KR102374265B1 - 다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법 및 시스템 - Google Patents

다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템은 스마트 디바이스 및 관리자 서버를 포함하고, 스마트 디바이스는 모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집하는 센서 데이터 수집부 및 수집된 사용자 데이터를 활용한 알고리즘에 기초하여 사용자의 건강 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행하는 1단계 적시 중재부를 포함하고, 관리자 서버는 사용자의 데이터를 관리도로 표현하는 관리도 제공부, 관리도에 기초하여 적지 중재 시점과 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 선별하는 관리도 활용부, 사용자 데이터에 기초하여 관리도의 파라미터를 학습하는 관리도 학습부 및 관리도에 기초하여 사용자의 건강 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행하는 2단계 적시 중재부를 포함한다.

Description

다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법 및 시스템{Multi-Stage Just-in-Time Intervention Method and System for Improve Exercise Prescription Adherence Rate of Remote Healthcare Service Users}
본 발명은 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상을 위한 개인 맞춤형 적시 중재 방법 및 시스템에 관한 것이다.
모바일 센싱 기술이 발전하면서 사용자의 신체 활동 정보를 실시간으로 수집할 수 있게 된다.
사용자의 신체 활동 정보를 기반으로 모바일 건강 관리 시스템(mHealth)이 크게 각광받고 있다.
특히, 사용자에게 맞춤형 운동을 처방하는 mHealth 애플리케이션의 활용도가 주목받고 있으며, Noom 등의 회사가 원격으로 사용자의 체중 같은 건강 활동을 관리하는 성공적인 사례로 꼽힌다.
대부분의 원격 운동 처방 서비스에서 사용자의 운동 처방 준수율이 낮다는 것이 문제로 꼽히고 있다.
운동 처방 준수율을 높이는 것은 늘 연구 과제였고, 이를 위해서 사용자의 상태(context)를 파악해서 준수율이 높은 시점에 적시 중재를 내려 운동 처방 준수율을 높이려는 적시 중재 시스템(just-in-time system) 연구 등이 시도되고 있다.
더불어서 관리자가 사용자의 건강 활동 데이터를 빠르게 파악하여 그에 맞는 적당한 운동 처방을 내리게 도와주는 인터페이스에 대한 연구 역시 계속해서 진행되고 있다.
관리도는 통계적 공정 관리(Statistical process control)의 하나로 Walter A. Shewhart에 의해 개발되었다. 관리도는 수집한 시계열 데이터(Time-series data)를 시각화하고, 임계치를 설정하여 현재 관심 대상이 관리 하에 있는지 판단한다. 관리도에는 단변량 관리도와 다변량 관리도가 있으며, 단변량 관리도의 변수를 산술적으로 합하여 다변량 관리도로 나타낼 수 있다. 다변량 관리도를 활용하면 단변량 관리도로 포착하지 못하는, 관심 대상이 관리 상태에서 벗어난 상태(out-of-control)를 포착할 수 있다. 단변량 관리도 또는 다변량 관리도를 기존의 적시 중재 방법과 결합하면 더욱 효율적인 적시 중재를 내릴 수 있을 것으로 예상된다.
적시 중재 시점을 계산하는 기존 접근 방식에 운동 처방을 내리는 코치의 개입을 더욱 용이하게 하여 적시 중재 방법을 다단계로 진행을 함으로써 사용자의 운동 처방 준수율을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
한국등록특허 제10-1315907호(2013.10.01)
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 사용자의 적시 중재 준수율을 높이기 위해 다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템은 모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집하여 적시 중재 시점을 예측하기 위한 스마트 디바이스 및 복수의 사용자들의 건강 상태를 파악하기 위한 인터페이스를 제공하고 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 적시 중재 시점을 예측하기 위한 관리자 서버를 포함하고, 스마트 디바이스는 모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집하는 센서 데이터 수집부 및 수집된 사용자 데이터를 활용한 알고리즘에 기초하여 사용자의 건강 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행하는 1단계 적시 중재부를 포함하고, 관리자 서버는 사용자의 데이터를 단변량 관리도 또는 다변량 관리도로 표현하는 관리도 제공부, 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 적지 중재 시점과 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 선별하는 관리도 활용부, 사용자 데이터에 기초하여 단변량 관리도 또는 다변량 관리도의 파라미터를 학습하는 관리도 학습부 및 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 사용자의 건강 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행하는 2단계 적시 중재부를 포함한다.
