KR102335374B1 - 헬스케어 관리 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
일 실시예에 따른 헬스케어 관리장치는, 단말에 설치된 헬스케어 어플리케이션을 통해 사용자가 입력한 사용자 기본정보, 및 상기 사용자가 업로드 한 사용자 게시물을 수집하는 데이터 수집부, 상기 수집된 사용자 게시물에 존재하는 텍스트, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나를 분석하여, 건강관련 데이터를 추출하는 데이터 추출부, 상기 사용자 기본정보, 및 상기 추출된 건강관련 데이터를 상기 사용자에 대하여 개인화된 건강 DB에 저장하는 데이터 관리부, 상기 사용자 기본정보, 상기 사용자의 건강관련 데이터, 다른 사용자의 건강관련 데이터, 및 사용자의 목표 데이터 중의 하나 이상을 기초로 상기 사용자에 대한 솔루션을 도출하는 솔루션 도출부, 및 상기 도출된 솔루션을 기초로 사용자에게 컨텐츠를 제안하는 컨텐츠 제안부를 포함할 수 있다.
Description
헬스케어 관리 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 고령화된 인구구조와 급증하는 의료비 및 전문 의료서비스인력의 부족 등으로 인해 IT 기술과 의료기술이 접목된 IT-의료 융합기술에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 인체의 건강상태에 대한 모니터링은 병원과 같은 고정된 장소에서만 수행되는 것으로 국한되지 않고, 가정과 사무실 등 일상생활 속에서 언제 어디서나 사용자의 건강 상태를 모니터링해 주는 모바일 헬스케어(mobile healthcare) 분야로 확대되고 있다.
기존의 모바일 헬스케어 관리는 단순히 개인 건강 데이터의 통계분석 수준에 그치고 있어, 개인의 일상생활을 고려한 복합적이고 입체적인 데이터 해석 및 추천이 요구된다.
헬스케어 관리 장치 및 방법에 관한 기술이 제시된다.
일 양상에 따른 헬스케어 관리장치는, 단말에 설치된 헬스케어 어플리케이션을 통해 사용자가 입력한 사용자 기본정보, 및 사용자가 업로드 한 사용자 게시물을 수집하는 데이터 수집부, 수집된 사용자 게시물에 존재하는 텍스트, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나를 분석하여, 건강관련 데이터를 추출하는 데이터 추출부, 사용자 기본정보, 및 추출된 건강관련 데이터를 사용자에 대하여 개인화된 건강 DB에 저장하는 데이터 관리부, 사용자 기본정보, 사용자의 건강관련 데이터, 다른 사용자의 건강관련 데이터, 및 사용자의 목표 데이터 중의 하나 이상을 기초로 사용자에 대한 솔루션을 도출하는 솔루션 도출부, 및 도출된 솔루션을 기초로 사용자에게 컨텐츠를 제안하는 컨텐츠 제안부를 포함할 수 있다.
데이터 수집부는, 단말에 설치된 다른 애플리케이션으로부터 사용자의 다른 애플리케이션에서의 활동 데이터, 또는 의료 기관의 단말로부터 사용자의 의료 기록 데이터를 더 수집하고, 데이터 추출부는, 딥-러닝(Deep-Learning) 기반의 건강 데이터 추출 모델을 이용하여, 사용자 게시물의 텍스트, 이미지, 동영상, 다른 애플리케이션에서의 활동 데이터, 및 의료 기관의 단말로부터 수집된 의료 기록 데이터 중의 적어도 하나로부터, 식사 정보, 운동 기록, 휴식 정보, 신체 비율정보, 소지 제품정보, 제품 구매정보, 및 사용자의 관심 데이터를 추출할 수 있다.
데이터 수집부는 제휴된 공급자의 단말로부터 추천제품 리스트, 및 추천 제품의 추천 횟수에 따라 제공될 혜택 정보를 포함하는 제품 데이터를 수집하고, 데이터 관리부는 수집된 제품 데이터를 제품 DB에 저장할 수 있다.
솔루션 도출부는, 사용자의 기본 정보 중의 신체 데이터 및 사용자의 건강 관련 데이터 중의 신체 비율 정보를 기초로, 솔루션 DB를 참조하여 사용자의 신체 점수 및, 사용자의 처방 정보 중의 적어도 하나를 사용자의 솔루션으로 도출하고, 도출된 솔루션이 사용자의 목표 데이터와 부합 여부를 판단하여, 부합하지 않으면, 솔루션 DB를 참조하여 새로운 솔루션을 도출할 수 있다.
이때, 신체 점수는 총점, 동성 선호도 점수, 이성 선호도 점수, 상위 퍼센티지, BMI 점수, 신체비율 점수, 근육량 점수 중의 적어도 하나를 포함하고, 처방 정보는 총점, BMI 점수, 신체비율 점수, 근육량 점수 각각에 대한 처방 정보를 포함할 수 있다.
솔루션 도출부는 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율이, 전체 사용자들 중의 우수 그룹 또는 사용자와 유사 그룹의 신체 데이터, 및 신체 비율에서 속하는 순위에 기초하여 사용자의 신체점수를 산출할 수 있다.
컨텐츠 제안부는, 사용자에 대해 도출된 솔루션을 기초로 추천 제품, 챌린지, 운동 메이트중의 적어도 하나를 제안할 컨텐츠로 결정하고, 결정된 컨텐츠를 사용자에게 제안할 수 있다.
이때 컨텐츠 제안부는 제품 DB를 참조하여, 사용자의 소지 제품정보, 및 제품 구매정보를 기초로 사용자가 소지하지 않은 추천 제품을 결정하고, 결정된 추천 제품 중에서 사용자 관심 데이터, 및 도출된 솔루션에 부합하는 추천 제품을 사용자에게 제안할 수 있다.
컨텐츠 제안부는, 전체 사용자들 중의 우수 그룹, 또는 사용자와 유사 그룹의 사용자들이 소지하고 있는 추천제품을 기초로 사용자의 추천제품을 결정하고, 우수 그룹 또는 유사 그룹 사용자들이 수행중이거나 수행한 챌린지를 기초로 사용자의 챌린지를 결정하고, 우수 그룹 또는 유사 그룹 사용자중에서 사용자의 운동 메이트를 결정할 수 있다.
