KR102242377B1 - 근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법 - Google Patents
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Abstract
서버가 수행하는 의료빅데이터를 활용한 근골격계 통증 관리 방법에 있어서, 사용자 단말의 신체통증입력부를 통해서 통증위치, 통증강도, 통증기간 또는 증상을 포함하는 적어도 하나 이상의 증상데이터를 수신하는 단계; 상기 증상데이터를 상기 의료빅데이터부에 포함되는 근육데이터와 매핑하여 근육리스트를 생성하는 단계; 상기 근육리스트에 포함되는 근육마다 상기 통증위치를 기준으로 미리 정해진 규칙을 통해 연관관계에 따른 가중치값을 부여하는 단계; 상기 가중치값이 부여된 근육 중에서 연관관계가 상대적으로 낮은 근육을 상기 근육리스트에서 삭제하는 단계; 상기 삭제하는 단계를 거친 근육리스트 및 상기 증상데이터를 기초로 상기 의료빅데이터부에 포함되는 의료정보, 운동정보 또는 병원정보 중 적어도 하나를 추출하여 결과데이터를 생성하는 단계; 및 상기 결과데이터를 사용자 단말에 전송하는 단계;를 포함하는 근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 근골격계 통증 관리 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 근골계 통증을 겪고 있는 사용자에게 근기능적인 문제로 인해 발생할 수 있는 통증의 원인 분석을 제공하는 기술로 문제되는 근육을 찾아내어 사용자에게 맞춤형 의료정보, 운동정보 및 병원정보를 제공하는 근골격계 통증 관리 방법에 관한 것이다.
최근 들어 근골격계 환자는 매년 증가하고 있지만, 환자들은 적절한 신체 관리를 받지 못하고 있다. 이렇게 근골격에 구조적, 기능적 문제를 가진 환자의 경우 개개인의 특이성을 고려한 근기능적 활성화 운동을 통해 이러한 통증을 개선할 수 있지만, 기존의 온라인 운동 플랫폼의 경우 근기능적인 원인 분석의 부재로 인해 부위별 운동 추천, 근육량 증가 및 다이어트 목적의 획일화된 서비스에 그쳐 이러한 문제점을 해결할 수 없었다. 또한 개인별 신체 특이성 즉, 근골격의 불균형 또는 통증을 고려하지 않은 운동을 추천하는데 그치는 한계가 존재했다.
이러한 근골격계적 이슈는 지속적인 관리와 근기능적 활성화 운동으로써 풀어야할 문제들이 대부분이지만 기존의 정형외과적 의료서비스는 물리치료인력이 부족한 상황이다. 따라서 재활 운동의 접근성이 떨어져 실질적인 해결법이 아닌 전기치료, 온열치료, 고주파치료 또는 한랭치료와 같이 일시적인 클리닉 수준에만 의존하는 상황이다.
개인이 인터넷 등 온라인 검색엔진을 통해서 자신의 증상에 대한 정보를 찾아볼 수 있는 방법이 있으나 키워드 기반 검색엔진은 비정형화된 신체감각증상을 입력받기에는 한계가 있기 때문에 적합한 정보를 찾는데 어려움이 따르는 문제점이 있었다.
본 발명이 해결하려는 과제는, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 근골격계 통증을 갖고 있는 사용자에게 정형화된 통증 분석 시스템을 활용해 개인의 특이성을 고려한 근기능적인 원인분석자료를 제공하고 온 오프라인에서 지속적인 치료와 관리를 할 수 있도록 맞춤형 운동컨설팅과 의료정보, 병원정보를 제공하는 근골격계 통증 관리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하려는 다른 과제는, 근골격계 통증을 갖고 있는 사용자가 병원을 방문하거나 고가의 장비를 사용하지 않고도 자신이 겪고 있는 통증에 대한 정보를 얻을 수 있는 근골격계 통증 관리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 근골격계 통증 관리 방법은 서버가 수행하는 의료빅데이터를 활용한 근골격계 통증 관리 방법에 있어서, 사용자 단말의 신체통증입력부를 통해서 통증위치, 통증강도, 통증기간 또는 증상을 포함하는 적어도 하나 이상의 증상데이터를 수신하는 단계, 상기 증상데이터를 상기 의료빅데이터부에 포함되는 근육데이터와 매핑하여 근육리스트를 생성하는 단계, 상기 근육리스트에 포함되는 근육마다 상기 통증위치를 기준으로 미리 정해진 규칙을 통해 위치관계에 따른 가중치값을 부여하는 단계, 상기 가중치값이 부여된 근육 중에서 상기 가중치값이 일정 점수 이하인 근육을 상기 근육리스트에서 삭제하는 단계, 상기 삭제하는 단계를 거친 근육리스트 및 상기 증상데이터를 기초로 상기 의료빅데이터부에 포함되는 의료정보, 운동정보 또는 병원정보 중 적어도 하나를 추출하여 결과데이터를 생성하는 단계, 및 상기 결과데이터를 사용자 단말에 전송하는 단계,를 포함하는 근골격계 통증 관리 방법이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법은, 상기 증상데이터를 수신하는 단계는 상기 신체통증입력부가 3D 인체 모형에 표시되는 통증유발점(Trigger Point)을 이용하여 상기 통증위치를 입력받는 것을 특징으로 하는 근골격계 통증 관리 방법일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법은, 상기 근육리스트를 생성하는 단계는 상기 근육리스트에 포함되는 근육이 심부근육인 경우에는 상기 심부근육의 수축 또는 이완과 관련된 표층근육을 추출하고, 표층근육인 경우에는 상기 표층근육의 수축 또는 이완과 관련된 심층근육을 추출하여 상기 근육리스트에 포함시키는 단계를 더 포함하는 근골격계 통증 관리 방법일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법은, 상기 근육리스트를 생성하는 단계는 상기 근육리스트에 포함되는 근육의 수축 또는 이완과 관련된 제1 관절을 도출하고, 상기 제1 관절의 가동에 따라 수축 또는 이완되는 근육을 추출하여 상기 근육리스트에 포함시키는 단계를 더 포함하는 근골격계 통증 관리 방법일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법은, 상기 근육리스트를 생성하는 단계는 상기 제1 관절과 이웃하는 제2 관절을 도출하고, 상기 제2 관절의 가동에 따라 수축 또는 이완되는 근육을 추출하여 상기 근육리스트에 포함시키는 단계를 더 포함하는 근골격계 통증 관리 방법일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법은, 상기 근육리스트를 생성하는 단계는 상기 의료빅데이터부가 건강보험심사평가원 데이터베이스로부터 수신한 의료정보 및 병원정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 근골격계 통증 관리 방법일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법은, 상기 결과데이터를 생성하는 단계는 상기 의료정보가 상기 근육리스트에 연관되는 근골격계 질환리스트와 상기 근골격계 질환리스트에 포함되는 질환의 평균 진료비, 환자 통계현황 또는 추적검사결과를 포함하는 것을 특징으로 하는 근골격계 통증 관리 방법일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법은, 상기 결과데이터를 생성하는 단계는 상기 병원정보가 병원위치, 진료시간, 장비현황, 교통정보, 물리치료실 정보, 