KR102260215B1 - Medical information providing device and method with disease diagnosis - Google Patents

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KR102260215B1 KR1020180141790A KR20180141790A KR102260215B1 KR 102260215 B1 KR102260215 B1 KR 102260215B1 KR 1020180141790 A KR1020180141790 A KR 1020180141790A KR 20180141790 A KR20180141790 A KR 20180141790A KR 102260215 B1 KR102260215 B1 KR 102260215B1
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Abstract

본 발명의 일 실시예는 인공지능을 이용한 의료 정보 제공 장치에 있어서, 입력된 증상을 기반으로 인공지능으로 질병을 진단하고, 해당 질병의 정보와 해당 질병을 진료하는 진료기관의 정보를 제공하고 진료기관을 평가하는 의료 정보 제공 장치를 제공한다.An embodiment of the present invention provides an apparatus for providing medical information using artificial intelligence, diagnosing a disease with artificial intelligence based on input symptoms, providing information on the disease and information on a medical institution that treats the disease, and providing treatment A medical information providing device for evaluating an institution is provided.

Description

인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치 및 방법 {MEDICAL INFORMATION PROVIDING DEVICE AND METHOD WITH DISEASE DIAGNOSIS}Medical information providing device and method for diagnosing diseases with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information {MEDICAL INFORMATION PROVIDING DEVICE AND METHOD WITH DISEASE DIAGNOSIS}

본 발명은 의료 정보 제공 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 인공지능으로 질병을 진단하고, 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a medical information providing technology, and more particularly, to a medical information providing apparatus and method for diagnosing a disease with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information.

현재 많은 국가에서 고령인구 증가로 고령화 사회로 변화되고 있고 만성질환을 가진 환자도 계속 증가하고 있다. 바쁜 현대인들은 가벼운 증상은 참거나 인터넷에서 유사한 사례를 검색하여 자가진단을 하는 경우도 많다.Currently, many countries are changing into an aging society due to an increase in the elderly population, and the number of patients with chronic diseases continues to increase. Busy modern people often self-diagnose by putting up with mild symptoms or searching for similar cases on the Internet.

종래에 자가 진단 시스템은 설문조사나 알고리즘 형태로 사용자가 원하는 표현을 입력하는 것이 아니라 보기 중에 선택하는 방식으로 되어 있어 정확한 표현보다는 유사한 표현을 선택하여 자가진단을 하도록 되어 있다.Conventionally, the self-diagnosis system does not input a desired expression in the form of a questionnaire or an algorithm, but selects it during viewing, so that the self-diagnosis is performed by selecting a similar expression rather than an accurate expression.

관련 질병의 진료기관 정보 또한 평가 정보를 평점화 하여 볼 수가 없고, 인터넷 검색 포탈에서 지극히 개인의 의견이 반영된 글들로 판단해야 했다.It is not possible to view the information on medical institutions related to related diseases by grading the evaluation information, and it was necessary to judge the articles reflecting the opinions of individuals on the Internet search portal.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 10-2015-0059689호에 개시되어 있다.Background art of the present invention is disclosed in Korean Patent Laid-Open No. 10-2015-0059689.

본 발명은 설문조사나 알고리즘 형태의 자가진단이 아닌, 의사와 문진하는 형태의 인공지능으로 질병을 진단하고, 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치 및 방법을 제공한다.The present invention provides a medical information providing apparatus and method for diagnosing a disease using artificial intelligence in the form of a questionnaire with a doctor, rather than self-diagnosis in the form of a questionnaire or algorithm, and providing disease information and medical institution information.

또한 본 발명은 국가가 평가한 진료기관(상급종합병원)의 정보와 시설정보 평가, 언론 노출도 및 빅데이터 분석을 통해 인터넷 커뮤니티나 SNS에 펴져 있는 각 진료기관에 대한 평가를 평점화 하는 의료 정보 제공 장치 및 방법을 제공한다In addition, the present invention is medical information that evaluates the evaluation of each medical institution published on the Internet community or SNS through information and facility information evaluation, media exposure, and big data analysis of medical institutions (tertiary general hospitals) evaluated by the state. Provides an apparatus and method for providing

본 발명의 일 측면에 따르면, 인공지능으로 질병을 진단하고, 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치 및 방법을 제공한다.According to one aspect of the present invention, there is provided an apparatus and method for providing medical information for diagnosing a disease using artificial intelligence and providing disease information and medical institution information.

본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 의료 정보 제공 장치는 사용자의 정보와 증상을 입력 받는 입력부, 증상으로 질병을 진단하고 질병정보와 의료기관 정보를 추천하는 판별부, 판별부에서 추출된 정보를 사용자에게 제공하는 출력부 및 판별부에서 사용하는 데이터를 저장하는 데이터저장부를 포함할 수 있다. The artificial intelligence medical information providing apparatus according to an embodiment of the present invention includes an input unit for receiving user information and symptoms, a determining unit for diagnosing a disease based on symptoms and recommending disease information and medical institution information, and information extracted from the determining unit to the user. It may include an output unit provided to the user and a data storage unit for storing data used by the determining unit.

본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 인공지능을 이용한 의료 정보 제공 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다.According to another aspect of the present invention, a method for providing medical information using artificial intelligence and a computer-readable recording medium storing a computer program executing the same are provided.