일 양상에 따른 헬스케어 관리방법은, 단말에 설치된 헬스케어 어플리케이션을 통해 사용자가 입력한 사용자 기본정보, 및 사용자가 업로드 한 사용자 게시물을 수집하는 단계, 수집된 사용자 게시물에 존재하는 텍스트, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나를 분석하여, 건강관련 데이터를 추출하는 단계, 사용자 기본정보, 및 추출된 건강관련 데이터를 사용자에 대하여 개인화된 건강 DB에 저장하는 단계, 사용자 기본정보, 사용자의 건강관련 데이터, 다른 사용자의 건강관련 데이터, 및 사용자의 목표 데이터 중의 하나 이상을 기초로 사용자에 대한 솔루션을 도출하는 단계, 및 도출된 솔루션을 기초로 사용자에게 컨텐츠를 제안하는 단계를 포함할 수 있다.
개인의 일상생활이 반영된 사용자 게시물로부터 건강관련 데이터를 자동으로 추출함으로써, 개인의 일상생활을 고려한 최적화된 컨텐츠를 사용자에게 제안할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 헬스케어 관리 시스템을 도시한 것이다.
도 2a는 일 실시예에 따른 헬스케어 관리 장치의 블록도이다.
도 2b 내지 2e는 데이터 추출부(220)가 사용자 게시물로부터 건강관련 데이터를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 3c는 도출된 솔루션 및 사용자에게 제안할 컨텐츠에 대한 UI를 도시한 것이다.
도 4는 일 실시예에 따른 헬스케어 관리방법의 흐름도이다.
도 5는 추출된 건강관련 데이터를 기초로 솔루션을 도출하여 사용자에게 컨텐츠를 제안하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다
도 2a는 일 실시예에 따른 헬스케어 관리 장치의 블록도이다.
도 2b 내지 2e는 데이터 추출부(220)가 사용자 게시물로부터 건강관련 데이터를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 3c는 도출된 솔루션 및 사용자에게 제안할 컨텐츠에 대한 UI를 도시한 것이다.
도 4는 일 실시예에 따른 헬스케어 관리방법의 흐름도이다.
도 5는 추출된 건강관련 데이터를 기초로 솔루션을 도출하여 사용자에게 컨텐츠를 제안하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 기재된 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 헬스케어 관리 시스템을 도시한 것이다.
도 1을 참조하면, 헬스케어 관리 시스템(1)은 헬스케어 관리장치(100), 사용자 단말(110), 공급자 단말(120), 의료기관 단말(130)을 포함할 수 있다.
헬스케어 관리 장치(100)는 사용자 단말(110)에 헬스케어 애플리케이션(111) 또는 웹 페이지 등의 인터페이스를 제공하고, 그 인터페이스를 통해 사용자와의 인터랙션을 수행할 수 있다. 이때, 사용자 단말(110)은 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모바일 기기, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 PC 등을 포함하는 것으로 특별히 제한되지 않는다.
예를 들어, 사용자는 자신의 단말(110)에 헬스케어 관리 장치(100)가 제공하는 헬스케어 관리 애플리케이션(111)을 설치하여 그 애플리케이션(111)을 통해, 또는 단말(110)에 설치된 웹 브라우저를 통해 헬스케어 관리 장치(100)에 접속하여 헬스케어 관리 장치(100)에 사용자의 기본정보를 입력하거나 업데이트 할 수 있고, 게시물을 업로드 할 수 있으며, 헬스케어 관리장치(100)가 제공하는 솔루션 및 제안하는 컨텐츠를 확인할 수 있다.
헬스케어 관리장치(100)는 사용자 단말(110)에 설치된 다른 어플리케이션(112)으로부터 활동 데이터를 수신할 수 있다. 이때 활동 데이터는 사용자의 생활습관, 또는 사용자의 건강에 관련된 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 활동 데이터는 사용자의 맥박, 혈압, 혈당, 체수분량, 근육량, 기상시간, 수면시간, 운동시간, 생활습관, 및 운동량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때 헬스케어 관리장치(100)와 사용자 단말(110)은 통신 기술, 및 통신망을 이용하여 연결될 수 있다. 이때, 통신 기술은 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
헬스케어 관리장치(100)는 의료기관 단말(130)로부터 사용자의 의료기록 데이터를 수신할 수 있다. 이때, 의료기록 데이터는 사용자에 대한 의료기관의 진료내역, 약물처방 내역, 검사결과, 상담기록, 의료영상 등을 포함할 수 있다.
헬스케어 관리장치(100)는 사용자 단말(110)의 헬스케어 어플리케이션(111), 다른 어플리케이션(112), 및 의료기관 단말(130)로부터 수신된 데이터에 기초하여 사용자에 대한 솔루션을 도출하고, 도출된 솔루션에 부합하는 컨텐츠를 사용자에게 제안할 수 있다. 이때 헬스케어 관리장치(100)는 공급자 단말(120)로부터 수신되는 제품 데이터를 참조하여 제안할 추천제품을 결정할 수 있다. 구체적인 헬스케어 관리 방법에 대하여 도 2a 내지 도 3을 참조하여 설명한다.
도 2a는 일 실시예에 따른 헬스케어 관리 장치(100)의 블록도이다
도 2a를 참조하면, 헬스케어 관리 장치(100)는 데이터 수집부(210), 데이터 추출부(220), 데이터 관리부(230), 솔루션 DB(231), 컨텐츠 DB(232), 개인화된 건강DB(233), 솔루션 도출부(240), 컨텐츠 제안부(250), 및 표시부(260)를 포함할 수 있다.