의료인력현황 또는 진료항목 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 근골격계 통증 관리 방법일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법은 사용자가 온라인에서 간편하게 근골격계 통증의 원인을 파악할 수 있어 시간과 비용을 절감할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법은 온라인을 통하여 지속적인 자가관리 및 예방관리가 가능하여 보다 효과적인 통증관리가 가능하다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법은 수집한 증상빅데이터를 통해 맞춤형 치료 및 재활 프로토콜을 개발하여 보다 정밀한 관리가 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법에 대한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 신체통증입력부가 3D 인체 모형에 표시되는 통증유발점을 통해 통증위치를 입력받기 위해 각 부위를 예시적으로 표시한 것을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 신체통증입력부가 사용자로부터 통증위치, 통증강도, 통증기간 및 증상 등을 입력받고 사용자가 평소 특정한 움직임을 할 때 느끼는 문제점들을 다양한 선택사항을 통해서 입력받는 예시를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법의 전체적인 과정의 흐름도를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법의 전체적인 과정 중 원인 근육을 도출하는 세부 과정을 포함하는 흐름도를 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 MFCS분석부가 도출한 근육을 분류하기 위한 기준이 되는 근육분류코드를 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 가중치를 부여하기 위해 위치관계에 따른 가중치의 예를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 가중치를 부여하기 위해 기능적 연관성에 따른 가중치의 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 결과데이터출력부가 사용자에게 결과데이터를 출력하는 것을 나타낸 예시도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 신체통증입력부가 3D 인체 모형에 표시되는 통증유발점을 통해 통증위치를 입력받기 위해 각 부위를 예시적으로 표시한 것을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 신체통증입력부가 사용자로부터 통증위치, 통증강도, 통증기간 및 증상 등을 입력받고 사용자가 평소 특정한 움직임을 할 때 느끼는 문제점들을 다양한 선택사항을 통해서 입력받는 예시를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법의 전체적인 과정의 흐름도를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법의 전체적인 과정 중 원인 근육을 도출하는 세부 과정을 포함하는 흐름도를 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 MFCS분석부가 도출한 근육을 분류하기 위한 기준이 되는 근육분류코드를 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 가중치를 부여하기 위해 위치관계에 따른 가중치의 예를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 가중치를 부여하기 위해 기능적 연관성에 따른 가중치의 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 결과데이터출력부가 사용자에게 결과데이터를 출력하는 것을 나타낸 예시도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다. 본 발명을 설명하는데 있어서, 해당 분야에 이미 공지된 기술 또는 구성에 대한 구체적인 설명을 부가하는 것이 본 발명의 요지를 불분명하게 할 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명에서 이를 일부 생략하도록 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 용어들은 본 발명의 실시예들을 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 해당 분야의 관련된 사람 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
여기서 사용되는 전문용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함하는'의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 군의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도 1 내지 도 9를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법에 대해서 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 근골격계 통증 관리 방법의 개념도를 나타낸 것이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 근골격계 통증 관리 방법은 사용자가 사용자 단말(200)의 신체통증입력부를 통해서 근골격계통의 증상을 입력하면, 서버(100)가 해당 내용을 수신하여 기능적으로 문제되는 근육을 도출하고, 그 결과에 상응하는 질환 및 의료정보, 운동정보, 병원정보 등을 사용자 단말(200)에 제공한다. 이를 통해서 사용자는 자신이 통증을 느끼고 있는 부위가 어떠한 근육과 관련되어 문제가 발생한 것인지를 온라인을 통해 빠르고 간단하게 알 수 있으며, 개개인의 특이성을 고려한 맞춤형 결과를 얻을 수 있다. 또한, 서버(100)가 제공하는 의료정보, 운동정보, 병원정보를 통해서 현재 자신이 어떠한 방법으로 자신의 질환을 치유할 수 있는지 선택할 수 있는 다양한 정보를 얻을 수 있다.
본 발명의 근골격계 통증 관리 방법에 따른 서버(100)와 사용자 단말(200)은 네트워크(10)를 통해서 연결될 수 있다. 여기서 네트워크(10)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 네트워크(10)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
사용자 단말(200)은 디스플레이 수단과 입력 수단을 갖는 스마트폰, 휴대폰, 노트북, 태블릿 PC 등을 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다. 사용자 단말(200)은 사용자가 통증위치, 통증강도, 통증기간 또는 증상 등의 증상데이터를 입력할 수 있는 신체통증입력부(210)와 서버(100)로부터 수신한 결과데이터를 출력할 수 있는 결과데이터출력부(220)를 포함할 수 있다.