센서 데이터 수집부는 사용자의 건강 상태를 유추할 수 있는 데이터, 신체 활동 정보, 목표 달성 정보, 중재 준수 정보를 포함하는 사용자의 건강 활동 데이터를 수집하여 1단계 적시 중재부로 전달하고, 무선 네트워크를 통해 관리자 서버로 전달된다.
1단계 적시 중재부는 수집된 사용자 데이터를 이용하여 사용자의 현재 상태를 유추하고, 운동 처방 준수율이 가장 높을 것으로 판단되는 적시 중재 시점을 미리 정해진 알고리즘에 기초하여 계산한 후 사용자에게 운동 처방을 내린다.
관리도 활용부는 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 운동 처방 준수율이 가장 높을 것으로 판단되는 적시 중재 시점을 미리 정해진 알고리즘에 기초하여 계산한 후 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 관리자에게 제공한다.
관리도 학습부는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터 및 계산된 운동 처방 준수율에 기초하여 관리 한계선을 포함하는 단변량 관리도 또는 다변량 관리도의 파라미터를 학습한다.
2단계 적시 중재부는 관리자가 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 사용자의 건강 상태를 파악하고, 관리자는 이를 바탕으로 사용자에게 적합한 운동 처방을 내린다.
또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법은 센서 데이터 수집부를 통해 모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집하는 단계, 수집된 사용자 데이터를 활용한 알고리즘에 기초하여 1단계 적시 중재부를 통해 사용자의 건강 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행하는 단계, 관리도 제공부를 통해 사용자의 데이터를 단변량 관리도 또는 다변량 관리도로 표현하는 단계, 관리도 활용부를 통해 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 적지 중재 시점과 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 선별하는 단계, 관리도 학습부를 통해 사용자 데이터에 기초하여 단변량 관리도 또는 다변량 관리도의 파라미터를 학습하는 단계 및 2단계 적시 중재부를 통해 관리자가 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 사용자의 건강 상태를 파악하고, 적시 중재를 진행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예들에 따르면 사용자에게 다단계 적시 중재 시스템을 이용하여 운동 처방을 함으로써 준수율을 높인다. 또한, 관리자(다시 말해, 운동 코치)가 사용자의 건강 활동 정보를 빠르게 파악할 수 있도록 단변량 관리도와 다변량 관리도를 포함한 인터페이스를 제공하여 다단계 중재 시스템의 효율성을 극대화시켜 준수율을 더욱 높일 수 잇다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 건강 활동 데이터를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 단변량 관리도 또는 다변량 관리도를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
본 실시예에 따른 운동 처방 준수율 향상 시스템(100)은 관리자 서버(110), 버스(120), 네트워크 인터페이스(130), 메모리(140), 데이터베이스(150) 및 스마트 디바이스(160)를 포함할 수 있다. 메모리(140)는 운영체제(141) 및 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 루틴(142)을 포함할 수 있다. 관리자 서버(110)는 관리도 제공부(111), 관리도 활용부(112), 관리도 학습부(113) 및 2단계 적시 중재부(114)를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서 운동 처방 준수율 향상 시스템(100)은 도 1의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 운동 처방 준수율 향상 시스템(100)은 디스플레이나 트랜시버(transceiver)와 같은 다른 구성요소들을 포함할 수도 있다.
