KR102327223B1 - Method and system for providing guidance message in hospital based on user behavior deduction - Google Patents

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KR102327223B1
KR102327223B1 KR1020200117886A KR20200117886A KR102327223B1 KR 102327223 B1 KR102327223 B1 KR 102327223B1 KR 1020200117886 A KR1020200117886 A KR 1020200117886A KR 20200117886 A KR20200117886 A KR 20200117886A KR 102327223 B1 KR102327223 B1 KR 102327223B1
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홍병진
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Abstract

The present invention relates to a method and system for providing a guidance message in a hospital based on user behavior inference. The method comprises the steps in which: when a user terminal transmits patient information to a cloud server, the cloud server transmits the patient information to a hospital server and classifies the type of patient's medical information based on patient hospital data received from the hospital server; the cloud server requests a required payment time from the hospital server, and infers a payment time based on the required payment time received from the hospital server and visiting-hour information received from the user terminal; and the cloud server requests the hospital server to check the patient's outstanding payment history based on a result of the payment time inference, receives an outstanding payment history checking result from the hospital server, and if there is an outstanding payment history, transmits a message including payment information to the user terminal.

Description

사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공 방법 및 시스템{Method and system for providing guidance message in hospital based on user behavior deduction}Method and system for providing guidance message in hospital based on user behavior deduction

본 발명은 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공방법에 관한 것으로, 특히 환자의 의료정보타입을 분류하고 병원 내에서 사용자의 행동을 추론하여 병원 내에서 실시간으로 맞춤형 안내메시지를 제공하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for providing a guide message in a hospital based on user behavior inference, and more particularly, to a method for providing a customized guide message in a hospital in real time by classifying the patient's medical information type and inferring the user's behavior in the hospital will be.

새로운 유형의 전염병이 유행하면서 비대면 의료 서비스가 확대가 예상되고 있다. 병원에 방문하는 경우에도 대인 접촉을 최소화하기 위해 많은 대책이 논의되고 있다. As a new type of infectious disease spreads, non-face-to-face medical services are expected to expand. Even when visiting a hospital, many measures are being discussed to minimize personal contact.

환자가 병원 방문시 진료과 위치가 어디인지, 진료과 도착 후 어떤 행동을 해야하는지, 처방전은 어디서 어떻게 발행하는지 등에 대해 문의를 대부분 간호사나 직원에게 문의하는 경우가 많다. 대인 접촉 최소화가 특히 요청되는 병원 내에서 시간과 장소에 기초한 사용자 행동을 추론하고 이에 적합한 안내메시지를 제공하는 서비스가 요청되고 있다. When a patient visits a hospital, most of them inquire about the location of the department, what actions to take after arriving at the department, where and how to issue a prescription to nurses or staff. There is a demand for a service that infers user behavior based on time and place in a hospital where interpersonal contact minimization is particularly requested and provides an appropriate guide message.

선행기술로는 등록특허 제10-1155949호(병원안내시스템 및 병원안내서비스 제공방법)가 있으나, 선행기술은 사용자의 위치정보와 사용자의 프로세스 정보에 기초하여 위치-프로세스 기반 상황을 판단하고, 위치-프로세스 기반 상황에 맞는 안내정보를 제공하는 기술을 개시하고 있을 뿐이다. As prior art, there is registered Patent No. 10-1155949 (hospital guidance system and hospital guidance service providing method), but the prior art determines a location-process-based situation based on the user's location information and the user's process information, - We are only disclosing a technology that provides guidance information suitable for process-based situations.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 환자의 의료정보타입을 분류하고 병원 내에서 사용자의 행동을 추론하여 병원 내에서 실시간으로 맞춤형 안내메시지를 제공하는 방법을 제공하는 데 있다. SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a method for classifying a patient's medical information type, inferring a user's behavior in a hospital, and providing a customized guide message in real time in a hospital.

본 발명의 실시예에 따른 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공방법은, 사용자단말이 클라우드서버에 환자정보를 전송하면, 클라우드서버가 병원서버에 환자정보를 전송하여 병원서버로부터 수신된 환자 병원데이터에 기초하여 환자의 의료정보타입을 분류하는 단계와, 클라우드서버가 병원서버에 결제소요시간을 요청하고, 병원서버로부터 수신된 결제소요시간과 사용자단말로부터 수신된 방문시간정보에 기초하여 결제시간을 추론하는 단계와, 클라우드서버가 결제시간 추론 결과에 기초하여 병원서버에 환자의 미결제내역 확인을 요청하고, 병원서버로부터 미결제내역 확인 결과를 수신하여 미결제내역이 있으면 결제정보가 포함된 메시지를 사용자단말에 전송하는 단계를 포함한다.In the hospital guidance message providing method based on user behavior inference according to an embodiment of the present invention, when a user terminal transmits patient information to a cloud server, the cloud server transmits patient information to the hospital server and receives the patient information from the hospital server Classifying the patient's medical information type based on the data, the cloud server requests the payment time to the hospital server, and the payment time based on the payment time received from the hospital server and the visit time information received from the user terminal inferring, the cloud server requests the hospital server to check the patient's outstanding payment history based on the payment time inference result, and receives the outstanding payment history confirmation result from the hospital server. and transmitting to the terminal.