도 2에 도시된 것과 같이 신체통증입력부(210)는 사용자가 느끼는 통증의 통증위치를 3D 인체 모형에 표시되는 통증유발점(Trigger Point, TRP)을 이용하여 입력받을 수 있다. 통증유발점은 통증이 시작되는 지점으로서, 압박 또는 기타의 자극에 의하여 특수한 감각이나 증상을 일으킬 수 있는 신체내의 특수한 점을 의미한다. 사용자는 신체통증입력부(210)가 나타내는 3D 인체 모형을 자유로운 방향으로 회전시켜 사용자가 느끼는 통증의 위치를 쉽게 선택할 수 있다. 또는, 2D로 표시되어 통증 부위를 선택하도록 구성될 수도 있다. 이렇게 정형화된 통증유발점을 통해서 통증위치를 입력받음으로써 통상적인 신체부위(예를 들어, 어깨, 목, 허리)를 입력받는 것에 비해서 구체적이고 세부적인 통증위치를 입력받을 수 있는 효과가 있다.
도 3에 도시된 것과 같이 신체통증입력부(210)는 통증강도, 통증기간, 증상 또는 평소 특정한 움직임을 할 때 느끼는 문제점을 다양한 선택사항을 통해서 입력받을 수 있다. 통증강도는 1 내지 10 사이의 임의의 숫자를 입력받을 수 있고, 통증기간은 1주일 이내, 1개월 이내, 3개월 이내 또는 3개월 이상 등 다양한 기간을 입력받을 수 있다. 도 3에 도시된 것과 같이 증상은 무감각, 시림, 붓기 등 근육, 관절 또는 피부와 관련하여 사용자가 느낄 수 있는 다양한 증상을 입력받을 수 있다. 또한, 사용자는 1개의 통증위치에 대해서 복수의 증상을 입력할 수 있다. 이는 근골격계 질환에 따라 나타나는 증상이 한가지에만 그치지 않고 다양한 증상이 발현될 수 있기 때문이다. 신체통증입력부(210)가 입력받을 수 있는 선택사항은 도 3에 도시된 것에 한정되지 않고 다양하게 추가될 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 서버(100)는 네트워크(10)를 통해 사용자 단말(200)로부터 증상데이터를 수신할 수 있다. 이렇게 수신된 증상데이터를 기초로 결과데이터를 도출하고 이를 네트워크(10)를 통해 사용자 단말(200)에 전송한다.
서버(100)는 1차적으로 증상데이터와 관련되는 근육을 도출하는 통증데이터분석부(110), 2차적으로 도출된 근육과 관련된 근육을 도출하는 MFCS분석부(120) 및 근육정보, 의료정보, 운동정보, 병원정보 및 사용자정보를 저장하는 의료빅데이터부(130), 결과데이터를 도출하는 결과데이터도출부(140)를 포함할 수 있다.
통증데이터분석부(110)는 증상데이터가 포함하는 통증위치, 통증강도 및 증상을 기초로 의료빅데이터부(130)의 근육정보DB(131)와의 매핑을 통해 연관되는 근육을 도출할 수 있다. 도 2를 참조하면, 사용자가 a64에 해당하는 통증유발점을 통증위치로 선택한 경우 그와 관련되는 상완이두근 또는 완요골근을 문제가 되는 근육으로 도출할 수 있다. 통증데이터분석부(110)는 도출한 근육를 기초로 근육리스트를 생성할 수 있다.
MFCS분석부(120)는 통증데이터분석부(110)가 생성한 근육리스트를 기초로 근육리스트에 포함되는 근육과 연관되는 심층근육 또는 표층근육을 추출할 수 있다. 구체적으로 근육리스트에 포함된 근육이 표층근육이라면 연관성이 높은 심부근육을 추출하고, 심부근육이라면 그와 연관성이 높은 표층근육을 추출할 수 있다.
MFCS분석부(120)는 통증데이터분석부(110)가 생성한 근육리스트에 포함되는 근육의 수축 또는 이완과 관련된 제1 관절을 도출하고, 제1 관절의 가동에 따라 수축 또는 이완되는 근육을 추출할 수 있다. 구체적으로 근육리스트에 포함된 근육이 심부근육이라면 기능적 연관성이 높은 또다른 심부근육을 추출하고, 표층근육이라면 그와 기능적 연관성이 높은 또다른 표층근육을 추출할 수 있다.
MFCS분석부(120)는 제1 관절과 이웃하는 제2 관절을 도출하고, 제2 관절의 가동에 따라 수축 또는 이완되는 근육을 추출할 수 있다. 구체적으로 제1 관절이 무릎관절이라면 그와 이웃하는 고관절을 제2 관절로 도출할 수 있다. 그리고 제2 관절인 고관절의 움직임에 따라 수축 또는 이완되는 근육인 중둔근, 소둔근, 대퇴근막장근 또는 외회전근과 같은 근육을 추출할 수 있다.
의료빅데이터부(130)는 인체를 구성하는 근육의 위치 및 기능에 관한 정보를 저장하는 근육정보DB(131), 근골격계 질환에 관한 정보를 저장하는 의료정보DB(132), 근골격계 질환에 대한 재활운동에 관한 운동영상을 저장하는 운동정보DB(133), 근골격계 질환과 관련된 진료를 제공하는 병원에 관한 정보를 저장하는 병원정보DB(134) 및 사용자가 입력한 증상데이터를 저장하는 사용자정보DB(135)를 포함할 수 있다. 이때, 의료정보DB(132)와 병원정보DB(134)는 건강보험심사평가원의 데이터베이스로부터 수신한 의료정보 또는 병원정보를 저장할 수 있다. 이를 위해 서버(100)는 네트워크(10)를 통해 건강보험심사평가원DB(300)에 접속하여 해당 내용을 실시간 또는 정해진 시간마다 수신할 수 있다. 여기서 건강보험심사평가원DB(300)는 개념적으로는 여러 의료정보와 병원정보를 한 데 모아놓은 공공기관의 DB를 의미하는 것이고, 이 공공기관에 대한 일 예로써 건강보험심사평가원이 선택될 수 있다.