데이터 수집부(210), 데이터 추출부(220), 데이터 관리부(230), 솔루션 도출부(240), 컨텐츠 제안부(250), 및 표시부(260)는 기능상 구분된 것으로 둘 이상이 하나로 병합되거나 일부 기능들이 분리되어 다른 구성에 병합될 수 있으며, 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
데이터 수집부(210)는 사용자가 사용자 단말(110)의 헬스케어 어플리케이션(111)을 통해 입력한 사용자 기본정보, 및 사용자가 헬스케어 어플리케이션(111)에 업로드 한 사용자 게시물을 수집할 수 있다. 이때, 사용자 기본정보는 신체 데이터, 운동경력, 운동기록, 식사기록, 구비하고 있는 건강관련 식품과 운동 관련 제품, 및 목표 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이때 사용자의 신체 데이터는 키, 나이, 몸무게, 근육량, 체지방량, BMI 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
데이터 수집부(210)는 다른 어플리케이션(112)의 활동 데이터, 및 의료기관 단말(130)의 의료기록 데이터를 수집할 수 있다. 도 1에서 전술한 바와 같이, 활동 데이터는 사용자의 맥박, 혈압, 혈당, 체수분량, 근육량, 기상시간, 수면시간, 운동시간, 생활습관, 및 운동량 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 의료기로 데이터는 사용자에 대한 의료기관의 진료내역, 약물처방 내역, 검사결과, 상담기록, 및 의료영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
데이터 수집부(210)는 제휴된 공급자 단말(120)로부터 제품 데이터를 수집할 수 있다. 제품 데이터는, 사용자가 섭취할 음식과 관련한 제품 데이터, 및 사용자가 사용할 운동기구와 관련한 제품 데이터를 포함할 수 있다. 제품 데이터는, 추천제품 리스트와 함께 각 추천 제품의 추천횟수에 따라 제공될 혜택 정보를 포함할 수 있다. 이때 혜택정보는, 헬스케어 관리장치(100)가 공급자 단말(120)로부터 수신한 추천제품 리스트 중 어느 하나를 사용자에게 추천하여, 사용자가 해당 추천제품을 구매하는 경우 헬스케어 관리장치(100)의 운영자가 공급자로부터 획득하게 되는 소정의 광고료를 의미할 수 있다.
데이터 추출부(220)는 데이터 수집부(210)로부터 수집된 데이터를 기초로 딥-러닝(Deep-Learning) 기반의 건강 데이터 추출 모델을 이용하여 건강관련 데이터를 추출할 수 있다. 이때 건강관련 데이터는 사용자의 식사정보, 운동기록, 휴식정보, 신체 비율정보, 소지 제품정보, 제품 구매정보, 사용자의 관심 데이터, 신체리듬 정보, 신체대사 정보, 및 신체 질병정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 데이터 추출부(220)는 딥-러닝(Deep-Learning) 기반의 건강 데이터 추출 모델을 이용하여 데이터 수집부(210)에서 수집된 사용자의 게시물의 텍스트, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나로부터 사용자의 건강관련 데이터를 추출할 수 있다.
이때 건강 데이터 추출 모델은 텍스트 기반 건강 데이터 추출모델, 및 이미지 기반 건강 데이터 추출모델을 포함할 수 있다. 텍스트 기반 건강 데이터 추출모델은, BERT 텍스트 분류모델, BERT 자연어 추론모델, 및 BERT 개체명 인식모델 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 이미지 기반 건강 데이터 추출모델은 EfficientNet classification, Mask R-CNN object detection, Instance Segmentation, pose estimation, 및 이미지 윤곽선 분석 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 2b 내지 2e를 참조하여 사용자의 게시물의 텍스트, 및 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나로부터 사용자의 건강관련 데이터를 추출하는 과정을 설명한다.
도 2b를 참조하면, 데이터 추출부(220)는 사용자의 게시물의 텍스트(221a), 및 이미지(221b)로부터 사용자가 섭취한 소고기와 고구마 샐러드를 식사 정보로서 추출할 수 있고, A브랜드의 샐러드 제품을 소지 제품정보로 추출할 수 있다.
도 2c를 참조하면, 데이터 추출부(220)는 사용자 게시물의 텍스트(222a)로부터 덤벨 컬 운동을 13.5kg으로 3세트를 수행하였으며, 세트당 12회를 수행한 점을 운동기록으로 추출할 수 있고, 이미지(222b)로부터 사용자가 3.01km 거리만큼의 유산소 운동을 한 점을 운동기록으로 추출할 수 있다.
도 2d를 참조하면, 데이터 추출부(220)는 사용자 게시물의 이미지로부터 신체비율 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 데이터 추출부(220)는 사용자의 신체에서 미리 정해진 위치, 예컨대 사용자의 쇄골(223a), 어깨(223b), 팔꿈치(223c), 손목(223d), 골반(223e), 무릎(223f), 발목(223g) 등을 기준점으로 추출하고, 각 기준점 사이의 거리를 계산하여 사용자의 신체비율 정보를 추출할 수 있다.
일 예로, 데이터 추출부(220)는 쇄골(223a)과 어깨(223b) 사이의 거리를 계산하거나, 또는 양쪽 어깨(223b) 사이의 거리를 계산하여 어깨넓이 또는 상체넓이를 산출할 수 있다. 다른 예로, 데이터 추출부(220)는 양쪽 골반(223e) 사이의 넓이를 계산하여 골반넓이를 산출하거나, 골반(223e)과 무릎(223f) 사이의 거리를 계산하여 허벅지 길이를 산출하거나, 무릎(223f)과 발목(223g) 사이의 거리를 계산하여 종아리 길이를 산출할 수 있다.
후술할 바와 같이, 추출된 신체비율 정보는 솔루션 도출부(240)에 의해 다른 사용자의 신체비율 정보와 비교될 수 있고, 비교결과에 따라 사용자의 신체비율 점수가 산출될 수 있다.
도 2e를 참조하면, 데이터 추출부(220)는 사용자 게시물의 텍스트(224)로부터 사용자 관심 데이터를 추출할 수 있다.
일 예로, 도 2e의 경우, 데이터 추출부(220)는 사용자 게시물의 텍스트(224)로부터 사용자가 운동기구 브랜드 중, B 브랜드를 선호한다는 점을 사용자 관심 데이터로 추출할 수 있다. 다른 예로, 데이터 추출부(220)는 사용자 게시물로부터 추출된 소지 제품정보, 제품 구매정보, 및 운동 기록과 같은 건강관련 데이터의 추출 횟수와 추출 빈도 등을 기초로 사용자 관심 데이터를 추출하거나, 사용자의 헬스케어 어플리케이션(111)내의 추천제품 조회이력이나 다른 사용자 게시물 조회이력 등을 기초로 사용자 관심 데이터를 추출할 수도 있다.
데이터 추출부(220)는 사용자 게시물의 동영상으로부터 건강관련 데이터를 추출할 수도 있다. 예를 들어, 데이터 추출부(220)는 동영상에서 복수의 이미지 프레임을 추출하고, 추출된 복수의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임을 선택하여 건강관련 데이터를 추출할 수 있다. 이때, 미리 정해진 이미지 프레임 추출 프로그램이 이용될 수 있다.