본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능을 이용한 의료 정보 제공 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 증상내용을 입력 받는 단계, 입력 받은 증상내용으로 질병진단 인공지능을 이용해 질병을 진단하는 단계, 질병에 관한 정보를 출력하는 단계, 증상내용에 대해 의료답변 인공지능으로 근접한 의료답변을 추출하는 단계, 추출한 의료답변을 출력하는 단계, 질병을 진료하는 진료기관의 정보와 평가를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.A method for providing medical information using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention and a computer readable recording medium storing a computer program executing the same according to an embodiment of the present invention include the steps of receiving symptom content, and using artificial intelligence to diagnose disease with the received symptom content. Diagnosis step, step of outputting information about disease, step of extracting medical answer close to the medical answer with artificial intelligence for symptom contents, step of outputting extracted medical answer, step of outputting information and evaluation of medical institution treating disease may include the step of

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 의사와 문진하는 형태로 증상을 입력 받아 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보를 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to receive symptoms in the form of an interview with a doctor, diagnose a disease with artificial intelligence, and provide disease information.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 국가가 평가한 진료기관(상급종합병원)의 정보와 시설정보 평가, 언론 노출도 및 빅데이터 분석을 통해 인터넷 커뮤니티나 SNS에 펴져 있는 각 진료기관에 대한 평가를 평점화 하여 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the evaluation of each medical institution published on the Internet community or SNS through information and facility information evaluation, media exposure, and big data analysis of medical institutions (tertiary general hospitals) evaluated by the state is evaluated. Ratings can be provided.

본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood that the effects of the present invention are not limited to the above-described effects, and include all effects that can be inferred from the configuration of the invention described in the detailed description or claims of the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면.
도 2은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치를 나타내는 블록도.
도 3는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 판별부를 나타내는 블록도.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 출력부를 나타내는 블록도.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 데이터저장부를 나타내는 블록도.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 질병 진단부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 의료답변 제공부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 진료기관 평가부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 입력부의 일례를 나타내는 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 질병진단 출력부의 일례를 나타내는 도면.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 의료답변 출력부의 일례를 나타내는 도면.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 진료기관 출력부의 일례를 나타내는 도면.1 is a view for explaining a medical information providing method for diagnosing a disease with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention;
2 is a block diagram illustrating a medical information providing apparatus for diagnosing a disease with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a determination unit of a medical information providing apparatus that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating an output unit of an apparatus for providing medical information that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram illustrating a data storage unit of an apparatus for providing medical information that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart of performing an AI learning model of a disease diagnosis unit of a medical information providing apparatus that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating an AI learning model of a medical answer providing unit of a medical information providing apparatus that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating an AI learning model of a medical institution evaluation unit of a medical information providing apparatus that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram illustrating an example of an input unit of a medical information providing apparatus for diagnosing a disease with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention;
10 is a diagram illustrating an example of a disease diagnosis output unit of an apparatus for providing medical information that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.
11 is a diagram illustrating an example of a medical answer output unit of a medical information providing apparatus that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.
12 is a diagram illustrating an example of a medical institution output unit of a medical information providing apparatus for diagnosing a disease with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention;

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명하도록 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art can easily implement them with reference to the accompanying drawings. However, the present invention may be embodied in various different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, when a part includes a certain component, this means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for explaining a medical information providing method for diagnosing a disease with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공한다.Referring to FIG. 1 , an apparatus 10 for providing medical information according to an embodiment of the present invention diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information.

단계 S110에서 의료 정보 제공 장치(10)는 성별과 가족력 또는 과거력이 있는 경우 입력하고, 자세한 증상을 입력 받을 수 있다.In step S110, the medical information providing apparatus 10 may input if there is a gender and a family history or a past history, and may receive detailed symptoms.

단계 S120에서 의료 정보 제공 장치(10)는 각 병원, 건강보험공단, 의학서적에서 수집한 질병별 증상 정보를 축적한 질병증상 데이터베이스(410)를 기반으로 입력 받은 증상을 질병진단 인공지능 학습모델로 학습할 수 있다.In step S120, the medical information providing device 10 converts the received symptoms into a disease diagnosis AI learning model based on the disease symptom database 410 that accumulates symptom information for each disease collected from each hospital, health insurance corporation, and medical books. can learn

단계 S130에서 의료 정보 제공 장치(10)는 입력된 증상과 정확도가 높은 순서로 질병과 질병정보를 순서대로 출력한다. 의료 정보 제공 장치(10)는 출력한 질병정보와 함께 유사한 증상 질문에 대한 의료답변을 제공할 수 있다. In step S130, the medical information providing apparatus 10 sequentially outputs the disease and disease information in the order of the input symptoms and the high accuracy. The medical information providing apparatus 10 may provide a medical answer to a similar symptom question together with the output disease information.

단계 S140에서 의료 정보 제공 장치(10)는 의료 답변 인공지능 학습모델을 수행한다.In step S140, the medical information providing device 10 performs a medical answer artificial intelligence learning model.

단계 S150에서 의료 정보 제공 장치(10)는 의료 답변 인공지능 학습모델의 수행결과인 입력된 증상과 근접한 의료 답변으로 근접도가 높은 순으로 출력한다.In step S150, the medical information providing apparatus 10 outputs medical answers that are close to the input symptoms, which are the performance results of the artificial intelligence learning model for medical answers, in order of increasing proximity.