사용자정보DB(135)는 사용자의 과거에서부터 현재까지의 증상데이터를 모두 저장하여 구축된 빅데이터를 통하여 향후 예측되는 미래질병정보 등을 도출할 수 있는 기초자료로서 유용하게 사용될 수 있다. 뿐만 아니라 사용자정보DB(135)는 사용자의 축적된 증상데이터를 의료기관과 연동하여 풍부한 환자의 정보 전달을 통해 정확하고 정밀한 의사의 진단이 가능하여 보다 양질의 개인맞춤형 의료서비스를 받을 수 있는 기초자료로서 사용될 수 있다.
결과데이터도출부(140)는 MFCS분석부(120)를 통해서 생성된 근육리스트에 포함되는 근육에 통증위치를 기준으로 미리 정해진 규칙을 통해 위치관계에 따른 가중치값을 부여한다. 그리고 가중치값이 부여된 근육 중에서 가중치값이 일정 점수 이하인 근육을 근육리스트에서 삭제한다. 그 후 근육리스트와 증상데이터를 기초로 의료빅데이터부(130)에 포함되는 의료정보, 운동정보 또는 병원정보를 추출하여 결과데이터를 생성할 수 있다.
이하, 도 4 내지 도 9를 참조하여, 근골격계 통증 관리 방법의 각 단계에 대해서 상세히 설명하도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라서 서버(100)가 근골격계 통증 관리 방법을 수행하는 흐름도를 도시한다.
근골격계 통증 관리 방법은 서버(100)가 증상데이터를 수신하는 단계(S110), 증상데이터를 근육데이터와 매핑하여 근육리스트를 생성하는 단계(S120), 근육리스트의 근육에 위치관계에 따른 가중치값을 부여하는 단계(S130), 가중치값이 일정 점수 이하인 근육을 근육리스트에서 삭제하는 단계(S140), 근육리스트 및 증상데이터를 기초로 의료정보, 운동정보 또는 병원정보 중 적어도 하나를 추출하여 결과데이터를 생성하는 단계(S150) 및 결과데이터를 사용자 단말(200)에 전송하는 단계(S160)를 포함할 수 있다.
본 명세서에서, 흐름도에 따라 각 단계가 차례로 수행되는 것으로 설명하지만, 발명의 사상을 변경하지 않는 한 각 단계의 순서가 변경되거나 일부 단계가 생략되거나 또는 각 단계 사이에 다른 단계가 더 포함될 수 있음은 자명하다.
먼저 증상데이터 수신단계(S110)와 관련하여, 서버(100)는 사용자 단말(200)의 신체통증입력부(210)를 통해서 입력된 통증위치, 통증강도, 통증기간 또는 증상을 포함하는 증상데이터를 수신할 수 있다. 이때, 신체통증입력부(210)가 3D 인체 모형에 표시되는 통증유발점(Trigger Point, TRP)을 이용하여 상기 통증위치를 입력받을 수 있는 것은 상술한 바와 같다.
다음으로 근육리스트 생성단계(S120)와 관련하여, 통증데이터분석부(110)는 입력받은 증상데이터를 의료빅데이터부(130)에 포함되는 근육데이터(통증부위와 연관된 통증발생 원인부위에 대한 임상데이터)와 매핑하여 근육리스트를 생성하는 단계를 수행할 수 있다. 즉, 의료빅데이터부(130)의 근육DB가 저장하고 있는 근육데이터와 증상데이터의 통증위치, 통증강도 등을 상호 비교하여 관련성을 갖는 근육을 도출할 수 있음은 상술한 바와 같다. 근육리스트 생성단계(S120)는 입력된 증상데이터를 기초로 문제가 발생했을 가능성이 있는 근육들을 리스트화 하여 도출하는 것으로서, 이들 중 가장 통증과 직접 연관성이 있는 근육만을 추려내는 일련의 과정의 시작 단계라고 할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이 근육리스트를 생성하는 단계(S120)는 MFCS분석부(120)가 근육리스트에 포함되는 근육이 심부근육인 경우에는 심부근육의 수축 또는 이완과 관련된 표층근육을 추출하고, 표층근육인 경우에는 표층근육의 수축 또는 이완과 관련된 심부근육을 추출하여 근육리스트에 포함시키는 단계(S121)를 더 포함할 수 있다. 특정관절의 안정성에 있어서 심부근육과의 협응성이 요구되는데, 일반적으로 통증은 표층근육에서 나타나기 때문에 심부근육이 발생시키는 문제가 간과될 수 있다. 그래서 증상데이터를 통해서 도출된 근육리스트를 기반으로 관절 내 협응(Deep Muscle Coordination,DMC)분석을 통해 근육리스트를 확장할 수 있다. 구체적으로 근육리스트에 포함된 근육이 표층근육이라면 연관성이 높은 심부근육을 추출하고, 심부근육이라면 그와 연관성이 높은 표층근육을 추출할 수 있다. 이를 통해서, 사용자가 통증을 느끼는 표층 부위에만 한정되지 않고 심층 부위에 속하는 심부근육의 질환가능성을 도출할 수 있는 효과가 있다.
