 정확도를 높이는 방식이다. The DNN method is a method to increase accuracy by adding several hidden layers, and the SGAN method is a type of GAN method, and is a method to increase accuracy by using a small amount of labeling data and fake data.
GAN 방식은 도 3과 같이 리얼(real) 데이터를 판별하는 판별기(discriminator) D와 페이크(fake) 데이터를 생성하는 생성기(generator) G를 이용하여 학습 성능을 높인다. The GAN method increases learning performance by using a discriminator D for discriminating real data and a generator G for generating fake data as shown in FIG. 3.
GAN 방식은 아래의 수식과 같은 비용함수 V(D,G)를 이용하여 G가 최소가 되고, D가 최대가 되도록 학습이 이루어진다. 여기서 는 리얼 데이터를 샘플링한 확률값을 의미하고 는 가우시안 분포를 사용하는 임의의 노이즈에서 샘플링한 데이터에 대한 확률값을 의미한다. D는 리얼과 페이크를 잘 구별하도록 학습시키고, G는 D가 리얼과 페이크를 구별할 수 없을 정도로 페이크를 리얼에 가깝게 생성하도록 학습시켜 D와 G의 성능을 높인다.In the GAN method, learning is performed so that G becomes the minimum and D becomes the maximum by using the cost function V(D,G) as shown in the following equation. here Means the probability value sampled from real data, Denotes a probability value for data sampled from random noise using a Gaussian distribution. D learns to distinguish between real and fake, and G learns to create fakes close to real so that D cannot distinguish between real and fake, thereby improving the performance of D and G.
SGAN 방식은 도 4에 도시된 바와 같이, GAN 방식에 더하여 전문가의 채점으로 점수화한 일부 레이블링 데이터를 판별기의 입력으로 사용하여 학습 효율을 높이는 방식이다. 수집된 빅데이터의 각 항목별 정규화(normalization)를 통한 전처리로 학습 성능을 높이며, 분류의 최적 솔루션을 찾기 위한 비용함수는 실제값 L과 예측값 H의 크로스 엔트로피(cross entropy), 를 사용하여 엔트로피가 최소가 되는 가중치를 찾아서 여러 그룹으로 분류한다. 다중 분류(multinomial classification)는 정규화된 지수함수의 확률분포를 이용하는 softmax 함수, 를 이용하며, 0과 1 사이의 값 중 최대값을 갖는 인덱스를 선택하여 다중으로 분류한다.As shown in FIG. 4, the SGAN method is a method of increasing learning efficiency by using some labeling data scored by an expert scoring in addition to the GAN method as an input of a discriminator. Learning performance is improved by preprocessing through normalization of collected big data for each item, and the cost function for finding the optimal solution for classification is the cross entropy of the actual value L and the predicted value H, Use to find the weight with the minimum entropy and classify it into several groups. Multinomial classification is a softmax function that uses the probability distribution of a normalized exponential function, Is used, and the index with the maximum value among values between 0 and 1 is selected and classified as multiple.
따라서, 상기 분석부(150)에 의하여 상기 저장부(140)에 저장된 사용자에 관한 데이터를 표준화하여, 표준화된 데이터로 수집된 고령자의 상황(인지, 건강, 경제력, 동거형태, 장기요양등급, 거주지, 돌봄 자원)과 욕구를 분석하고 분류하여, 이에 적합한 지역내 커뮤니티케어 서비스를 매칭하고 안내한다. 즉 간이 정신상태 검사(MMSE) 및 치매척도검사(GDS, Global Deterioration Scale)를 포함한 사용자의 현재 상태를 선형회귀(linear regression) 및 가중합(weighed sum) 방법으로 점수화하여 사용자에게 리포트하고, 여기에 맞춤형으로 개인의 인지 상태에 맞는 추가 확진검사 및 적절한 지역 커뮤니티케어 프로그램을 추천한다. 이는 사용자가 이용할 수 있는 커뮤니티케어 종류 및 이용가능 시간 등에 대한 안내를 포함한다. 또한, 사용자에게 정기 검진이나 교육 스케줄에 대하여 자동으로 알려주는 알람 서비스를 포함할 수 있다.Therefore, by standardizing the data on the user stored in the
또한, 상기 분석부(150)의 예측 솔루션에 의해 표준화된 데이터를 통해 사용자의 인지기능 악화 및 관련 질환 발생 위험도를 예측할 수 있다. 이때, 개인 맞춤형 정보 제공 시 검사 결과나 필요정보에 대한 직관적이고 자연스러운 이해를 위한 시각화된 리포트 제공할 수 있다.In addition, it is possible to predict the risk of a user's cognitive deterioration and related diseases through data standardized by the prediction solution of the
상기 비용 정산부(160)는 사용자가 국가에서 무상 또는 저렴한 비용으로 실시하는 진단 검사를 받을 경우, 국민건강보험공단 또는 의료비 지원 지방자치단체에 상기 진단 검사와 관련된 비용을 청구하는 서비스를 제공하여, 의료기관 치매 조기 검진에 대한 비용청구를 자동화하여, 사용자가 검진 비용을 따로 청구해야 하는 번거로움을 간소화할 수도 있다. The
본 실시예에서는 제어부(110), 통신부(120), 연산부(130), 저장부(140), 분석부(150) 및 비용 정산부(160)가 구분되어 있으나, 반드시 구분되어야 하는 것은 아니고 하나로 통합되거나 다양한 형태로 구분될 수 있다. In the present embodiment, the
상기 의료기관 서버(200)는 사용자 또는 의료진이 간이 정신상태 검사(MMSE), 후속 진단검사인 신경인지검사(CERAD, SNSB), 치매척도검사(GDS) 또는 노인장기요양등급 등의 입력값 또는 결과를 입력하는 단말이다. 상기 의료기관 서버(200)는 2차 및 3차 의료기관, 동네 의원 또는 보건소 등에 설치될 수 있다. 상기 의료기관 서버(200)는 의료기관 서버 제어부(210), 의료기관 서버 통신부(220), 의료기관 서버 표시부(230), 의료기관 서버 입력부(240) 및 의료기관 서버 저장부(250)를 포함할 수 있다. The
상기 의료기관 서버 제어부(210)는 상기 의료기관 서버(200)의 전반적인 동작을 제어하고, 상기 의료기관 서버 저장부(250)에 저장된 프로그램과 관련된 동작을 제어한다. The medical