도시되지는 않았으나, 데이터 추출부(220)는 사용자의 게시물의 텍스트, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나로부터 사용자의 휴식정보, 예컨대 집에서 휴식을 취한 기록, 및 여행 기록 등을 추출할 수 있다. 또한 데이터 추출부(220)는 사용자의 게시물의 텍스트, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나로부터, 또는 구매이력 DB(미도시)에 저장된 구매이력 데이터를 참조하여 사용자의 제품 구매정보를 추출할 수 있다.
데이터 추출부(220)는 데이터 수집부(210)에 의해 수집된, 다른 어플리케이션에서의 활동 데이터, 또는 의료 기록 데이터로부터 건강관련 데이터를 추출할 수 있다.
일 예로, 데이터 추출부(220)는 수집된 다른 어플리케이션에서의 활동 데이터인 기상시간, 수면시간 데이터를 기초로, 사용자의 신체리듬 정보를 추출할 수 있다. 이때 신체 리듬정보는, 사용자의 기상시간, 수면시간을 기초로 산출된 사용자의 생활패턴 정보를 포함할 수 있다.
또한 데이터 추출부(220)는 수집된 다른 어플리케이션에서의 활동 데이터인 혈당, 체수분량 데이터를 기초로, 사용자의 신체 대사정보를 추출할 수 있다. 이때 사용자의 신체 대사정보는, 사용자의 혈당, 체수분량 데이터를 기초로 미리 정의된 대사율 산출 모델을 이용하여 산출될 수 있다.
다른 예로, 데이터 추출부(220)는 수집된 의료 기록 데이터인 의료기관의 진료내역, 약물처방 내역, 검사결과, 상담기록, 및 의료영상 등을 기초로 사용자의 신체 질병정보를 추출할 수 있다. 신체 질병정보는 사용자가 가지고 있는 질병과 관련하여 권장되는 음식정보, 기피해야 할 음식정보, 유산소 운동이나 웨이트 트레이닝 운동시 사용을 최소화 해야 할 신체부위에 관한 정보를 포함할 수 있다.
데이터 관리부(230)는 수집된 데이터를 솔루션 DB(231), 컨텐츠 DB(232), 및 개인화된 건강DB(233)에 분류하여 저장하고, 저장된 데이터를 관리할 수 있다. 다만 DB의 종류는 이에 제한되지 않고, 헬스케어 관리장치(100)는 구매이력 DB(미도시)등 도시되지 않은 DB를 더 포함할 수 있다.
이때 각 DB는 저장장치에 저장될 수 있으며, 이때 저장 장치는 예컨대, 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어, SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory: RAM) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
일 예로, 데이터 관리부(230)는 데이터 수집부(210)에 의해 수집된 사용자 기본정보, 데이터 추출부(220)에 의해 추출된 건강관련 데이터를 사용자에 대한 개인화된 건강DB(233)에 저장할 수 있다.
이때, 데이터 관리부(230)는 사용자 기본정보, 추출된 건강관련 데이터 카테고리를 분류하고 자동으로 태깅하여 개인화된 건강DB(233)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 도 2b의 경우, 추출된 건강관련 데이터를 식사기록에 관련된 것으로 분류하고, 식사기록 중에서도 소고기는 자연식, 이지 샐러드는 간편식으로 분류할 수 있고, 소지하고 있는 이지 샐러드 제품을 소지 제품정보로 분류할 수 있다. 도 2c의 경우, 추출된 건강관련 데이터를 운동기록에 관련된 것으로 분류하고, 운동기록 중에서도, 3.01km거리만큼의 러닝은 유산소 운동, 13.5kg으로 3세트를 수행한 덤벨 컬 운동은 웨이트 트레이닝 운동으로 분류할 수 있다. 이때, 사용자의 이전 운동기록을 참조하여 각 운동이 고강도 운동이었는지, 저강도 운동이었는지 여부를 판단하고 고강도 운동, 또는 저강도 운동으로 분류할 수 있다. 도 2d의 경우, 추출된 건강관련 데이터를 신체 비율정보로 분류할 수 있다. 도 2e의 경우, 추출된 건강관련 데이터를 운동기록으로 분류하고, 사용자가 선호하는 뉴텍(New-Tech) 브랜드를 사용자 관심 데이터로 분류할 수 있다.
다른 예로, 데이터 관리부(230)는 데이터 수집부(210)에 의해 수집된 제품 데이터를 컨텐츠 DB(232) 중, 제품 DB(232a)에 저장할 수 있다. 이때, 데이터 관리부(230)는 제품 데이터의 추천제품 리스트와 각 추천 제품의 추천횟수에 따라 제공될 혜택 정보를 분류하여 저장할 수 있다.
솔루션 DB(231)는 전체 사용자 각각에 대한 신체 데이터, 신체 비율정보, 신체 점수, 및 처방정보에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 챌린지 DB(232b)는 솔루션 DB에서의 복수의 솔루션에 대응되는 사용자가 수행할 만한 복수의 챌린지에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 메이트 DB(232c)는 헬스케어 어플리케이션(111)을 사용하고 있는 전체 사용자 목록을 포함할 수 있고, 이때 각 사용자는 운동시간, 평소 수행하는 운동종류에 따라 분류되어 저장될 수 있다.
데이터 관리부(230)가 관리하는 각 DB는, 후술하는 솔루션 도출부(240)가 도출된 솔루션이 목표데이터의 부합하는지 여부를 판단한 결과, 또는 컨텐츠 제안부(250)가 추천한 컨텐츠를 사용자가 확인하는지 여부를 판단한 결과에 따라 새로이 갱신될 수 있다.
솔루션 도출부(240)는 사용자 기본정보, 사용자의 건강관련 데이터, 다른 사용자의 건강관련 데이터, 및 사용자의 목표 데이터 중 적어도 하나를 기초로 사용자에 대한 솔루션을 도출할 수 있다. 이때 솔루션 도출부(240)는 사용자의 신체점수, 및 사용자에 대한 처방정보 중 적어도 하나를 솔루션으로 도출할 수 있다.
사용자의 신체 점수는, 총점, 동성 선호도 점수, 이성 선호도 점수, 상위 퍼센티지, BMI 점수, 신체비율 점수, 근육량 점수 중의 적어도 하나를 포함하고, 사용자에 대한 처방 정보는 총점, BMI 점수, 신체비율 점수, 근육량 점수 각각에 대한 처방 정보를 포함할 수 있다.
솔루션 도출부(240)는 사용자 기본정보 중의 신체 데이터, 건강관련 데이터 중의 신체 비율정보를 기초로 솔루션 DB(231)를 참조하여 사용자의 신체점수, 및 사용자에 대한 처방정보 중 적어도 하나를 사용자에 대한 솔루션으로 도출할 수 있다. 이때 솔루션 DB(231)는 다른 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율정보에 관한 데이터를 포함할 수 있고, 이때 다른 사용자는 복수의 사용자들의 선호도 설문결과, 클릭 횟수, 좋아요 횟수에 따라 선정된 우수 그룹의 사용자, 또는 사용자와 신체 데이터, 및 신체 비율정보가 유사한 유사 그룹의 사용자일 수 있다. 또한 솔루션 DB(231)는 특정 신체 데이터, 및 신체 비율정보에 대응되는 신체점수와 처방정보에 관한 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 솔루션 도출부(240)는 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율이, 전체 사용자 중에서 우수 그룹 또는 유사 그룹의 신체 데이터, 및 신체 비율에서 속하는 순위에 기초하여 산출된 사용자의 신체점수를 사용자에 대한 솔루션으로 도출할 수 있다.
일 예로, 솔루션 도출부(240)는 전체 사용자의 선호도 설문, 클릭횟수, 좋아요 횟수 등을 기초로 선정된 제 1 우수 그룹 사용자의 총점을 100점으로 설정하고, 제 1 우수 그룹 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율과, 전체 사용자의 신체 데이터, 및 신체비율을 비교하여 각 사용자 별로 제 1 우수 그룹과의 신체 데이터, 및 신체비율의 차이를 계산할 수 있다. 솔루션 도출부(240)는 계산된 차이에 따라 전체 사용자 중에서 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율이 속하는 순위를 산출하여 순위가 하나 감소할 때 마다 소정점수가 줄어드는 방식으로 사용자의 총점을 산출할 수 있다. 이때 솔루션 도출부(240)는 사용자와 신체 데이터, 및 신체 비율정보가 유사한 유사 그룹의 사용자의 총점을 참조하여 사용자의 총점을 산출하거나 보정할 수 있다. 솔루션 도출부(240)는 전체 사용자의 산출된 총점을 기초로, 각 사용자의 상위 퍼센티지를 계산할 수 있다.
다른 예로, 솔루션 도출부(240)는 전체 사용자 중, 이성의 선호도 설문, 또는 이성의 클릭횟수, 좋아요 횟수를 기초로 선정된 제 2 우수 그룹 사용자의 이성 선호도 점수를 100점으로 설정하고, 제 2 우수 그룹 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율과, 전체 사용자의 신체 데이터, 및 신체비율을 비교하여 각 사용자 별로 제 2 우수 그룹과의 신체 데이터, 및 신체비율의 차이를 계산할 수 있다. 솔루션 도출부(240)는 계산된 차이에 따라 전체 사용자 중에서 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율이 속하는 순위를 산출하여 순위가 하나 감소할 때 마다 소정점수가 줄어드는 방식으로 사용자의 이성 선호도 점수를 산출할 수 있다. 이때 솔루션 도출부(240)는 사용자와 신체 데이터, 및 신체 비율정보가 유사한 유사 그룹의 사용자의 이성 선호도 점수를 참조하여 사용자의 이성 선호도 점수를 산출하거나 보정할 수 있다.
또 다른 예로, 솔루션 도출부(240)는 전체 사용자의 근육량, 체지방량, BMI, 신체 비율정보의 크기에 따라 각 사용자의 파트별 신체 점수를 산출할 수 있다. 설명의 편의를 위해 신체 비율정보를 예를 들어 설명한다. 솔루션 도출부(240)는 신체 비율정보가 우수한 제 3 우수그룹을 선정하고, 제 3 우수그룹 사용자의 신체 비율점수를 100점으로 설정할 수 있으며, 제 3 우수 그룹 사용자의 신체 비율과 비교하여 각 사용자 별로 제 3 우수 그룹과의 신체비율의 차이를 계산할 수 있다. 솔루션 도출부(240)는 계산된 차이에 따라 전체 사용자 중에서 사용자의 신체 비율이 속하는 순위를 산출하여 순위가 하나 감소할 때 마다 소정점수가 줄어드는 방식으로 사용자의 신체 비율점수를 산출할 수 있다.
솔루션 도출부(240)는 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율정보를 기초로 판단된 사용자에 대한 처방정보를 사용자의 솔루션으로 도출할 수 있다. 예를 들어 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율정보를 이성 선호도 점수 우수 그룹 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율정보와 비교할 수 있다. 비교결과 이성 선호도 점수 우수 그룹 사용자에 비하여 체지방이 높다고 판단될 경우, 사용자에게 "체지방 감소가 필요해요"와 같은 처방정보를 솔루션으로 도출할 수 있고, 비교결과 이성 선호도 점수 우수 그룹 사용자에 비하여 어깨넓이가 작다고 판단될 경우, 사용자에게 "상체운동의 빈도를 높여 상체 프레임 넓이를 키울 필요가 있습니다"와 같은 처방정보를 솔루션으로 도출할 수 있다.
이때, 솔루션 도출부(240)는 산출된 신체 점수에 더 기초하여 사용자에 대한 처방정보를 사용자의 솔루션으로 도출할 수 있다. 예를 들어, 산출된 이성 선호도 점수가 다른 사용자와 비교하여 평균치에 미달할 경우, "이성 선호도 점수를 높이기 위해 3kg의 체중감량이 필요합니다"와 같은 처방정보를 솔루션으로 도출할 수 있다.
솔루션 도출부(240)는 도출된 솔루션과 데이터 수집부(210)에 의해 수집된 사용자 기본정보에 포함된 사용자의 목표 데이터의 부합여부를 판단할 수 있다.
일 예로, 사용자의 신체비율 점수가 60점으로 산출되고, 산출된 신체비율 점수가 솔루션으로 도출된 경우, 사용자의 목표 데이터가 "전반적 체형관리"라면, 솔루션 도출부(240)는 도출된 솔루션과 사용자의 목표 데이터가 부합하는 것으로 판단할 수 있다.
다른 예로, "이성 선호도 점수를 높이기 위해 3kg의 감량이 필요합니다"와 같은 처방정보가 솔루션으로 도출되고, 사용자의 목표 데이터가 체중감량인 경우, 솔루션 도출부(240)는 도출된 솔루션이 사용자의 목표 데이터와 부합하는 것으로 판단할 수 있다.
판단결과, 도출된 솔루션이 사용자의 목표 데이터와 부합하지 않으면, 솔루션 도출부(240)는 솔루션 DB(231)를 참조하여 새로운 솔루션을 도출할 수 있다.
일 예로, 사용자의 체지방률 점수가 40점으로 산출되고, 산출된 체지방률 점수가 솔루션으로 도출되었으나, 사용자의 목표 데이터가 상체넓이 증가라면, 솔루션 도출부(240)는 도출된 솔루션이 사용자의 목표 데이터와 부합하지 않는 것으로 판단하고, 솔루션 DB(231)를 참조하여 상체넓이 증가와 부합하는 신체점수, 및/또는 처방정보를 새로운 솔루션으로 도출할 수 있다.
다른 예로, "이성 선호도 점수를 높이기 위해 3kg의 감량이 필요합니다"와 같은 처방정보가 솔루션으로 도출되었으나, 사용자의 목표 데이터가 근육량 증가, 또는 신체 사이즈 증가를 희망하는 경우라면, 솔루션 도출부(240)는 도출된 솔루션이 사용자의 목표 데이터와 부합하지 않는 것으로 판단하고, 솔루션 DB(231)를 참조하여 근육량 증가, 또는 신체 사이즈 증가와 부합하는 신체점수, 및/또는 처방정보를 새로운 솔루션으로 도출할 수 있다.
컨텐츠 제안부(250)는 도출된 솔루션을 기초로 사용자에게 컨텐츠를 제안할 수 있다. 이때 컨텐츠 제안부(250)는 추천제품, 챌린지, 메이트 중 적어도 하나를 컨텐츠로 제안할 수 있다.
예를 들어, 컨텐츠 제안부(250)는 제품 DB(232a) 중에서, 개인화된 건강DB(233)의 소지 제품정보, 제품 구매정보를 기초로 사용자가 소지하지 않은 추천 제품을 결정하고, 결정된 추천 제품 중에서 개인화된 건강DB(233)의 사용자 관심 데이터, 및 솔루션 도출부(240)에 의해 도출된 솔루션에 부합하는 추천 제품을 사용자에게 제안할 수 있다.
다른 예로, 컨텐츠 제안부(250)는 도출된 솔루션을 기초로 전체 사용자들 중의 우수 그룹, 또는 사용자와 유사 그룹의 사용자들이 소지하고 있는 추천제품을 컨텐츠로 제안할 수 있다. 이때 컨텐츠 제안부(250)는 개인화된 건강DB(233)에 저장된 사용자 관심 데이터를 참조하여 사용자의 관심도가 가장 높다고 판단되는 추천제품을 컨텐츠로 제안할 수 있다.
컨텐츠 제안부(250)는 도출된 솔루션을 기초로 우수 그룹 또는 유사 그룹 사용자들이 수행중이거나 수행한 챌린지를 컨텐츠로 제안할 수 있다. 이때 컨텐츠 제안부(250)는 의료기관 단말(130)로부터 수집된 진료내역, 약물처방 내역 등을 참조하여 제안할 챌린지를 결정할 수 있다.
컨텐츠 제안부(250)는 우수 그룹 또는 유사 그룹 사용자중에서 운동 메이트를 결정하여 결정된 운동 메이트를 컨텐츠로 제안할 수 있다. 이때 컨텐츠 제안부(250)는 데이터 수집부(210)에 의해 다른 어플리케이션(112)에서의 운동시간, 생활 습관, 및 운동량에 관한 데이터를 참조하여 제안할 운동 메이트를 결정할 수 있다.
컨텐츠 제안부(250)는 사용자가 제안된 컨텐츠를 확인하는지 여부, 및 수용하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 예로, 컨텐츠 제안부(250)는 사용자에게 추천제품, 챌린지, 및 메이트를 제안하고, 사용자가 해당 컨텐츠를 클릭하여 상세내역을 조회하는지 여부를 판단할 수 있다. 다른 예로, 사용자가 추천제품을 구매하였는지 여부, 사용자가 제안된 챌린지의 수행시작 버튼을 클릭하는지 여부, 또는 사용자가 제안된 메이트에게 메이트 요청을 전송하는지 여부 등을 판단할 수 있다.
판단결과, 사용자가 제안된 컨텐츠를 확인하지 않거나, 또는 수용하지 않았다고 판단될 경우 컨텐츠 제안부(250)는 도출된 솔루션과 부합하는 새로운 컨텐츠를 사용자에게 제안할 수 있다.
솔루션 도출부(240)에 의해 도출된 솔루션, 및 컨텐츠 제안부(250)에 의해 제안되는 컨텐츠의 일 예는 도 3a 내지 3c에 도시되어 있다. 도 3a 내지 3c는 도출된 솔루션 및 사용자에게 제안할 컨텐츠에 대한 UI를 도시한 것이다. 도 3a 내지 3c의 UI는 도 2a의 표시부(260)를 통해 디스플레이 될 수 있다.
도 3a를 참조하면, 표시부(260)를 통해 디스플레이 되는 UI는 사용자 진단 리포트(301)를 포함할 수 있다.
사용자 진단 리포트(301)에는 점수 분석결과에 대한 총평(310)이 표시될 수 있다. 총평(310)은 총점(311), 동성 선호도 점수(311a), 이성 선호도 점수(311b), 상위 퍼센티지(312), 총점에 대한 처방정보(313a), 이성 선호도 점수에 대한 처방정보(313b), 총점의 변화양상(314), 및 사용자의 신체점수와 권장점수, 동성 선호점수, 이성 선호점수와의 관계를 나타내는 그래프(316)를 포함할 수 있다. 이때 총평(310)은 사용자가 클릭할 수 있는 탭(315)을 포함할 수 있고, 사용자는 탭(315)을 클릭하여 도 3b의 파트별 상세 레포트(302)를 확인할 수 있다.
도 3b를 참조하면, 파트별 상세 레포트(302)는 BMI에 관한 레포트(320), 신체비율에 관한 레포트(330), 체지방에 관한 레포트(340), 근육량에 관한 레포트(350)를 포함할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니다.
도 3b의 각 레포트(320, 330, 340, 350)는 각 파트 별 신체점수(321, 331, 341, 351)와 함께, 신체점수를 시각적으로 나타내는 그래프와 설명(322, 332, 342, 352), 각 파트 별 처방정보(323, 333, 343, 353)를 포함할 수 있다.