메모리(140)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(140)에는 운영체제(141)와 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 루틴(142)을 위한 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 드라이브 메커니즘(drive mechanism, 미도시)을 이용하여 메모리(140)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체(미도시)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 네트워크 인터페이스(130)를 통해 메모리(140)에 로딩될 수도 있다.
버스(120)는 운동 처방 준수율 향상 시스템(100)의 구성요소들간의 통신 및 데이터 전송을 가능하게 할 수 있다. 버스(120)는 고속 시리얼 버스(high-speed serial bus), 병렬 버스(parallel bus), SAN(Storage Area Network) 및/또는 다른 적절한 통신 기술을 이용하여 구성될 수 있다.
네트워크 인터페이스(130)는 운동 처방 준수율 향상 시스템(100)을 컴퓨터 네트워크에 연결하기 위한 컴퓨터 하드웨어 구성요소일 수 있다. 네트워크 인터페이스(130)는 운동 처방 준수율 향상 시스템(100)을 무선 또는 유선 커넥션을 통해 컴퓨터 네트워크에 연결시킬 수 있다.
데이터베이스(150)는 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상을 위해 필요한 모든 정보를 저장 및 유지하는 역할을 할 수 있다. 도 1에서는 운동 처방 준수율 향상 시스템(100)의 내부에 데이터베이스(150)를 구축하여 포함하는 것으로 도시하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 시스템 구현 방식이나 환경 등에 따라 생략될 수 있고 혹은 전체 또는 일부의 데이터베이스가 별개의 다른 시스템 상에 구축된 외부 데이터베이스로서 존재하는 것 또한 가능하다.
관리자 서버(110)는 기본적인 산술, 로직 및 운동 처방 준수율 향상 시스템(100)의 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(140) 또는 네트워크 인터페이스(130)에 의해, 그리고 버스(120)를 통해 관리자 서버(110)로 제공될 수 있다. 관리자 서버(110)는 관리도 제공부(111), 관리도 활용부(112), 관리도 학습부(113) 및 2단계 적시 중재부(114)를 위한 프로그램 코드를 실행하도록 구성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 메모리(140)와 같은 기록 장치에 저장될 수 있다.
운동 처방 준수율 향상 시스템(100)은 관리자 서버(110) 및 스마트 디바이스(160)를 포함한다.
관리자 서버(110)는 관리도 제공부(111), 관리도 활용부(112), 관리도 학습부(113) 및 2단계 적시 중재부(114)를 포함한다.
스마트 디바이스(160)는 센서 데이터 수집부(161) 및 1단계 적시 중재부(162)를 포함한다.
관리도 제공부(111), 관리도 활용부(112), 관리도 학습부(113), 2단계 적시 중재부(114), 센서 데이터 수집부(161) 및 1단계 적시 중재부(162)는 도 4의 단계들(410~160)을 수행하기 위해 구성될 수 있다.
스마트 디바이스(160)는 모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집하여 적시 중재 시점을 예측한다.
스마트 디바이스(160)는 사용자가 이용하는 모바일 헬스케어 스마트 디바이스(예를 들어, 스마트폰, 스마트워치 등)으로 모바일 센서 데이터를 수집하고 해당 데이터를 바탕으로 적합한 적시 중재 시점을 추론한다.
센서 데이터 수집부(161)는 모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집한다.
센서 데이터 수집부(161)는 스마트 모바일 기기의 여러 센서로부터 사용자의 상태를 유추할 수 있는 데이터와 신체 활동 정보, 목표 달성 정보, 중재 준수 정보를 포함하는 사용자의 건강 활동 데이터를 수집한다.
사용자의 상태를 유추할 수 있는 데이터는 수집되어 1단계 적시 중재부(162)로 전달된다. 또한, 사용자의 활동 데이터는 수집되어 무선 네트워크를 통해 관리자 서버(110)로 전달된다.