상기 의료기관 서버 통신부(220)는 성능에 따라 이동통신 모듈, 무선랜 모듈, 및 근거리통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 의료기관 서버 통신부(220)는 이동통신 모듈, 무선랜 모듈, 및 근거리통신 모듈들의 조합일 수 있다.The medical institution
상기 의료기관 서버 표시부(230)는 의료기관 서버(200)에서 처리되는 정보를 표시한다. 예를 들어, 상기 의료기관 서버 표시부(230)는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템 플랫폼의 실행화면 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)로서, 의료기관 서버(200)에서 구동되는 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스 등에 관한 정보를 표시할 수 있다. 이때, 상기 의료기관 서버 표시부(230)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 의료기관 서버(200)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 입력부로써 기능함과 동시에, 의료기관 서버(200)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.The medical institution
상기 입력부(240)는 사용자의 조작을 입력 받으며, 터치스크린(및 터치스크린 컨트롤러)으로 구성되거나 컴퓨터의 키보드로 구성될 수 있다. 또는 상기 입력부(240)는 상기 의료기관 서버 표시부(230)와 일체로 형성될 수도 있다. The
상기 의료기관 서버 저장부(250)는 의료기관 서버 제어부(210)의 제어에 따라 의료기관 서버 통신부(220), 상기 의료기관 서버 표시부(230), 및 입력부(240)의 동작에 대응되게 입/출력되는 신호 또는 데이터를 저장할 수 있다. 특히 본 발명의 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템 사용자의 간이 정신상태 검사(MMSE), 신경인지검사(CERAD, SNSB), 치매척도검사(GDS, Global Deterioration Scale) 및 노인장기요양등급 등의 입력값 및 결과값을 저장하고, 또한, 상기 검사들을 하기 전 검사 동의서, 및 의료 비용 내역 등을 저장할 수 있다. 또한, 의료기관 서버 저장부(250)는 의료기관 서버(200)의 제어를 위한 제어 프로그램 및 어플리케이션들을 저장할 수 있다. The medical institution
상기 사용자 단말(300)은 스마트폰, 휴대폰, 노트북, 랩탑, 태블릿(Tablet PC)등 일 수 있다. 상기 사용자 단말(300)은 사용자의 성명, 성별, 나이 등의 개인정보을 저장하는 사용자 데이터베이스(310)와, 관리서버(100), 의료기관 서버(200) 및 관련기관 서버(400)로부터 소정의 정보를 송수신하는 사용자 단말 통신부(320), 그리고 사용자 단말 표시부(330)를 포함한다. The
상기 관련기관 서버(400)는 커뮤니티케어를 제공하는 각 지역의 보건소와, 공공보건의료 또는 해당 지방자치단체에 설치될 수 있으며, 관련기관 서버 제어부(410), 관련기관 서버 통신부(420) 및 관련기관 서버 저장부(430)를 포함할 수 있다. 상기 관련기관 서버(400)는 관련기관 서버 통신부(420)에 의하여 유무선 통신망(500)을 통해 관리서버(100), 의료기관 서버(200) 및 사용자 단말(300)과 연결되어 통신하거나 연동을 되어 작업을 수행할 수 있다. The
상기 관련기관 서버 제어부(410)는 관련기관 서버 통신부(420)에 의하여 관리서버(100) 및 의료기관 서버(200)로부터 각 사용자에 관한 데이터를 수신하고, 상기 수신된 데이터를 상기 관련기관 서버 저장부(430)에 저장하도록 제어할 수 있다. 상기 관련기관 서버 저장부(430)에 저장된 상기 데이터는 각 지역의 보건소와, 공공보건의료 또는 해당 지방자치단체에서 제공하는 커뮤니티케어 서비스를 관리하는데에 이용될 수 있다. The related institution
상기 통신망(500)은 근거리 통신망(Local Area Network: LAN), 무선 근거리 통신망(Wireless Local Area Network: WLAN), 광역 통신망(Wide Area Network: WAN), 인터넷 및 소지역 통신망(Small Area Network: SAN) 중 적어도 하나를 포함한다. 그러나, 통신망(500)은 전술한 바와 같은 이미 구축된 망뿐만 아니라 앞으로 개발된 망을 모두 포함할 수 있으므로, 특정 기술로 국한되지 아니한다.The
이하에서는 본 발명에 따른 고령자 대상 인지장애 검진 및 그에 따른 커뮤니티케어 서비스 제공 방법에 대하여 설명한다.Hereinafter, a method of screening for cognitive impairment and providing a community care service for the elderly according to the present invention will be described.
도 5는 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 방법의 개념을 전체적으로 나타내는 도면이다.5 is a diagram showing the concept of a method for providing early detection of cognitive impairment and a community care matching service for the elderly according to the present invention.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스 제공 방법은 크게 사용자에 대한 검진 등을 통한 데이터 입력, 입력된 상기 데이터에 대한 대한 알고리즘을 이용한 평가, 그리고 평가에 따른 서비스 제공으로 구분될 수 있다.As shown in Fig. 5, the method for providing early detection of cognitive impairment and community care matching service for the elderly according to the present invention largely includes data input through a checkup for a user, evaluation using an algorithm for the input data, and It can be divided into service provision according to evaluation.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 방법의 순서도이다.6 is a flowchart of a method of providing an early detection of cognitive impairment and a community care matching service for an elderly person according to an embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 먼저, 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템은 의료기관 서버(200)로부터 간이 정신상태 검사(MMSE)에 의한 입력값을 수신한다(S10). Referring to FIG. 6, first, a system for providing an early detection of cognitive impairment and a community care matching service for an elderly person receives an input value by a simple mental state test (MMSE) from a medical institution server 200 (S10).