근육리스트를 생성하는 단계(S120)는 MFCS분석부(120)가 근육리스트에 포함되는 근육의 수축 또는 이완과 관련된 제1 관절을 도출하고, 제1 관절의 가동에 따라 수축 또는 이완되는 근육을 추출하여 근육리스트에 포함시키는 단계(S122)를 더 포함할 수 있다. 근육의 수축 또는 이완에 따라서 관절이 움직이게 되는데 이를 반대측면에서 보면 관절의 움직임에 따라서 수축 또는 이완되는 근육이 있을 수 있다. 따라서, 근육리스트에 포함되는 근육의 수축 또는 이완과 관련된 제1 관절을 우선 찾아내고 이러한 관절에 둘러싸인 즉, 제1 관절의 움직임에 따라서 수축 또는 이완되는 근육을 추가로 추출할 수 있다. 구체적으로 근육리스트에 포함된 근육이 심부근육이라면 기능적 연관성이 높은 또다른 심부근육을 추출하고, 표층근육이라면 그와 기능적 연관성이 높은 또다른 표층근육을 추출할 수 있다. 이를 통해서, 사용자에게 통증을 유발하는 부위를 통증유발점 부근의 근육에만 한정하지 않고 그와 기능적으로 연관되는 근육까지 확장하여 근육의 질환가능성을 도출할 수 있는 효과가 있다.
근육리스트를 생성하는 단계(S120)는 MFCS분석부(120)가 상술한 제1 관절과 이웃하는 제2 관절을 도출하고, 제2 관절의 가동에 따라 수축 또는 이완되는 근육을 추출하여 근육리스트에 포함시키는 단계(S123)를 더 포함할 수 있다. 이러한 근육을 추출하는 이유는 특정관절 및 주변관절의 가동성에 있어서 협력근육과의 협응성이 요구되기 때문이다. 일반적으로 통증이 발생하면 보호기제로서 근육이나 관절의 움직임이 제한되는데 이때 협응근육 간의 협응이 무너지면서 움직임 기능장애로 발전하게 된다. 이러한 협응근육 간의 문제를 도출하기 위해서 증상데이터를 통해서 도출된 근육리스트를 기반으로 관절 간 협응(Synergist Muscle Coordination,SMC)분석을 통해 근육리스트를 확장할 수 있다.
다음으로 MFCS분석부(120)는 근육리스트에 포함되는 근육을 분류하기 위해 일정한 분류방법에 따라서 근육마다 근육분류코드를 부여하고, 부여된 코드를 근육리스트에 추가할 수 있다. 도 6은 MFCS분석부(120)가 근육을 분류하기 위한 기준이 되는 근육분류코드를 도시한다. 예를 들어, 근육리스트에 포함된 근육이 오른쪽 광배근인 경우 도시된 근육분류코드에 따라서 'R34나다마1'로 분류될 수 있다. 즉, 오른쪽 근육이므로 방향 분류는'R'이 되며, 어깨와 경추 부위에 속하므로 부위별 분류는'3'과 '4'이 되고, 신전, 내전 및 내회전의 기능을 하므로 기능적 분류는 '나','다' 및 '마'가 된다. 마지막으로 광배근은 안정성(stability) 역할을 담당하므로 역할분류는 '1'이 부여될 수 있다. 이렇게 근육리스트에 포함된 근육을 코드화하여 분류함으로써 후술하는 바와 같이 사용자의 통증의 원인이 되는 근육을 도출해낼 수 있다.
다음으로 결과데이터도출부(140)가 근육리스트의 근육의 위치관계에 따른 가중치값을 부여하는 단계(S130)을 수행할 수 있다. 상술한 방법에 따라 근육을 추출하게 되는 경우 실제 사용자에게 문제가 되지 않는 근육까지 근육리스트에 포함될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 도 7에 도시된 바와 같이 가중치 부여에 대한 우선순위와 그에 따른 가중치 값(예)을 설정할 수 있다. 이에 의하여 추출된 근육마다 미리 정해진 규칙을 통해 가중치값을 부여하고, 가중치값이 낮은 근육을 근육리스트에서 제거하여 사용자가 겪고 있는 질환의 예측가능성을 높일 수 있다.
결과데이터도출부(140)가 가중치값을 부여하는 방법은 도 7에 도시된 위치적 연관성을 기준으로 위치관계에 따라 가중치값을 부여하는 방법과 도 8에 도시된 기능적 연관성을 기준으로 근육의 기능적 분류 연관성에 따라서 가중치값을 부여하는 방법이 있다. 통증위치를 기준으로 위치관계에 따라 가중치값을 부여하는 방법은 사용자가 선택한 통증위치와 근육리스트에 포함된 근육 사이의 물리적 또는 기능적 거리가 가깝거나 먼 것을 기준으로 가중치값을 부여한다. 즉, 통증위치와 근육리스트의 근육분류코드 상의 부위별 분류를 비교하여 거리가 가까운 근육은 높은 가중치를 부여하고 거리가 먼 근육은 낮은 가중치를 부여할 수 있다. 도 7을 참조하면, 사용자가 통증위치를 요추 부근의 통증유발점으로 입력하였다면, 요추를 중심으로 물리적 또는 기능적 거리가 가까운 경추나 흉추에 속하는 근육의 가중치값이 5점이 될 수 있다. 이와 달리 무릎이나 발에 속하는 근육의 가중치값은 보다 낮은 3점이나 그 이하가 될 수 있다. 예를 들면, 요추(6) 부근을 통증위치로 입력하였다면, 근육분류코드 상 손(1), 팔꿈치(2), 어깨(3) 등을 포함하는 'R12나다라1', 'R23나다마2'와 같은 근육들은 관련성이 다소 낮은 것으로 제외되도록 할 수 있다. 여기서 가중치값은 예를 들어 5,4,3 과 같이 표기되었으나, 5를 1등급, 4를 2등급, 3을 3등급으로 볼 수 있다. 즉 제일 가중치값이 높은 수치를 1등급으로 기준을 잡아 한단계씩 차이를 두어 정의할 수 있다. 추가적으로, 물리적 또는 기능적 연관성을 기초로 가중치를 부여하는 것은 도 7에 도시된 바와 같이 그 통증입력부위가 어디인지에 따라 동일한 연결 관절 부위라 하더라도 가중치가 달라질 수 있다. 예를 들면 무릎에 통증이 있어 무릎 주변을 통증부위로 선택했다면, 이를 기초로 도출되는 근육리스트 중 발과 관련된 근육은 가중치를 5점으로 높게 부여할 수 있으나, 반대로 통증입력부위가 발이라면, 근육리스트 중 무릎과 관련된 근육은 가중치를 보다 낮은 4점으로 낮게 부여할 수 있다. 경추와 요추 및 흉추는 매우 중요한 부위로서 어디가 통증입력부위이건 상관없이 항상 매우 밀접한 관련이 있는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 골반의 경우 골반이 중요 코어 부위로서, 요추나 무릎이 아픈 경우 모두 골반에 대하여 가중치를 5로 부여하나 그 반대의 경우에는 보다 낮은 가중치를 4로 부여할 수 있다.
