KR102371037B1

KR102371037B1 - 프로그래밍이 가능한 전자의무기록 시스템

Info

Publication number: KR102371037B1
Application number: KR1020200102942A
Authority: KR
Inventors: 김중희
Original assignee: 서울대학교병원
Priority date: 2020-08-18
Filing date: 2020-08-18
Publication date: 2022-03-07
Also published as: KR20220022140A; EP4202944A4; WO2022039474A1; EP4202944A1

Abstract

의료진이 능률적이고 효과적으로 진료 정보를 처리하도록 도울 수 있는 프로그래밍이 가능한 전자의무기록 시스템이 제공된다. 이 전자의무기록 시스템은, 프로그래밍이 가능한 전자의무기록 시스템으로서, 객체 및 메소드로 표현된 명령문 스크립트를 입력할 수 있는 입력창과, 명령문 스크립트에 따른 데이터 처리 결과를 표시하는 출력창을 포함하는 의료진 단말기; 및 의료진 단말기와 통신하며, 명령문 스크립트를 전송받아 소정의 데이터 처리를 수행한 후 그 결과를 의료진 단말기에 전송하는 전자의무기록 서버를 포함한다.

Description

프로그래밍이 가능한 전자의무기록 시스템{Programmable electronic medical record system}

본 발명은 전자의무기록 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 의료진 단말에서 각종 오더를 직접 프로그래밍할 수 있는 프로그래밍이 가능한 전자의무기록 시스템에 관한 것이다.

전자의무기록 시스템은 의사가 직접 컴퓨터에 환자의 임상진료에 관한 모든 정보를 입력하면 이 자료를 모두 데이터베이스로 처리하여 새로운 정보의 생성도 가능한 의료정보시스템을 말한다. 전자의무기록 시스템의 도입으로, 기존 일일이 수작업으로 종이에 환자기록을 정리하던 방식보다 의료기관의 업무를 대폭 줄일 수 있었다. 특히 환자의 진료기록을 찾아서 진료실에 전달하고 다시 처방전을 바당 조제하는 일련의 과정이 컴퓨터 네트워크를 이용해 처리됨으로써 환자 대기시간이 줄어들고 별도의 진료기록실을 마련할 필요가 없어졌다.

이러한 전자의무기록 시스템에도 불구하고 최근 들어 의료 업무는 갈수록 힘들어지고 있다. 고령화로 인해 환자의 문제들은 갈수록 복잡해지고 각종 검사들이 증가함에 따라 한 의사가 처리해야할 정보가 급격히 증가하고 있다. 기존 전자의무기록 시스템은 GUI(graphical user interface)를 기반으로 하여 마우스 클릭 등과 같은 제한적 명령 입력 방식을 채택하고 있는데, 다양한 의료 상황에 맞춰 복잡한 정보를 정확히 처리하기에는 미흡한 점이 많다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 의료진이 능률적이고 효과적으로 진료 정보를 처리하도록 도울 수 있는 프로그래밍이 가능한 전자의무기록 시스템을 제공하고자 하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 전자의무기록 시스템은, 프로그래밍이 가능한 전자의무기록 시스템으로서, 객체 및 메소드로 표현된 명령문 스크립트를 입력할 수 있는 입력창과, 상기 명령문 스크립트에 따른 데이터 처리 결과를 표시하는 출력창을 포함하는 의료진 단말기; 및 상기 의료진 단말기와 통신하며, 상기 명령문 스크립트를 전송받아 소정의 데이터 처리를 수행한 후 그 결과를 상기 의료진 단말기에 전송하는 전자의무기록 서버를 포함한다. 여기서, 상기 전자의무기록 서버는, 진료 관련 정보를 객체로 지정하는 객체화부; 상기 명령문 스크립트의 객체 및 메소드에 따라 데이터를 처리하는 명령 처리부; 상기 객체화부에 의해 지정된 각 객체에 대하여 고유 번호 및 저장 정보를 N차원 임베딩벡터로 변환하는 임베딩 벡터부(여기서, N은 자연수); 상기 객체화부에 의해 지정된 객체들 간의 확률적 연관성을 연산하는 확률 연산부; 및 상기 객체화부에 의해 지정된 각 객체별로 적용가능한 명령의 내용 및 범위를 한정하기 위해, 각 객체에 종속된 명령을 사전에 정의하는 종속 명령 지정부를 포함한다.

상기 명령 처리부는 상기 명령문 스크립트에 기반하여 선행 절차가 완료되면 소정의 명령문을 시행하는 지연 시행부; 및 상기 명령문 스크립트에 기반하여 특정 조건을 만족할 경우 소정의 명령문을 시행하는 조건 시행부를 포함할 수 있다.

상기 확률 연산부는, 환자 정보를 객체화한 환자 객체 및 각 환자 객체에 정의된 임베딩벡터를 활용하여 대상 환자와 유사한 상태의 환자들을 추출한 후 추출된 환자들의 통계정보로부터 상기 대상 환자와 관련된 객체에 관한 확률을 계산하거나; 소정의 환자 집단에 대해 정의된 다양한 객체들 간의 확률적 연관성을 통계 모델로 구축한 후 대상 환자와 관련된 객체에 관한 확률을 계산할 수 있다.

상기 진료 관련 정보는 환자 정보, 의료진 정보, 오더 정보, 투약 정보, 처치 정보, 검사 정보, 의무기록 정보, 증상 정보 및 진단 정보를 포함할 수 있다.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 구체적인 내용 및 도면들에 포함되어 있다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 프로그래밍이 가능한 전자의무기록 시스템에 의하면, 기존 전자의무기록의 제한적 입력 방식을 벗어나서 능동적으로 프로그래밍을 통해 전자의무기록을 작동 및 제어할 수 있으므로 보다 능률적으로 진료 업무를 수행할 수 있다. 예를 들어, 의사 등과 같은 의료진이 단말기의 입력창을 통해 하나 이상의 명령어들로 이루어진 명령문 스크립트를 입력하면 전자의무기록 서버는 입력된 명령문 스크립트에 표현된 객체, 메소드 등에 따라 데이터를 처리한다. 따라서 의료진은 복잡한 의료 상황에 대해 빠르고 정확하게 대응할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자의무기록 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1의 의료진 단말기의 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1의 전자의무기록 서버의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 발명의 전자의무기록 시스템(10)은 프로그래밍이 가능한 시스템으로서, 전자의무기록 서버(100), 의료진 단말기(200), 외부 모듈(300) 및 이들을 서로 연결하는 유무선 네트워크를 포함할 수 있다.

의료진 단말기(200)는 사용자의 키 조작 또는 명령에 따라 유무선 네트워크를 경유하여 전자의무기록 서버(100)와 각종 데이터를 송수신할 수 있는 단말기를 말한다. 의료진 단말기(200)의 사용자 인터페이스(210)는 전자의무기록 서버(100)에 전달될 명령문 스크립트를 입력할 수 있는 입력창(230)과, 명령문 스크립트에 따른 데이터 처리 결과를 표시하는 출력창(220)을 포함한다. 여기서, 명령문 스크립트는 객체지향 프로그래밍 언어로 표현될 수 있으며, 예를 들어 객체(object), 메소드(method) 등으로 표현될 수 있다. 객체지향 프로그래밍에서 클래스는 같은 종류의 집단에 속하는 속성(attribute)과 행위(behavior)를 정의하는 것이며, 클래스에 의해 만들어지며 프로그램 실행 시 메모리 상에 할당되는 것을 인스턴스 또는 객체라고 한다. 메소드는 클래스 내부에 정의되어 있으며, 인스턴스(또는 객체)가 클래스와 관련하여 행해지는 동작을 정의한 것이다.

의료진 단말기(200)는 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 컴퓨터, 랩탑(Laptop) 컴퓨터, PDA, 또는 스마트폰을 포함한 이동 전화기 등을 포함하며, 나아가 네트워크를 통하여 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)을 지원하는 클라우드 컴퓨팅 단말기를 포함할 수도 있다.

의료진 단말기(200)는 웹 브라우저(web browser) 또는 응용 소프트웨어(application software) 등을 이용하여 전자의무기록 서버(100)와 데이터 통신을 수행할 수 있다. 여기서 응용 소프트웨어는 사용자가 외부 플랫폼을 이용하여 의료진 단말기(200)에 다운로드 받은 애플리케이션 소프트웨어일 수도 있고, 운영체제 소프트웨어와 연동하여 디폴트로 의료진 단말기(200)에 설치된 소프트웨어일 수도 있다.

전자의무기록 서버(100)는 의료진 단말기(200) 및 외부 모듈(300)과 통신하며, 의료진 단말기(200)로부터 전송된 명령문 스크립트에 따라 데이터를 처리하고 그 결과를 의료진 단말기(200)에 전송한다. 전자의무기록 서버(100)는 데이터베이스와 같은 저장수단들과, 데이터를 관리하고 처리하며 송수신하기 위한 수단들과, 외부 디바이스나 외부 시스템과의 통신을 처리하는 수단들과, 인증과 보안을 위한 수단들을 더 포함하며, 여기에는 다양한 하드웨어 장비, 서버 장치, 소프트웨어들이 포함될 수 있다. 구체적으로, 전자의무기록 서버(100)는 데이터 처리부(110), 입력부(120), 출력부(130), 외부 모듈 접속부(140) 및 데이터 베이스(150)를 포함한다.

입력부(120)는 의료진 단말기(200)에서 전송된 정보, 예를 들어 명령문 스크립트를 데이터 처리부(110)에 전달하고, 출력부(130)는 데이터 처리부(110)에 의한 데이터 처리 결과를 의료진 단말기(200)에 전송한다.

외부 모듈 접속부(140)는 의료진 단말기(200) 외에 별도로 마련된 외부 모듈과 연결되어 각종 데이터를 송수신한다. 예를 들어, 외부 모듈로는, 의료 장비, 개인화 장비, 외부 DB, AI 시스템 등으로 구현될 수 있다.

데이터 베이스(150)는 전자의무기록을 위한 모든 정보를 저장한다.

데이터 처리부(110)는 객체화부(111), 명령 처리부(112), 임베딩 벡터부(113), 확률 연산부(114), 대상 지정부(115), 종속 명령 지정부(116), 및 명령 조합부(117)를 포함한다.

객체화부(111)는 진료와 관련된 모든 정보를 개체로 지정한다. 예를 들어, 객체화부(111)는 환자 정보, 의료진 정보, 오더 정보, 투약 정보, 처치 정보, 검사 정보, 의무기록 정보, 증상 정보, 진단 정보 등을 포함하는 진료 관련 정보를 객체로 지정하여 저장한다. 또한 객체화부(111)는 다양한 외부 모듈에 대한 정보를 객체로 지정할 수 있으며, 의료진은 의료진 단말기(200)를 통해 외부 모듈 객체를 불러올 수 있고 명령문 스크립트를 통해 외부 모듈을 직접 제어할 수 있다. 데이터 처리부(110)는 이러한 객체들을 바탕으로 다양한 방식으로 데이터를 처리한다.

명령 처리부(112)는 의료진 단말기(200)로부터 입력된 명령문 스크립트의 객체 및 메소드에 따라 데이터를 처리한다. 명령 처리부(112)는 지연 시행부 및 조건 시행부를 포함할 수 있다.

지연 시행부는 명령문 스크립트에 기반하여 선행 절차가 완료되면 소정의 명령문을 시행한다. 경우에 따라 지연 시행부는 선행 절차가 완료된 경우 소정의 알림 정보를 제공할 수 있다. 통상 의료 업무는 순차적으로 진행되는 경우가 많은데, 예를 들어 특정 검사나 처치가 선행하여 완료된 후에 다음 절차를 진행하게 된다. 따라서 의료진 단말기(200)를 통해 지연 시행을 위한 명령문 스크립트가 입력되면 지연 시행부는 이에 따라 선행 절차가 완료되면 명령문을 시행한다.

조건 시행부는 명령문 스크립트에 기반하여 특정 조건을 만족할 경우 소정의 명령문을 시행한다. 조건 시행부는 명령문 스크립트에 기재된 조건에 따라 명령문의 내용을 변경하여 시행한다. 실제 의료 업무에 있어서 검사 및 처치 결과, 환자 경과에 따라 의사 결정이 바뀌는 경우가 많은데, 의료진 단말기(200)를 통해 각 조건마다 수행할 명령문이 적절히 입력되면, 조건 시행부는 각 조건에 따라 대응하는 명령문을 수행함으로써 임상 의사 결정 방식을 완벽히 구현할 수 있다.

임베딩 벡터부(113)는 객체화부(111)에 의해 지정된 각 객체에 대하여 고유 번호(key)와 저장 정보(value)를 N차원 임베딩벡터로 변환한다(여기서 N은 자연수). 이러한 임베딩벡터를 통해, 특정 정보를 이용하기 위해 주어진 쿼리(query)에 대응하는 고유 번호 또는 저장 정보를 갖는 객체를 효과적으로 찾을 수 있다.

확률 연산부(114)는 의료진 단말기(200)로부터 요청이 있는 경우 객체화부(111)에 의해 지정된 객체들 간의 확률적 연관성 또는 확률분포를 연산한다. 확률 연산부(114)는 데이터 베이스(150)에 저장된 환자 정보, 외부 DB에서 제공된 인구집단 정보 또는 통계 정보, 통계 모델, 또는 인공지능 모델을 사용할 수 있다.

예를 들어, 확률 연산부(114)는 임베딩벡터 정보를 활용해 대상 환자와 유사한 상태의 환자들을 추출하고 이들로부터 얻어진 통계정보를 이용해 대상 환자와 관련된 확률을 계산할 수 있다. 구체적으로, 확률 연산부(114)는 환자 정보를 객체화한 환자 객체 및 각 환자 객체에 정의된 임베딩벡터를 활용하여 대상 환자와 유사한 상태의 환자들을 추출한 후 추출된 환자들의 통계정보로부터 대상 환자와 관련된 객체에 관한 확률을 계산할 수 있다.

또 다른 예로서, 확률 연산부(114)는 특정 환자 집단을 대상으로 각종 객체들 간의 확률적 연관성을 통계 모델로 먼저 구출한 후 해당 통계 모델을 이용해 대상 환자와 관련된 확률을 계산할 수 있다. 구체적으로, 확률 연산부(114)는 소정의 환자 집단에 대해 정의된 다양한 객체들 간의 확률적 연관선을 통계 모델로 구축한 후 대상 환자와 관련된 객체에 관한 확률을 계산할 수 있다.

이러한 확률 연산부(114)를 이용하여, 전자의무기록의 방대한 정보를 임상에 직접적으로 이용할 수 있으며, 나아가 기계 학습에 의한 확률연산을 임상에 실제적으로 적용할 수 있다.

대상 지정부(115)는 명령문 스크립트를 적용할 수 있는 환자 군을 지정한다. 명령문 스크립트에 따라 대상 지정부(115)는 정보 조회나 오더 적용이 필요한 환자 객체 전체나 일부를 지정할 수 있다.

종속 명령 지정부(116)는 객체화부(111)에 의해 지정된 각 객체별로 적용가능한 명령의 내용 및 범위를 한정하기 위해, 각 객체에 종속된 명령을 사전에 정의한다. 의료진은 의료진 단말기(200)를 통해 명령문 스크립트를 입력할 때, 필요에 따라 종속된 명령들을 수정하거나 추가할 수 있다. 따라서 동일한 이름을 갖는 명령에 대해 각 객체에 적합한 세부사항을 지정할 수 있으므로 업무 처리를 단순화할 수 있다.

명령 조합부(117)는 명령문의 조합을 하나의 명령문으로 지정하고 저장하며, 필요에 따라 내용을 수정하거나 기능을 추가할 수 있다. 또한 명령 조합부(117)는 외부 모듈(예를 들어, 인공지능 시스템 등)에 적용하기 위해 명령문 조합과 동일한 입력과 출력을 갖지만 다른 형태의 내부 구조를 갖는 명령문으로 치환할 수 있다. 의료진은 의료진 단말기(200)를 통해 명령문 스크립트를 입력할 때, 필요에 따라 명령문 조합을 재활용하여 업무를 효율화하고, 이러한 명령문 조합을 치환하여 AI 시스템에 실제 적용할 수 있다.

다음 실시예들은 의료진 단말기(200)에 입력된 명령문 스크립트의 예시이다. 이러한 예시들을 통해 본 발명의 일 실시예에 따른 전자의무기록 시스템을 이용한 업무 처리 과정을 설명한다.

<실시예 1>

set_patient(patient_J);

patient_J.view(last_visit());

record = standard_records();

record.hpi = '3일전부터 시작된 복통을 주증상으로 내원함';

record.past_history = summarise_past_history(horizon=3, units=years);

orders_1 = orders();

orders_1.add(my_orders_for_abdominal_pain);

orders_1.send_to(nurse_A);

nurse_A.send_message('급한 환자이니 빨리 처리 부탁드립니다');

의료진이 의료진 단말기(200)의 입력창(230)에 상기 명령문 스크립트를 입력하면, 전자의무기록 서버(100)는 다음 사항을 순차적으로 수행한다. 먼저 환자 J에 대해 환자 객체(patent_J)를 생성하고, 해당 객체의 특성을 출력한다. 레코드(record) 객체를 생성하고, 환자 J의 현재 병력을 hpi 하부 항목으로 입력한다. 3년 내의 과거 병력을 기 정의된 알고리즘으로 정리하여 past_history 항목으로 입력한다. 오더(order) 객체를 생성하고, 복통 오더 그룹(my_orders_for_abdominal_pain)으로 추가한다. 간호사 객체(nurse_A)에 오더 및 메시지를 전달한다.

<실시예 2>

orders_1.add(abdomen_CT_type1);

abdomen_CT_type1.get_persmission();

@lazy(hold_limit=1hour, alarm=T)

record.abdomen_ct = orders_1.abdomen_CT_type1.request_reading().reading;

의료진이 의료진 단말기(200)의 입력창(230)에 상기 명령문 스크립트를 입력하면, 전자의무기록 서버(100)는 다음 사항을 순차적으로 수행한다. 오더에 복부 CT를 추가한다. 추가된 검사 속성에 따라 일부는 자동으로 복부 CT실로 오더가 전달된다. 복부 CT의 동의서를 받는 명령을 생성하고, 필요에 따라 해당 명령을 담당 의료진 객체에 전달한다. 복수 CT 검사가 완료되면 판독 작업을 요청하고, 판독결과를 의무기록에 입력한다. 이 때 지연 시행을 이용함으로써, 지정된 기간 이내로 선행 절차가 완료되기를 기다리며, 이를 초과하면 알람을 생성하여 담당 의료진 단말기에 전송할 수 있다.

<실시예 3>

release_current_patient();

get_updates(all_patients=T, new_findings_only=T);

의료진이 의료진 단말기(200)의 입력창(230)에 상기 명령문 스크립트를 입력하면, 전자의무기록 서버(100)는 현재 선택된 환자 객체를 모두 해제하고 전체환자모드로 전환한다. 이어서 모든 환자들을 대상으로 새로운 업데이트 정보를 확인한다.

<실시예 4>

import(Z_caller);

Z_caller.get_patient_location();

Z_caller.call(patient_D, message='진료실 3번으로 와주세요');

의료진이 의료진 단말기(200)의 입력창(230)에 상기 명령문 스크립트를 입력하면, 전자의무기록 서버(100)는 외부 모듈(300), 예를 들어 무선 원격 손목 밴드를 호출하여, 환자의 위치를 확인한다. 외부 모듈(300)을 통해 특정 메시지를 전송한다.

<실시예 5>

Patient_D.orders.add(urine_electrolytes);

@lazy(hold_limit=1hour, alarm=T)

Patient_D.record.add(Patient_D.labs.calc_FENA());

@lazy()

if Patient_D.record.FENA<1:

Patient_D.orders.add('normal saline 1 liter rapid infusion');

의료진이 의료진 단말기(200)의 입력창(230)에 상기 명령문 스크립트를 입력하면, 전자의무기록 서버(100)는 다음 사항을 순차적으로 수행한다. 환자 객체(Patient_D)에 대해 오더를 추가한다. 지연 시행 하에 소변검사가 나오면 FENA를 계산해서 의무기록에 입력한다. 조건형 오더 형식으로 특정 조건(FENA<1)을 만족하면 오더를 추가한다.

<실시예 6>

similar_tests = Patient_I.get_similar_objects(abdomen_CT_type1).codes;

Patient_I.get_past_test_results(similar_tests).view();

의료진이 의료진 단말기(200)의 입력창(230)에 상기 명령문 스크립트를 입력하면, 전자의무기록 서버(100)는 복부 CT 결과 객체(abdomen_CT_type1)와 유사한 검사들의 코드를 추출하고 유사한 검사들의 결과를 출력한다. 모든 검사 결과에 대한 고유 번호 및 저장 정보는 임베딩벡터로 변환되어 있으므로, 임베딩벡터 간의 벡터 유사도(vector similarity)를 이용해 유사한 검사들을 추출하고, 그 결과들을 한 번에 리뷰할 수 있다. 즉, 복부 CT 결과에 대한 유사 검사 결과를 추출하는 경우, 간 CT 결과, 골반 CT 결과, 맹장 CT 결과, 부인과 CT 결과, 복부대동맥 CT 결과 등 다양한 CT 결과로부터 벡터 유사도를 통해 유사 검사 결과를 추출할 수 있다.

<실시예 7>

set_patient(patient_C);

get_probablity(appendicitis|appe_CT_reading, labs).view();

get_probablity(peritonitis|appe_CT_reading, labs, antibiotics=T, surgery=F).view();

의료진이 의료진 단말기(200)의 입력창(230)에 상기 명령문 스크립트를 입력하면, 전자의무기록 서버(100)는 다음 사항을 순차적으로 수행한다. 먼저 환자 C에 대해 환자 객체를 생성한다. 환자 C의 복수 CT 판독문을 기반으로 맹장염이 있을 확률을 연산한다. 환자 C의 복수 CT 판독문을 기반으로 현재 상태에서 수술을 하지 않고 항생제만 쓰고 1주일간 관찰했을 때 맹장이 터져서 복막염이 발생할 확률을 연산한다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 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.

10: 전자의무기록 시스템
100: 전자의무기록 서버
110: 데이터 처리부
111: 객체화부
112: 명령 처리부
113: 임베딩 벡터부
114: 확률 연산부
115: 대상 지정부
116: 종속 명령 지정부
117: 명령 조합부
120: 입력부
130: 출력부
140: 외부 모듈 접속부
150: 데이터 베이스
200: 의료진 단말기
210: 사용자 인터페이스
220: 출력창
230: 입력창
300: 외부 모듈

Claims

프로그래밍이 가능한 전자의무기록 시스템으로서,
객체 및 메소드로 표현된 명령문 스크립트를 입력할 수 있는 입력창과, 상기 명령문 스크립트에 따른 데이터 처리 결과를 표시하는 출력창을 포함하는 의료진 단말기; 및
상기 의료진 단말기와 통신하며, 상기 명령문 스크립트를 전송받아 소정의 데이터 처리를 수행한 후 그 결과를 상기 의료진 단말기에 전송하는 전자의무기록 서버를 포함하되,
상기 전자의무기록 서버는,
진료 관련 정보를 객체로 지정하는 객체화부;
상기 명령문 스크립트의 객체 및 메소드에 따라 데이터를 처리하는 명령 처리부;
상기 객체화부에 의해 지정된 각 객체에 대하여 고유 번호 및 저장 정보를 N차원 임베딩벡터로 변환하는 임베딩 벡터부(여기서, N은 자연수);
상기 객체화부에 의해 지정된 객체들 간의 확률적 연관성을 연산하는 확률 연산부; 및
상기 객체화부에 의해 지정된 각 객체별로 적용가능한 명령의 내용 및 범위를 한정하기 위해, 각 객체에 종속된 명령을 사전에 정의하는 종속 명령 지정부를 포함하는,
전자의무기록 시스템.
제1항에 있어서,
상기 명령 처리부는 상기 명령문 스크립트에 기반하여 선행 절차가 완료되면 소정의 명령문을 시행하는 지연 시행부; 및 상기 명령문 스크립트에 기반하여 특정 조건을 만족할 경우 소정의 명령문을 시행하는 조건 시행부를 포함하는 전자의무기록 시스템.
제1항에 있어서,
상기 확률 연산부는, 환자 정보를 객체화한 환자 객체 및 각 환자 객체에 정의된 임베딩벡터를 활용하여 대상 환자와 유사한 상태의 환자들을 추출한 후 추출된 환자들의 통계정보로부터 상기 대상 환자와 관련된 객체에 관한 확률을 계산하거나; 소정의 환자 집단에 대해 정의된 다양한 객체들 간의 확률적 연관성을 통계 모델로 구축한 후 대상 환자와 관련된 객체에 관한 확률을 계산하는 것을 특징으로 하는 전자의무기록 시스템.
제1항에 있어서,
상기 진료 관련 정보는 환자 정보, 의료진 정보, 오더 정보, 투약 정보, 처치 정보, 검사 정보, 의무기록 정보, 증상 정보 및 진단 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자의무기록 시스템.