구체적으로, 사용자 또는 의료진은 상기 의료기관 서버(200)의 입력부(230)에 사용자 정보(성명, 성별, 나이, 주민번호, 연락처, 주소 등), 병력 정보(병명, 병세, 치료결과 등), 가족력 정보(가족명, 가족관계, 병명 등) 등을 입력한다. 그리고 사용자는 상기 의료기관 서버(200)의 입력부(230)에 간이 정신상태 검사(MMSE)의 질문에 대한 답(입력값)을 입력한다. 도 7은 사용자가 상기 의료기관 서버(200)의 입력부(230)에 간이 정신상태 검사(MMSE)의 질문에 대한 답(입력값)을 입력하는 사용자 인터페이스의 일 실시예를 나타낸 화면이다.Specifically, the user or the medical staff can input user information (name, gender, age, resident number, contact information, address, etc.), medical history information (illness name, condition, treatment result, etc.), family history in the
이후, 상기 입력값이 통신망(500)을 통하여 관리서버(100)에 전달되면, 상기 입력값을 상기 연산부(130)에 저장된 인지장애 검진 알고리즘, 즉 정상범위와 인지저하범위에 대한 알고리즘을 이용하여 사용자가 인지저하인지 아닌지를 판단한다(S20). 구체적으로, 상기 입력값은 사용자의 학력, 나이, 성별 등에 따라 층화된 집단의 총점 평균 및 표준편차 값을 이용하여 생성된 인지장애 검진 알고리즘을 이용하여 보정된다. 도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 간이 정신상태 검사(MMSE) 점수 보정표를 나타낸다. 예를 들어, 어떤 사용자의 간이 정신상태 검사(MMSE)의 결과가 24점인 경우에 해당 사용자가 고학력이며 나이가 비교적 젊으면 인지저하로 판정하고, 어떤 사용자의 간이 정신상태 검사(MMSE)의 결과가 24점인 경우에 해당 사용자가 무학이며 나이가 비교적 많으면 정상으로 판정할 수 있다. 또한, 상기 인지장애 검진 알고리즘은 간이 정신상태 검사(MMSE) 점수를 시간의 흐름에 따른 점수 변화 추이를 관찰 할 수 있도록 설계할 수 있다. 예를 들어, 어떤 사용자의 간이 정신상태 검사(MMSE) 결과가 24점인 경우 일년 전 점수가 30이었던 경우에는 인지저하로 판정하고, 일년 전 점수가 25점이었던 경우에는 정상으로 판정하도록 설계할 수 있다. 이와 같이 상기 인지장애 검진 알고리즘은 다양한 변수를 고려하여 사용자의 현 상태를 보다 세분화하여 평가할 수 있도록 설계할 수 있다.Thereafter, when the input value is transmitted to the
이와 같은 단계를 거쳐서 사용자가 정상군으로 구분되면(S30), 정상군인 사용자에게 검사 결과 보고서를 제공하고, 추후 검진 일정 및 예방 프로그램을 안내한다. 이와 같은 검사 결과 보고서와 추후 검진 일정 및 예방 프로그램 안내는 통신망(500)을 통하여 관리서버(100)와 연결되어 있는 사용자 단말(300)에 전달될 수 있다. 이때, 사용자와 직접 대면하여 검사 결과를 전달할 수 있음은 물론이다. 도 9는 정상군인 사용자의 사용자 단말(300)에 전달된 본 발명의 시스템에 의한 보고서가 사용자 단말 표시부(330)에 표시된 화면의 일 예이다. 상기 보고서는 간이 정신상태 검사(MMSE) 결과를 시각화하여 사용자가 보기 쉽도록 제작할 수 있다. When the user is classified into the normal group through such steps (S30), the test result report is provided to the user who is the normal group, and a later checkup schedule and prevention program are guided. Such a test result report and a later checkup schedule and prevention program guide may be transmitted to the
또한, 상기 검사 결과 보고서를 통신망(500)을 통하여 관리서버(100)와 연결되어 있는 관련기관 서버(400)에 통지한다. 따라서 보건소 등의 관련기관은 정상군에 속한다는 검사 결과 보고서를 통지받은 사용자의 예방 프로그램 참여 여부에 관하여 모니터링 하는 등 사용자와 예방 프로그램에 관한 관리를 보다 편리하게 할 수 있다. 상기 정상군으로 분류된 사용자에게는 대략 1년 또는 그 이상의 기간마다 다시 간이 정신상태 검사(MMSE)를 다시 할 것을 안내할 수 있다.In addition, the test result report is notified to the
이후, 사용자의 상기 간이 정신상태 검사(MMSE) 결과에 추가적으로 ADL(activities of daily living) 일상생활 수행능력평가 또는 노인장기요양등급의 결과를 입력받아 사용자에 알맞는 커뮤니티 케어 서비스를 추천한다(S40).Thereafter, in addition to the result of the simple mental state test (MMSE) of the user, a result of an activities of daily living (ADL) daily life performance ability evaluation or long-term care grade for the elderly is input, and a community care service suitable for the user is recommended (S40). .
상기 추천은 상기 관리서버(100)의 분석부(150)에서 사용자에 대한 의료 데이터를 분석 알고리즘을 이용하여 분석하고 분류하여 사용자에게 적합한 개인 맞춤형 커뮤니티케어 서비스를 제시하는 것이다. The recommendation is that the
여기서 상기 커뮤니티케어 서비스는 주간 보호 서비스, 재가 서비스, 돌봄 서비스, 여가 서비스, 방문지원 서비스, 이동지원 서비스, 배식 서비스 등이 있을 수 있으며, 그 외에 지방자치단체 또는 보건소에서 제공하는 다양한 공공보건의료 서비스, 인지재활서비스, 요양 복지 서비스 등을 포함할 수 있다. Here, the community care service may include day care services, home services, caring services, leisure services, visiting support services, mobility support services, and food service, and various public health care services provided by local governments or public health centers. , Cognitive rehabilitation services, nursing welfare services, etc.
한편, 사용자가 인지저하군으로 구분되면(S50), 인지저하군인 사용자에게 검사 결과 보고서를 제공하고, 후속 진단 검사인 신경인지검사(예를 들어, CERAD, SNSB 등)를 안내한다. 예를 들어, 상기 검사 결과 보고서는 간이 정신상태 검사(MMSE) 결과를 시각화하여 사용자가 보기 쉽게 리포트할 수 있다. 도 10은 간이 정신상태 검사(MMSE) 결과를 시각화하여 나타낸 그래프의 일 예이다. On the other hand, if the user is classified as a cognitive decline group (S50), a test result report is provided to a user who is a cognitive decline group, and a neurocognitive test (eg, CERAD, SNSB, etc.), which is a subsequent diagnostic test, is guided. For example, the test result report visualizes the result of a simplified mental state test (MMSE), and the report may be easily viewed by a user. 10 is an example of a graph showing the result of a simplified mental state test (MMSE).