도 3c를 참조하면, 추천 컨텐츠(303)는 도출된 솔루션에 부합하는 추천제품(360), 챌린지(370), 및 메이트(380)에 관한 그래픽 객체를 포함할 수 있다. 이때 추천제품(360)에는 제품 이미지, 브랜드, 및 제품 이름과 함께 정가와 할인가가 함께 표시될 수 있다. 챌린지(370)에는 현재 참여하고 있는 인원수가 함께 표시될 수 있으며, 메이트(380)에는 사용자의 위치에 가중치를 두어 추천된 메이트, 사용자의 운동시간 등의 생활습관에 가중치를 두어 추천된 메이트가 각각 거주지역, 목표 데이터와 함께 구별되어 표시될 수 있다.
다시 도 2a를 참조하면, 헬스케어 관리장치(100)는 알고리즘 학습부(미도시)를 포함할 수 있고, 알고리즘 학습부(미도시)는 미리 설정된 주기에 정기적으로, 또는, 사용자의 추천 컨텐츠 확인 및 수용 빈도 등을 고려하여 비정기적으로 데이터 추출부(220), 솔루션 도출부(240), 및 컨텐츠 제안부(250)를 학습할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 헬스케어 관리방법의 흐름도이다. 도 4의 각 단계는 헬스케어 관리장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 도 1 내지 도 3을 참조하여 헬스케어 관리장치(100)에 의해 수행되는 헬스케어 관리 방법의 다양한 실시예를 설명 하였으므로, 이하 간단하게 설명한다.
먼저, 단말에 설치된 헬스케어 어플리케이션을 통해 사용자가 입력한 사용자 기본정보, 및 상기 사용자가 업로드 한 사용자 게시물을 수집할 수 있다(410).
다음, 수집된 사용자 게시물에 존재하는 텍스트, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나를 분석하여, 건강관련 데이터를 추출할 수 있다(420).
다음, 사용자 기본정보, 및 추출된 건강관련 데이터를 사용자에 대하여 개인화된 건강 DB에 저장할 수 있다(430).
다음, 사용자 기본정보, 사용자의 건강관련 데이터, 다른 사용자의 건강관련 데이터, 및 사용자의 목표 데이터 중의 하나 이상을 기초로 사용자에 대한 솔루션을 도출할 수 있다(440).
다음, 도출된 솔루션을 기초로 사용자에게 컨텐츠를 제안할 수 있다(450).
도 5는 추출된 건강관련 데이터를 기초로 솔루션을 도출하여 사용자에게 컨텐츠를 제안하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 5의 각 단계는 헬스케어 관리장치(100)의 의해 수행될 수 있다. 도 1 내지 도 3을 참조하여 헬스케어 관리장치(100)에 의해 수행되는 헬스케어 관리 방법의 다양한 실시예를 설명 하였으므로, 이하 간단하게 설명한다.
먼저, 사용자의 신체 데이터를 수집하고, 신체 비율정보를 추출할 수 있다(510).
다음, 솔루션 DB를 참조하여 사용자의 솔루션을 도출할 수 있다(520). 이때, 사용자의 신체 데이터와 신체 비율정보, 다른 사용자의 신체 데이터와 신체 비율정보, 및 사용자의 목표 데이터에 기초하여 솔루션을 도출할 수 있다.
다음, 도출된 솔루션과 사용자가 입력한 목표데이터가 부합하는지 여부를 판단할 수 있다(530).
판단 결과, 부합하지 않는 경우, 솔루션 DB를 참조하여 새로운 솔루션을 도출할 수 있다.
판단 결과, 부합하는 경우, 도출된 솔루션, 및 사용자 관심 데이터에 부합하는 추천 제품, 챌린지, 및 운동 메이트 중 적어도 하나를 포함하는 컨텐츠를 사용자에게 제안할 수 있다(540).
다음, 사용자가 제안된 컨텐츠를 클릭하여 상세 정보를 확인하는지 여부를 판단할 수 있다(550).
판단 결과, 사용자가 상세정보를 확인하지 않는 경우, 도출된 솔루션, 및 사용자 관심 데이터에 부합하는 새로운 컨텐츠를 사용자에게 제안할 수 있다
판단 결과, 사용자가 상세정보를 확인하는 경우, 사용자가 제안된 컨텐츠를 수용하는지 여부를 판단할 수 있다(560)
판단 결과, 사용자가 컨텐츠를 수용하지 않는 경우, 도출된 솔루션, 및 사용자 관심 데이터에 부합하는 새로운 컨텐츠를 사용자에게 제안할 수 있다.
한편, 본 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 개시된 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
1: 헬스케어 관리 시스템 100: 헬스케어 관리장치
110: 사용자 단말 111: 헬스케어 어플리케이션
112: 다른 어플리케이션 120: 공급자 단말
130: 의료기관 단말 210: 데이터 수집부
220: 데이터 추출부 230: 데이터 관리부
240: 솔루션 도출부 250: 컨텐츠 제안부
260: 표시부
110: 사용자 단말 111: 헬스케어 어플리케이션
112: 다른 어플리케이션 120: 공급자 단말
130: 의료기관 단말 210: 데이터 수집부
220: 데이터 추출부 230: 데이터 관리부
240: 솔루션 도출부 250: 컨텐츠 제안부
260: 표시부
Claims (10)
- 복수의 사용자가 각자의 단말에 설치하여 이용하는 헬스케어 어플리케이션을 제공하는 헬스케어 관리장치에 있어서,
상기 헬스케어 어플리케이션을 통해 사용자가 입력한 사용자 기본정보, 및 상기 사용자가 상기 헬스케어 어플리케이션에 업로드 한 사용자 게시물을 수집하는 데이터 수집부;
상기 헬스케어 어플리케이션을 기초로 수집된 사용자 게시물에 존재하는 텍스트, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나를 딥-러닝(Deep-Learning) 기반의 건강 데이터 추출 모델을 이용하여 분석하여, 사용자의 식사정보, 운동기록, 휴식정보, 신체 비율정보, 소지 제품정보, 제품 구매정보, 및 사용자의 관심 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 건강관련 데이터를 추출하는 데이터 추출부;
상기 사용자 기본정보, 및 상기 추출된 건강관련 데이터를 상기 사용자에 대하여 개인화된 건강 DB에 저장하는 데이터 관리부;
상기 사용자 기본정보, 상기 헬스케어 어플리케이션에 사용자가 업로드한 게시물을 기초로 추출된 상기 사용자의 건강관련 데이터, 다른 사용자의 건강관련 데이터, 및 사용자의 목표 데이터 중의 하나 이상을 기초로 상기 사용자에 대한 솔루션을 도출하는 솔루션 도출부; 및
상기 도출된 솔루션을 기초로 사용자에게 컨텐츠를 제안하는 컨텐츠 제안부를 포함하는 헬스케어 관리장치. - 제 1항에 있어서,
상기 데이터 수집부는,
상기 단말에 설치된 다른 애플리케이션으로부터 상기 사용자의 상기 다른 애플리케이션에서의 활동 데이터, 또는 의료 기관의 단말로부터 상기 사용자의 의료 기록 데이터를 더 수집하는 헬스케어 관리장치.