1단계 적시 중재부(162)는 수집된 사용자 데이터를 활용한 알고리즘에 기초하여 사용자의 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행한다. 센서 데이터 수집부(161)에서 수집된 데이터로 사용자의 현재 상태를 유추할 수 있다. 이를 바탕으로 언제 적시 중재를 하면 사용자가 처방된 운동을 따를지 그 시점을 계산한다. 해당하는 시점에 푸시 알림, 챗봇 등을 포함하는 방식으로 적시 중재를 진행할 수 있다.
관리자 서버(110)는 복수의 사용자들의 건강 상태를 파악하기 위한 인터페이스를 제공하고 관리도(단변량 관리도 또는 다변량 관리도)에 기초하여 적시 중재 시점을 예측한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 건강 활동 데이터를 나타내는 도면이다.
관리도 제공부(111)는 사용자의 데이터를 단변량 관리도 또는 다변량 관리도로 표현한다. 사용자의 신체 활동(예를 들어, 걸음수, 기상횟수, 활동시간), 목표 달성 정보(일간, 주간, 월간), 운동 처방 준수율을 적어도 하나 포함하는 건강 활동 데이터를 각각 단변량 관리도로 표현한다.
각 관리도는 사용자로부터 취득한 데이터를 그래프로 나타내어 통계값을 바탕으로 관리 한계를 설정하여 사용자가 현재 관리 하에 있는지, 다시 말해, 정상 상태 범주에 포함되어 있는지 쉽게 알 수 있게 한다. 관리자가 사용자의 신체 활동 상태를 빠르게 파악할 수 있게 관리도에 평균과 관리한계선(다시 말해, 관리 상한선, 관리 하한선)을 함께 제공한다. 관리도를 통해 한 명의 관리자가 여러 사용자를 동시에 효율적으로 관리할 수 있는 인터페이스를 제공한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 단변량 관리도 또는 다변량 관리도를 나타내는 도면이다.
단변량 관리도와 함께 건강 관리 데이터를 종합해 표현하는 다변량 관리도도 함께 제공한다.
신체 활동(예를 들어, 걸음수, 기상횟수, 활동시간), 목표 달성 정보(일간, 주간, 월간), 운동 처방 준수율 등의 건강 활동 관련 데이터는 높은 상관관계를 가지고 있다. 건강 활동을 수행하는 사용자는 해당 데이터 수치가 모두 높지만 건강 활동이 낮은 사용자는 해당 데이터 수치가 낮게 측정된다. 따라서 이들 데이터로 다변량 관리도를 구성하면 단별량 관리도보다 변화량이 증폭되어 나타난다. 이를 통해 단변량 관리도에서 확인 시 관리 한계를 초과하지 않지만 다변량 관리도에서 확인 시 관리 한계를 넘는 케이스를 발견할 수 있다.
건강 활동을 잘 수행하지 않지만 그 변화가 미세하여 단변량 관리도에서 찾아낼 수 없는 사용자의 경우 다변량 관리도를 활용하면 효율적으로 찾아낼 수 있다. 다변량 관리도를 활용하여 위 케이스 같이 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 찾아내어 적절한 운동 처방을 줄 수 있다.
관리도 활용부(112)는 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 적지 중재 시점과 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 선별한다.
관리도 활용부(112)에서 제공하는 관리도를 기반으로 운동 처방 준수율이 가장 높은 시점을 계산하여 관리자에게 해당 시점을 제공한다. 사용자의 건강 활동 패턴이 관리도에서 설정된 파라미터의 범주를 벗어나면 관리자에게 해당 정보를 푸시 알림 또는 UI 상의 변화를 포함하는 방식으로 전달한다.
예를 들어, 사용자의 활동시간이 저번 달에 비해 이번 달에 눈에 띄게 감소하면 관리도 상에서 해당 사용자의 이름 옆에 '주의' 표시가 뜨고 관리자에게 알림이 전달된다.
관리도 학습부(113)는 사용자 데이터에 기초하여 단변량 관리도 또는 다변량 관리도의 파라미터를 학습한다.
사용자의 지난 건강 활동 데이터와 적시 중재에 따른 준수율을 학습 샘플로 활용하여 관리 한계선을 포함하는 관리도의 파라미터를 학습시킨다. 이를 통해 관리도를 개인 맞춤형으로 지속적으로 업데이트하고 적시 중재 알고리즘의 정확도를 향상시킨다.
예를 들어, 하루 걸음수가 평균에 미치지 못하는 참가자가 3일 이상 미달되었을 때와 7일 이상 미달되었을 때, 어떤 기준에 따라 적시 중재를 내리면 운동 처방 준수율이 극대화되는지 관리도의 파라미터를 학습시킨다.
2단계 적시 중재부(114)는 관리자가 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 사용자의 건강 상태를 파악하고, 적절한 적시 중재를 진행한다. 적합한 적시 중재 시점에 관리자는 전화, 문자 메시지를 포함하는 통신 수단을 활용하여 사용자에게 통화해 직접 적시 중재를 내릴 수 있다. 관리자가 사용자에게 직접 적시 중재를 내릴 수 있도록 전화, 문자 메시지 등을 포함하는 통신 수단을 인터페이스에서 제공한다.
관리도 활용부(112)에서 정상 범주에서 해당하지 않는 사용자의 정보 및 적합한 적지 중재 시점에 대해 관리자가 알림을 받고 확인한다. 관리도에서 제공하는 사용자의 운동 패턴을 파악하여 해당 사용자에게 적합한 운동 처방을 관리자가 고민한다.
예를 들어, 하루 걸음수가 관리 한계선에 도달하지 못하면 관리자는 사용자에게 추가적인 걷기 운동을 제안할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
제안하는 다단계 적시 중재 시스템을 통한 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법은 센서 데이터 수집부를 통해 모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집하는 단계(410), 수집된 사용자 데이터를 활용한 알고리즘에 기초하여 1단계 적시 중재부를 통해 사용자의 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행하는 단계(420), 관리도 제공부를 통해 사용자의 데이터를 단변량 관리도 또는 다변량 관리도로 표현하는 단계(430), 관리도 활용부를 통해 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 적지 중재 시점과 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 선별하는 단계(440), 관리도 학습부를 통해 사용자 데이터에 기초하여 단변량 관리도 또는 다변량 관리도의 파라미터를 학습하는 단계(450) 및 2단계 적시 중재부를 통해 관리자가 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 사용자의 건강 상태를 파악하고, 적절한 적시 중재를 진행하는 단계(460)를 포함한다.
단계(410)에서, 센서 데이터 수집부를 통해 모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집한다.
센서 데이터 수집부는 스마트 모바일 기기의 여러 센서로부터 사용자의 건강 상태를 유추할 수 있는 데이터와 신체 활동 정보, 목표 달성 정보, 중재 준수 정보를 포함하는 사용자의 건강 활동 데이터를 수집한다.
사용자의 건강 상태를 유추할 수 있는 데이터는 수집되어 1단계 적시 중재부로 전달된다. 또한, 사용자의 활동 데이터는 수집되어 무선 네트워크를 통해 관리자 서버로 전달된다.
단계(420)에서, 수집된 사용자 데이터를 활용한 알고리즘에 기초하여 1단계 적시 중재부를 통해 사용자의 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행한다.
1단계 적시 중재부는 수집된 사용자 데이터를 활용한 알고리즘에 기초하여 사용자의 건강 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행한다. 센서 데이터 수집부에서 수집된 데이터로 사용자의 현재 상태를 유추할 수 있다. 이를 바탕으로 언제 적시 중재를 하면 사용자가 처방된 운동을 따를지 그 시점을 계산한다. 해당하는 시점에 푸시 알림, 챗봇 등을 포함하는 방식으로 적시 중재를 진행할 수 있다.
단계(430)에서, 관리도 제공부를 통해 사용자의 데이터를 단변량 관리도 또는 다변량 관리도로 표현한다. 사용자의 신체 활동(예를 들어, 걸음수, 기상횟수, 활동시간), 목표 달성 정보(일간, 주간, 월간), 운동 처방 준수율을 적어도 하나 포함하는 건강 활동 데이터를 각각 단변량 관리도로 표현한다.
각 관리도는 사용자로부터 취득한 데이터를 그래프로 나타내어 통계값을 바탕으로 관리 한계를 설정하여 사용자가 현재 관리 하에 있는지, 다시 말해, 정상 상태 범주에 포함되어 있는지 쉽게 알 수 있게 한다. 관리자가 사용자의 신체 활동 상태를 빠르게 파악할 수 있게 관리도에 평균과 관리한계선(다시 말해, 관리 상한선, 관리 하한선)을 함께 제공한다. 관리도를 통해 한 명의 관리자가 여러 사용자를 동시에 효율적으로 관리할 수 있는 인터페이스를 제공한다.
단변량 관리도와 함께 건강 관리 데이터를 종합해 표현하는 다변량 관리도도 함께 제공한다. 신체 활동(예를 들어, 걸음수, 기상횟수, 활동시간), 목표 달성 정보(일간, 주간, 월간), 운동 처방 준수율 등의 건강 활동 관련 데이터는 높은 상관관계를 가지고 있다. 건강 활동을 수행하는 사용자는 해당 데이터 수치가 모두 높지만 건강 활동이 낮은 사용자는 해당 데이터 수치가 낮게 측정된다. 따라서 이들 데이터로 다변량 관리도를 구성하면 단별량 관리도보다 변화량이 증폭되어 나타난다. 이를 통해 단변량 관리도에서 확인 시 관리 한계를 초과하지 않지만 다변량 관리도에서 확인 시 관리 한계를 넘는 케이스를 발견할 수 있다.
건강 활동을 잘 수행하지 않지만 그 변화가 미세하여 단변량 관리도에서 찾아낼 수 없는 사용자의 경우 다변량 관리도를 활용하면 효율적으로 찾아낼 수 있다. 다변량 관리도를 활용하여 위 케이스 같은 사용자를 찾아내어 적절한 운동 처방을 줄 수 있다.
단계(440)에서, 관리도 활용부를 통해 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 적지 중재 시점과 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 선별한다.
관리도 활용부에서 제공하는 관리도를 기반으로 운동 처방 준수율이 가장 높은 시점을 계산하여 관리자에게 해당 시점을 제공한다. 사용자의 건강 활동 패턴이 관리도에서 설정된 파라미터의 범주를 벗어나면 관리자에게 해당 정보를 푸시 알림 또는 UI 상의 변화를 포함하는 방식으로 전달한다.
예를 들어, 사용자의 활동시간이 저번 달에 비해 이번 달에 눈에 띄게 감소하면 관리도 상에서 해당 사용자의 이름 옆에 '주의' 표시가 뜨고 관리자에게 알림이 전달된다.
단계(450)에서, 관리도 학습부를 통해 사용자 데이터에 기초하여 단변량 관리도 또는 다변량 관리도의 파라미터를 학습한다.
사용자의 지난 건강 활동 데이터와 적시 중재에 따른 준수율을 학습 샘플로 활용하여 관리 한계선을 포함하는 관리도의 파라미터를 학습시킨다. 이를 통해 관리도를 개인 맞춤형으로 지속적으로 업데이트하고 적시 중재 알고리즘의 정확도를 향상시킨다.
예를 들어, 하루 걸음수가 평균에 미치지 못하는 참가자가 3일 이상 미달되었을 때와 7일 이상 미달되었을 때, 어떤 기준에 따라 적시 중재를 내리면 운동 처방 준수율이 극대화되는지 관리도의 파라미터를 학습시킨다.
단계(460)에서, 2단계 적시 중재부를 통해 관리자가 단변량 관리도 또는 다변량 관리도에 기초하여 사용자의 건강 상태를 파악하고, 적절한 적시 중재를 진행한다. 관리도 활용부에서 정상 범주에서 해당하지 않는 사용자의 정보 및 적합한 적지 중재 시점에 대해 관리자가 알림을 받고 확인한다. 적합한 적시 중재 시점에 관리자는 전화, 문자 메시지를 포함하는 통신 수단을 활용하여 사용자에게 통화해 직접 적시 중재를 내릴 수 있다. 관리자가 사용자에게 직접 적시 중재를 내릴 수 있도록 전화, 문자 메시지 등을 포함하는 통신 수단을 인터페이스에서 제공한다. 관리도에서 제공하는 사용자의 운동 패턴을 파악하여 해당 사용자에게 적합한 운동 처방을 관리자가 고민한다.
예를 들어, 하루 걸음수가 관리 한계선에 도달하지 못하면 관리자는 사용자에게 추가적인 걷기 운동을 제안할 수 있다.
모바일 헬스 케어 시장은 그 중요성과 활용성을 인정 받아 갈수록 그 시장 규모를 키워나가고 있다. 한 시장조사전문기관은 2018년 세계 디지털 헬스케어 시장 규모는 1,420억 달러로 유추할 정도로 시장 크기는 매해 증가하고 있다. 구글이 스마트워치 제조사 핏빗(Fitbit)을 21억 달러에 인수할 정도로 세계적 기업 간의 경쟁도 치열해지고 있다. 그러므로 운동 처방에 대한 사용자의 수용율을 높이는 본 발명은 모바일 헬스케어 시장에 큰 수요를 불러일으킬 것으로 예상된다.
본 발명은 다단계 적시 중재 방식을 통해 사용자의 운동 처방 준수율을 높이는 데 그 목적을 두고 있다. 현재 시장에서 유통되고 있는 기존의 모바일 헬스케어 분야에 본 발명의 시스템을 적용하면 사용사의 운동 처방 준수율을 향상시켜 더욱 건강한 생활을 할 수 있게 도울 것이다. 특히, 만성 질환은 주기적인 운동으로 예방할 수 있으므로 본 발명이 제시하는 다단계 적시 중재로 당뇨병, 고혈압 등의 질환을 사전 예방할 것이라 예상된다.
본 발명은 모바일 센싱 기술과 적시 중재 시점을 계산하는 알고리즘이 사업화에 필요한 필수 기능이다. 현재 안드로이드, 아이폰 등의 스마트폰 기기나 애플워치, 구글의 핏빗 등의 웨어러블 기기에 이미 본 발명이 요구하는 모바일 센싱 기술이 탑재되어 있다. 또한, 유비쿼터스 컴퓨팅 분야의 많은 연구를 통해 적시 중재에 대한 알고리즘에 대한 개발이 많이 진행된 상황이다. 따라서 본 발명이 제시하는 시스템은 추가 연구 없이 사업화가 가능할 것으로 예상된다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.　 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.　 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다.　 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다.　 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.　 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다.　 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.　 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.　 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.　 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.　 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.　
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (11)

  1. 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템에 있어서,
    모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집하여 적시 중재 시점을 예측하기 위한 스마트 디바이스; 및
    복수의 사용자들의 건강 상태를 파악하기 위한 인터페이스를 제공하고 관리도에 기초하여 적시 중재 시점을 예측하기 위한 관리자 서버
    를 포함하고,
    스마트 디바이스는,
    모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집하는 센서 데이터 수집부; 및
    수집된 사용자 데이터를 활용한 알고리즘에 기초하여 사용자의 건강 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행하는 1단계 적시 중재부를 포함하고,
    관리자 서버는,
    사용자의 데이터를 관리도로 표현하는 관리도 제공부;
    관리도에 기초하여 적지 중재 시점과 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 선별하는 관리도 활용부;
    사용자 데이터에 기초하여 관리도의 파라미터를 학습하는 관리도 학습부; 및
    관리자가 관리도에 기초하여 사용자의 건강 상태를 파악하고, 적절한 적시 중재를 진행하는 2단계 적시 중재부를 포함하는
    원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    센서 데이터 수집부는,
    사용자의 건강 상태를 유추할 수 있는 데이터, 신체 활동 정보, 목표 달성 정보, 중재 준수 정보를 포함하는 사용자의 건강 활동 데이터를 수집하여 1단계 적시 중재부로 전달하고, 무선 네트워크를 통해 관리자 서버로 전달되는
    원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    1단계 적시 중재부는,
    수집된 사용자 데이터를 이용하여 사용자의 현재 건강 상태 정보를 유추하고, 운동 처방 준수율이 가장 높을 것으로 판단되는 적시 중재 시점을 미리 정해진 알고리즘에 기초하여 계산한 후 사용자에게 제공하는
    원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    관리도 활용부는,
    관리도에 기초하여 운동 처방 준수율이 가장 높을 것으로 판단되는 적시 중재 시점을 미리 정해진 알고리즘에 기초하여 계산한 후 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 관리자에게 제공하는
    원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    관리도 학습부는,
    사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터 및 계산된 운동 처방 준수율에 기초하여 관리 한계선을 포함하는 관리도의 파라미터를 학습하는
    원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    2단계 적시 중재부는,
    관리도에 기초하여 사용자의 건강 상태를 예측하고, 예측된 결과에 대한 적시 중재를 사용자에게 알리는
    원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 시스템.
  7. 센서 데이터 수집부를 통해 모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집하는 단계;
    수집된 사용자 데이터를 활용한 알고리즘에 기초하여 1단계 적시 중재부를 통해 사용자의 건강 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행하는 단계;
    관리도 제공부를 통해 사용자의 데이터를 관리도로 표현하는 단계;
    관리도 활용부를 통해 관리도에 기초하여 적지 중재 시점과 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 선별하는 단계;
    관리도 학습부를 통해 사용자 데이터에 기초하여 관리도의 파라미터를 학습하는 단계; 및
    2단계 적시 중재부를 통해 관리자가 관리도에 기초하여 사용자의 건강 상태를 파악하고, 적절한 적시 중재를 진행하는 단계
    를 포함하는 원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    센서 데이터 수집부를 통해 모바일 센서 데이터 및 사용자의 건강 활동 데이터를 포함하는 사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터를 수집하는 단계는,
    사용자의 건강 상태를 유추할 수 있는 데이터, 신체 활동 정보, 목표 달성 정보, 중재 준수 정보를 포함하는 사용자의 건강 활동 데이터를 수집하여 1단계 적시 중재부로 전달하고, 무선 네트워크를 통해 관리자 서버로 전달되는
    원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    수집된 사용자 데이터를 활용한 알고리즘에 기초하여 1단계 적시 중재부를 통해 사용자의 건강 상태를 예측하고, 적시 중재를 진행하는 단계는,
    수집된 사용자 데이터를 이용하여 사용자의 현재 건강 상태 정보를 유추하고, 운동 처방 준수율이 가장 높을 것으로 판단되는 적시 중재 시점을 미리 정해진 알고리즘에 기초하여 계산한 후 사용자에게 제공하는
    원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    관리도 활용부를 통해 관리도에 기초하여 적지 중재 시점과 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 선별하는 단계는,
    관리도에 기초하여 운동 처방 준수율이 가장 높을 것으로 판단되는 적시 중재 시점을 미리 정해진 알고리즘에 기초하여 계산한 후 관리 범주에서 해당하지 않는 사용자를 관리자에게 제공하는
    원격 헬스케어 사용자의 운동 처방 준수율 향상 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    관리도 학습부를 통해 사용자 데이터에 기초하여 관리도의 파라미터를 학습하는 단계는,
    사용자의 건강 상태를 예측하기 위한 사용자 데이터 및 계산된 운동 처방 준수율에 기초하여 관리 한계선을 포함하는 관리도의 파라미터를 학습하는
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