또한, 상기 검사 결과 보고서를 통신망(500)을 통하여 관리서버(100)와 연결되어 있는 관련기관 서버(400)에 통지한다. 따라서 관련기관은 인지저하군에 속하는 사용자의 후속 진단 검사 참여 여부에 관하여 모니터링 하는 등 후속 관리를 보다 편리하게 할 수 있다. 또한, 상기 인지저하군으로 분류된 사용자에게는 상기 정상군 보다는 짧은 주기, 예를 들어 대략 6개월 마다 다시 간이 정신상태 검사(MMSE)를 할 것을 안내할 수 있다. In addition, the test result report is notified to the
이후, 사용자가 후속 진단 검사(예를 들어, CERAD, SNSB 등)를 보건소에서 받으면(S60), 사용자에게 후속 진단 검사 결과에 대한 보고서를 제공하고, 후속 진단 검사 결과에 따른 점수별 치료프로그램을 안내할 수 있다(S70). 예를 들어 후속 진단 검사 결과에 따라 예방 프로그램, 재활프로그램 등을 안내하고, 특히 개인별로 그 증상에 따라 적절한 프로그램을 매칭시켜 안내할 수 있다. 그에 따라 사용자는 적절한 치료프로그램을 이용할 수 있으며, 예를 들어 치매 안심센터를 안내받을 수 있다. 이때, 사용자의 선택에 의하여 사용자는 전문의에게 진찰받을 수도 있다.Thereafter, when the user receives a follow-up diagnostic test (for example, CERAD, SNSB, etc.) at a public health center (S60), a report on the follow-up diagnostic test result is provided to the user, and a treatment program for each score according to the follow-up diagnostic test result is guided. It can be done (S70). For example, a prevention program, a rehabilitation program, etc. may be guided according to the results of a follow-up diagnostic test, and in particular, an appropriate program may be matched and guided according to the individual symptoms. Accordingly, the user can use an appropriate treatment program and, for example, can be guided to the dementia relief center. At this time, the user may be examined by a specialist according to the user's selection.
특히, 본 발명에 의한 시스템은 보건소에 인지저하군으로 등록된 사용자에게 정기 검진이나 교육 스케줄에 대하여 자동으로 알려주는 알람 서비스를 제공하여 조기 검진율을 향상시킬 수 있으며, 그에 따라 인지장애 악화를 방지할 수 있다. 이때, 상기 알람 서비스는 사용자의 동의 시 사용자의 보호자에게 알람 서비스를 동시에 제공할 수 있다. 또한, 비전문가, 즉 사용자 본인이나 사용자의 보호자가 간이 정신상태 검사(MMSE)나 치매척도검사(GDS)를 스스로 해 볼 수 있도록 돕는 보조 프로그램, 예를 들면 전문가 가이드 동영상 등을 제공할 수 있다. 또한, 사용자 및 보호자의 치매 인식도를 평가 한 후 맞춤형 치매 인식 교육 및 보고서를 제공하여 치매인식도를 개선하고, 의료진의 설명을 보완할 수 있는 환자 맞춤형 교육 영상을 제공하여 치매 인식도를 향상시킬 수 있다. 여기서 상기 치매척도검사(GDS)는 간이 정신상태 검사(MMSE) 시, 또는 후속 진단 검사(CERAD, SNSB 등) 시 등 필요에 따라 추가적으로 할 수 있다. In particular, the system according to the present invention can improve the early check-up rate by providing an alarm service that automatically informs users registered as cognitive decline groups in the public health center about regular check-ups or training schedules, thereby preventing worsening of cognitive impairment. I can. In this case, the alarm service may simultaneously provide an alarm service to a guardian of the user upon consent of the user. In addition, it is possible to provide an auxiliary program, for example, an expert guide video, etc. to help non-professionals, that is, the user himself or his or her guardian, to perform a simplified mental state test (MMSE) or a dementia scale test (GDS) on their own. In addition, dementia awareness can be improved by providing customized dementia awareness education and reports after evaluating the level of dementia awareness of users and guardians, and improving awareness of dementia by providing patient-tailored training images that can complement the explanations of medical staff. Here, the dementia scale test (GDS) may be additionally performed as necessary, such as at the time of a simple mental state test (MMSE) or at a follow-up diagnostic test (CERAD, SNSB, etc.).
이후, 상기 사용자의 개인 정보, 의료 데이터 및 후속 진단 검사(예를 들어, CERAD, SNSB 등) 결과에, 추가적으로 ADL(activities of daily living) 일상생활 수행능력평가 또는 노인장기요양등급 등의 결과를 입력받아 사용자에 알맞는 커뮤니티케어 서비스를 추천한다(S80). 상기 ADL(activities of daily living) 일상생활 수행능력평가 또는 노인장기요양등급은 반드시 입력되어야 하는 것은 아니다.Thereafter, the user's personal information, medical data, and follow-up diagnostic tests (for example, CERAD, SNSB, etc.), additionally input results such as activities of daily living (ADL) daily living performance ability evaluation or long-term care grade for the elderly. It receives and recommends a community care service suitable for the user (S80). The activities of daily living (ADL) daily living performance ability evaluation or long-term care grade for the elderly are not necessarily input.
상기 추천은 상기 관리서버(100)의 분석부(150)에서 사용자에 대한 의료 데이터를 분석 알고리즘을 이용하여 분석하고 분류하여 사용자에게 적합한 개인 맞춤형 커뮤니티 케어 서비스를 제시하는 것이다. The recommendation is that the
여기서 상기 커뮤니티 케어 서비스는 주간 보호 서비스, 재가 서비스, 돌봄 서비스, 여가 서비스, 방문지원 서비스, 이동지원 서비스, 배식 서비스 등이 있을 수 있으며, 그 외에 지방자치단체 또는 보건소에서 제공하는 다양한 공공보건의료 서비스, 인지재활서비스, 요양 복지 서비스를 포함할 수 있다. Here, the community care service may include day care services, home services, caring services, leisure services, visiting support services, mobility support services, and food service, and various public health care services provided by local governments or public health centers. , Cognitive rehabilitation services, and nursing welfare services.