또한 의료 정보 제공 장치(10)는 단계S130의 진단 질병 출력결과에서 진단된 질병을 진료하는 진료기관에 대한 정보와 평가를 제공한다. In addition, the medical information providing apparatus 10 provides information and evaluation on a medical institution that treats a disease diagnosed in the diagnosis disease output result of step S130 .

더욱 상세히 설명하면, 단계S160에서 의료 정보 제공 장치(10)는 진료기관, 진료과, 진료시간, 진료의사 정보를 포함한 진료기관의 정보와 함께 진료기관의 시설정보 및 평점화된 평가 정보를 제공할 수 있다. 진료기관에 대한 평가정보는 병원별 언론의 기사와 인터넷 커뮤니티나 SNS에 등록된 진료기관의 정보를 수집한 정보이며, 단계S170에서 평점화 될 수 있다.More specifically, in step S160, the medical information providing device 10 may provide facility information and graded evaluation information of the medical institution together with the information of the medical institution including the medical institution, the department, the medical hours, and the medical doctor information. have. The evaluation information on the medical institution is information collected by the media articles of each hospital and the information of the medical institution registered in the Internet community or SNS, and may be rated in step S170.

단계 S170에서 의료 정보 제공 장치(10)는 긍부정 분석 인공지능 학습모델을 수행하여 진료기관별로 시설만족도, 이용자만족도, 언론노출도를 평점화한다.In step S170, the medical information providing device 10 performs a positive/negative analysis artificial intelligence learning model to grade facility satisfaction, user satisfaction, and media exposure for each medical institution.

도 2은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치를 나타내는 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a medical information providing apparatus for diagnosing a disease with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 의료 정보 제공 장치(10)는 사용자의 정보와 증상을 입력받는 입력부(100), 증상으로 질병을 진단하고 질병정보와 의료기관 정보를 추천하는 판별부(200), 판별부에서 추출된 정보를 사용자에게 제공하는 출력부(300) 및 판별부에서 사용하는 데이터를 저장하는 데이터저장부(400)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , an artificial intelligence medical information providing apparatus 10 according to an embodiment of the present invention includes an input unit 100 that receives user information and symptoms, diagnoses a disease based on symptoms, and recommends disease information and medical institution information. It may include a determining unit 200, an output unit 300 for providing information extracted from the determining unit to a user, and a data storage unit 400 for storing data used by the determining unit.

도 3는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 판별부를 나타내는 블록도이다.3 is a block diagram illustrating a determination unit of a medical information providing apparatus that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)의 판별부(200)는 입력부에 입력된 데이터로 예측되는 질병을 진단하는 질병 진단부(210), 입력된 데이터와 근접도가 높은 의료 답변을 제공하는 의료답변 제공부(230) 및 질병 진단부에서 예측되는 질병을 진료하는 기관의 평가정보를 제공하는 진료기관 평가부(250)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the determination unit 200 of the apparatus 10 for providing medical information according to an embodiment of the present invention includes a disease diagnosis unit 210 for diagnosing a disease predicted by data input to the input unit, and the input data. It may include a medical answer providing unit 230 that provides a medical answer with a high proximity to the medical institution, and a medical institution evaluation unit 250 that provides evaluation information of an institution treating a disease predicted by the disease diagnosis unit.

도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 출력부를 나타내는 블록도이다.4 is a block diagram illustrating an output unit of an apparatus for providing medical information that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)의 출력부(300)는 질병증상 출력부(310), 의료답변 출력부(330) 및 진료기관 출력부(350)를 포함한다.Referring to FIG. 4 , the output unit 300 of the medical information providing apparatus 10 according to an embodiment of the present invention includes a disease symptom output unit 310 , a medical response output unit 330 , and a medical institution output unit 350 . ) is included.

질병증상 출력부(310)는 질병 진단부(210)에서 예측한 질병을 정확도 순으로 표시하고, 질병의 증상, 질병을 진료하는 진료기관 정보 및 질병의 발병 희귀도를 출력한다. 진료기관 정보는 진료기관 데이터베이스(420)를 참조하고, 질병 희귀도는 질병별 통계 데이터베이스(430)를 참조하여 출력한다.The disease symptom output unit 310 displays the diseases predicted by the disease diagnosis unit 210 in the order of accuracy, and outputs symptoms of the disease, information on a medical institution treating the disease, and the rarity of the disease. The medical institution information refers to the medical institution database 420 , and the disease rarity is output with reference to the disease-specific statistical database 430 .

의료답변 출력부(330)는 의료답변 제공부(230)에서 입력된 증상과 근접한 질문과 답변을 출력하는 것으로, 예를 들면, 근접도 상위 5개를 표시할 수 있다.The medical answer output unit 330 outputs questions and answers that are close to the symptoms input by the medical answer provider 230 , and may display, for example, the top five proximity.

진료기관 출력부(350)는 진료기관 평가부(250)에서 평가한 진료기관 중에 질병 진단부(210)에서 진단한 질병의 진료기관 정보와 진료기관 평가부(250)에서 평점화한 정보와 함께 출력한다. The medical institution output unit 350 together with the medical institution information of the disease diagnosed by the disease diagnosis unit 210 and the information rated by the medical institution evaluation unit 250 among the medical institutions evaluated by the medical institution evaluation unit 250 . print out

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 데이터저장부를 나타내는 블록도이다.5 is a block diagram illustrating a data storage unit of an apparatus for providing medical information that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)의 데이터저장부(400)는 질병증상 데이터베이스(410), 진료기관 데이터베이스(420), 질병별 통계 데이터베이스(430), 의료 답변 데이터베이스(440), 병원별 언론 데이터베이스(450) 및 긍부정 분석 데이터베이스(460)를 포함한다.Referring to FIG. 5 , the data storage unit 400 of the apparatus 10 for providing medical information according to an embodiment of the present invention includes a disease symptom database 410 , a medical institution database 420 , and a statistical database 430 for each disease. , including a medical answer database 440 , a hospital-specific press database 450 , and a positive/negative analysis database 460 .

질병증상 데이터베이스(410)는 각 병원, 건강보험공단, 의학서적 및 의학관련 자료에 나오는 질병과 증상을 저장한다.The disease symptom database 410 stores diseases and symptoms appearing in each hospital, the National Health Insurance Corporation, medical books, and medical-related data.

진료기관 데이터베이스(420)는 보건 빅데이터(open API)를 이용하여 국가 기관에서 평가한 상급종합병원의 정보와 각 병원의 시설정보, 진료과, 진료시간, 의사정보를 추출하여 저장한다. 또 병원 및 진료기관 평가부(250)가 긍부정 분석 인공지능을 이용하여 평점화한 이용자 만족도, 시설만족도, 언론노출도를 저장한다. The medical institution database 420 extracts and stores information on tertiary general hospitals evaluated by national institutions using health big data (open API), facility information of each hospital, departments, treatment hours, and doctor information. In addition, the hospital and medical institution evaluation unit 250 stores the user satisfaction, facility satisfaction, and media exposure rated using artificial intelligence for positive/negative analysis.

질병별 통계 데이터베이스(430)은 국민건강보험 가입자를 대상으로 질병별 질환자수를 표시하고 질병의 희귀도 정보를 저장한다.The disease-specific statistical database 430 displays the number of patients with each disease for national health insurance subscribers and stores information on the rarity of the disease.

의료 답변 데이터베이스(440)는 인터넷 커뮤니티, SNS 와 같은 인터넷에서 검색하여 수집한 질병관련 질문과 답변 자료를 저장한다.The medical answer database 440 stores disease-related questions and answers collected by searching the Internet, such as an Internet community or SNS.

병원별 언론 데이터베이스는(450) 진료기관별로 언론 기사나 자료들을 검색하여 수집한 다음 긍부정 평가를 추가한 후 저장한다.The press database for each hospital (450) searches for and collects press articles or data for each medical institution, then adds positive and negative evaluations and stores them.

긍부정 분석 데이터베이스(460)은 환우회, 인터넷 커뮤니티, SNS와 같은 인터넷에서 검색하여 수집한 진료기관 관련 자료를 긍부정 평가를 하여 저장한다.The positive/negative analysis database 460 evaluates and stores medical institution-related data collected by searching the Internet, such as patient associations, Internet communities, and SNS.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 질병 진단부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도이다.6 is a flowchart illustrating an AI learning model of a disease diagnosis unit of a medical information providing apparatus that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 질병 진단 인공지능 학습단계 S120은 데이터베이스화 단계 S610, 형태소 분석 단계 S620, 벡터화 단계 S630, 길이 표준화 단계 S640, 순환 컨볼루션 신경망 모델 생성 단계 S650, 반복 학습 단계 S660 및 학습 모델 저장 단계 S670을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the disease diagnosis AI learning step S120 according to an embodiment of the present invention includes a databaseization step S610, a morphological analysis step S620, a vectorization step S630, a length standardization step S640, a circular convolutional neural network model generation step S650, It may include an iterative learning step S660 and a learning model storage step S670.

단계 S610에서 의료 정보 제공 장치(10)는 각 병원, 건강보험공단, 의학서적 및 의학관련 자료에 나오는 질병과 그 증상을 데이터베이스에 저장한다.In step S610, the medical information providing device 10 stores the diseases and their symptoms appearing in each hospital, the National Health Insurance Corporation, medical books, and medical-related data in the database.

단계 S620에서 의료 정보 제공 장치(10)는 입력부(100)에서 입력받은 증상 내용에서 한글을 각각 동사, 명사, 조사 형태로 나누는 형태소 분석을 수행한다.In step S620 , the medical information providing apparatus 10 performs morpheme analysis by dividing Hangul into verbs, nouns, and survey forms, respectively, in the symptom content received from the input unit 100 .

단계 S630에서 의료 정보 제공 장치(10)는 입력부(100)에서 입력받은 증상에 나온 단어들을 벡터화하여 수치화 한다.In step S630 , the medical information providing apparatus 10 digitizes the words from the symptoms received from the input unit 100 by vectorizing them.

단계 S640에서 의료 정보 제공 장치(10)는 각각 입력된 증상의 벡터화 데이터의 길이를 미리 설정된 길이로 통일시킨다. 입력부(100)에서 입력 받은 증상의 문장 길이는 다 다르기 때문에 단계 S630에서 벡터화한 길이도 다 다르다. 입력 데이터의 길이를 맞춰 일정한 수치가 나오도록 하기 위해 벡터화한 데이터의 길이로 맞춰준다. 예를 들면 증상내용을 벡터화한 전체 데이터에서 빈공간을 0으로 하여 길이를 100자로 맞출 수 있다. 다시 말하면, 각각 입력된 증상의 벡터화 데이터의 길이를 100자로 통일시킨다.In step S640, the medical information providing apparatus 10 unifies the length of the vectorized data of each inputted symptom to a preset length. Since the sentence lengths of symptoms input from the input unit 100 are different, the lengths vectorized in step S630 are also different. Adjust the length of the vectorized data to match the length of the input data so that a certain number is obtained. For example, the length can be adjusted to 100 characters by setting the empty space to 0 in the total data obtained by vectorizing the symptom contents. In other words, the length of the vectorized data of each input symptom is unified to 100 characters.

단계 S650에서 의료 정보 제공 장치(10)는 길이가 통일된 벡터화 데이터를 학습 세트로 하고 질명병을 라벨로 분류하여 순환 컨볼루션 신경망 모델을 사용하여 학습한다. In step S650, the medical information providing apparatus 10 uses vectorized data of uniform length as a training set, classifies diseases by labels, and learns using a cyclic convolutional neural network model.

단계 S660에서 의료 정보 제공 장치(10)는 순환 컨볼루션 신경망 모델을 반복 학습한다. 의료 정보 제공 장치(10)는 예를 들면 10회의 반복학습을 하는 단계이다. 예를 들면 히든 레이어는 activation = relu, 마지막 레이어는 activation = softmax, optimizer = adam 로 사용할 수 있다.In step S660, the medical information providing apparatus 10 repeatedly learns the cyclic convolutional neural network model. The medical information providing apparatus 10 is, for example, a step of repeating learning 10 times. For example, the hidden layer can be used with activation = relu, the last layer with activation = softmax, and optimizer = adam.

단계 S650에서 의료 정보 제공 장치(10)는 반복학습한 학습 모델을 저장한다. In step S650, the medical information providing apparatus 10 stores the learning model repeatedly learned.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 의료답변 제공부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도이다.7 is a flowchart illustrating an AI learning model of a medical answer providing unit of a medical information providing apparatus that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료답변 인공지능 학습단계 S140은 데이터베이스화 단계 S710, 다항 나이브베이지안 필터 모델 생성 단계 S720, 단어 분석 단계 S730, 근접도계산 단계 S740, 학습모델 생성 단계 S750 및 학습모델 저장 단계 S760을 포함한다.Referring to FIG. 7 , in the medical answer AI learning step S140 according to an embodiment of the present invention, the database forming step S710, the polynomial naive Bayesian filter model generation step S720, the word analysis step S730, the proximity calculation step S740, the learning model generation Step S750 and the learning model storage step S760.

단계 S710에서 의료 정보 제공 장치(10)는 인터넷에 있는 질병과 증상에 관한 질문과 답변 데이터를 인공답변 데이터베이스에 저장한다.In step S710, the medical information providing device 10 stores the question and answer data on diseases and symptoms on the Internet in the artificial answer database.

단계 S720에서 의료 정보 제공 장치(10)는 상기 질문을 학습 세트, 답변을 라벨로 한 다항 나이브베이지안 필터 모델을 생성한다.In step S720, the medical information providing apparatus 10 generates a polynomial naive Bayesian filter model using the question as a training set and an answer as a label.

단계 S730에서 의료 정보 제공 장치(10)는 입력된 질문에 사용된 단어를 분석하는 단어 분석 단계로, 각 답변을 분류한 질문 내용에 대해 사용 단어를 기록하고, 상기 단어의 사용 횟수를 동사, 명사의 형태로 분석하는 필터 함수를 생성한다. In step S730, the medical information providing device 10 is a word analysis step of analyzing the words used in the input question, and records the words used for the question content in which each answer is classified, and determines the number of times the word is used as a verb or a noun. Create a filter function that analyzes in the form of

단계 S740에서 의료 정보 제공 장치(10)는 입력된 질문에 사용된 단어의 횟수로 답변의 근접도를 계산하는 단계로, 기록된 단어의 사용 횟수에 따라 각 답변에 근접해지도록 가, 감점하는 필터함수를 생성한다.In step S740, the medical information providing device 10 calculates the proximity of the answer based on the number of words used in the input question, and a filter function that adds or subtracts points to approach each answer according to the number of times the recorded word is used. create

단계 S750에서 의료 정보 제공 장치(10)는 질문에 따라 상기 질문과 근접한 답변 5가지를 보여주도록 라벨에 점수를 채점하도록 하는 학습 모델을 생성한다.In step S750, the medical information providing apparatus 10 creates a learning model to score a score on the label so as to show five answers that are close to the question according to the question.

단계 S760에서 의료 정보 제공 장치(10)는 생성한 학습 모델을 학습하고 저장한다.In step S760, the medical information providing apparatus 10 learns and stores the created learning model.