결과데이터도출부(140)가 근육의 기능적 분류 연관성에 따라서 가중치값을 부여하는 방법은 사용자가 선택한 통증위치, 증상 또는 움직임을 기준으로 기능적으로 연관되는 기능을 갖는 근육에 가중치값을 부여한다. 즉, 입력된 통증위치나 증상과 관련된 근육의 기능과 역할을 근육리스트의 근육분류코드 상의 기능적 분류와 역할 분류와 비교하여 관련성이 높은 것은 높은 가중치를 부여하고 관련성이 낮은 근육은 낮은 가중치를 부여할 수 있다.
도 8을 참조하면 사용자가 특정 근육의 외회전에 문제가 있다고 입력한 경우 그와 기능적으로 관련성이 있는 외전 또는 내회전을 수행하는 근육은 4 내지 5점의 가중치가 부여될 수 있다. 이와 달리 거상 또는 신전을 수행하는 근육의 가중치값은 3점이나 그 이하가 될 수 있다. 위 두 가지 방법에 의해 가중치값이 부여된 근육리스트에 포함되는 근육은 가중치값을 기준으로 오름차순 또는 내림차순으로 정렬될 수 있다.
다음으로 결과데이터도출부(140)가 가중치값이 일정 점수 이하 또는 하위에 속하는 근육을 근육리스트에서 삭제하는 단계(S140)를 수행할 수 있다. 가중치값이 일정 점수 이하(예를 들어 3점) 또는 하위(예를 들어 하위 40%)에 속하는 근육은 실제로 사용자가 겪고 있는 질환과 관계가 없는 근육일 가능성이 높다. 따라서 이러한 근육을 근육리스트에서 제거함으로서 차후 사용자에게 정확한 질환 정보를 제공할 수 있다. 즉, 예를 들면 근육리스트 중 물리적 거리의 연관성을 기준으로 가중치 값이 3점 이하로 3등급 이하이거나 하위 40%, 기능적 거리의 연관성을 기준으로 가중치 값이 3점 이하로 3등급 이하이거나 하위 40%의 조건 중 어느 하나를 만족하는 근육들을 제외할 수 있을 것이다. 여기서, 물리적 거리를 산출하는 방식을 아래와 같이 예를 들어 설명할 수 있다. 요추(6)가 통증위치이고, 도출된 근육리스트 중 R12나다라1'의 근육이 있다고 가정할 때(근육분류코드 상 손(1), 팔꿈치(2)), 6과 1의 차이, 6과 2의 차이를 모두 더한 값은 5와 4의 합으로 총 9인데, 이 수치를 기준으로 다른 근육보다 수치가 작으면 위치 연관성이 높은 것으로 산출할 수 있다. 즉, 통증위치를 나타내는 숫자와 근육분류코드 상 위치를 나타내는 숫자들 간 각각의 차이를 기준으로 물리적 거리의 연관성을 판단할 수 있는 것이다.
후속하는 단계는 결과데이터도출부(140)가 근육리스트 및 증상데이터를 기초로 의료정보, 운동정보 또는 병원정보를 추출하여 결과데이터를 생성하는 단계(S150)이다. 상술한 단계를 거친 근육리스트는 사용자가 겪고 있는 질환과 관련된 근육리스트이므로 해당 근육리스트와 사용자가 입력한 증상데이터를 결합하여 사용자가 겪고 있는 질환에 대응되는 의료정보, 운동정보 또는 병원정보를 추출할 수 있다.
예를 들어, 상술한 단계를 거친 근육리스트에 포함된 근육이 극상근인 경우 의료정보에는 어깨충돌증후군, 오십견 또는 어깨관절와순파열과 같은 질환리스트가 포함될 수 있다. 이러한 질환리스트는 해당 질환의 정의, 약화시 나타나는 증상 및 관리방법 등에 대한 상세한 해설뿐만 아니라 해당 질환의 성별에 따른 진료비, 발병률 등 환자통계현황, 추적검사결과, 의료행위 리스트, 동반질환 리스트 등을 포함할 수 있다. 또한, 운동정보에는 극상근이 약화되었을 때 필요한 운동에 관한 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로 어깨 스트레칭, 극상근 활성화 운동 등의 사용자 질환 맞춤형 운동영상이 포함될 수 있다. 마지막으로 병원정보에는 극상근과 관련된 진료를 진행하는 병원에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이때 병원정보는 사용자 단말(200)을 통해 수신하는 위치정보를 통해서 사용자의 현재 위치 또는 지정한 위치를 기준으로 주변의 병원에 대한 정보를 포함할 수 있다. 더불어 병원정보는 병원위치, 진료시간, 장비현황, 교통정보, 물리치료실 정보, 의료인력현황 또는 진료항목을 포함할 수 있다.