도 11은 본 발명의 사용자의 상태에 따라 커뮤니티케어 서비스를 매칭하는 방법을 개략적으로 나타낸 도면이다.11 is a diagram schematically showing a method of matching a community care service according to a user's state of the present invention.
도 11에 도시된 바와 같이, 사용자의 각종 의료 데이터를 기반으로 사용자의 지남력, 기억등록, 주의집중, 기억회상, 언어구성, 시공간 구성에 관하여 가중치를 주어 종합 점수를 계산하고, 또한, 영역별 증상별로 그룹화하여 사용자에 적합한 커뮤니티케어를 매칭시킨다. As shown in FIG. 11, based on the user's various medical data, the user's mental history, memory registration, attention, memory recall, language composition, and spatiotemporal composition are weighted to calculate a composite score, and also, symptoms for each area It is grouped by each to match the appropriate community care for users.
본 발명의 시스템에 의하면 관리서버(100)에 저장된 데이터를 이용하여, 사용자가 인지장애 검진을 하기 위하여 의료기관을 방문하는 히스토리에 관하여 추적관리를 할 수 있다. 그에 따라 환자 증상 변화 및 순응도를 모니터링 할 수 있는 효과가 있다. 도 12는 본 발명에 의한 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템에서 의료기관을 방문한 사용자의 데이터를 표시한 화면을 나타내는 도면이다. According to the system of the present invention, using the data stored in the
본 발명에 따른 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템 및 방법에 의하면, 사용자가 인지장애 조기 검진 시 사용자의 현 상태에 대하여 보다 명확한 진단을 받을 수 있으며, 그에 따른 자세한 보고서를 받고, 국가 지원 의료 서비스를 효율적으로 이용할 수 있는 효과가 있다. According to the system and method for providing early detection of cognitive impairment and community care matching service for the elderly according to the present invention, the user can receive a more clear diagnosis of the current state of the user during the early examination of cognitive impairment, and a detailed report is provided accordingly. It has the effect of receiving and using state-supported medical services efficiently.
그리고, 본 발명에 따른 고령자 대상 인지장애 조기 검진 시스템의 관리서버의 저장부에 저장된 누적된 데이터를 분석부에 의하여 분석하여, 치매 발생 추이 및 유병률을 분석할 수 있으며, 구체적으로 자치구별 또는 동별 치매 발생 추이 및 유병률을 분석할 수 있다. 그리고, 본 발명에 따른 고령자 대상 인지장애 조기 검진 시스템의 관리서버의 저장부에 저장된 누적된 데이터를 분석하여, 치매(인지장애) 조기 검진 사업화 효과를 분석할 수 있다. 예를 들어 진단율 및 치매 인식율, 예방교육 참여율, 인지재활교육 참여율, 치매 확진자 중 인지치료 프로그램 참여 대상자의 인지기능 보존정도 등을 파악할 수 있다. In addition, by analyzing the accumulated data stored in the storage unit of the management server of the early detection system for cognitive impairment for the elderly according to the present invention by the analysis unit, it is possible to analyze the trend and prevalence of dementia, and specifically, dementia by autonomous district or dong The incidence trend and prevalence can be analyzed. In addition, by analyzing the accumulated data stored in the storage unit of the management server of the early detection system for cognitive impairment for the elderly according to the present invention, it is possible to analyze the effect of commercialization of early examination for dementia (cognitive disorder). For example, the diagnosis rate and the recognition rate of dementia, the rate of participation in prevention education, the rate of participation in cognitive rehabilitation training, and the degree of preservation of cognitive function of the participants in the cognitive therapy program among confirmed dementia can be identified.
또한, 이와 같은 본 발명에 따른 고령자 대상 인지장애 조기 검진 시스템에 의하면, 의료기관 인지장애 조기 검진에 대한 비용청구를 자동화할 수 있어, 사용자가 검진 비용을 따로 청구해야 하는 번거로움을 간소화할 수 있다. 또한, 설문조사 등을 통하여 본 시스템에 대한 사후 만족도를 평가하고, 인지장애 조기검진 사업 효과를 평가할 수 있다. 즉 본 발명에 따른 시스템에 의하여 국가 차원에서 고령화에 따른 복지 대책을 마련하고 복지 예산을 편성할 수 있으며, 보다 효율적으로 인지장애 관련 서비스를 제공할 수 있는 효과를 제공한다.In addition, according to the system for early detection of cognitive impairment for the elderly according to the present invention, it is possible to automate billing for the early examination of cognitive impairment in a medical institution, thereby simplifying the hassle of requiring the user to separately charge for the examination. In addition, it is possible to evaluate the post-mortem satisfaction with this system through questionnaire surveys, etc., and to evaluate the effectiveness of the early detection program for cognitive disorders. That is, by the system according to the present invention, it is possible to prepare welfare countermeasures according to aging at the national level and to organize a welfare budget, and to provide an effect of more efficiently providing cognitive impairment related services.