의료 정보 제공 장치(10)는 의료답변 인공지능 학습단계 S140를 주기적으로 반복하여 인터넷 커뮤니티와 SNS에서 정보를 크롤링하여 광고성 글을 삭제한 다음 의료답변 데이터베이스에 축적하고 학습할 수 있다.The medical information providing device 10 may periodically repeat the medical answer AI learning step S140 to crawl information from the Internet community and SNS, delete advertisements, and then accumulate it in the medical answer database and learn.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 진료기관 평가부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도이다.8 is a flowchart illustrating an AI learning model of a medical institution evaluation unit of a medical information providing apparatus that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 긍부정 분석 인공지능 학습단계 S170은 데이터베이스화 단계S810, 형태소 분석 단계 S820, 입력된 데이터를 벡터화하는 벡터화 단계 S830, 길이 표준화 단계 S840, 신경망 모델 생성 단계 S850, 반복 학습 단계 S860 및 학습 모델 저장 단계 S870을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 8 , the artificial intelligence learning step S170 for positive/negative analysis according to an embodiment of the present invention includes a databaseization step S810, a morpheme analysis step S820, a vectorization step S830 for vectorizing input data, a length standardization step S840, and a neural network model. It may include a generation step S850, an iterative learning step S860, and a learning model storage step S870.

단계 S810에서 의료 정보 제공 장치(10)는 진료기관별 기사를 검색하여 병원별 언론 데이터베이스(450)에 긍부정 라벨링하여 저장하고, 환우회, 인터넷 커뮤니티, SNS에서 진료기관 관련한 데이터들을 검색하고 수집하여 긍부정 라벨링한 후 긍부정 분석 데이터베이스(460)에 저장한다.In step S810, the medical information providing device 10 searches for articles for each medical institution, labels them positively and negatively on the press database 450 for each hospital, and stores them, searches for and collects data related to medical institutions from patient associations, Internet communities, and SNS, and positively or negatively stores them. After labeling, it is stored in the positive/negative analysis database 460 .

단계 S820에서 의료 정보 제공 장치(10)는 병원별 언론 데이터베이스(450)와 긍부정 분석 데이터베이스(460)에 저장한 데이터의 한글을 각각 동사, 명사, 조사 형태로 나누는 형태소 분석을 수행한다.In step S820, the medical information providing apparatus 10 performs morpheme analysis by dividing the Hangul of the data stored in the hospital-specific press database 450 and the positive/negative analysis database 460 into verbs, nouns, and research forms, respectively.

단계 S830에서 의료 정보 제공 장치(10)는 저장된 데이터의 내용을 벡터화하여 수치화한다.In step S830, the medical information providing apparatus 10 digitizes the contents of the stored data.

단계 S840에서 의료 정보 제공 장치(10)는 벡터화 데이터의 길이를 미리 설정된 길이로 통일시킨다. 입력 데이터의 길이를 맞춰 일정한 수치가 나오도록 하기 위해 벡터화한 데이터의 길이로 맞춰준다. 예를 들면 벡터화한 데이터의 길이를 빈공간을 0으로 하여 400자로 통일한다. In step S840, the medical information providing apparatus 10 unifies the length of the vectorized data to a preset length. Adjust the length of the vectorized data to match the length of the input data so that a certain number is obtained. For example, the length of the vectorized data is unified as 400 characters by setting the empty space to 0.

단계 S850에서 의료 정보 제공 장치(10)는 길이가 통일된 벡터화 데이터를 학습 세트로 하고 평가된 긍정,부정 표기를 라벨로 하여 순환 컨볼루션 신경망 모델을 사용하여 학습한다. 예를 들면 히든 레이어는 activation = relu, 마지막 레이어는 activation = sigmod, optimizer = adam 로 사용할 수 있다.In step S850, the medical information providing apparatus 10 uses vectorized data of uniform length as a training set, and uses the recurrent convolutional neural network model with the evaluated positive and negative notations as labels. For example, the hidden layer can be used with activation = relu, the last layer with activation = sigmod, and optimizer = adam.

단계 S860에서 의료 정보 제공 장치(10)는 순환 컨볼루션 신경망 모델을 반복 학습하는 것으로 예를 들면 10회의 반복학습을 하는 단계이다.In step S860, the medical information providing apparatus 10 repeatedly learns the cyclic convolutional neural network model, for example, iteratively learns 10 times.

단계 S870에서 의료 정보 제공 장치(10)는 반복학습 결과를 저장한다.In step S870, the medical information providing apparatus 10 stores the repeated learning result.

본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)는 긍부정 분석 인공지능 학습단계 S170를 주기적으로 반복하여 언론기사, 인터넷 커뮤니티 및SNS 와 같은 인터넷에서 진료기관 관련 정보를 검색하고 수집하여 긍부정 평가를 한 후 병원별 언론데이터베이스(450)와 긍부정 분석 데이터베이스(460)에 축적하고 학습할 수 있다.The medical information providing apparatus 10 according to an embodiment of the present invention periodically repeats the positive/negative analysis artificial intelligence learning step S170 to search and collect information related to medical institutions on the Internet, such as media articles, Internet communities, and SNS. After the negative evaluation, it can be accumulated and learned in the hospital-specific press database 450 and the positive and negative analysis database 460 .

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 입력부의 일례를 나타내는 도면이다.9 is a diagram illustrating an example of an input unit of an apparatus for providing medical information that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도9를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)의 입력부(100)는 성별 및 증상내용을 입력 요청하고 과거력과 가족력이 있다면 추가로 입력 요청할 수 있다.Referring to FIG. 9 , the input unit 100 of the medical information providing apparatus 10 according to an embodiment of the present invention may request to input gender and symptom content, and may additionally request input if there is a history and family history.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 질병진단 출력부의 일례를 나타내는 도면이다.10 is a diagram illustrating an example of a disease diagnosis output unit of an apparatus for providing medical information that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 의료답변 출력부의 일례를 나타내는 도면이다.11 is a diagram illustrating an example of a medical answer output unit of a medical information providing apparatus that diagnoses a disease with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 진료기관 출력부의 일례를 나타내는 도면이다.12 is a diagram illustrating an example of a medical institution output unit of a medical information providing apparatus for diagnosing a disease with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information according to an embodiment of the present invention.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present invention is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention.

10 : 의료 정보 제공 장치
100 : 입력부
200 : 판별부
210 : 질병 진단부
230 : 의료답변 제공부
250 : 진료기관 평가부
300 : 출력부
310 : 질병증상 출력부
330 : 의료답변 출력부
350 : 진료기관 출력부
400 : 데이터 저장부
410 : 질병증상 데이터베이스
420 : 진료기관 데이터베이스
430 : 질병별 통계 데이터베이스
440 : 의료 답변 데이터베이스
450 : 병원별 언론 데이터베이스
460 : 긍부정 분석 데이터베이스10: medical information providing device
100: input unit
200: discrimination unit
210: disease diagnosis unit
230: Medical answer provider
250: Medical institution evaluation unit
300: output unit
310: disease symptom output unit
330: medical answer output unit
350: medical institution output unit
400: data storage unit
410: disease symptom database
420: medical institution database
430: Statistical database by disease
440 : Medical Answers Database
450: press database by hospital
460: positive and negative analysis database

Claims (10)

인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치에 있어서,
사용자의 정보와 증상을 입력받는 입력부;
증상으로 질병을 진단하고 질병정보와 의료기관 정보를 추천하는 판별부;
상기 판별부에서 추출된 정보를 사용자에게 제공하는 출력부; 및
상기 판별부에서 사용하는 데이터를 저장하는 데이터저장부를 포함하되,
상기 판별부는
상기 입력부에 입력된 데이터로 예측되는 질병을 진단하는 질병 진단부;
상기 입력된 데이터와 근접도가 높은 의료 답변을 제공하는 의료답변 제공부; 및
상기 질병 진단부에서 예측되는 질병을 진료하는 기관의 평가정보를 제공하는 진료기관 평가부를 포함하고,
상기 질병 진단부는
질병진단을 위한 인공지능 학습모델을 생성하고,
상기 데이터저장부는
질병명과 증상 정보를 저장하는 질병증상 데이터베이스;
진료기관의 정보를 저장하는 진료기관 데이터베이스;
질병별 국민통계를 저장하는 질병별 통계 데이터베이스;
의료 질문 답변 데이터를 저장하는 의료 답변 데이터베이스;
병원별 언론기사를 저장하는 병원별 언론 데이터베이스 및
진료기관 관련 데이터의 긍부정 분석을 하여 저장하는 긍부정 분석 데이터베이스를 포함하고,
상기 질병별 통계 데이터베이스는
국민보험 가입자 대상으로 질병별 환자수를 표시하고, 질병의 희귀도 정보를 저장하고,
상기 의료 답변 데이터베이스는
인터넷을 검색하여 광고를 제외하고 수집한 질병 관련 질문과 답변자료를 저장하고,
상기 의료답변 제공부는
상기 입력된 데이터에 따른 근접한 의료답변을 추출하는 인공지능 학습모델을 생성하고,
상기 진료기관 평가부는 인터넷에서 수집한 진료기관에 대한 데이터를 긍부정 평가를 하기 위한 인공지능 학습모델을 생성하고, 상기 진료기관 관련 데이터를 긍부정 평가하여 이용자 만족도, 시설 만족도 및 언론 노출도 중 어느 하나 이상을 평점화하고,
인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치.
In the medical information providing device for diagnosing diseases with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information,
an input unit for receiving user information and symptoms;
a determination unit that diagnoses a disease based on symptoms and recommends disease information and medical institution information;
an output unit providing the information extracted by the determining unit to a user; and
Including a data storage unit for storing data used in the determination unit,
the determining unit
a disease diagnosis unit for diagnosing a disease predicted by the data input to the input unit;
a medical answer providing unit providing a medical answer having a high proximity to the input data; and
A medical institution evaluation unit that provides evaluation information of an institution that treats a disease predicted by the disease diagnosis unit;
The disease diagnosis unit
Create an artificial intelligence learning model for disease diagnosis,
The data storage unit
a disease symptom database for storing disease names and symptom information;
a medical institution database for storing information on the medical institution;
a disease-specific statistical database that stores national statistics for each disease;
a medical answer database that stores medical question answer data;
A hospital-specific press database that stores press articles for each hospital and
Includes a positive/negative analysis database that performs and stores positive/negative analysis of medical institution-related data,
The statistical database for each disease is
Displays the number of patients by disease for national insurance subscribers, stores the rarity information of the disease,
The medical answer database is
Saves disease-related questions and answers collected by searching the Internet, excluding advertisements;
The medical answer provider
Create an artificial intelligence learning model that extracts a medical answer close to the input data,
The medical institution evaluation unit creates an artificial intelligence learning model for positively or negatively evaluating the data on medical institutions collected from the Internet, and evaluates the medical institution-related data positively or negatively to determine which one of user satisfaction, facility satisfaction, and media exposure. rating one or more,
A medical information providing device that diagnoses diseases with artificial intelligence and provides disease information and medical institution information.
 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 출력부는
상기 질병 진단부에서 예측한 질병의 증상, 상기 질병을 진료하는 진료기관 정보 및 상기 질병의 발병 희귀도를 출력하는 질병증상 출력부;
상기 의료답변 제공부에서 증상에 따른 근접한 답변을 추출한 의료답변 출력부; 및
상기 진료기관 평가부에서 평가한 진료기관 중에 상기 질병진단부에서 진단한 질병을 진료하는 기관을 출력하는 진료기관 출력부를 포함하는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병 정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치.
According to claim 1,
the output unit
a disease symptom output unit for outputting the symptoms of the disease predicted by the disease diagnosis unit, information on a medical institution that treats the disease, and the rarity of the disease;
a medical answer output unit for extracting a proximate answer according to the symptom from the medical answer providing unit; and
Medical information for diagnosing a disease and providing disease information and medical institution information with an artificial intelligence including a medical institution output unit for outputting an institution that treats a disease diagnosed by the disease diagnosis unit among the medical institutions evaluated by the medical institution evaluation unit provided device.
 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치가 의료 정보 제공 방법에 있어서,
입력부가 증상내용을 입력받는 단계;
판별부가 상기 입력받은 증상내용으로 질병진단 인공지능을 이용해 질병을 진단하는 단계;
출력부가 상기 질병에 관한 정보를 출력하는 단계;
의료답변 제공부가 상기 증상내용에 대해 의료답변 인공지능으로 근접한 의료답변을 추출하는 단계;
의료답변 출력부가 상기 추출한 의료답변을 출력하는 단계;
진료기관 출력부가 상기 질병을 진료하는 진료기관의 정보와 평가를 출력하는 단계를 포함하되,
상기 판별부가 상기 입력받은 증상내용으로 질병진단 인공지능을 이용해 질병을 진단하는 단계는
인터넷에서 수집한 진료기관 관련 데이터를 긍부정 평가를 하기 위한 인공지능 학습모델을 생성하고,
진료기관 평가부가 상기 진료기관 관련 데이터를 형태소 분석을 수행하여 긍부정 라벨링하여 저장하고, 이용자 만족도, 시설만족도, 언론노출도 중 하나 이상을 평점화하고,
데이터저장부는 질병명과 증상 정보를 질병증상 데이터베이스에 저장하고,
진료기관의 정보를 진료기관 데이터베이스에 저장하고,
질병별 국민통계를 질병별 통계 데이터베이스에 저장하고,
의료 질문 답변 데이터를 의료 답변 데이터베이스에 저장하고,
병원별 언론기사를 병원별 언론 데이터베이스 저장하고,
진료기관 관련 데이터의 긍부정 분석을 하여 긍부정 분석 데이터베이스에 저장하고,
상기 질병별 통계 데이터베이스는
국민보험 가입자 대상으로 질병별 환자수를 표시하고, 질병의 희귀도 정보를 저장하고,
상기 의료 답변 데이터베이스는 인터넷을 검색하여 광고를 제외하고 수집한 질병 관련 질문과 답변자료를 저장하는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병 정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 방법.
 A medical information providing device for diagnosing a disease with artificial intelligence and providing disease information and medical institution information in a medical information providing method,
receiving, by an input unit, symptom contents;
diagnosing, by a determining unit, a disease using the disease diagnosis artificial intelligence based on the received symptom content;
outputting, by an output unit, information about the disease;
extracting, by the medical answer providing unit, medical answers that are close to the medical answers with artificial intelligence for the symptom contents;
outputting the extracted medical answer by a medical answer output unit;
Comprising the step of outputting the information and evaluation of the medical institution that treats the disease by the medical institution output unit,
The step of diagnosing the disease using the disease diagnosis artificial intelligence based on the received symptom content by the determining unit
Create an artificial intelligence learning model for positive or negative evaluation of medical institution-related data collected from the Internet,
The medical institution evaluation unit performs morphological analysis of the medical institution-related data, labels it positively and negatively, and stores it, and scores one or more of user satisfaction, facility satisfaction, and media exposure,
The data storage unit stores the disease name and symptom information in the disease symptom database,
Store the information of the medical institution in the medical institution database,
National statistics for each disease are stored in the statistical database for each disease,
storing the medical question answer data in the medical answer database;
Store press articles for each hospital in the press database for each hospital,
Positive/negative analysis of medical institution-related data is stored in the positive/negative analysis database,
The statistical database for each disease is
Displays the number of patients by disease for national insurance subscribers, stores the rarity information of the disease,
The medical answer database is a method of providing medical information for diagnosing diseases and providing disease information and medical institution information with artificial intelligence that stores disease-related questions and answers collected by searching the Internet and excluding advertisements.
 삭제delete 제8항의 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체.

A computer-readable recording medium storing a computer program executing the medical information providing method for diagnosing a disease with the artificial intelligence of claim 8 and providing disease information and medical institution information.
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