결과데이터를 생성한 이후에는 서버(100)가 결과데이터를 사용자 단말(200)에 전송하는 단계(S160)를 수행할 수 있다. 사용자 단말(200)이 수신한 결과데이터는 사용자 단말(200)의 결과데이터출력부(220)를 통해서 사용자에게 출력된다. 도 9(a) 내지 도 9(d)는 사용자에게 출력되는 결과데이터를 도시한다. 앞서 설명한 바와 동일하게 극상근을 예로 들면, 도 9(a)는 극상근의 정의, 약화시 나타나는 증상 및 관리방법 등에 대한 상세한 해설이 사용자에게 출력되는 것을 도시한다. 도 9(b)는 극상근과 관련된 근골겨계 질환리스트가 사용자에게 출력되는 것을 도시한다. 도 9(c)는 극상근이 약화되었을 때 필요한 운동에 관한 정보로서 어깨 스트레칭, 극상근 활성화 운동 등의 사용자 질환 맞춤형 운동영상이 출력되는 것을 도시한다. 마지막으로 도 9(d)는 극상근과 관련된 진료를 진행하는 병원에 관한 정보가 사용자에게 출력되는 것을 도시한다.
본 발명의 각 실시예에 개시된 기술적 특징들은 해당 실시예에만 한정되는 것은 아니고, 서로 양립 불가능하지 않은 이상, 각 실시예에 개시된 기술적 특징들은 서로 다른 실시예에 병합되어 적용될 수 있다.
이상, 본 발명의 근골격계 통증 관리 방법의 실시예들에 대해 설명하였다. 본 발명은 상술한 실시예 및 첨부한 도면에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 관점에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명의 범위는 본 명세서의 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
10: 네트워크
100: 서버
110: 통증데이터분석부
120: MFCS분석부
130: 의료빅데이터부
131: 근육정보DB
132: 의료정보DB
133: 운동정보DB
134: 병원정보DB
135: 사용자정보DB
140: 결과데이터도출부
200: 사용자 단말
210: 신체통증입력부
220: 결과데이터출력부
300: 건강보험심사평가원DB
100: 서버
110: 통증데이터분석부
120: MFCS분석부
130: 의료빅데이터부
131: 근육정보DB
132: 의료정보DB
133: 운동정보DB
134: 병원정보DB
135: 사용자정보DB
140: 결과데이터도출부
200: 사용자 단말
210: 신체통증입력부
220: 결과데이터출력부
300: 건강보험심사평가원DB
Claims (11)
- 서버가 수행하는 의료빅데이터를 활용한 근골격계 통증 관리 방법에 있어서,
사용자 단말의 신체통증입력부를 통해서 통증위치, 통증강도, 통증기간 또는 증상을 포함하는 적어도 하나 이상의 증상데이터를 수신하는 단계;
상기 증상데이터를 의료빅데이터부에 포함되는 근육데이터와 매핑하여 근육리스트를 생성하는 단계;
상기 근육리스트에 포함되는 근육마다 상기 통증위치를 기준으로 미리 정해진 규칙을 통해 연관관계에 따른 가중치값을 부여하는 단계;
상기 가중치값이 부여된 근육 중에서 상기 가중치값이 일정 점수 이하인 근육을 상기 근육리스트에서 삭제하는 단계;
상기 삭제하는 단계를 거친 근육리스트 및 상기 증상데이터를 기초로 상기 의료빅데이터부에 포함되는 의료정보, 운동정보 또는 병원정보 중 적어도 하나를 추출하여 결과데이터를 생성하는 단계; 및
상기 결과데이터를 사용자 단말에 전송하는 단계;를 포함하고,
상기 근육리스트를 생성하는 단계는 상기 근육리스트에 포함되는 근육이 심부근육인 경우에는 상기 심부근육의 수축 또는 이완과 관련된 표층근육을 추출하고, 표층근육인 경우에는 상기 표층근육의 수축 또는 이완과 관련된 심층근육을 추출하여 상기 근육리스트에 포함시키는 단계
를 더 포함하는 근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 증상데이터를 수신하는 단계는 상기 신체통증입력부가 인체 모형에 표시되는 통증유발점(Trigger Point, TRP)을 이용하여 상기 통증위치를 입력받는 것을 특징으로 하는 근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법. - 삭제
- 제1 항에 있어서,
상기 근육리스트를 생성하는 단계는 상기 근육리스트에 포함되는 근육의 수축 또는 이완과 관련된 제1 관절을 도출하고, 상기 제1 관절의 가동에 따라 수축 또는 이완되는 근육을 추출하여 상기 근육리스트에 더 포함시키는 단계를 더 포함하는 근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법. - 제4 항에 있어서,
상기 근육리스트를 생성하는 단계는 상기 제1 관절과 이웃하는 제2 관절을 도출하고, 상기 제2 관절의 가동에 따라 수축 또는 이완되는 근육을 추출하여 상기 근육리스트에 더 포함시키는 단계를 더 포함하는
근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법. - 서버가 수행하는 의료빅데이터를 활용한 근골격계 통증 관리 방법에 있어서,
사용자 단말의 신체통증입력부를 통해서 통증위치, 통증강도, 통증기간 또는 증상을 포함하는 적어도 하나 이상의 증상데이터를 수신하는 단계;
상기 증상데이터를 의료빅데이터부에 포함되는 근육데이터와 매핑하여 근육리스트를 생성하는 단계;
상기 근육리스트에 포함되는 근육마다 상기 통증위치를 기준으로 미리 정해진 규칙을 통해 연관관계에 따른 가중치값을 부여하는 단계;
상기 가중치값이 부여된 근육 중에서 상기 가중치값이 일정 점수 이하인 근육을 상기 근육리스트에서 삭제하는 단계;
상기 삭제하는 단계를 거친 근육리스트 및 상기 증상데이터를 기초로 상기 의료빅데이터부에 포함되는 의료정보, 운동정보 또는 병원정보 중 적어도 하나를 추출하여 결과데이터를 생성하는 단계; 및
상기 결과데이터를 사용자 단말에 전송하는 단계;를 포함하고,
상기 근육리스트에 포함되는 근육은 위치에 따른 분류와 기능에 따른 분류를 숫자와 문자 등으로 표시한 근육분류코드로 나타낼 수 있고, 상기 통증위치를 나타내는 숫자와 상기 근육리스트에 포함되는 근육의 근육분류코드 상의 숫자 간 차이가 작을수록 물리적 거리의 연관성이 높은 근육으로 판정하는
근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법. - 제6 항에 있어서,
물리적 거리의 연관성을 기준으로 상기 근육리스트 중 하위 40%에 해당하거나 물리적 거리 연관 가중치 값이 3등급 이하인 근육은 상기 근육리스트에서 제거하는
근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법. - 제1 항 또는 제6 항에 있어서,
상기 근육리스트를 생성하는 단계는 상기 의료빅데이터부가 의료 공공기관의 데이터베이스로부터 수신한 의료정보 및 병원정보를 포함하는
근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법. - 제1 항 또는 제6 항에 있어서,
상기 결과데이터를 생성하는 단계는 상기 의료정보가 상기 근육리스트에 연관되는 근골격계 질환리스트와 상기 근골격계 질환리스트에 포함되는 질환의 평균 진료비, 환자 통계현황 또는 추적검사결과를 포함하는
근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법. - 제1 항 또는 제6 항에 있어서,
상기 결과데이터를 생성하는 단계는 상기 병원정보가 병원위치, 진료시간, 장비현황, 교통정보, 물리치료실 정보, 의료인력현황 또는 진료항목 중 적어도 하나를 포함하는
근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법. - 제1 항 또는 제6 항에 있어서,
사용자의 상기 증상데이터들을 상기 의료빅데이터부에 포함되는 사용자정보DB에 저장하는 단계를 더 포함하고, 상기 사용자정보DB를 의료기관에 연동하여 사용자 개인 맞춤형 의료서비스 제공이 가능한
근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법.