이상과 같이 본 발명에서는 커뮤니티케어가 필요하지만 정보에 취약한 대상자를 위해 지역별, 개인별 다양한 상황에 맞는 서비스를 편리하게 찾아주는 커뮤니티케어 매칭 서비스 제공 시스템을 제공한다. 또한, 본 발명은 기존 치매 검진 사업에서 종이문서 형태로 배포 및 관리하던 행정업무를 전산 시스템으로 대체할 수 있는 시스템으로서, 인지장애 검진 시 필요한 검진 동의서, 청구서 등의 일반서류 및 MMSE, GDS 등의 표준화된 진단도구를 전산화하여 인지장애 진단과 관련된 의료 빅데이터를 수집 및 관리할 수 있다. 검진 이후 예방관리를 위해 이루어지던 전화, 방문 등의 모니터링 업무를 고령자 맞춤형 예방관리 서비스로 대체하여 사용자의 편의성을 극대화하고, 치매 선별검사의 전산화 및 분석을 통하여 커뮤니티케어 서비스를 연계시킬 수 있다. 또한, 본 발명을 통해 데이터 분실 및 누락 문제를 해결하고, 통계자료도 관리자가 원하는 주기마다 확인 가능하며, 관리 대상자의 지속적인 데이터 축적을 통해 상태(인지 기능 및 신체 건강) 악화 위험도를 예측 및 측정하고 즉시 필요한 우선 서비스를 연계할 수 있게 된다. 또한, 치료가 필요한 환자의 경우 병원 및 재가 의료서비스로, 그 외의 경우 예방 및 재활, 복지서비스로 연계할 수 있으며, 이를 통해 상태 악화를 조기에 개입하여 방지하는 시스템을 구축하여, 치료비용 부담 감소시킬 수 있게 된다. 따라서, 본 발명에 따르면, 개인별 인지장애 관련 데이터를 검진 및 분석 알고리즘을 통하여 체계적으로 분석하고 수치적으로 평가하여, 사용자의 단말기를 통해 개인별 맞춤화된 예방 교육, 진료 안내, 사후 관리 프로그램 등의 서비스를 제공할 수 있다.As described above, the present invention provides a system for providing a community care matching service that conveniently finds a service suitable for various situations by region and individual for a subject who needs community care but is vulnerable to information. In addition, the present invention is a system that can replace administrative tasks distributed and managed in the form of paper documents in the existing dementia screening business with a computerized system, and general documents such as examination consent and invoice required for cognitive disability screening, and MMSE, GDS, etc. By computerizing standardized diagnostic tools, medical big data related to cognitive impairment diagnosis can be collected and managed. The user's convenience can be maximized by replacing the monitoring tasks such as phone calls and visits for preventive management after the checkup with preventive management services tailored to the elderly, and community care services can be linked through computerization and analysis of dementia screening tests. In addition, through the present invention, data loss and omission problems are solved, statistical data can be checked at every desired cycle by the manager, and the risk of deteriorating condition (cognitive function and physical health) is predicted and measured through continuous data accumulation of the subject of management. It will be possible to immediately link the required priority services. In addition, hospitals and in-home medical services for patients in need of treatment can be linked to prevention, rehabilitation, and welfare services in other cases, and through this, a system to intervene early to prevent deterioration of the condition is established to reduce the burden of treatment costs. You can make it. Therefore, according to the present invention, by systematically analyzing and numerically evaluating personal cognitive impairment-related data through examination and analysis algorithms, services such as personalized prevention education, treatment guidance, and follow-up management programs are provided through the user's terminal. Can provide.
이상에서는 본 발명의 특정의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변형은 청구 범위 기재의 범위 내에 있게 된다. In the above, specific preferred embodiments of the present invention have been described, but the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the present invention pertains without departing from the gist of the present invention claimed in the claims. Anyone of ordinary skill in the above can of course implement various modifications, as well as such modifications are within the scope of the claims.
100: 관리서버 110: 제어부
120:통신부 130:연산부
140:저장부 150:분석부
160:비용 정산부 200:의료기관 서버
300:사용자 단말 400:관련기관 서버
500: 통신망100: management server 110: control unit
120: communication department 130: computation department
140: storage unit 150: analysis unit
160: cost settlement unit 200: medical institution server
300: user terminal 400: related institution server
500: network
Claims (12)
사용자의 개인정보 및 간이 정신상태 검사(MMSE)에 의한 입력값을 수신하는 의료기관 서버;
상기 의료기관 서버로부터 수신한 상기 입력값을 인지장애 검진 알고리즘을 이용하여 평가하여 사용자를 정상군과 인지저하군으로 구분하고; 상기 사용자가 정상군으로 구분되면, 정상군인 사용자에게 검사 결과 보고서를 제공하고 추후 검진 일정과 예방 프로그램을 안내하고; 상기 사용자가 인지저하군으로 구분되면, 인지저하군인 사용자에게 검사 결과 보고서를 제공하고 후속 진단검사를 안내하고, 사용자의 후속 진단검사 시 사용자에게 후속 진단검사 결과 보고서를 제공하고 후속 진단검사 결과에 따른 치료프로그램을 안내하는 관리 서버;
상기 관리 서버로부터 수신한 상기 검사 결과 보고서 또는 상기 후속 진단검사 결과 보고서가 표시되는 사용자 단말 표시부를 포함하는 사용자 단말;및
커뮤니티케어 서비스를 제공하는 각 지역의 보건소, 공공보건의료 또는 지방자치단체에 설치되는 관련기관 서버;를 포함하며,
상기 관리 서버는 상기 사용자의 상기 간이 정신상태 검사(MMSE)에 관한 데이터, 상기 사용자가 후속 진단검사를 받은 경우에는 상기 사용자의 후속 진단검사 결과 데이터, 상기 사용자가 ADL 수행능력평가를 받은 경우에는 상기 ADL 평가 결과 데이터, 또는 사용자가 노인장기요양등급을 받은 경우에는 사용자의 노인장기요양등급에 관한 데이터를 포함하는 사용자의 인지장애 관련 데이터를, 사용자의 상기 개인정보와 통합하여 각 사용자의 개인별 데이터를 구축하고, 사용자에 대한 상기 개인별 데이터를 분석 알고리즘을 이용하여 표준화하고 분석하여, 사용자의 상태에 따른 개인 맞춤형 커뮤니티케어 서비스를 추천하고,
상기 관련기관 서버는 상기 관리 서버로부터 개인별 데이터를 수신하여 각 지역의 보건소, 공공보건의료 또는 해당 지방자치단체에서 제공하는 커뮤니티케어 서비스를 관리하는 데에 이용하고,
상기 커뮤니티케어 서비스는 공공보건 의료서비스, 인지재활서비스, 주간 보호 서비스, 재가 서비스, 돌봄 서비스, 여가 서비스, 방문지원 서비스, 이동지원 서비스 또는 배식 서비스 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템.Are connected to each other through a communication network,
A medical institution server for receiving user's personal information and input values by a simple mental state test (MMSE);
Evaluating the input value received from the medical institution server using a cognitive impairment screening algorithm to classify users into a normal group and a cognitive decline group; If the user is classified into a normal group, providing a test result report to the user of the normal group and guiding a later checkup schedule and a prevention program; If the user is classified as a cognitive decline group, a test result report is provided to the user who is a cognitive decline group and a follow-up diagnostic test is guided, and a follow-up diagnostic test result report is provided to the user during the user's follow-up diagnostic test. Management server for guiding the treatment program;
A user terminal including a user terminal display unit for displaying the test result report or the subsequent diagnostic test result report received from the management server; And
Including; a related institution server installed in each local public health center, public health care, or local government that provides community care services,
The management server includes data related to the simple mental state test (MMSE) of the user, data of a result of a subsequent diagnosis test of the user when the user has undergone a follow-up diagnosis test, and the data of the result of the subsequent diagnosis test by the user, ADL evaluation result data, or, if the user has received a long-term care grade for the elderly, data related to cognitive impairment, including data on the user’s long-term care grade for the elderly, is integrated with the personal information of the user to obtain individual data of each user. Construct, standardize and analyze the personal data of the user using an analysis algorithm, and recommend personalized community care services according to the user's condition,
The related institution server receives individual data from the management server and uses it to manage community health centers, public health care services, or community care services provided by the local government in each region,
The community care service includes any one or more of public health medical service, cognitive rehabilitation service, day care service, home service, caring service, leisure service, visiting support service, mobility support service, or food service. A system that provides early screening for cognitive disorders and community care matching services.