본 발명에 의하면 환자의 분류된 의료정보타입, 시간 및 장소를 추론을 하여 맞춤형 메시지를 환자에게 제공함으로써 병원 방문시 대인 접촉을 최소화할 수 있다.According to the present invention, by inferring the patient's classified medical information type, time and place, and providing a customized message to the patient, it is possible to minimize personal contact during hospital visits.

또한, 본 발명에 의하면 연령, 성별, 국적 등에 따라 제공 메시지를 다르게 하여 사용자의 편의성이 높아지는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, there is an effect that the user's convenience is increased by providing different messages according to age, gender, nationality, and the like.

또한, 진료예약 및 변경, 취소를 알림톡 기반으로 환자가 직접 조작할 수 있어 사용자 편의성이 향상되고 병원도 예약부도율 관리가 가능한 효과가 있다.In addition, the patient can directly manipulate the reservation, change, and cancellation based on Alim Talk, which improves user convenience and enables hospitals to manage the reservation default rate.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공 시스템의 구성도이다.
도 2와 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공 방법의 흐름도이다.
도 4 내지 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 병원 내 안내메시지 제공 서비스를 설명하는 도면이다.1 is a block diagram of a system for providing a guide message in a hospital based on user behavior inference according to an embodiment of the present invention.
2 and 3 are flowcharts of a method for providing a guide message in a hospital based on user behavior inference according to an embodiment of the present invention.
4 to 9 are diagrams for explaining an in-hospital guide message providing service according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments according to the concept of the present invention disclosed in this specification are only exemplified for the purpose of explaining the embodiments according to the concept of the present invention, and the embodiments according to the concept of the present invention are It may be implemented in various forms and is not limited to the embodiments described herein.

본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Since the embodiments according to the concept of the present invention may have various changes and may have various forms, the embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail herein. However, this is not intended to limit the embodiments according to the concept of the present invention to specific disclosed forms, and includes all modifications, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used herein are used only to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described herein exists, but one or more other features It is to be understood that it does not preclude the possibility of the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of a system for providing a guide message in a hospital based on user behavior inference according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공 시스템(10)은 클라우드서버(100), 사용자단말(200), 병원서버(300)로 구성된다. Referring to FIG. 1 , the system 10 for providing an in-hospital guide message based on user behavior inference includes a cloud server 100 , a user terminal 200 , and a hospital server 300 .

클라우드서버는 병원서버로부터 환자 병원데이터를 수신하여 환자 의료정보타입을 분류하고, 사용자단말의 병원 방문시간정보와 병원서버로부터 수신한 결제소요시간에 기초하여 시간추론을 하여 환자의 미결제내역 여부를 판단하여 결제정보가 포함된 메시지를 사용자단말에 전송할 수 있다. 또한, 사용자단말의 위치정보에 기초하여 장소추론 및 행위추론을 하여 맞춤형 메시지를 생성하여 사용자단말에 제공할 수 있다.The cloud server receives the patient hospital data from the hospital server, classifies the patient medical information type, and determines whether the patient has outstanding payment history by inferring the time based on the hospital visit time information of the user terminal and the payment time received from the hospital server. Thus, a message including payment information can be transmitted to the user terminal. In addition, a customized message may be generated and provided to the user terminal by inferring a place and an action based on the location information of the user terminal.

사용자단말(200)은 환자가 병원에 방문하면 사용자단말의 신호정보에 기초하여 위치정보를 검출하여 검출된 위치정보를 클라우드서버에 전송할 수 있다.When a patient visits a hospital, the user terminal 200 may detect location information based on signal information of the user terminal and transmit the detected location information to the cloud server.

병원서버(300)는 클라우드서버로부터 결제소요시간을 요청받으면 각 병원별 평균 결제소요시간을 확인하여 전달하고, 클라우드서버로부터 미결제내역 확인을 요청받으면, 환자정보 및 미결제내역을 확인하여 클라우드서버에 전달할 수 있다.When the hospital server 300 receives a request for payment time from the cloud server, it checks and transmits the average payment time for each hospital. can

클라우드서버(100)는 분류부(110), 추론부(120), 메시지생성부(130), 통신부(140), 저장부(150), 제어부(160)로 구성된다. 분류부(110)는 병원서버로부터 수신된 환자 병원데이터에 기초하여 환자 의료정보타입을 분류할 수 있다.The cloud server 100 includes a classification unit 110 , an inference unit 120 , a message generation unit 130 , a communication unit 140 , a storage unit 150 , and a control unit 160 . The classification unit 110 may classify the patient medical information type based on the patient hospital data received from the hospital server.