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|---|---|---|---|
| KR1020200130802A KR102242377B1 (ko) | 2020-10-12 | 2020-10-12 | 근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법 |
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|---|---|---|---|
| KR1020200130802A KR102242377B1 (ko) | 2020-10-12 | 2020-10-12 | 근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법 |
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| KR102242377B1 true KR102242377B1 (ko) | 2021-04-20 |
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| KR1020200130802A KR102242377B1 (ko) | 2020-10-12 | 2020-10-12 | 근기능학적 원인 분석을 통한 근골격계 통증 관리 방법 |
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|---|---|
| KR (1) | KR102242377B1 (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102528448B1 (ko) * | 2022-09-01 | 2023-05-02 | 하은주 | 신체 상태 평가 모델 기반의 사용자 설정 목표치 도달을 위한 재활 커리큘럼 최적화 방법 |
| KR102573399B1 (ko) * | 2023-01-03 | 2023-09-01 | 에스와이엠헬스케어 주식회사 | 3차원의 동적관절가동범위 검사를 통한 근골격계 운동손상 및 정적 자세 검사를 통한 자세이상 평가 분석 방법 |
| WO2023243940A1 (ko) * | 2022-06-12 | 2023-12-21 | 아키큐플러스 주식회사 | 근골격분석을 이용한 운동 코칭 서비스 제공 시스템 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100361554B1 (en) * | 2002-01-22 | 2002-11-22 | Ilisoft Co Kr | Apparatus and method for diagnosing pain |
| KR20110085247A (ko) | 2010-01-19 | 2011-07-27 | (주)내안플러스 | 휴대폰 사용자를 위한 근골격계 질환 예방 방법 및 시스템 |
| KR20160141382A (ko) * | 2016-11-28 | 2016-12-08 | 재단법인차세대융합기술연구원 | 3차원 생물학적 정보 처리 방법 및 그 시스템 |
| KR20170063021A (ko) * | 2015-11-30 | 2017-06-08 | 한국 한의학 연구원 | 증상 입력 장치 및 방법 |
| KR102088980B1 (ko) * | 2019-04-19 | 2020-03-13 | 이정의 | 사용자 맞춤형 의료정보 제공 시스템 및 이의 구동방법 |
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2020
- 2020-10-12 KR KR1020200130802A patent/KR102242377B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100361554B1 (en) * | 2002-01-22 | 2002-11-22 | Ilisoft Co Kr | Apparatus and method for diagnosing pain |
| KR20110085247A (ko) | 2010-01-19 | 2011-07-27 | (주)내안플러스 | 휴대폰 사용자를 위한 근골격계 질환 예방 방법 및 시스템 |
| KR20170063021A (ko) * | 2015-11-30 | 2017-06-08 | 한국 한의학 연구원 | 증상 입력 장치 및 방법 |
| KR20160141382A (ko) * | 2016-11-28 | 2016-12-08 | 재단법인차세대융합기술연구원 | 3차원 생물학적 정보 처리 방법 및 그 시스템 |
| KR102088980B1 (ko) * | 2019-04-19 | 2020-03-13 | 이정의 | 사용자 맞춤형 의료정보 제공 시스템 및 이의 구동방법 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 김훈. "근골격계 질환 개요". 네이버 블로그, [online], 인터넷:<URL: https://m.blog.naver.com/firerisk/220643795097>(2016.03.02.) 1부.* * |
| 미국 공개특허 제 2003-0139652호(공개일자: 2003.07.24, 발명의 명칭: System for pain diagnosis and method therefor) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023243940A1 (ko) * | 2022-06-12 | 2023-12-21 | 아키큐플러스 주식회사 | 근골격분석을 이용한 운동 코칭 서비스 제공 시스템 |
| KR102528448B1 (ko) * | 2022-09-01 | 2023-05-02 | 하은주 | 신체 상태 평가 모델 기반의 사용자 설정 목표치 도달을 위한 재활 커리큘럼 최적화 방법 |
| KR102573399B1 (ko) * | 2023-01-03 | 2023-09-01 | 에스와이엠헬스케어 주식회사 | 3차원의 동적관절가동범위 검사를 통한 근골격계 운동손상 및 정적 자세 검사를 통한 자세이상 평가 분석 방법 |
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