상기 인지장애 검진 알고리즘은 상기 입력값을 상기 사용자의 학력, 나이, 또는 성별에 따라 층화된 집단의 총점 평균 및 표준편차 값을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템.In claim 1,
The cognitive impairment screening algorithm is generated using the average and standard deviation values of the group stratified according to the educational background, age, or gender of the user. The system that provides the service.
상기 후속 진단검사는 CERAD 또는 SNSB 인 것을 특징으로 하는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 시스템.In claim 1,
The follow-up diagnostic test is a CERAD or SNSB, characterized in that the system for providing an early detection and community care matching service for cognitive disorders for the elderly.
인지장애 검진 알고리즘을 이용하여 상기 입력값을 평가하여 사용자를 정상군과 인지저하군으로 구분하는 단계;
상기 사용자가 정상군으로 구분되면, 정상군인 사용자에게 검사 결과 보고서를 제공하고 추후 검진 일정과 예방 프로그램을 안내하고, 공공보건 의료서비스, 인지재활서비스, 주간 보호 서비스, 재가 서비스, 돌봄 서비스, 여가 서비스, 방문지원 서비스, 이동지원 서비스 또는 배식 서비스 중 어느 하나 이상을 포함하는 커뮤니티케어 서비스를 제공하는 각 지역의 보건소, 공공보건의료 또는 지방자치단체에 설치되는 관련기관 서버에 검사 결과를 전달하는 단계;
상기 사용자가 인지저하군으로 구분되면, 인지저하군인 사용자에게 검사 결과 보고서를 제공하고 후속 진단검사를 안내하고, 관련기관 서버에 검사 결과를 전달하고, 사용자의 후속 진단검사 시 사용자에게 후속 진단검사 결과 보고서를 제공하고 후속 진단검사 결과에 따른 치료프로그램을 안내하고, 관련기관 서버에 후속 진단검사 결과를 전달하는 단계;및
상기 사용자의 상기 간이 정신상태 검사(MMSE)에 관한 데이터, 상기 사용자가 후속 진단검사를 받은 경우에는 상기 사용자의 후속 진단검사 결과 데이터, 상기 사용자가 ADL 수행능력평가를 받은 경우에는 상기 ADL 평가 결과 데이터, 또는 사용자가 노인장기요양등급을 받은 경우에는 사용자의 노인장기요양등급에 관한 데이터를 포함하는 사용자의 인지장애 관련 데이터를, 사용자의 상기 개인정보와 통합하여 각 사용자의 개인별 데이터를 구축하고, 사용자에 대한 상기 개인별 데이터를 분석 알고리즘을 이용하여 표준화하고 분석하여, 사용자의 상태에 따른 개인 맞춤형 커뮤니티케어 서비스를 추천하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 방법.Receiving a user's personal information and an input value by a simple mental state test (MMSE) from a medical institution server;
Classifying a user into a normal group and a cognitive decline group by evaluating the input value using a cognitive impairment screening algorithm;
If the user is classified into the normal group, the test result report is provided to the user of the normal group, and a later checkup schedule and prevention program are guided, public health medical service, cognitive rehabilitation service, day care service, home service, caring service, leisure service. Delivering the test results to a public health center, public health care, or a related institution server installed in a local government that provides community care services including any one or more of visiting support service, mobility support service, or food service;
If the user is classified as a cognitive decline group, a test result report is provided to the cognitively impaired user, guides the follow-up diagnostic test, transmits the test result to the server of the relevant institution, and the follow-up diagnostic test result to the user during the user's subsequent diagnostic test. Providing a report, guiding a treatment program according to the results of the follow-up diagnostic test, and transmitting the result of the follow-up diagnostic test to a server of a related institution; And
Data on the simple mental state test (MMSE) of the user, data on the result of the user's follow-up diagnostic test when the user has undergone a follow-up diagnostic test, and data of the ADL evaluation result when the user has received an ADL performance evaluation , Or, if the user has received a long-term care level for the elderly, the user's cognitive impairment-related data, including data on the user’s long-term care level for the elderly, is integrated with the user's personal information to construct individual data for each user, and Standardizing and analyzing the individual data for each using an analysis algorithm, and recommending a personalized community care service according to a user's condition;
Method for providing an early screening and community care matching service for cognitive disorders for the elderly, comprising a.
상기 인지장애 검진 알고리즘은 상기 입력값을 상기 사용자의 학력, 나이, 또는 성별에 따라 층화된 집단의 총점 평균 및 표준편차 값을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 방법.In clause 7,
The cognitive impairment screening algorithm is generated using the average and standard deviation values of the group stratified according to the educational background, age, or gender of the user. How to provide the service.
상기 후속 진단검사는 CERAD 또는 SNSB 인 것을 특징으로 하는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 방법.In clause 7,
The method for providing an early detection and community care matching service for cognitive disorders for elderly, characterized in that the follow-up diagnostic test is CERAD or SNSB.