- 제1항에 있어서,
상기 데이터 수집부는
제휴된 공급자의 단말로부터 추천제품 리스트, 및 상기 추천 제품의 추천 횟수에 따라 제공될 혜택 정보를 포함하는 제품 데이터를 수집하고,
상기 데이터 관리부는
상기 수집된 제품 데이터를 제품 DB에 저장하는 헬스케어 관리장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 솔루션 도출부는,
사용자의 기본 정보 중의 신체 데이터 및 상기 사용자의 건강 관련 데이터 중의 신체 비율 정보를 기초로, 솔루션 DB를 참조하여 사용자의 신체 점수 및, 사용자의 처방 정보 중의 적어도 하나를 상기 사용자의 솔루션으로 도출하고,
상기 도출된 솔루션이 사용자의 목표 데이터와 부합 여부를 판단하여, 부합하지 않으면, 상기 솔루션 DB를 참조하여 새로운 솔루션을 도출하는 헬스케어 관리장치.
- 제 4항에 있어서,
상기 신체 점수는
총점, 동성 선호도 점수, 이성 선호도 점수, 상위 퍼센티지, BMI 점수, 신체비율 점수, 근육량 점수 중의 적어도 하나를 포함하고,
상기 처방 정보는
총점, BMI 점수, 신체비율 점수, 근육량 점수 각각에 대한 처방 정보를 포함하는 헬스케어 관리장치.
- 제 4항에 있어서,
상기 솔루션 도출부는
상기 사용자의 신체 데이터, 및 신체 비율이, 전체 사용자들 중의 우수 그룹 또는 상기 사용자와 유사 그룹의 신체 데이터, 및 신체 비율에서 속하는 순위에 기초하여 상기 사용자의 신체점수를 산출하는 헬스케어 관리장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 컨텐츠 제안부는,
상기 사용자에 대해 도출된 솔루션을 기초로 추천 제품, 챌린지, 운동 메이트중의 적어도 하나를 제안할 컨텐츠로 결정하고, 결정된 컨텐츠를 사용자에게 제안하는 헬스케어 관리장치.
- 제 7항에 있어서,
상기 컨텐츠 제안부는
제품 DB를 참조하여, 사용자의 소지 제품정보, 및 제품 구매정보를 기초로 사용자가 소지하지 않은 추천 제품을 결정하고, 결정된 추천 제품 중에서 사용자 관심 데이터, 및 상기 도출된 솔루션에 부합하는 추천 제품을 사용자에게 제안하는 헬스케어 관리장치.
- 제 7항에 있어서,
상기 컨텐츠 제안부는,
전체 사용자들 중의 우수 그룹, 또는 상기 사용자와 유사 그룹의 사용자들이 소지하고 있는 추천제품을 기초로 상기 사용자의 추천제품을 결정하고, 상기 우수 그룹 또는 유사 그룹 사용자들이 수행중이거나 수행한 챌린지를 기초로 상기 사용자의 챌린지를 결정하고, 상기 우수 그룹 또는 유사 그룹 사용자중에서 상기 사용자의 운동 메이트를 결정하는 헬스케어 관리장치.
- 복수의 사용자가 각자의 단말에 설치하여 이용하는 헬스케어 어플리케이션을 제공하는 헬스케어 관리장치에 의해 수행되는 헬스케어 관리방법에 있어서,
상기 헬스케어 어플리케이션을 통해 사용자가 입력한 사용자 기본정보, 및 상기 사용자가 상기 헬스케어 어플리케이션에 업로드 한 사용자 게시물을 수집하는 단계;
상기 헬스케어 어플리케이션을 기초로 수집된 사용자 게시물에 존재하는 텍스트, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나를 딥-러닝(Deep-Learning) 기반의 건강 데이터 추출 모델을 이용하여 분석하여, 사용자의 식사정보, 운동기록, 휴식정보, 신체 비율정보, 소지 제품정보, 제품 구매정보, 및 사용자의 관심 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 건강관련 데이터를 추출하는 단계;
상기 사용자 기본정보, 및 상기 추출된 건강관련 데이터를 상기 사용자에 대하여 개인화된 건강 DB에 저장하는 단계;
상기 사용자 기본정보, 상기 헬스케어 어플리케이션에 사용자가 업로드한 게시물을 기초로 추출된 상기 사용자의 건강관련 데이터, 다른 사용자의 건강관련 데이터, 및 사용자의 목표 데이터 중의 하나 이상을 기초로 상기 사용자에 대한 솔루션을 도출하는 단계; 및
상기 도출된 솔루션을 기초로 사용자에게 컨텐츠를 제안하는 단계를 포함하는 헬스케어 관리방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210070292A KR102335374B1 (ko) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 헬스케어 관리 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210070292A KR102335374B1 (ko) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 헬스케어 관리 장치 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102335374B1 true KR102335374B1 (ko) | 2021-12-06 |
Family
ID=78901342
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210070292A KR102335374B1 (ko) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 헬스케어 관리 장치 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102335374B1 (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR102522757B1 (ko) * | 2022-02-07 | 2023-04-17 | 김기훈 | 사용자 맞춤형 헬스케어 서비스 제공 장치 및 방법 |
| KR20240022917A (ko) | 2022-08-12 | 2024-02-20 | 주식회사 소울소프트 | 인공지능 기반 스마트 헬스 케어 시스템 및 방법 |
| KR20240086504A (ko) | 2022-12-07 | 2024-06-18 | 이화여자대학교 산학협력단 | 스마트 iot 넥밴드 및 ai 공유 데이터 기반의 헬스케어 시스템 |
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2021
- 2021-05-31 KR KR1020210070292A patent/KR102335374B1/ko active IP Right Grant
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