추론부(120)는 시간, 장소, 행위 등을 추론하여 추론결과에 기초하여 상황에 맞는 맞춤형 메시지를 사용자단말에 제공할 수 있다. 추론부(120)는 사용자단말의 병원 방문시간정보와 결제소요시간정보에 기초하여 시간을 추론하여 미결제내역을 확인하여 결제정보가 포함된 메시지를 사용자단말에 전달할 수 있다. 추론부는 수신된 위치정보와 응답결과에 기초하여 장소를 추론하고, 추론된 위치정보와 환자의료타입에 기초하여 행위를 추론할 수 있다. 메시지생성부(130)는 추론 결과에 따라 맞춤형 메시지를 생성하여 사용자단말에 제공할 수 있다. 통신부(140)는 사용자단말(200)과 병원서버(300)와 데이터를 송수신할 수 있고, 저장부(150)는 생성된 맞춤형 메시지, 수신된 위치정보, 결제소요시간 정보를 저장할 수 있다. 제어부(160)는 클라우드서버의 각 구성을 제어한다.The reasoning unit 120 infers a time, a place, an action, and the like, and based on the reasoning result, may provide a customized message to the user terminal according to the situation. The reasoning unit 120 may infer the time based on the hospital visit time information and the payment required time information of the user terminal, check the outstanding payment details, and deliver a message including the payment information to the user terminal. The inference unit may infer a location based on the received location information and a response result, and infer an action based on the inferred location information and the patient's medical type. The message generator 130 may generate a customized message according to the inference result and provide it to the user terminal. The communication unit 140 may transmit and receive data to and from the user terminal 200 and the hospital server 300 , and the storage unit 150 may store the generated customized message, received location information, and payment required time information. The controller 160 controls each configuration of the cloud server.

도 2와 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공 방법의 흐름도이다.2 and 3 are flowcharts of a method for providing a guide message in a hospital based on user behavior inference according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 환자가 소지한 사용자단말이 위치정보에 기초하여 병원을 방문하면 사용자단말(200)이 클라우드서버(100)에 환자정보를 전송한다(S101). 클라우드서버(200)는 사용자단말로부터 환자정보를 수신하면, 병원서버에 환자정보를 전송하여 환자의 병원데이터를 확인할 수 있다. 병원서버(300)는 클라우드서버(100)로부터 환자정보를 수신하면, 환자의 병원데이터를 확인하고, 확인된 환자 병원데이터를 클라우드서버(100)에 전송한다(S107).Referring to FIG. 2 , when a user terminal carried by a patient visits a hospital based on location information, the user terminal 200 transmits the patient information to the cloud server 100 ( S101 ). When the cloud server 200 receives the patient information from the user terminal, it can transmit the patient information to the hospital server to check the patient's hospital data. When the hospital server 300 receives the patient information from the cloud server 100 , it checks the patient's hospital data, and transmits the confirmed patient hospital data to the cloud server 100 ( S107 ).

클라우드서버(100)는 병원서버로부터 수신된 환자 병원데이터에 기초하여 환자 의료정보타입을 분류한다(S109). 이때, 환자 병원데이터는 모바일 결제이력, 보험금 청구 이력, 처방 내역 이력, 검사 예약 정보 중 적어도 하나일 수 있다. 또한, 연령, 성별, 생활수준, 병원 방문 회수 등의 평균 데이터일 수 있다. 클라우드서버는 상기 환자 병원데이터를 비식별화 처리 후 분석하여 환자 의료정보타입을 분류할 수 있다. 이때, 암호화 방식을 적용하여 알림톡서버와 알림톡에이전트, 병원서버와 모바일 서비스 모든 구간을 암호화할 수 있다.The cloud server 100 classifies the patient medical information type based on the patient hospital data received from the hospital server (S109). In this case, the patient hospital data may be at least one of a mobile payment history, an insurance claim history, a prescription history history, and examination reservation information. In addition, it may be average data such as age, gender, standard of living, number of hospital visits, and the like. The cloud server may classify the patient medical information type by analyzing the patient hospital data after de-identification processing. At this time, by applying the encryption method, it is possible to encrypt all sections of the AlimTalk server and the AlimTalk agent, the hospital server and the mobile service.

클라우드서버(100)는 병원서버에 결제소요시간을 요청하고(S111), 병원서버(300)는 각 병원별 결제소요시간을 확인한다(S113). 각 병원에 평균 결제 시간을 파악하여 미리 저장된 각 병원별 결제소요시간을 저장부로부터 확인한다. 병원서버는 확인된 결제소요시간을 클라우드서버(100)에 전달한다(S115)The cloud server 100 requests the required payment time from the hospital server (S111), and the hospital server 300 checks the required payment time for each hospital (S113). The average payment time for each hospital is identified, and the pre-stored payment time for each hospital is checked from the storage unit. The hospital server transmits the confirmed payment required time to the cloud server 100 (S115)

사용자단말의 위치정보가 병원내에 존재하면(S117), 사용자단말은 방문시간정보를 클라우드서버에 전송한다(S119). 클라우드서버(100)는 방문시간정보와 결제소요시간에 기초하여 시간을 추론한다(S121). 즉, 클라우드서버(100)는 수신된 결제소요시간에 기초하여 예측결제시간을 설정하여, 예측결제시간이 도래하면 환자에게 알림메시지를 전송할 수 있다. 예컨대, 환자가 병원 방문 개시 시간 후 평균 30분후에 결제가 발생한다라고 하면, 병원 방문 개시 시간 기준으로 30분 전후인 25 내지 35분이 도래하면 클라우드서버가 병원서버에 미결제 내역이 있는지 조회해서 이력 발생 시 사용자에게 알림메시지를 전송할 수 있다. 이때, 상기 알림메시지는 SMS, LMS, MMS, 메신저 알림톡, 푸시알림 중 적어도 하나일 수 있다.If the location information of the user terminal exists in the hospital (S117), the user terminal transmits the visit time information to the cloud server (S119). The cloud server 100 infers the time based on the visit time information and the required payment time (S121). That is, the cloud server 100 may set the predicted payment time based on the received payment required time, and transmit a notification message to the patient when the predicted payment time arrives. For example, if a patient says that payment occurs on average 30 minutes after the hospital visit start time, when 25 to 35 minutes arrive, 30 minutes before or after the hospital visit start time, the cloud server queries the hospital server to see if there is any outstanding payment history and generates a history. A notification message can be sent to the user. In this case, the notification message may be at least one of SMS, LMS, MMS, messenger notification talk, and push notification.

클라우드서버(100)가 결제시간 추론 결과에 기초하여 병원서버(300)에 환자의 미결제내역 확인을 요청하고(S123), 병원서버(300)로부터 미결제내역 확인 결과를 수신하여(S129), 미결제내역 여부를 판단하여(S131), 미결제내역이 있으면 결제정보가 포함된 메시지를 사용자단말에 전송한다(S133). 사용자단말(200)이 클라우드서버(100)로부터 결제정보가 포함된 메시지를 수신하면, 해당 메시지를 선택하여 결제를 수행한다.The cloud server 100 requests the hospital server 300 to check the patient's outstanding payment history based on the payment time inference result (S123), and receives the outstanding payment history confirmation result from the hospital server 300 (S129), the outstanding payment history It is determined whether or not (S131), and if there is an outstanding payment history, a message including payment information is transmitted to the user terminal (S133). When the user terminal 200 receives a message including payment information from the cloud server 100, it selects the message and performs payment.

도 3을 참조하면, 사용자단말(200)이 클라우드서버(100)에 위치정보를 전달한다(S201). 상기 위치정보는 RFID 신호 정보, 초음파 신호 정보, 와이파이 신호 정보, 블루투스 신호 정보, GPS 신호 정보 중 적어도 하나로부터 검출된 위치정보일 수 있다. Referring to FIG. 3 , the user terminal 200 transmits location information to the cloud server 100 ( S201 ). The location information may be location information detected from at least one of RFID signal information, ultrasonic signal information, Wi-Fi signal information, Bluetooth signal information, and GPS signal information.

클라우드서버(100)는 수신된 위치정보에 기초하여 환자의 위치를 1차로 파악한다(S203). 클라우드서버(100)는 사용자단말(200)에 알림메시지를 전송하여 위치정보를 질의한다. 클라우드서버(100)는 사용자단말(200)로부터 위치정보를 응답받아 환자의 위치를 2차로 파악한다. 클라우드서버(100)는 수신된 위치정보와 응답받은 위치정보에 기초하여 장소를 추론한다(S209). 이때, 응답받은 위치정보보다 수신된 위치정보에 가중치를 부여하여 추론한다. 클라우드서버(100)는 추론된 위치정보와 환자의료정보타입에 기초하여 환자의 행위를 추론한다(S211). The cloud server 100 primarily identifies the location of the patient based on the received location information (S203). The cloud server 100 queries the location information by sending a notification message to the user terminal 200 . The cloud server 100 receives the location information from the user terminal 200 to determine the patient's location secondarily. The cloud server 100 infers a place based on the received location information and the received location information (S209). At this time, it is inferred by giving weight to the received location information rather than the received location information. The cloud server 100 infers the behavior of the patient based on the inferred location information and the patient medical information type (S211).

이때, 클라우드서버는 사용자단말이 전용 애플리케이션을 사용하는 경우, 애플리케이션에서 데이터 이동을 파악하여 추론을 할 수 있다. 클라우드서버는 사용자단말이 전용 애플리케이션을 사용하지 않는 경우, 주기적으로 병원 미결제 내역이 있는 사용자를 조회해서 알림을 제공할 수 있다. 예컨대, 5분 주기로 조회할 수 있으나 이에 대해 한정하는 것은 아니다. 클라우드서버는 기간, 연령, 특성(장애인, 생활지원대상자, 상습체납 등)에 따른 필터링을 하거나, 발송 회수가 너무 많은 사용자는 제외할 수 있다. 예컨대, 10번 이상 받은 사람, 1일 1회인 사용자의 경우 제외할 수 있다. 나아가, 클라우드서버는 일과시간외, 새벽, 밤늦게 등 발송하지 않는 시간을 제외하여 설정할 수 있다. At this time, when the user terminal uses a dedicated application, the cloud server may make inferences by identifying data movement in the application. When the user terminal does not use a dedicated application, the cloud server may provide a notification by periodically inquiring a user with a hospital unpaid history. For example, it may be inquired every 5 minutes, but is not limited thereto. The cloud server can filter according to period, age, and characteristics (disabled persons, persons eligible for living support, habitual arrears, etc.) or exclude users who send too many times. For example, users who received more than 10 times or users who received once a day may be excluded. Furthermore, the cloud server can be set by excluding times that are not sent, such as outside of normal hours, early morning, late at night, and the like.

클라우드서버(100)는 추론된 위치정보와 환자의료정보타입에 기초하여 맞춤형 메시지를 생성한다(S213). 클라우드서버(100)는 생성된 맞춤형 메시지를 사용자단말(200)에 전송하여 안내한다(S215). The cloud server 100 generates a customized message based on the inferred location information and patient medical information type (S213). The cloud server 100 guides by transmitting the generated customized message to the user terminal 200 (S215).

예컨대, 클라우드서버(100)는 주요 병원내 서비스 메뉴 카테고리 중심으로 특정 서비스를 설정할 수 있다. 클라우드서버(100)는 당일수납, 중간수납, 미수금 대상자 기준으로 알림을 진행할 수 있고, 접수진료비, 예약검사비 알림을 병원 방문 당일 특정 시간에 진행할 수 있다. 클라우드서버(100)는 미수납 알림은 자동발송으로 배치방식 형태로 진행할 수 있고, 입원환자 중간금 알림은 매주 특정 요일에 진행하도록 환자의료정보타입에 기초하여 맞춤형 메시지 및 알림 시간을 설정할 수 있다. For example, the cloud server 100 may set a specific service based on a main in-hospital service menu category. The cloud server 100 may proceed with notification based on same-day receipt, interim receipt, and non-receivable target, and may proceed with notification of received medical fee and reservation examination fee at a specific time on the day of the hospital visit. The cloud server 100 may set a customized message and notification time based on the patient medical information type so that the non-receipt notification can be automatically sent in a batch format, and the inpatient interim payment notification is performed on a specific day of the week.

클라우드서버에서 생성되는 맞춤형 메시지는 문구를 환자정보 기반으로 작성될 수 있다. 예컨대, 환자의 연령, 성별, 국적 등에 따라서 내용이 달라질 수 있다. 또한, 텍스트, 글씨크기, 이미지 등을 차별적으로 제공할 수 있다. 맞춤형 메시지의 알림의 종류는 결제를 예로 들면 결제 전에 알림, 결제 후 알림, 결제 취소 알림, 수납완료알림 중 적어도 하나일 수 있다. 알림의 형태는 Push 알림안내, Pull 알림안내로 구분될 수 있다. Push 알림안내는 SMS, LMS, MMS, 메신저 알림톡 등의 알림이고, Pull 알림안내는 알려줄 내용이 있으면 요청없더라도 알려주는 알림이다. 예컨대, 처방전 발행 되었으면,약을 조제하라고 알림을 제공할 수 있다. 나아가, 메신저 알림톡 시스템 내 제공할 것이 없으면 '없으면' 안내와 주요알림 내역 및 태그 서비스를 제공할 수 있다. 고객센터 전화연결, 안내데스크 위치 알림을 제공할 수 있다. 태그서비스를 제공할 수 있다. The customized message generated by the cloud server can be written based on the patient information. For example, the contents may vary depending on the patient's age, gender, nationality, etc. In addition, text, font size, image, and the like may be provided differentially. For example, the notification type of the customized message may be at least one of a notification before payment, a notification after payment, a payment cancellation notification, and a receipt completion notification. The form of notification can be divided into push notification guide and pull notification guide. Push notifications are notifications such as SMS, LMS, MMS, and messenger notifications, and pull notifications are notifications that let you know if there is something to tell you, even if there is no request. For example, if a prescription has been issued, a notification to dispense the drug may be provided. Furthermore, if there is nothing to provide in the messenger notification talk system, it is possible to provide 'if there is no' guidance, main notification details, and tag service. It can provide a call connection to the customer center and a notification of the location of the information desk. A tag service can be provided.

클라우드서버에서 제공하는 맞춤형 메시지는 사용자 설정을 하면, 지정시간(5분) 단위로 지속적인 안내 알림을 제공할 수 있다. 예컨대, 1) 진료받으실 시간인데 진료받고 계신가요? 2) 진료가 끝나셨나요? 그러면 결제하러 가셔야죠. 3) 처방전 나왔는지 확인해보세요. 4) 가까운 약국은 어디 있어요. 등으로 시계열적으로 맞춤형 메시지 알림을 제공할 수 있다. 이때, 설정한 사용자에 대해서만 애플리케이션이 지속적으로 서버에 데이터를 조회해서 안내를 제공할 수 있다.The customized message provided by the cloud server can provide continuous guidance notification in units of a specified time (5 minutes) if the user sets it. For example, 1) It is time to receive treatment, but are you receiving treatment? 2) Is the treatment over? Then you have to go to pay. 3) Check if a prescription has been issued. 4) Where is the nearest pharmacy? For example, it is possible to provide time-series customized message notifications. At this time, only for the set user, the application may continuously inquire data to the server to provide guidance.

또한, 클라우드서버는 애플리케이션 내에서 인앱 형태로 자동으로 따라다니는 챗봇 형태로 알림을 제공할 수 있다. 예컨대, 애플리케이션 사용자가 물어보고 싶을 때 문의를 하면 필요한 정보를 제공할 수 있다. 예컨대, 1) 얼마를 결제해야 하는지 2) 이제 뭘 해야 하는지 3) 어디로 가야할지 등 챗봇 형태로 제공할 수 있다. In addition, the cloud server may provide a notification in the form of a chatbot that automatically follows in the form of an in-app within the application. For example, when an application user wants to ask a question, the necessary information can be provided by making an inquiry. For example, 1) how much to pay, 2) what to do now, 3) where to go, etc. can be provided in the form of a chatbot.

또한, 클라우드서버는 입력 데이터에 대한 분석 기반의 챗봇 형태로 알림을 제공할 수 있다. 추측의 부정확함이 발생하는 경우에 이를 빠르게 해소하기 위해서 인공지능 기술인 자연어분석, 음성 입력 등을 이용하여 안내할 수 있다.In addition, the cloud server may provide a notification in the form of a chatbot analysis based on input data. In case of inaccuracy in guessing, it can be guided using artificial intelligence technologies such as natural language analysis and voice input to quickly solve it.

도 4 내지 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 병원 내 안내메시지 제공 서비스를 설명하는 도면이다. 도 4를 참조하면, 병원서버, 알림톡Agent, 메신저, 모바일웹 구간은 개인정보 보안구간으로 암호화가 필요하며, 병원서버에서 개인정보에 대해 암호화가 수행되고, 모바일웹에서 개인정보에 대해 복호화가 수행된다. 도 5를 참조하면, 병원내에서 결제내역이 발생하고, 처방전발급이 완료되고, 병원 진료정보 변경 발생시 사용자단말 및 클라우드서버에서의 동작을 설명한다. 전용 애플리케이션에서는 현재의 상황에 따라서 사용자가 수행해야 하는 단계별 안내를 노출하며 불필요한 내용은 노출하지 않는다. 도 6 내지 도 8은 인공지능 기술에 기반한 챗봇 서비스의 동작 방법을 설명하는 도면이다. 병원도착 이후, 진료과도착 이후, 진료이후- 전자처방전 발송, 진료이후-실손보험청구 등의 단계에 따른 맞춤형 메시지를 제공할 수 있다. 도 9는 사용자에게 결제 안내 메시지 제공시 예약변경 및 예약취소하기 위한 안내메시지를 제공하여 사용자가 직접 예약을 변경하거나 취소할 수 있다. 안내메시지에서 바로 결제를 선택하면 결제한 진료비를 선택하도록 도시할 수 있다. 도 9는 사용자에게 결제 안내 메시지 제공시 예약변경 및 예약취소하기 위한 안내메시지를 제공하여 사용자가 직접 예약을 변경하거나 취소할 수 있다. 안내메시지에서 바로 결제를 선택하면 결제한 진료비를 선택하도록 도시할 수 있다. 사용자단말에 예약변경 또는 예약취소 정보를 포함하는 안내메시지를 제공하여 사용자가 직접 예약을 변경하거나 취소하여 병원서버에 전송할 수 있다.4 to 9 are diagrams for explaining an in-hospital guide message providing service according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4, the hospital server, Alim Talk Agent, messenger, and mobile web sections require encryption as a personal information security section. is carried out Referring to FIG. 5 , when payment details occur in the hospital, prescription issuance is completed, and hospital treatment information is changed, operations in the user terminal and the cloud server will be described. In the dedicated application, step-by-step guidance that the user must perform according to the current situation is exposed, and unnecessary content is not exposed. 6 to 8 are diagrams for explaining an operation method of a chatbot service based on artificial intelligence technology. After arrival at the hospital, after arrival at the medical department, after treatment - sending an electronic prescription, after treatment - after treatment - claim for indemnity insurance, etc. can provide customized messages. 9 shows that when a payment guide message is provided to a user, a guide message for changing or canceling a reservation is provided so that the user can directly change or cancel the reservation. If payment is selected directly from the guide message, it may be shown to select the paid medical expenses. 9 shows that when a payment guide message is provided to a user, a guide message for changing or canceling a reservation is provided so that the user can directly change or cancel the reservation. If payment is selected directly from the guide message, it may be shown to select the paid medical expenses. By providing a guide message including reservation change or reservation cancellation information to the user terminal, the user can directly change or cancel the reservation and transmit it to the hospital server.

발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.Although the invention has been described with reference to the embodiment shown in the drawings, this is merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

10; 병원 내 안내메시지 제공 시스템 100; 클라우드서버
200; 사용자단말 300; 병원서버
110; 분류부 120; 추론부 130; 메시지생성부
140; 통신부 150; 저장부 160; 제어부10; In-hospital information message providing system 100; cloud server
200; user terminal 300; hospital server
110; classification unit 120; reasoning unit 130; message generator
140; communication unit 150; storage 160; control

Claims (6)

사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공방법에 있어서,
사용자단말이 클라우드서버에 환자정보를 전송하면, 클라우드서버가 병원서버에 환자정보를 전송하여 병원서버로부터 수신된 환자 병원데이터에 기초하여 환자의 의료정보타입을 분류하는 단계;
클라우드서버가 병원서버에 결제소요시간을 요청하고, 병원서버로부터 수신된 결제소요시간과 사용자단말로부터 수신된 방문시간정보에 기초하여 결제시간을 추론하는 단계;
클라우드서버가 결제시간 추론 결과에 기초하여 병원서버에 환자의 미결제내역 확인을 요청하고, 병원서버로부터 미결제내역 확인 결과를 수신하여 미결제내역이 있으면 결제정보가 포함된 메시지를 사용자단말에 전송하는 단계를 포함하고,
사용자단말이 결제정보가 포함된 메시지를 선택하여 결제를 수행하는 단계를 포함하고,
클라우드서버는 분류부, 추론부, 메시지생성부, 통신부, 저장부 및 제어부를 포함하고, 추론부는 시간, 장소, 행위를 추론하여 추론결과에 기초하여 상황에 맞는 맞춤형 메시지를 사용자단말에 제공하고, 추론부는 사용자단말의 병원 방문시간정보와 결제소요시간정보에 기초하여 시간을 추론하여 미결제내역을 확인하여 결제정보가 포함된 메시지를 사용자단말에 전달하고, 추론부는 수신된 위치정보와 응답결과에 기초하여 장소를 추론하고, 추론된 위치정보와 환자의료타입에 기초하여 행위를 추론하고,
클라우드서버는 상기 환자 병원데이터를 비식별화 처리 후 분석하여 환자 의료정보타입을 분류하고, 암호화 방식을 적용하여 알림톡서버와 알림톡에이전트, 병원서버와 모바일 서비스 구간을 암호화하고,
클라우드서버는 수신된 결제소요시간에 기초하여 예측결제시간을 설정하고, 예측결제시간이 도래하면 환자에게 알림메시지를 전송하고,
클라우드서버는 수신된 위치정보에 기초하여 환자의 위치를 1차로 파악하고, 클라우드서버는 사용자단말에 알림메시지를 전송하여 위치정보를 질의하고, 클라우드서버는 사용자단말로부터 위치정보를 응답받아 환자의 위치를 2차로 파악하고, 클라우드서버는 수신된 위치정보와 응답받은 위치정보에 기초하여 장소를 추론하고, 응답받은 위치정보보다 수신된 위치정보에 가중치를 부여하여 추론하고, 클라우드서버는 추론된 위치정보와 환자의료정보타입에 기초하여 환자의 행위를 추론하고,
클라우드서버는 입력 데이터에 대한 분석 기반의 챗봇 형태로 알림을 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공 방법.In a method for providing a guide message in a hospital based on user behavior inference,
when the user terminal transmits the patient information to the cloud server, the cloud server transmits the patient information to the hospital server and classifies the patient's medical information type based on the patient hospital data received from the hospital server;
requesting, by the cloud server, the required payment time to the hospital server, and inferring the payment time based on the payment required time received from the hospital server and the visit time information received from the user terminal;
The cloud server requests the hospital server to check the patient's outstanding payment history based on the payment time inference result, receives the outstanding payment history confirmation result from the hospital server, and if there is an outstanding payment history, transmitting a message including payment information to the user terminal. including,
Comprising the step of performing payment by the user terminal selecting a message containing payment information,
The cloud server includes a classification unit, an inference unit, a message generation unit, a communication unit, a storage unit and a control unit, and the reasoning unit infers time, place, and action to provide a customized message to the user terminal according to the situation based on the inference result, The inference unit infers the time based on the hospital visit time information and the payment required time information of the user terminal, checks the outstanding payment details, and transmits the message including the payment information to the user terminal, and the inference unit is based on the received location information and the response result to infer a place, infer an action based on the inferred location information and patient medical type,
The cloud server categorizes the patient medical information type by analyzing the patient hospital data after de-identification processing, and applies an encryption method to encrypt the AlimTalk server and AlimTalk agent, and the hospital server and mobile service section,
The cloud server sets the predicted payment time based on the received payment required time, and sends a notification message to the patient when the predicted payment time arrives,
The cloud server first identifies the patient's location based on the received location information, the cloud server queries the location information by sending a notification message to the user terminal, and the cloud server receives the location information from the user terminal to determine the patient's location Second, the cloud server infers a place based on the received location information and the received location information, and assigns a weight to the received location information rather than the received location information for inference, and the cloud server infers the inferred location information and inferring the patient's behavior based on the patient's medical information type,
A method for providing a guide message in a hospital based on user behavior inference, characterized in that the cloud server provides a notification in the form of a chatbot based on analysis of input data. 삭제delete 제1항에 있어서,
사용자단말이 위치정보를 클라우드서버에 전송하면, 클라우드서버가 위치정보에 기초하여 환자의 위치를 파악하는 단계;
클라우드서버가 사용자단말에 위치정보를 질의하고, 사용자단말이 위치정보에 대한 응답을 하는 단계; 및
클라우드서버가 수신된 위치정보와 사용자단말의 응답결과에 기초하여 환자의 현재 장소를 추론하는 단계를 더 포함하는 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공방법.According to claim 1,
when the user terminal transmits the location information to the cloud server, the cloud server identifying the location of the patient based on the location information;
The cloud server queries the user terminal for location information, and the user terminal responds to the location information; and
The method for providing an in-hospital guidance message based on user behavior inference further comprising the step of inferring, by the cloud server, the current location of the patient based on the received location information and the response result of the user terminal. 제3항에 있어서,
클라우드서버가 장소 추론 결과에 기초하여 맞춤형 메시지를 생성하는 단계; 및
클라우드서버가 생성된 맞춤형 메시지를 사용자단말에 전송하는 단계를 더 포함하는 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공방법.4. The method of claim 3,
generating, by the cloud server, a customized message based on the place inference result; and
A method for providing an in-hospital guidance message based on user behavior inference further comprising the step of transmitting, by the cloud server, the customized message generated to the user terminal. 제1항에 있어서,
사용자단말에 예약변경 또는 예약취소 정보를 포함하는 안내메시지를 제공하여 사용자가 직접 예약을 변경하거나 취소하여 병원서버에 전송하는 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공방법.According to claim 1,
A method of providing a guide message in a hospital based on user behavior inference in which a user directly changes or cancels a reservation by providing a guide message including reservation change or reservation cancellation information to a user terminal and transmits it to a hospital server. 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공시스템에 있어서,
환자가 병원에 방문하면 사용자단말의 신호정보에 기초하여 위치정보를 검출하여 검출된 위치정보를 클라우드서버에 전송하는 사용자단말;
병원서버로부터 환자 병원데이터를 수신하여 환자 의료정보타입을 분류하고, 사용자단말의 병원 방문시간정보와 병원서버로부터 수신한 결제소요시간에 기초하여 시간추론을 하여 환자의 미결제내역 여부를 판단하여 결제정보가 포함된 메시지를 사용자단말에 전송하는 클라우드서버;
클라우드서버로부터 결제소요시간을 요청받으면 각 병원별 평균 결제소요시간을 확인하여 전달하고, 클라우드서버로부터 미결제내역 확인을 요청받으면, 환자정보 및 미결제내역을 확인하여 클라우드서버에 전달하는 병원서버를 포함하고,
클라우드서버는 분류부, 추론부, 메시지생성부, 통신부, 저장부 및 제어부를 포함하고, 추론부는 시간, 장소, 행위를 추론하여 추론결과에 기초하여 상황에 맞는 맞춤형 메시지를 사용자단말에 제공하고, 추론부는 사용자단말의 병원 방문시간정보와 결제소요시간정보에 기초하여 시간을 추론하여 미결제내역을 확인하여 결제정보가 포함된 메시지를 사용자단말에 전달하고, 추론부는 수신된 위치정보와 응답결과에 기초하여 장소를 추론하고, 추론된 위치정보와 환자의료타입에 기초하여 행위를 추론하고,
클라우드서버는 상기 환자 병원데이터를 비식별화 처리 후 분석하여 환자 의료정보타입을 분류할 수 있고, 암호화 방식을 적용하여 알림톡서버와 알림톡에이전트, 병원서버와 모바일 서비스 구간을 암호화하고,
클라우드서버는 수신된 결제소요시간에 기초하여 예측결제시간을 설정하고, 예측결제시간이 도래하면 환자에게 알림메시지를 전송하고,
클라우드서버는 수신된 위치정보에 기초하여 환자의 위치를 1차로 파악하고, 클라우드서버는 사용자단말에 알림메시지를 전송하여 위치정보를 질의하고, 클라우드서버는 사용자단말로부터 위치정보를 응답받아 환자의 위치를 2차로 파악하고, 클라우드서버는 수신된 위치정보와 응답받은 위치정보에 기초하여 장소를 추론하고, 응답받은 위치정보보다 수신된 위치정보에 가중치를 부여하여 추론하고, 클라우드서버는 추론된 위치정보와 환자의료정보타입에 기초하여 환자의 행위를 추론하고,
클라우드서버는 입력 데이터에 대한 분석 기반의 챗봇 형태로 알림을 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 행동 추론에 기초한 병원 내 안내메시지 제공 시스템.In the hospital guidance message providing system based on user behavior inference,
a user terminal that detects location information based on signal information of the user terminal when a patient visits a hospital and transmits the detected location information to a cloud server;
Receive patient hospital data from the hospital server, classify patient medical information types, make time inferences based on the hospital visit time information of the user terminal and the payment required time received from the hospital server to determine whether the patient has outstanding payment information a cloud server for transmitting a message including a message to a user terminal;
When a request for payment time is received from the cloud server, the average payment time for each hospital is checked and delivered, and when a request for confirmation of outstanding payment details is received from the cloud server, patient information and outstanding payment details are checked and delivered to the cloud server. ,
The cloud server includes a classification unit, an inference unit, a message generation unit, a communication unit, a storage unit and a control unit, and the reasoning unit infers time, place, and action to provide a customized message to the user terminal according to the situation based on the inference result, The inference unit infers the time based on the hospital visit time information and the payment required time information of the user terminal, checks the outstanding payment details, and transmits the message including the payment information to the user terminal, and the inference unit is based on the received location information and the response result to infer a place, infer an action based on the inferred location information and patient medical type,
The cloud server can classify the patient medical information type by analyzing the patient hospital data after de-identification processing, and encrypts the AlimTalk server and the AlimTalk agent, the hospital server and the mobile service section by applying the encryption method,
The cloud server sets the predicted payment time based on the received payment required time, and sends a notification message to the patient when the predicted payment time arrives,
The cloud server first identifies the patient's location based on the received location information, the cloud server queries the location information by sending a notification message to the user terminal, and the cloud server receives the location information from the user terminal to determine the patient's location Second, the cloud server infers a place based on the received location information and the received location information, and assigns a weight to the received location information rather than the received location information for inference, and the cloud server infers the inferred location information and inferring the patient's behavior based on the patient's medical information type,
The cloud server provides a notification in the form of a chatbot based on analysis of input data.
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