상기 사용자에 대한 상기 개인별 데이터를 표준화하고 분석하여, 사용자의 상태에 따른 개인 맞춤형 커뮤니티케어 서비스를 추천하는 단계는, 사용자가 이용할 수 있는 커뮤니티케어 종류 및 이용가능 시간에 대한 안내를 포함하는 것을 특징으로 하는 고령자 대상 인지장애 조기 검진 및 커뮤니티케어 매칭 서비스를 제공하는 방법.In clause 7,
The step of standardizing and analyzing the personal data for the user, and recommending a personalized community care service according to the user's condition, includes guidance on the types of community care available to the user and the available time. A method of providing early screening for cognitive impairments and community care matching services for the elderly.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200047907A KR102211391B1 (en) | 2020-04-21 | 2020-04-21 | System and method to provide cognitive disability early examination and community care matching service for the elderly |
PCT/KR2021/004978 WO2021215809A1 (en) | 2020-04-21 | 2021-04-21 | System and method for providing early diagnosis of cognitive disorder and community care matching service for elderly |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200047907A KR102211391B1 (en) | 2020-04-21 | 2020-04-21 | System and method to provide cognitive disability early examination and community care matching service for the elderly |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102211391B1 true KR102211391B1 (en) | 2021-02-03 |
Family
ID=74572517
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200047907A KR102211391B1 (en) | 2020-04-21 | 2020-04-21 | System and method to provide cognitive disability early examination and community care matching service for the elderly |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102211391B1 (en) |
WO (1) | WO2021215809A1 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021215809A1 (en) * | 2020-04-21 | 2021-10-28 | 주식회사 카이아이컴퍼니 | System and method for providing early diagnosis of cognitive disorder and community care matching service for elderly |
CN115116593A (en) * | 2022-08-29 | 2022-09-27 | 山东新蓝海科技股份有限公司 | Community medical care scheduling method based on big data |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115346657B (en) * | 2022-07-05 | 2023-07-28 | 深圳市镜象科技有限公司 | Training method and device for improving identification effect of senile dementia by utilizing transfer learning |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190015649A (en) * | 2017-08-03 | 2019-02-14 | 사회복지법인 삼성생명공익재단 | Prediction method for dementia using neuropsychological test and prediction system for dementia using neuropsychological test |
KR101969540B1 (en) * | 2018-03-26 | 2019-08-13 | 주식회사 에임메드 | Method and apparatus for rehabilitation training for cognitive skill |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6667907B2 (en) * | 2018-06-28 | 2020-03-18 | 株式会社アルム | Dementia diagnostic device and dementia diagnostic system |
KR102211391B1 (en) * | 2020-04-21 | 2021-02-03 | 주식회사 카이아이컴퍼니 | System and method to provide cognitive disability early examination and community care matching service for the elderly |
-
2020
- 2020-04-21 KR KR1020200047907A patent/KR102211391B1/en active IP Right Grant
-
2021
- 2021-04-21 WO PCT/KR2021/004978 patent/WO2021215809A1/en active Application Filing
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190015649A (en) * | 2017-08-03 | 2019-02-14 | 사회복지법인 삼성생명공익재단 | Prediction method for dementia using neuropsychological test and prediction system for dementia using neuropsychological test |
KR101969540B1 (en) * | 2018-03-26 | 2019-08-13 | 주식회사 에임메드 | Method and apparatus for rehabilitation training for cognitive skill |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021215809A1 (en) * | 2020-04-21 | 2021-10-28 | 주식회사 카이아이컴퍼니 | System and method for providing early diagnosis of cognitive disorder and community care matching service for elderly |
CN115116593A (en) * | 2022-08-29 | 2022-09-27 | 山东新蓝海科技股份有限公司 | Community medical care scheduling method based on big data |
CN115116593B (en) * | 2022-08-29 | 2022-11-11 | 山东新蓝海科技股份有限公司 | Community medical care scheduling method based on big data |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2021215809A1 (en) | 2021-10-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Sedlak et al. | Fourth national incidence study of child abuse and neglect (NIS-4) | |
Dillard et al. | Risk perception measures' associations with behavior intentions, affect, and cognition following colon cancer screening messages. | |
Naidu | Factors affecting patient satisfaction and healthcare quality | |
Ferro et al. | Improving healthcare access management by predicting patient no-show behaviour | |
Monahan | Violence risk assessment | |
US10311975B2 (en) | Rules-based system for care management | |
Lenz et al. | Effectiveness of integrated primary and behavioral healthcare | |
KR102211391B1 (en) | System and method to provide cognitive disability early examination and community care matching service for the elderly | |
CN109219854A (en) | Patient risk's scoring and assessment system | |
Gartner et al. | Machine learning for healthcare behavioural OR: Addressing waiting time perceptions in emergency care | |
KR102342770B1 (en) | A health management counseling system using the distribution of predicted disease values | |
Weston et al. | How do people respond to health news? The role of personality traits | |
Azofeifa et al. | Peer Reviewed: Evaluating Behavioral Health Surveillance Systems | |
van Westrhenen et al. | Parental preferences for seizure detection devices: a discrete choice experiment | |
Hindt et al. | Visits with fathers involved in the criminal justice system and behavioral outcomes among children in foster care | |
Muñoz Almaraz et al. | A machine learning approach to design an efficient selective screening of mild cognitive impairment | |
Applegarth et al. | Imperfect tools: A research note on developing, applying, and increasing understanding of criminal justice risk assessments | |
CA3154229A1 (en) | System and method for monitoring system compliance with measures to improve system health | |
Techatraiphum et al. | Telemedicine acceptance framework for the elderly in Thailand | |
Brandl et al. | Developing an eMental health monitoring module for older mourners using fuzzy cognitive maps | |
US20200194113A1 (en) | Information processing method, information processing apparatus and non-transitory computer-readable recording medium storing information processing program | |
Oosthuizen et al. | Patient-Reported Outcome Measures for Hearing Aid Benefit and Satisfaction: Content Validity and Readability | |
JP7437825B1 (en) | Dementia early examination system using screen interaction | |
US20160358277A1 (en) | System and method for evaluating clinical information and routing members to clinical interventions | |
Krey | mHealth Apps: Potentials for the patient-physician relationship |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |