KR102405985B1 - Method And Apparatus for Providing Medication Guidance - Google Patents

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박경하
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Abstract

복약 지도 방법 및 장치를 개시한다.
본 실시예는 국내외 의약품 정보를 수집하여 데이터베이스화한 모델을 저장하고, 환자와 약사 간의 상담 시 화상으로 복약 지도 및 의약품 정보를 전달하고, 처방 데이터를 애플리케이션으로부터 불러오고, 약사와 환자 간에 상담이 완료되면, 상담 결과를 기반으로 데이터베이스화하도록 하는 복약 지도 방법 및 장치를 제공한다.Disclosed are a method and apparatus for administering medication.
This embodiment collects domestic and foreign drug information, stores a database model, delivers medication guidance and drug information by image during a consultation between a patient and a pharmacist, retrieves prescription data from the application, and completes consultation between the pharmacist and the patient If it is, it provides a medication guidance method and apparatus to create a database based on the consultation results.

Description

복약 지도 방법 및 장치{Method And Apparatus for Providing Medication Guidance}Medication guidance method and device {Method And Apparatus for Providing Medication Guidance}

본 발명의 일 실시예는 복약 지도 방법 및 장치에 관한 것이다. One embodiment of the present invention relates to a method and apparatus for guiding medication.

이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.The content described below merely provides background information related to the present embodiment and does not constitute the prior art.

약사법 시행규칙에 따라 의약품 바코드 표시제가 시행되고 있다. 이 제도의 시행으로 국내에서 유통되는 모든 의약품에 대해서는 바코드를 표시해야 하고, 재고를 포함한 시중에 유통되고 있는 모든 의약품의 포장 단위마다 바코드가 부착되어야 한다.In accordance with the Enforcement Regulations of the Pharmaceutical Affairs Act, the barcode labeling system for pharmaceuticals is being implemented. With the implementation of this system, barcodes must be displayed on all medicines distributed in Korea, and barcodes must be attached to every packaging unit of all medicines distributed in the market, including inventory.

바코드는 의약품의 전자주문, 재고관리, POS 판매관리와 같은 기본 업무에서부터 생산관리, 신제품 개발 등에 이르기까지 다양하게 활용될 수 있다. 예컨대, 의료기관의 창고에서 약이 반출될 때마다 자동으로 재고량이 재계산되고, 주문 시점에 이르러서는 자동으로 발주량이 계산되어 주문서가 작성된다. 주문책임자가 이를 확인한 후 EDI 시스템을 통하여 전자문서가 각 공급업체에 통보되고, 공급업체에서는 자동으로 각 의료기관별 품목별 주문량이 계산되어 물류센터에 배송통지서가 전달된다. Barcodes can be used in a variety of ways, from basic tasks such as electronic ordering of pharmaceuticals, inventory management, and POS sales management to production management and new product development. For example, whenever a drug is taken out of a warehouse of a medical institution, the inventory amount is automatically recalculated, and when an order is reached, the order amount is automatically calculated and an order form is created. After the order manager confirms this, an electronic document is notified to each supplier through the EDI system.

물류센터의 작업책임자가 배송통지서의 수신을 확인하면 물류센터에서는 자동적으로 각 의료기관별로 배송되어야 할 품목과 수량이 계산되고 약품보관 위치가 파악되어 주문수량만큼 피킹하여 포장되고 배송이 이루어진다. 의료기관에서는 배송되어온 의약품의 포장에 부착되어 있는 바코드를 읽는 것으로 검품작업을 마치게 되고 자동으로 품목별 재고량이 재계산된다. 이러한 업무흐름이 가능한 이유는 의약품의 주문에서 생산에 이르기까지 일관된 표준 바코드가 존재하기 때문이다.When the person in charge of the distribution center confirms the receipt of the delivery notice, the distribution center automatically calculates the items and quantity to be delivered to each medical institution, identifies the location of drug storage, picks the order quantity, and delivers it. Medical institutions complete the inspection by reading the barcode attached to the packaging of the delivered medicine, and the inventory amount for each item is automatically recalculated. This workflow is possible because there is a consistent standard barcode from ordering to production of pharmaceuticals.

의약품 바코드는 그 자체 소스마킹만으로는 큰 의미가 없고, 그에 뒤따르는 제품 정보를 활용할 때 비로소 그 가치가 발휘된다. 약품구분, 제형구분, 단품수량, 총수량 등을 비롯한 여러 가지 정보를 포함하고 있다. 따라서, 의약품 바코드와 매칭된 의약품 정보를 수집하여 판독한 후 이를 기반으로 복약 지도를 가능하게 하는 기술을 필요로 한다.
종래의 복약 지도를 가능하게 하는 기술은 한국등록특허 제10-1271333호에 개시되어 있다.Pharmaceutical barcodes are meaningless only by their own source marking, and their value is revealed only when the product information that follows is used. It includes various information including drug classification, dosage form classification, quantity of individual products, and total quantity. Therefore, there is a need for a technology that collects and reads drug information matched with a drug barcode, and then enables a medication guidance based on this.
A technology enabling conventional medication guidance is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1271333.

본 실시예는 국내외 의약품 정보를 수집하여 데이터베이스화한 모델을 저장하고, 환자와 약사 간의 상담 시 화상으로 복약 지도 및 의약품 정보를 전달하고, 처방 데이터를 애플리케이션으로부터 불러오고, 약사와 환자 간에 상담이 완료되면, 상담 결과를 기반으로 데이터베이스화하도록 하는 복약 지도 방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.This embodiment collects domestic and foreign drug information, stores a database model, delivers medication guidance and drug information by image during a consultation between a patient and a pharmacist, retrieves prescription data from the application, and completes consultation between the pharmacist and the patient It is an object of the present invention to provide a medication guidance method and apparatus to be converted into a database based on the consultation results.

본 실시예의 일 측면에 의하면, 환자 식별 정보, 처방전 정보를 획득하는 정보 획득부; 상기 환자 식별 정보에 대응하는 환자 단말기와 상기 처방전 정보에 대응하는 약사 단말기를 화상통신으로 연결하는 단말기 연결부; 의약품 정보를 저장하는 의약품 데이터베이스; 상기 약사 단말기에서 상기 환자 단말기로 복약 지도를 수행할 때, 상기 의약품 데이터베이스로부터 상기 처방전 정보에 대응하는 의약품 정보를 추출하여 상기 복약 지도와 함께 출력하도록 하는 복약 지도부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 복약 지도 장치를 제공한다.According to one aspect of the present embodiment, the information acquisition unit for acquiring patient identification information and prescription information; a terminal connection unit connecting the patient terminal corresponding to the patient identification information and the pharmacist terminal corresponding to the prescription information through video communication; a drug database that stores drug information; and a medication guidance unit configured to extract medication information corresponding to the prescription information from the medication database and output the medication information together with the medication guide when the pharmacist terminal provides medication guidance to the patient terminal. provide the device.

이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 국내외 의약품 정보를 수집하여 데이터베이스화한 모델을 저장하고, 환자와 약사 간의 상담 시 화상으로 복약 지도 및 의약품 정보를 전달하고, 처방 데이터를 애플리케이션으로부터 불러오고, 약사와 환자 간에 상담이 완료되면, 상담 결과를 기반으로 데이터베이스화하도록 하는 효과가 있다.As described above, according to this embodiment, domestic and foreign drug information is collected and a database model is stored, medication guidance and drug information are transmitted by image during a consultation between a patient and a pharmacist, and prescription data is retrieved from the application, When the consultation between the pharmacist and the patient is completed, there is an effect of creating a database based on the consultation results.

도 1은 본 실시예에 따른 복약 지도 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2a,b는 본 실시예에 따른 복약 지도 장치를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 실시예에 따른 복약 지도 장치의 의약품 데이터베이스 형성 방법을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 실시예에 따른 복약 지도 장치의 데이터 가공 및 학습을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따른 복약 지도 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 실시예에 따른 약 봉투 내에 조합된 의약품 인지를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 실시예에 따른 약 형태 인지를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 실시예에 따른 복약 지도에 따른 처방 의약품을 배송하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 실시예에 따른 안면 홍조 및 열 판정을 보정하는 방법을 나타낸 도면이다. 1 is a view showing a medication guidance system according to the present embodiment.
2A and 2B are diagrams schematically showing the medication guidance apparatus according to the present embodiment.
3 is a view showing a method of forming a medicine database of the medication guidance apparatus according to the present embodiment.
4 is a view showing data processing and learning of the medication guidance apparatus according to the present embodiment.
5 is a view for explaining the medication guided learning according to the present embodiment.
6 is a view for explaining whether the medicine is combined in the medicine bag according to the present embodiment.
7 is a view for explaining whether the drug form according to the present embodiment.
8 is a view for explaining a method of delivering a prescription medicine according to the medication guidance according to the present embodiment.
9 is a diagram illustrating a method for correcting hot flush and heat determination according to the present embodiment.

이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, this embodiment will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 실시예에 따른 복약 지도 시스템을 나타낸 도면이다.1 is a view showing a medication guidance system according to the present embodiment.

본 실시예에 따른 복약 지도 시스템은 환자 단말기(110), 환자 복약 지도 애플리케이션(112), 약사 단말기(120), 약사 복약 지도 애플리케이션(122)을 포함한다. 복약 지도 시스템에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The medication guidance system according to the present embodiment includes a patient terminal 110 , a patient medication guidance application 112 , a pharmacist terminal 120 , and a pharmacist medication guidance application 122 . Components included in the medication guidance system are not necessarily limited thereto.

환자 단말기(110) 및 약사 단말기(120)는 사용자의 키 조작에 따라 네트워크를 경유하여 데이터 통신을 수행하는 전자 기기를 의미한다. 환자 단말기(110) 및 약사 단말기(120)는 네트워크를 경유하여 복약 지도 장치(130)와 통신하기 위한 프로그램 또는 프로토콜을 저장하기 위한 메모리, 해당 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비한다. The patient terminal 110 and the pharmacist terminal 120 refer to electronic devices that perform data communication via a network according to a user's key manipulation. The patient terminal 110 and the pharmacist terminal 120 are provided with a memory for storing a program or protocol for communicating with the medication guidance device 130 via a network, and a microprocessor for executing and controlling the corresponding program. do.

환자 단말기(110) 및 약사 단말기(120)는 스마트폰(Smart Phone), 태블릿(Tablet), 랩톱(Laptop), 개인용 컴퓨터(PC: Personal Computer), 개인 휴대 단말기(PDA: Personal Digital Assistant), 휴대형 멀티미디어 플레이어(PMP: Portable Multimedia Player), 무선 통신 단말기(Wireless Communication Terminal), 미디어 플레이어 등과 같은 전자 기기일 수 있다. The patient terminal 110 and the pharmacist terminal 120 include a smart phone, a tablet, a laptop, a personal computer (PC), a personal digital assistant (PDA), and a portable device. It may be an electronic device such as a portable multimedia player (PMP), a wireless communication terminal, and a media player.

환자 단말기(110) 및 약사 단말기(120)는 각종 기기 또는 유무선 네트워크와 통신을 수행하기 위한 통신 모뎀 등의 통신 장치, 각종 프로그램과 데이터를 저장하기 위한 메모리, 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비하는 다양한 장치이다. 적어도 일 실시예에 따르면, 메모리는 램(Random Access Memory: RAM), 롬(Read Only Memory: ROM), 플래시 메모리, 광 디스크, 자기 디스크, 솔리드 스테이트 디스크(Solid State Disk: SSD) 등의 컴퓨터로 판독 가능한 기록/저장매체일 수 있다. 적어도 일 실시예에 따르면, 마이크로프로세서는 명세서상에 기재된 동작과 기능을 하나 이상 선택적으로 수행하도록 프로그램될 수 있다. 적어도 일 실시예에 따르면, 마이크로프로세서는 전체 또는 부분적으로 특정한 구성의 주문형반도체(Application Specific Integrated Circuit: ASIC) 등의 하드웨어로써 구현될 수 있다.The patient terminal 110 and the pharmacist terminal 120 are a communication device such as a communication modem for performing communication with various devices or wired and wireless networks, a memory for storing various programs and data, and a microcontroller for operating and controlling the program by executing the program. Various devices including a processor and the like. According to at least one embodiment, the memory is a computer such as random access memory (RAM), read only memory (ROM), flash memory, optical disk, magnetic disk, solid state disk (SSD), etc. It may be a readable recording/storage medium. According to at least one embodiment, a microprocessor may be programmed to selectively perform one or more of the operations and functions described herein. According to at least one embodiment, the microprocessor may be fully or partially implemented as hardware such as an Application Specific Integrated Circuit (ASIC) of a specific configuration.

환자 복약 지도 애플리케이션(112)은 환자 단말기(110)의 스토리지 내에 탑재되어 구동되는 프로그램을 의미한다. 환자 복약 지도 애플리케이션(112)은 환자 단말기(110) 및 약사 단말기(120)에 임베디드(Embedded) 형태로 탑재되거나, OS(Operating System)에 인스톨(Install)되는 형태로 탑재될 수 있다. The patient medication guidance application 112 refers to a program that is loaded and driven in the storage of the patient terminal 110 . The patient medication guidance application 112 may be mounted in an embedded form in the patient terminal 110 and the pharmacist terminal 120 or installed in an operating system (OS).

환자 복약 지도 애플리케이션(112)은 환자 단말기(110)에 탑재되어, 환자 단말기(110) 에 구비된 각종 하드웨어를 이용하여 동작하는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 별도의 장치로 구현되어 동작될 수도 있다. 환자 복약 지도 애플리케이션(112)은 환자 단말기(110) 내에 기 설치된 애플리케이션들과 연동하여 동작할 수도 있다. The patient medication guidance application 112 is mounted on the patient terminal 110 and is preferably operated using various hardware provided in the patient terminal 110, but is not necessarily limited thereto, and may be implemented and operated as a separate device. may be The patient medication guidance application 112 may operate in conjunction with applications previously installed in the patient terminal 110 .

약사 복약 지도 애플리케이션(122)은 약사 단말기(120)의 스토리지 내에 탑재되어 구동되는 프로그램을 의미한다. 약사 복약 지도 애플리케이션(122)은 약사 단말기(120)에 임베디드 형태로 탑재되거나, OS에 인스톨되는 형태로 탑재될 수 있다. The pharmacist medication guidance application 122 refers to a program that is loaded and driven in the storage of the pharmacist terminal 120 . The pharmacist medication guidance application 122 may be mounted on the pharmacist terminal 120 in an embedded form or installed in the OS.

약사 복약 지도 애플리케이션(122)은 약사 단말기(120)에 탑재되어, 약사 단말기(120)에 구비된 각종 하드웨어를 이용하여 동작하는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 별도의 장치로 구현되어 동작될 수도 있다. 약사 복약 지도 애플리케이션(122)은 약사 단말기(120) 내에 기 설치된 애플리케이션들과 연동하여 동작할 수도 있다. The pharmacist medication guidance application 122 is mounted on the pharmacist terminal 120 and is preferably operated using various hardware provided in the pharmacist terminal 120, but is not necessarily limited thereto, and may be implemented and operated as a separate device. may be The pharmacist medication guidance application 122 may operate in conjunction with applications pre-installed in the pharmacist terminal 120 .

복약 지도 장치(130)는 하드웨어적으로 통상적인 웹서버(Web Server) 또는 네트워크 서버와 동일한 하드웨어 모듈을 포함한다. 복약 지도 장치(130)는 웹서버 또는 네트워크 서버의 형태로 구현될 수 있다. 복약 지도 장치(130)는 일반적으로 인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크를 경유하여 불특정 다수 클라이언트 또는 다른 서버와 통신한다. 복약 지도 장치(130)는 클라이언트 또는 다른 웹서버의 작업수행 요청에 대응하는 작업 결과를 도출하여 제공하는 컴퓨터 시스템, 컴퓨터 소프트웨어(웹서버 프로그램)를 의미한다.The medication guidance device 130 includes a hardware module identical to that of a typical web server or network server. The medication guidance device 130 may be implemented in the form of a web server or a network server. The medication guidance device 130 generally communicates with an unspecified number of clients or other servers via an open computer network such as the Internet. The medication guidance device 130 refers to a computer system and computer software (web server program) that derives and provides a work result corresponding to a request for performing a task from a client or other web server.

복약 지도 장치(130)는 전술한 웹서버 프로그램 이외에, 웹서버상에서 동작하는 일련의 응용 프로그램(Application Program) 또는 장치 내부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스를 포함한다.The medication guidance device 130 includes, in addition to the above-described web server program, a series of application programs operating on the web server or various databases built in the device.

복약 지도 장치(130)는 환자 단말기(110) 및 약사 단말기(120)에 탑재된 환자 복약 지도 애플리케이션(112) 및 약사 복약 지도 애플리케이션(122)과 통신하면서 환자 복약 지도 애플리케이션(112) 및 약사 복약 지도 애플리케이션(122)과 통신하는 역할을 수행한다.The medication guidance device 130 communicates with the patient medication guide application 112 and the pharmacist medication guide application 122 mounted on the patient terminal 110 and the pharmacist terminal 120 while communicating with the patient medication guide application 112 and the pharmacist medication guide It serves to communicate with the application 122 .

복약 지도 장치(130)는 약사가 화상으로 답변으로 하는 상담을 진행할 수 있도록 한다. 복약 지도 장치(130)는 약사 단말기(120)와 환자 단말기(110) 간에 화상으로 복약 지도 및 의약품 정보를 전달한다. 복약 지도 장치(130)는 의약품 데이터베이스(240)에 링크를 연결하여 출력할 수 있으며, 환자 단말기(110)로 복약 지도를 전달한다. The medication guidance device 130 enables a pharmacist to conduct a consultation through an image. The medication guidance device 130 transmits the medication guidance and medication information through an image between the pharmacist terminal 120 and the patient terminal 110 . The medication guidance device 130 may connect a link to the medication database 240 to output the medication, and transmit the medication guide to the patient terminal 110 .

복약 지도 장치(130)는 마이데이터 상에 처방 데이터를 애플리케이션으로부터 불러올 수 있다. 복약 지도 장치(130)는 화상으로 약사와 환자 간에 상담이 완료되면, 상담 결과를 기반으로 데이터를 전송한다.The medication guidance device 130 may retrieve prescription data on My Data from an application. When the consultation between the pharmacist and the patient is completed through the image, the medication guidance device 130 transmits data based on the consultation result.

복약 지도 장치(130)는 약사와 환자가 간에 화상을 기반으로 복약 지도를 제공하도록 한다. 복약 지도 장치(130)는 환자들이 처방받은 약을 복용할 때, 환자 데이터를 기반으로 복약 지도를 출력한다. 예컨대, 복약 지도 장치(130)는 식후 30분에 일 3회 먹는 약을 처방을 지키지 않은 사람에게 발생하는 부작용을 추출하여 복약 지도로 출력한다. 복약 지도 장치(130)는 약에 대한 복약 지도, 부작용을 화상으로 출력한다.The medication guidance device 130 allows the pharmacist and the patient to provide a medication guide based on an image of the liver. The medication guidance device 130 outputs a medication guide based on patient data when patients take prescribed medications. For example, the medication guidance device 130 extracts side effects that occur in a person who does not follow the prescription for taking medicine 3 times a day 30 minutes after a meal and outputs it as a medication map. The medication guidance device 130 outputs medication guidance and side effects as images.

복약 지도 장치(130)는 약들의 성분이나 부작용 이런 것들 의약품 데이터베이스(240)로 데이터베이스화해서 저장하고 있다가, 환자에게 특정 의약품(예컨대, 아스피린)에 대한 약 이미지, 부작용, 성분, 약 효과를 그래픽적인 효과로 출력한다.The medication guidance device 130 stores the components and side effects of medications as a database 240, and graphically displays medication images, side effects, ingredients, and medication effects for a specific medication (eg, aspirin) to the patient. output as a negative effect.

복약 지도 장치(130)는 환자와 약사 간에 화상으로 상담한 데이터들은 별도로 데이터베이스화하여 저장한다. 복약 지도 장치(130)는 환자가 추가로 언급한 증상에 대한 추가 복약 지도를 출력한다.The medication guidance device 130 stores the data consulted through images between the patient and the pharmacist as a separate database. The medication guidance device 130 outputs an additional medication guide for symptoms additionally mentioned by the patient.

복약 지도 장치(130)는 약사와 환자 간에 화상을 통화를 이용하여 대화를 수행하면, 대화 내용을 음성 인식으로 인지하고 관련 데이터(키워드)를 추출하고, 추출된 관련 데이터(키워드)와 대응하는 부작용 정보, 복약 영상, 링크를 추출하여 환자 단말기(110)에 출력되도록 한다. 복약 지도 장치(130)는 약사와 환자 간의 대화 내용을 음성 인식하고, 음성 인식 내용 중 증상 정보를 추출하고, 증상 정보에 대응하는 부작용 정보, 복약 방법을 추출한다.When a conversation is conducted between a pharmacist and a patient using a video call, the medication guidance device 130 recognizes the conversation content as voice recognition and extracts related data (keyword), and side effects corresponding to the extracted related data (keyword) Information, medication images, and links are extracted and output to the patient terminal 110 . The medication guidance device 130 recognizes the conversation content between the pharmacist and the patient, extracts symptom information from the speech recognition content, and extracts side effects information and medication method corresponding to the symptom information.

복약 지도 장치(130)는 약사와 환자 화상으로 복약 지도를 위해 환자를 인식하여 환자 이력(복약 기록)을 추출한다. 복약 지도 장치(130)는 환자 이력(복약 기록)을 기반으로 약별로 복용법들을 추출한다. 복약 지도 장치(130)는 환자가 복수의 약(예컨대, 10종)을 복용하는 것으로 확인되면, 복수의 복용법을 기 설정된 알고리즘을 기반으로 분석한 분석 결과를 이용하여 복용 순서, 잘못 복용한 약에 대한 정보를 제공한다.The medication guidance device 130 extracts a patient history (medication record) by recognizing a patient for medication guidance using an image of a pharmacist and a patient. The medication guidance device 130 extracts dosage methods for each drug based on the patient history (medication record). When it is confirmed that the patient is taking a plurality of drugs (eg, 10 types), the medication guidance device 130 uses the analysis result of analyzing the plurality of dosage methods based on a preset algorithm to determine the dosage order and the wrongly taken drugs. provide information about

복약 지도 장치(130)는 분석 결과를 이용하여 복용 약(예컨대, 10종) 중 잘못 먹고 있는 약 또는 약의 조합을 추출한다. 복약 지도 장치(130)는 약사 단말기로 복약 지도를 수행하기 전에 기 저장된 데이터베이스로부터 신약에 대한 복용법, 부작용, 주의사항, 약 효능 설명을 추출하여 출력한다.The medication guidance device 130 extracts the wrong medication or combination of medications from among the medications (eg, 10 types) taken by using the analysis result. The medication guidance device 130 extracts and outputs a description of the medication administration, side effects, precautions, and efficacy of a new drug from a pre-stored database before performing medication instruction with the pharmacist terminal.

복약 지도 장치(130)는 환자가 복용하는 약을 정확하게 인지하지 못하는 경우, 복약 지도를 위해 약을 촬영한 영상을 분석하여 약 형상을 추출하고, 약에 기재되어 있는 문구를 추출한다. 복약 지도 장치(130)는 약의 형상 및 약에 기재되어 있는 문구를 기반으로 기 저장된 의약품 정보에 저장된 약 정보와 비교하여 영상 기반으로 해당 약을 추출한다. 복약 지도 장치(130)는 영상 기반으로 추출된 해당 약의 유통기한, 복용법, 부작용, 주의사항, 약 효능을 추출하여 제공한다.When the medication guidance device 130 does not accurately recognize the medication taken by the patient, the medication image is analyzed for medication guidance to extract the shape of the medication, and phrases written on the medication are extracted. The medication guidance device 130 extracts the corresponding medication based on the image by comparing it with the medication information stored in the pre-stored medication information based on the shape of the medication and the phrases written on the medication. The medication guidance device 130 extracts and provides the expiration date, dosage method, side effects, precautions, and drug efficacy of the drug extracted based on the image.

복약 지도 장치(130)는 환자가 복수의 약을 복용하는 것으로 판단한 경우, 함께 복용하기에 적절한 약의 조합을 추출하고, 함께 복용하기에 적절한 약의 효능을 극대화하기 위한 복용 순서를 결정한다.When it is determined that the patient is taking a plurality of drugs, the medication guidance device 130 extracts a combination of drugs suitable for taking together, and determines a dosing sequence for maximizing the efficacy of drugs appropriate for taking together.

복약 지도 장치(130)는 환자가 복수의 약을 복용하는 것으로 판단한 경우, 함께 복용하기에 부적절한 약의 조합을 추출하고, 함께 복용하기에 부적절한 약이라 하더라도 환자가 반드시 약을 복용해야 하는 경우, 부작용을 최소화하기 위한 복용 순서를 결정한다.When it is determined that the patient is taking a plurality of drugs, the medication guidance device 130 extracts a combination of drugs that are inappropriate to take together, and even if the drugs are inappropriate to take together, when the patient must take the drugs, side effects Decide on the order of dosing to minimize

복약 지도 장치(130)는 약 부작용을 출력할 때, 부작용 전체 텍스트를 출력하는 것이 아니라 부작용 전체 텍스트 중 주요 키워드만을 선별하여 하이라이트 표시하여 출력한다. 복약 지도 장치(130)는 환자입장에서 부작용을 확인하기 위해 전체 텍스트를 확인할 필요없이, 주요 키워드만을 선별한 후 기 설정된 폰트를 적용하여 기 설정된 임계치보다 큰 글씨로, 키워드 중요도에 따라 매핑된 색깔(위험도가 높을 수록 붉은색, 중요 사항은 파란색)로 표기되도록 한다.When outputting the medication side effects, the medication guidance device 130 selects only the main keywords from the side effects entire text, highlights them, and outputs the selected side effects. The medication guidance device 130 does not need to check the entire text in order to check the side effects from the patient's point of view, but selects only the main keywords and then applies the preset font to the font larger than the preset threshold, mapped according to the importance of the keyword ( The higher the risk, the more red, and the more important, the blue).

복약 지도 장치(130)는 환자와 약사 간의 화상 통화 시 환자 영상과 오디오를 분석하여 환자의 추가 증상을 판별한다. 예컨대, 복약 지도 장치(130)는 환자와 약사 간의 대화 내용을 음성 인식으로 인지하고, 대화 내용 중 기침 소리를 판별하여, 기침 횟수를 카운트하여 환자의 기침 증상을 판별한다. 복약 지도 장치(130)는 기침 소리가 특정 데시벨 이하이고, 기침 횟수가 연속적이지 않는 경우, 마른 기침으로 판별하여 기침 증상으로 판별하지 않는다.The medication guidance device 130 analyzes the patient's image and audio during a video call between the patient and the pharmacist to determine the patient's additional symptoms. For example, the medication guidance device 130 recognizes the conversation content between the patient and the pharmacist through voice recognition, determines a cough sound from the conversation content, counts the number of coughs, and determines the patient's cough symptoms. When the cough sound is less than a specific decibel and the number of coughs is not continuous, the medication guidance device 130 does not discriminate as a dry cough and does not discriminate it as a cough symptom.

복약 지도 장치(130)는 환자와 약사 간의 화상 통화 시 환자 영상을 분석하여 안면 홍조 증상을 판별하여 환자의 얼굴 온도가 기 설정된 온도 이상인 것으로 판단한다. 복약 지도 장치(130)는 환자의 얼굴 온도를 보정할 수 있다.The medication guidance device 130 analyzes the patient image during a video call between the patient and the pharmacist to determine the hot flush symptom and determines that the patient's face temperature is equal to or greater than a preset temperature. The medication guidance apparatus 130 may correct the patient's face temperature.

복약 지도 장치(130)는 환자가 특정 약을 복용한 후 환자와 약사 간의 화상 통화 시 환자 영상과 오디오를 분석하여 특정 의약품 별로 증상을 확인한다. 복약 지도 장치(130)는 환자의 오디오를 분석하여 특정 환자가 특정 의약품의 기 설정된 양을 복용한 경우, 증상(속쓰림, 어지럼증)이 발현되는지의 여부를 확인한다. 복약 지도 장치(130)는 환자의 오디오를 분석하여 환자가 말하는 증상에 부작용(속쓰림, 어지럼증)이 발생한 시간을 추론하고, 부작용이 발현한 시간에 따라 일반적인 증상인지 부작용인지 여부를 판별하여 알려준다.The medication guidance device 130 analyzes the patient's image and audio during a video call between the patient and the pharmacist after the patient takes a specific drug to check the symptoms for each specific drug. The medication guidance device 130 analyzes the patient's audio and checks whether symptoms (heartburn, dizziness) develop when a specific patient takes a preset amount of a specific medicine. The medication guidance device 130 analyzes the patient's audio to infer the time when side effects (heartburn, dizziness) occur in the symptoms the patient is talking about, and determines whether the side effects are common symptoms or side effects according to the time the side effects develop and informs them.

도 2a,b는 본 실시예에 따른 복약 지도 장치를 개략적으로 나타낸 도면이다.2A and 2B are diagrams schematically showing the medication guidance apparatus according to the present embodiment.

본 실시예에 따른 복약 지도 장치(130)는 정보 획득부(210), 단말기 연결부(220), 복약 지도부(230), 의약품 데이터베이스(240), 환자 이력 관리부(250)를 포함한다. 복약 지도 장치(130)에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The medication guidance apparatus 130 according to the present embodiment includes an information acquisition unit 210 , a terminal connection unit 220 , a medication guidance unit 230 , a medicine database 240 , and a patient history management unit 250 . Components included in the medication guidance device 130 are not necessarily limited thereto.

복약 지도 장치(130)에 포함된 각 구성요소는 장치 내부의 소프트웨어적인 모듈 또는 하드웨어적인 모듈을 연결하는 통신 경로에 연결되어 상호 간에 유기적으로 동작할 수 있다. 이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 이용하여 통신한다.Each component included in the medication guidance device 130 may be connected to a communication path that connects a software module or a hardware module inside the device to operate organically with each other. These components communicate using one or more communication buses or signal lines.

도 2a에 도시된 복약 지도 장치(130)의 각 구성요소는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 소프트웨어적인 모듈, 하드웨어적인 모듈 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Each component of the medication guidance apparatus 130 illustrated in FIG. 2A means a unit that processes at least one function or operation, and may be implemented as a software module, a hardware module, or a combination of software and hardware.

정보 획득부(210)는 외부 단말기로부터 환자 식별 정보, 처방전 정보를 획득한다. 정보 획득부(210)는 환자 단말기(110) 또는 외부 단말기로부터 약봉투를 촬영한 약봉투 영상을 추가로 획득한다.The information acquisition unit 210 acquires patient identification information and prescription information from an external terminal. The information acquisition unit 210 additionally acquires a medicine bag image obtained by photographing the medicine bag from the patient terminal 110 or an external terminal.

단말기 연결부(220)는 환자 식별 정보에 대응하는 환자 단말기(110)와 처방전 정보에 대응하는 약사 단말기(120)를 화상통신으로 연결한다. The terminal connection unit 220 connects the patient terminal 110 corresponding to the patient identification information and the pharmacist terminal 120 corresponding to the prescription information through video communication.

복약 지도부(230)는 약사 단말기(120)에서 환자 단말기(110)로 복약 지도를 수행할 때, 의약품 데이터베이스(240)로부터 처방전 정보에 대응하는 의약품 정보를 추출하여 복약 지도와 함께 출력하도록 한다.When the medication guidance is performed from the pharmacist terminal 120 to the patient terminal 110 , the medication guidance unit 230 extracts medication information corresponding to the prescription information from the medication database 240 and outputs it together with the medication guide.

복약 지도부(230)는 처방전 정보에 포함된 의약품 정보 각각에 대한 복용방법, 부작용, 성분, 유통기한, 주의사항, 효능 중 적어도 하나 이상을 추출하여 약사 단말기(120) 또는 환자 단말기(110)로 출력되도록 한다.The medication guidance unit 230 extracts at least one of a dosage method, side effects, ingredients, expiration date, precautions, and efficacy for each of the drug information included in the prescription information and outputs it to the pharmacist terminal 120 or the patient terminal 110 . make it possible

복약 지도부(230)는 처방전 정보에 대응하는 의약품 정보에 포함된 구성요소를 그래픽으로 표현하거나 그래프로 출력한다. 복약 지도부(230)는 처방전 정보에 대응하는 의약품 정보에 포함된 구성요소 각각에 대한 링크를 연결하여 약사 단말기(120) 또는 환자 단말기(110)로 출력하도록 한다. 복약 지도부(230)는 처방전 정보에 포함된 의약품의 종류가 복수 개로 확인하면, 의약품 데이터베이스(240)로부터 복수 개의 의약품 정보의 복용 순서를 추출하여 약사 단말기(120) 또는 환자 단말기(110)로 출력한다.The medication guidance unit 230 graphically expresses or outputs the components included in the medication information corresponding to the prescription information as a graph. The medication guidance unit 230 connects links to each of the components included in the medication information corresponding to the prescription information to output the information to the pharmacist terminal 120 or the patient terminal 110 . When it is confirmed that there are a plurality of types of medicines included in the prescription information, the medication guidance unit 230 extracts the order of taking the plurality of medicines from the medicine database 240 and outputs them to the pharmacist terminal 120 or the patient terminal 110 . .

복약 지도부(230)는 의약품 데이터베이스(240)로부터 처방전 정보에 포함된 의약품과 함께 복용하면 시너지 효과를 발생하는 추가 의약품 정보를 추출한다. 복약 지도부(230)는 처방전 정보에 포함된 의약품과 추가 의약품 정보의 복용 순서를 결정하여 약사 단말기(120) 또는 환자 단말기(110)로 출력한다.The medication guidance unit 230 extracts additional medication information that generates a synergistic effect when taken together with the medication included in the prescription information from the medication database 240 . The medication guidance unit 230 determines the order of taking the medicines included in the prescription information and the additional medicine information, and outputs them to the pharmacist terminal 120 or the patient terminal 110 .

복약 지도부(230)는 의약품 데이터베이스(240)로부터 처방전 정보에 포함된 의약품과 함께 복용하면 부적절한 금지 의약품 정보를 추출하여 약사 단말기(120) 또는 환자 단말기(110)로 출력한다.The medication guidance unit 230 extracts information about prohibited medications that are inappropriate when taken together with medications included in the prescription information from the medication database 240 , and outputs the information to the pharmacist terminal 120 or the patient terminal 110 .

복약 지도부(230)는 처방전 정보에 포함된 의약품 정보에 대한 부작용을 출력할 때, 부작용에 대한 전체 텍스트를 출력하는 것이 아니라 전체 텍스트 중 주요 키워드만을 선별하여 하이라이트 표시하여 출력한다. 복약 지도부(230)는 주요 키워드에 기 설정된 폰트, 기 설정된 글씨 크기, 키워드 중요도에 따라 매핑된 색깔(위험도가 높을 수록 붉은색, 중요 사항은 파란색)을 적용한다.When outputting the side effects for the drug information included in the prescription information, the medication guidance unit 230 does not output the entire text about the side effects, but selects and highlights only the main keywords among the entire texts and outputs them. The medication guidance unit 230 applies a preset font to the main keyword, a preset font size, and a color mapped according to keyword importance (red color for higher risk, blue for important matters).

복약 지도부(230)는 처방전 정보에 포함된 의약품 정보 각각에 대한 복용방법, 투여횟수, 1회 투약량, 투여시간, 용법을 확인한다. 복약 지도부(230)는 복용방법(식후 30분)에 대응하는 시간이 도래(기 설정된 식사 시간 +30분)하면 환자 단말기(110)로 투여 횟수, 1회 투약량을 포함하는 알람 메시지를 환자 단말기(110)로 전송한다.The medication guidance unit 230 confirms a method of taking, the number of times of administration, a single dose, an administration time, and a usage for each of the drug information included in the prescription information. When the time corresponding to the method of taking (30 minutes after a meal) arrives (pre-set meal time + 30 minutes), the medication guidance unit 230 sends an alarm message including the number of doses and one dose to the patient terminal 110 to the patient terminal ( 110) is sent.

복약 지도부(230)는 약봉투 영상에 포함된 의약품을 추출한다. 복약 지도부(230)는 의약품에 포함된 의약품 형태, 색상, 분할선, 제형, 표기 텍스트를 추출한다. 복약 지도부(230)는 의약품 데이터베이스(240)로부터 의약품 형태, 색상, 분할선, 제형, 표기 텍스트 중 적어도 하나 이상을 기반으로 약봉투에 포함된 의약품 정보를 추출한다.The medication guidance unit 230 extracts medicines included in the medicine bag image. The medication guidance unit 230 extracts the pharmaceutical form, color, dividing line, dosage form, and marked text included in the medicine. The medication guidance unit 230 extracts medication information included in the medication bag from the medication database 240 based on at least one of medication form, color, dividing line, dosage form, and marked text.

복약 지도부(230)는 약봉투에 포함된 의약품 정보에 대응하는 약품명, 성분, 성분별 과민반응 정보, 질환별 부작용 유발 성분을 추출하여 환자 단말기(110)로 전송한다.The medication guidance unit 230 extracts the drug name, ingredient, hypersensitivity reaction information for each ingredient, and side effect-inducing ingredient for each disease corresponding to the drug information included in the medicine bag, and transmits the extract to the patient terminal 110 .

복약 지도부(230)는 약봉투에 포함된 의약품 정보를 기반으로 약봉투 내부의 의약품 조합을 인지한다. 복약 지도부(230)는 약봉투 내부의 의약품 조합과 각 의약품 정보를 사용자 정보(과거 처방이력)와 비교하여 중복 복용약 알림, 부작용 유발약 알림을 발생한다.The medication guidance unit 230 recognizes the medicine combination inside the medicine bag based on the medicine information included in the medicine bag. The medication guidance unit 230 compares the combination of medicines inside the medicine bag and information on each medicine with user information (past prescription history) to generate a notification of overlapping medications and a notification of side effects.

본 실시예에 따른 복약 지도부(230)는 음성 인식부(232), 영상 인식부(234), 복약 정보 추출부(236)를 포함한다. 복약 지도부(230)에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The medication guidance unit 230 according to the present embodiment includes a voice recognition unit 232 , an image recognition unit 234 , and a medication information extraction unit 236 . Components included in the medication guidance unit 230 are not necessarily limited thereto.

음성 인식부(232)는 약사 단말기(120)와 환자 단말기(110) 간에 화상 데이터에 포함된 오디오(대화 내용)를 음성 인식으로 인지한 후 오디오에 포함된 대화 내용 중 의약품 키워드, 증상 키워드를 추출한다.The voice recognition unit 232 recognizes audio (conversation content) included in the image data between the pharmacist terminal 120 and the patient terminal 110 through voice recognition, and then extracts drug keywords and symptom keywords from the conversation contents included in the audio. do.

음성 인식부(232)는 약사 단말기(120)와 환자 단말기(110) 간에 화상 데이터에 포함된 오디오를 분석하여 기침 소리를 판별한다. 음성 인식부(232)는 약사 단말기(120)와 환자 단말기(110) 간에 화상 데이터에 포함된 오디오(대화 내용)를 음성 인식으로 인지한 후 오디오에 포함된 대화 내용 중 특정 의약품 별로 증상을 추출한다. The voice recognition unit 232 analyzes audio included in the image data between the pharmacist terminal 120 and the patient terminal 110 to determine a cough sound. The voice recognition unit 232 recognizes audio (conversation content) included in the image data between the pharmacist terminal 120 and the patient terminal 110 through voice recognition, and then extracts symptoms for each specific drug from the conversation content included in the audio. .

영상 인식부(234)는 약사 단말기(120)와 환자 단말기(110) 간에 화상 데이터에서 환자 얼굴 영역을 인식한다. 영상 인식부(234)는 처방전 정보 이외에 추가로 복약하는 의약품 영상을 획득하면, 추가로 복약하는 의약품 영상에서 의약품 형상, 문구를 인식한다.The image recognition unit 234 recognizes a patient face region from image data between the pharmacist terminal 120 and the patient terminal 110 . When the image recognition unit 234 acquires an image of a medicine to be taken in addition to the prescription information, the image recognition unit 234 recognizes a medicine shape and a phrase from the image of the medicine to be additionally taken.

영상 인식부(234)는 약사 단말기(120)와 환자 단말기(110) 간에 화상 데이터에 포함된 환자 제스쳐를 인식한다. 영상 인식부(234)는 약봉투 영상에 포함된 의약품을 인식한다.The image recognition unit 234 recognizes a patient gesture included in the image data between the pharmacist terminal 120 and the patient terminal 110 . The image recognition unit 234 recognizes the medicine contained in the medicine bag image.

영상 인식부(234)는 환자 단말기(110) 상에 사람 형태의 템플릿(Template)을 출력하고, 환자 단말기의 카메라로 촬영된 사람이 템플릿 내에 진입하는 경우, 사람을 촬영한 사람 영상 데이터를 생성한다.The image recognition unit 234 outputs a template in the form of a person on the patient terminal 110 , and when a person photographed with the camera of the patient terminal enters the template, the image recognition unit 234 generates image data of the person photographed. .

영상 인식부(234)는 사람 영상 데이터 내에서 얼굴 부분을 인지한다. 영상 인식부(234)는 영상 기반으로 얼굴 부분의 온도를 측정한다. 영상 인식부(234)는 얼굴 부분의 온도를 기 설정된 온도와 비교하여 얼굴 영역에 홍조를 판별한다.The image recognition unit 234 recognizes a face part in the human image data. The image recognition unit 234 measures the temperature of the face part based on the image. The image recognition unit 234 determines redness in the face region by comparing the temperature of the face part with a preset temperature.

영상 인식부(234)는 템플릿 내에 사람이 진입한 경우, 템플릿 이외에 영역을 배경영역으로 인지한다. 영상 인식부(234)는 배경영역을 제거하는 전처리를 수행하여 사람 영상 데이터를 생성한다.When a person enters the template, the image recognition unit 234 recognizes an area other than the template as a background area. The image recognition unit 234 generates human image data by performing pre-processing of removing the background region.

영상 인식부(234)는 입력된 사용자 명령 또는 조작을 기반으로 템플릿을 남자, 여자, 어린아이 형태로 구분하여 서로 상이한 템플릿 형태로 환자 단말기(110) 상에 출력시킨다.The image recognition unit 234 divides the templates into male, female, and child types based on the input user command or manipulation, and outputs them in different template types on the patient terminal 110 .

영상 인식부(234)는 템플릿 내에 사람이 진입할 때마다 영상 정보를 수집하여 사람의 영역이 템플릿의 경계면을 벗어나는 영역과 템플릿의 경계면보다 부족한 영역에 대한 평균치를 산출한다. 영상 인식부(234)는 평균치를 반영하여 템플릿의 경계면의 범위를 넓히거나 좁히는 형태로 조절한다.The image recognition unit 234 collects image information whenever a person enters the template, and calculates an average value for an area in which a person's area deviates from the boundary surface of the template and an area that is less than the boundary surface of the template. The image recognition unit 234 adjusts to widen or narrow the range of the boundary surface of the template by reflecting the average value.

영상 인식부(234)는 사람 영상 데이터 내에서 얼굴 부분을 인지한다. 영상 인식부(234)는 사람 영상 데이터로부터 특징점을 추출한다. 영상 인식부(234)는 특징점과 기 저장된 얼굴 특징점과 비교하여 얼굴 부분을 인지한다. 영상 인식부(234)는 사람 영상 데이터로부터 얼굴 부분을 포함하는 얼굴 영역 영상만을 추출한다.The image recognition unit 234 recognizes a face part in the human image data. The image recognition unit 234 extracts feature points from the human image data. The image recognition unit 234 recognizes the face part by comparing the feature points with the pre-stored facial feature points. The image recognition unit 234 extracts only a face region image including a face part from the human image data.

영상 인식부(234)는 영상 기반으로 얼굴 부분의 온도를 측정한다. 영상 인식부(234)는 얼굴 부분의 온도를 기 설정된 온도와 비교하여 얼굴 영역에 홍조를 판별한다.The image recognition unit 234 measures the temperature of the face part based on the image. The image recognition unit 234 determines redness in the face region by comparing the temperature of the face part with a preset temperature.

영상 인식부(234)는 얼굴 영역 영상에 대해 온도별로 분할 영역으로 구분한다. 영상 인식부(234)는 분할 영역의 면적을 산출한다. 영상 인식부(234)는 분할 영역의 면적이 임계면적 이상인 경우에만 얼굴 영역 영상에서 분할 영역으로 구분한다. 영상 인식부(234)는 분할 영역의 면적이 넓은 면적일수록 높은 가중치 부여하여 분할 영역 각각의 온도를 산출한다. 영상 인식부(234)는 분할 영역 각각의 온도 평균치로 최종 체온으로 결정한다.The image recognition unit 234 divides the face region image into divided regions for each temperature. The image recognition unit 234 calculates the area of the divided region. The image recognition unit 234 classifies the divided region into a divided region in the face region image only when the area of the divided region is equal to or greater than the critical area. The image recognition unit 234 calculates the temperature of each of the divided regions by giving a higher weight as the area of the divided region is larger. The image recognition unit 234 determines the final body temperature as the average temperature of each of the divided regions.

복약 정보 추출부(236)는 의약품 데이터베이스(240)로부터 음성 인식부(232)에서 인지한 의약품 키워드, 증상 키워드에 대응하는 복용방법, 부작용, 성분, 유통기한, 주의사항, 효능을 추출한다.The medication information extraction unit 236 extracts medication keywords recognized by the voice recognition unit 232 from the medication database 240 , taking method corresponding to the symptom keyword, side effects, ingredients, expiration date, precautions, and efficacy.

복약 정보 추출부(236)는 영상 인식부(234)에 인식한 환자 얼굴 영역에 대응하는 환자 식별 번호에 대응하는 환자 복용 기록을 추출한다. 복약 정보 추출부(236)는 환자 복용 기록에 포함된 과거 복용약을 확인한 후 처방전 정보에 포함된 현재 복용약을 확인한다. 복약 정보 추출부(236)는 의약품 데이터베이스(240)로부터 과거 복용약과 현재 복용약의 차이점을 추출하여 약사 단말기(120) 또는 환자 단말기(110)로 출력한다.The medication information extraction unit 236 extracts a patient taking record corresponding to a patient identification number corresponding to the patient face region recognized by the image recognition unit 234 . The medication information extraction unit 236 checks the past medication included in the patient taking record and then checks the current medication included in the prescription information. The medication information extraction unit 236 extracts the difference between the past medication and the current medication from the medication database 240 and outputs it to the pharmacist terminal 120 or the patient terminal 110 .

복약 정보 추출부(236)는 의약품 데이터베이스(240)로부터 영상 인식부(234)에서 인식한 의약품 형상, 문구에 대응하는 복용방법, 부작용, 성분, 유통기한, 주의사항, 효능 중 적어도 하나 이상을 포함하는 의약품 정보를 추출하여 약사 단말기(120) 또는 환자 단말기(110)로 출력한다.The medication information extraction unit 236 includes at least one of the shape of the medicine recognized by the image recognition unit 234 from the medicine database 240, the method of taking corresponding to the phrase, side effects, ingredients, expiration date, precautions, and efficacy. extracted drug information and output to the pharmacist terminal 120 or the patient terminal 110 .

복약 정보 추출부(236)는 음성 인식부(232)에 판별한 기침 소리와 영상 인식부(234)에서 인식한 환자 제스처를 기반으로 추가 증상을 판별할 때, 기침 소리를 카운트하여 기침 횟수를 생성한다. 복약 정보 추출부(236)는 기침 소리가 특정 데시벨을 초과하고, 기침 횟수가 기 설정된 간격으로 연속적으로 발생하면, 기침 증상으로 판별한다. 복약 정보 추출부(236)는 기침 소리가 특정 데시벨 이하이고, 기침 횟수가 기 설정된 간격으로 불연속적으로 발생하는 경우, 마른 기침으로 판별하여 기침 증상으로 판별하지 않는다.When determining additional symptoms based on the cough sound determined by the voice recognition unit 232 and the patient gesture recognized by the image recognition unit 234, the medication information extraction unit 236 counts the cough sound to generate the number of coughs do. When the cough sound exceeds a specific decibel and the number of coughs continuously occurs at a preset interval, the medication information extraction unit 236 determines it as a cough symptom. When the cough sound is less than a specific decibel and the number of coughs is discontinuously generated at a preset interval, the medication information extracting unit 236 does not discriminate it as a dry cough and does not discriminate it as a cough symptom.

복약 정보 추출부(236)는 영상 인식부(234)에서 인식한 환자 얼굴 영역에서 안면 홍조 증상을 판별하여 환자의 얼굴 온도가 기 설정된 온도 이상인 것으로 판단하고, 환자의 얼굴 온도를 보정한다.The medication information extraction unit 236 determines the hot flush symptom in the patient's face region recognized by the image recognition unit 234 , determines that the patient's face temperature is equal to or greater than a preset temperature, and corrects the patient's face temperature.

복약 정보 추출부(236)는 특정 의약품 별로 증상(속쓰림, 어지럼증)이 발현되는 것으로 확인되면, 오디오를 분석한 결과를 기반으로 증상에 대응하는 부작용(속쓰림, 어지럼증) 지속 시간을 산출한다. 복약 정보 추출부(236)는 부작용 지속 시간이 임계치를 초과하는 지의 여부에 따라 일반적인 증상 또는 부작용인지 여부를 판별하여 약사 단말기(120) 또는 환자 단말기(110)로 출력한다.When it is confirmed that symptoms (heartburn, dizziness) are expressed for each specific medicine, the medication information extraction unit 236 calculates the duration of side effects (heartburn, dizziness) corresponding to the symptoms based on the audio analysis result. The medication information extracting unit 236 determines whether it is a general symptom or a side effect according to whether the duration of the side effect exceeds a threshold, and outputs it to the pharmacist terminal 120 or the patient terminal 110 .

의약품 데이터베이스(240)는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 의미한다. 의약품 데이터베이스(240)는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 수행할 수 있는 데이터 저장형태를 의미한다. 의약품 데이터베이스(240)는 자신의 기능을 달성하기 위하여 필드(Field) 또는 엘리먼트들을 가진다. 의약품 데이터베이스(240)는 의약품 정보를 저장한다.The drug database 240 refers to a general data structure implemented in a storage space (hard disk or memory) of a computer system using a database management program (DBMS). The drug database 240 refers to a data storage type capable of performing data search (extraction), deletion, editing, and addition. The drug database 240 has a field or elements to achieve its function. The drug database 240 stores drug information.

환자 이력 관리부(250)는 환자 단말기(110)와 약사 단말기(120) 간에 복약 지도가 종료된 후 환자 식별 정보에 대응하는 처방전 이력에 복약 지도 이력을 추가로 반영한다.After the medication instruction between the patient terminal 110 and the pharmacist terminal 120 is finished, the patient history management unit 250 additionally reflects the medication instruction history in the prescription history corresponding to the patient identification information.

도 3은 본 실시예에 따른 복약 지도 장치의 의약품 데이터베이스 형성 방법을 나타낸 도면이다.3 is a diagram illustrating a method of forming a medicine database of the medication guidance apparatus according to the present embodiment.

복약 지도 장치(130)는 복수의 의약품 코드를 수집한다. 복약 지도 장치(130)는 의약품 코드를 분석 후 가공한다.The medication guidance device 130 collects a plurality of medication codes. The medication guidance device 130 analyzes and processes the medication code.

복약 지도 장치(130)는 심평원, 식약처, WHO 중 적어도 하나 이상으로부터 의약품 코드를 수집한다. 복약 지도 장치(130)는 의약품 코드를 성분, 투여경로, 제형, 함량을 분석한다. 복약 지도 장치(130)는 분석 정보를 기반으로 각 기관에서 제공하는 의약품 코드를 서로 매칭한다.The medication guidance device 130 collects medication codes from at least one of the HIRA, the Ministry of Food and Drug Safety, and the WHO. The medication guidance device 130 analyzes the drug code for ingredients, administration route, dosage form, and content. The medication guidance device 130 matches the medication codes provided by each institution to each other based on the analysis information.

복약 지도 장치(130)는 분석 정보를 기반으로 병원, 제약회사, 병원정보시스템, 정부기관에 기 저장된 의약품 관련 빅데이터에 포함된 의약품 코드를 서로 매칭한 의약품 코드 매칭 정보를 생성한다.Based on the analysis information, the medication guidance device 130 generates drug code matching information that matches drug codes included in drug-related big data pre-stored in hospitals, pharmaceutical companies, hospital information systems, and government agencies.

복약 지도 장치(130)는 의약품 코드 매칭 정보를 기반으로 병원, 제약회사, 병원정보시스템, 정부기관에 기 저장된 의약품 관련 빅데이터 중 미식별된 의약품을 식별한다.The medication guidance device 130 identifies unidentified medicines among medicine-related big data pre-stored in hospitals, pharmaceutical companies, hospital information systems, and government agencies based on the medicine code matching information.

본 실시예에 따른 복약 지도 장치(130)는 데이터 수집부(310), 의약품 분석부(320), 의약품 코드 매칭부(330), 의약품 식별부(340)를 포함한다. 복약 지도 장치(130)에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The medication guidance apparatus 130 according to the present embodiment includes a data collection unit 310 , a medication analysis unit 320 , a medication code matching unit 330 , and a medication identification unit 340 . Components included in the medication guidance device 130 are not necessarily limited thereto.

데이터 수집부(310)는 의약품 데이터베이스(240)에 저장하기 위한 복수의 의약품 코드를 수집한다. 데이터 수집부(310)는 심평원, 식약처, WHO 중 적어도 하나 이상으로부터 의약품 코드를 수집한다. The data collection unit 310 collects a plurality of drug codes to be stored in the drug database 240 . The data collection unit 310 collects drug codes from at least one of the HIRA, the Ministry of Food and Drug Safety, and the WHO.

의약품 분석부(320)는 의약품 코드를 분석하여 코드 분석 정보를 생성한다. 의약품 분석부(320)는 의약품 코드를 기반으로 성분, 투여경로, 제형, 함량을 확인한 코드 분석 정보를 생성한다.The drug analysis unit 320 generates code analysis information by analyzing the drug code. The drug analysis unit 320 generates code analysis information confirming the ingredients, administration route, dosage form, and content based on the drug code.

의약품 코드 매칭부(330)는 코드 분석 정보를 기반으로 복수의 의료 기관에 기 저장된 의약품 관련 빅데이터 내의 의약품 코드를 서로 매칭한 의약품 코드 매칭 정보를 생성한다.The drug code matching unit 330 generates drug code matching information in which drug codes in drug-related big data pre-stored in a plurality of medical institutions are matched with each other based on the code analysis information.

의약품 코드 매칭부(330)는 코드 분석 정보를 기반으로 병원, 제약회사, 병원정보시스템, 정부기관 중 적어도 하나 이상의 기관에 기 저장된 의약품 관련 빅데이터에 포함된 의약품 코드를 서로 매칭한 의약품 코드 매칭 정보를 생성한다.The drug code matching unit 330 is drug code matching information that matches drug codes included in drug-related big data pre-stored in at least one of a hospital, a pharmaceutical company, a hospital information system, and a government agency based on the code analysis information. to create

의약품 식별부(340)는 의약품 코드 매칭 정보를 기반으로 복수의 의료 기관에 기 저장된 의약품 관련 빅데이터 중 미식별된 의약품을 식별한다. 의약품 식별부(340)는 의약품 코드 매칭 정보를 기반으로 병원, 제약회사, 병원정보시스템, 정부기관 중 적어도 하나 이상의 기관에 기 저장된 의약품 관련 빅데이터 중 미식별된 의약품을 식별한다.The drug identification unit 340 identifies unidentified drugs among drug-related big data pre-stored in a plurality of medical institutions based on the drug code matching information. The drug identification unit 340 identifies unidentified drugs among drug-related big data pre-stored in at least one of a hospital, a pharmaceutical company, a hospital information system, and a government institution based on the drug code matching information.

도 4는 본 실시예에 따른 복약 지도 장치의 데이터 가공 및 학습을 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating data processing and learning of the medication guidance apparatus according to the present embodiment.

일반적으로 의약품 정보를 그대로 온라인 웹 또는 모바일 애플리케이션을 이용 제공하였다. 식약처에서 작성한 국내 의약품 허가사항 정보는 전문가 의약품 처방 및 조제 시 활용하는 정보로 매우 상세하다. 일반인이 이해하기 어려운 용어나 내용이 많고, 전문가 활용에 있어서는 필요한 정보만 빠르게 확인하는데 어려움이 있다.In general, drug information was provided using an online web or mobile application as it is. The domestic drug approval information prepared by the Ministry of Food and Drug Safety is very detailed information used when prescribing and dispensing professional drugs. There are many terms and contents that are difficult for the general public to understand, and it is difficult to quickly check only the necessary information when using the experts.

본 실시예에 따른 복약 지도 장치(130)는 의약품 데이터를 세분화하여 의약품 정보에 특화된 데이터 가공 모델을 구축한 후 가공 모델을 기반으로 머신러닝하여 학습 결과를 생성할 수 있다.The medication guidance apparatus 130 according to the present embodiment may subdivide medicine data to construct a data processing model specialized for medicine information, and then perform machine learning based on the processing model to generate a learning result.

본 실시예에 따른 복약 지도 장치(130)는 데이터 수집부(310), 데이터 가공부(420), 모델 생성부(430), 학습부(440)를 포함한다. 복약 지도 장치(130)에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The medication guidance apparatus 130 according to the present embodiment includes a data collection unit 310 , a data processing unit 420 , a model generation unit 430 , and a learning unit 440 . Components included in the medication guidance device 130 are not necessarily limited thereto.

복약 지도 장치(130)에 포함된 각 구성요소는 장치 내부의 소프트웨어적인 모듈 또는 하드웨어적인 모듈을 연결하는 통신 경로에 연결되어 상호 간에 유기적으로 동작할 수 있다. 이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 이용하여 통신한다.Each component included in the medication guidance device 130 may be connected to a communication path that connects a software module or a hardware module inside the device to operate organically with each other. These components communicate using one or more communication buses or signal lines.

도 4에 도시된 복약 지도 장치(130)의 각 구성요소는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 소프트웨어적인 모듈, 하드웨어적인 모듈 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Each component of the medication guidance apparatus 130 shown in FIG. 4 means a unit that processes at least one function or operation, and may be implemented as a software module, a hardware module, or a combination of software and hardware.

데이터 수집부(310)는 의약품 데이터베이스(240)에 저장하기 위한 복수의 의약품 정보를 수집한다. 데이터 수집부(310)는 의약품 데이터베이스(240)에 저장하기 위한 각 국가별 의약품 정보를 수집한다.The data collection unit 310 collects a plurality of medicine information to be stored in the medicine database 240 . The data collection unit 310 collects drug information for each country to be stored in the drug database 240 .

데이터 수집부(310)는 국내외 의약품 제조 기업이 보유하고 있는 데이터, 국내외 공공기관이 보유하고 있는 데이터, 국내외 의약품 공급 기업이 보유하고 있는 데이터, 국내외 각 환자 개인 또는 약국 관리 프로그램으로부터 처방전 데이터 중 적어도 하나 이상의 정보를 의약품 정보를 수집한다.The data collection unit 310 is at least one of data owned by domestic and foreign drug manufacturing companies, data held by domestic and foreign public institutions, data held by domestic and foreign drug supply companies, and prescription data from individual patients or pharmacy management programs at home and abroad. Collect drug information for the above information.

데이터 수집부(310)는 공공 API를 이용하여 의약품 정보를 수집하는 경우, 의약품 정보를 TXT 파일로 변환하는 과정을 생략한다. 데이터 수집부(310)는 HTML 파일로 의약품 정보를 수집하는 경우, HTML 파일을 TXT 파일 형태로 변환한다.When the data collection unit 310 collects drug information using a public API, the process of converting the drug information into a TXT file is omitted. The data collection unit 310 converts the HTML file into a TXT file when collecting drug information in an HTML file.

데이터 수집부(310)는 의약품의 성분정보, 효능 및 효과, 부작용, 용법용량, 다빈도 사용 의약품 중 적어도 하나 이상을 포함하는 의약품 복약에 필요한 데이터를 수집한다. 데이터 수집부(310)는 식약처 Open API 이용하여 국내 의약품허가정보를 수집한다. 데이터 수집부(310)는 데이터 라이센스를 이용하여 미국 의약품허가정보를 수집한다. 데이터 수집부(310)는 데이터 라이센스를 이용하여 일본 의약품허가정보를 수집한다. 데이터 수집부(310)는 건강보험심사평가원으로부터 보건 의료 빅데이터를 수집한다. 데이터 수집부(310)는 논문 DB로부터 연구논문데이터를 수집한다. 데이터 수집부(310)는 수집된 데이터들을 의약품 개발, 허가, 처방에 필요한 데이터로서 통합하여 의약품 정보를 생성한다.The data collection unit 310 collects data necessary for taking medicines including at least one of ingredient information, efficacy and effects, side effects, dosages, and frequently used medicines. The data collection unit 310 collects domestic drug approval information using the Ministry of Food and Drug Safety Open API. The data collection unit 310 collects US drug approval information using a data license. The data collection unit 310 collects Japanese drug approval information using a data license. The data collection unit 310 collects health care big data from the Health Insurance Review and Assessment Service. The data collection unit 310 collects research thesis data from the thesis DB. The data collection unit 310 generates drug information by integrating the collected data as data necessary for drug development, approval, and prescription.

데이터 수집부(310)는 의약품 정보에 대한 ATC 코드, 주성분 코드, 품목기준코드, 청구코드, 표준코드, Mesh 중 적어도 하나 이상의 코드를 매핑하며, 의약품 정보에 매핑된 코드에 대한 데이터를 검수한다. 데이터 수집부(310)는 의약품 정보에 대한 영문명을 포함하는 추가 데이터를 생성한 후 검수한다. 데이터 수집부(310)는 의약품 정보에 대한 데이터 분류를 수행한다.The data collection unit 310 maps at least one code among the ATC code, the main ingredient code, the item reference code, the claim code, the standard code, and the mesh for drug information, and inspects the data for the code mapped to the drug information. The data collection unit 310 generates and inspects additional data including an English name for drug information. The data collection unit 310 performs data classification for drug information.

데이터 가공부(420)는 수집된 의약품 정보를 가공한다. 데이터 가공부(420)는 의약품 정보에 포함된 복수의 단어를 분석한 후 재정렬하여 세분화 의약품 정보로 가공한다.The data processing unit 420 processes the collected drug information. The data processing unit 420 analyzes and rearranges a plurality of words included in the drug information to process it into subdivided drug information.

데이터 가공부(420)는 데이터 분석부(422), 형태소 분석부(424), 자연어 처리부(426)를 포함한다.The data processing unit 420 includes a data analysis unit 422 , a morpheme analysis unit 424 , and a natural language processing unit 426 .

데이터 분석부(422)는 수집된 의약품 정보에 포함된 (의약품) 단어를 추출한다. 데이터 분석부(422)는 의약품 정보에 포함된 텍스트만을 추출하고, 텍스트 내의 단어를 인지한다.The data analysis unit 422 extracts (medicine) words included in the collected drug information. The data analysis unit 422 extracts only the text included in the drug information, and recognizes the words in the text.

데이터 분석부(422)는 의약품 정보에 포함된 텍스트가 외국어인 경우, 기 설정된 특정 언어(예컨대, 국문 또는 영문)로 번역한 번역문을 생성한 후 번역문에 대한 오타를 검수한다.When the text included in the drug information is a foreign language, the data analysis unit 422 generates a translation translated into a preset specific language (eg, Korean or English), and then checks for typos in the translation.

데이터 분석부(422)는 의약품 정보에 포함된 텍스트 내의 단어를 인지하여 효능 정보와 효과 정보만을 추출한다. 데이터 분석부(422)는 의약품 정보에 포함된 텍스트 내의 단어를 인지하여 주의사항 정보만을 추출한다. 데이터 분석부(422)는 주의사항 정보에 대해 부작용 텍스트를 분리한다.The data analysis unit 422 recognizes words in the text included in the drug information and extracts only efficacy information and effect information. The data analysis unit 422 recognizes words in the text included in the drug information and extracts only caution information. The data analysis unit 422 separates the side effect text from the caution information.

데이터 분석부(422)는 의약품 정보에 포함된 텍스트 내의 단어를 인지하여 주의사항 정보만을 추출한다. 데이터 분석부(422)는 주의사항 정보에 대해 상호작용 텍스트를 분리한다.The data analysis unit 422 recognizes words in the text included in the drug information and extracts only caution information. The data analysis unit 422 separates the interactive text for the notice information.

형태소 분석부(424)는 데이터 분석부(422)로부터 수신된 (의약품) 단어를 형태소 단위로 분리한 형태소 분석 결과를 생성한다. 복약 지도 장치(130)는 Open API로 이용할 수 있는 기본 형태소분석기를 커스터마이징(Customizing)하여 사용할 수 있다. 복약 지도 장치(130)는 코모란(KOrean MORphological ANalyzer)를 이용하여 형태소분석기를 커스터마이징한다. 여기서, 코모란은 자바로 구현된 한국어 형태소 분석부로 공개된 소스를 이용할 수 있다. 복약 지도 장치(130)는 코모란을 기반으로 형태소 분석부를 일부 커스터마이징하여 의약품 정보데이터에 적합한 형태소분석기를 구축할 수 있다.The morpheme analysis unit 424 separates the (medicine) word received from the data analysis unit 422 into morpheme units and generates a morpheme analysis result. The medication guidance device 130 can be used by customizing a basic morpheme analyzer that can be used as an Open API. The medication guidance device 130 customizes the morpheme analyzer using KOrean MORphological ANalyzer. Here, Komoran can use an open source as a Korean morpheme analysis unit implemented in Java. The medication guidance apparatus 130 may build a morpheme analyzer suitable for drug information data by partially customizing the morpheme analysis unit based on Cormoran.

형태소 분석부(424)는 단어를 형태소 단위로 분리한 형태소 분석 결과를 생성한다. 형태소 분석부(424)는 단어를 형태소 단위로 분리하는 형태소 분석 과정에서 형용사형 명사를 필요 키워드에서 제외(누락)시킨다. 형태소 분석부(424)는 텍스트 내에서 어지러움, 숨가쁨, 목마름, 가슴쓰림, 가려움 중 적어도 하나 이상을 포함하는 형용사형 명사들이 형태소 분석 과정에서 불용어 키워드로 설정한다.The morpheme analysis unit 424 generates a morpheme analysis result obtained by dividing a word into morpheme units. The morpheme analyzer 424 excludes (omitted) adjective-type nouns from the necessary keywords in the morpheme analysis process of dividing the word into morpheme units. The morpheme analysis unit 424 sets adjective-type nouns including at least one of dizziness, shortness of breath, thirst, heartburn, and itching as stopword keywords in the morpheme analysis process.

형태소 분석부(424)는 효능 정보만을 형태소 단위로 분리한 효능 형태소 분석 결과를 생성한다. 형태소 분석부(424)는 효과 정보만을 형태소 단위로 분리한 효과 형태소 분석 결과를 생성한다.The morpheme analysis unit 424 generates an efficacy morpheme analysis result obtained by separating only the efficacy information into morpheme units. The morpheme analysis unit 424 generates an effect morpheme analysis result obtained by separating only the effect information into morpheme units.

형태소 분석부(424)는 부작용 텍스트만을 형태소 단위로 분리한 부작용 형태소 분석 결과를 생성한다. 형태소 분석부(424)는 상호작용 텍스트만을 형태소 단위로 분리한 상호작용 형태소 분석 결과를 생성한다.The morpheme analysis unit 424 generates a side effect morpheme analysis result obtained by separating only the side effect text into morpheme units. The morpheme analysis unit 424 generates an interactive morpheme analysis result obtained by separating only the interactive text into morpheme units.

자연어 처리부(426)는 형태소 분석 결과를 기반으로 자연어 처리의 가장 기초적인 절차를 수행하기 위해 구문분석, 의미분석을 수행한다. 자연어 처리부(426)는 1차적으로 각 단어를 증상 키워드(예컨대, 쇼크, 홍반, 호흡곤란, 전신홍조, 혈관부종, 두드러기, 천식발작, 혈압, 두통, 부종, 부기, 가려움, 식용부진, 변비, 난청) 별로 분류한다. 자연어 처리부(426)는 2차적으로 증상 키워드별로 각 단어의 형태를 분석하여 상품명, 성분명, 재구성액, 조제용액 농도, 희석 솔루션, 최소 희석량, 최대 희석량, 안정시간, 투여속도, 배합금기 등을 재구성한 세분화 의약품 정보를 생성한다.The natural language processing unit 426 performs syntax analysis and semantic analysis to perform the most basic procedure of natural language processing based on the morpheme analysis result. The natural language processing unit 426 primarily converts each word into symptom keywords (eg, shock, erythema, dyspnea, generalized flushing, angioedema, urticaria, asthma attack, blood pressure, headache, edema, swelling, itchiness, loss of appetite, constipation, Hearing loss) The natural language processing unit 426 secondarily analyzes the shape of each word by symptom keyword, such as brand name, ingredient name, reconstituted solution, preparation solution concentration, dilution solution, minimum dilution amount, maximum dilution amount, stabilization time, administration rate, compounding contraindications, etc. Generates segmented drug information reconstructed from

자연어 처리부(426)는 형태소 분석 결과를 기반으로 텍스트를 구문분석과 의미분석을 수행하여 세분화 의약품 정보를 생성한다.The natural language processing unit 426 generates segmented drug information by performing syntax analysis and semantic analysis on the text based on the morpheme analysis result.

자연어 처리부(426)는 구문분석과 의미분석을 수행하여 상품명, 성분명, 재구성액, 조제용액 농도, 희석솔루션, 최소 희석량, 최대 희석량, 안정시간, 투여속도, 배합금기 중 적어도 하나 이상을 포함하는 세분화 의약품 정보를 생성한다.The natural language processing unit 426 performs syntax analysis and semantic analysis to include at least one of brand name, ingredient name, reconstituted solution, prepared solution concentration, dilution solution, minimum dilution amount, maximum dilution amount, stabilization time, administration rate, and contraindications. to create segmented drug information.

자연어 처리부(426)는 텍스트 내에서 특정 의약품 별로 기준 용어를 설정한 후 텍스트 내에 동일한 단어이나 문맥상 의도 또는 다른 뜻을 가진 용어만을 추출하여 기준 용어에 반영한다. 자연어 처리부(426)는 텍스트 내 동일한 의미를 가지나 표기상의 차이가 있는 용어만 추출하여 기준 용어에 반영한다. 자연어 처리부(426)는 기준 용어 중 누락 단어와 데이터 미가공 데이터를 선별하여 기준 용어에서 제외시킨다.The natural language processing unit 426 sets a standard term for each specific drug in the text, and then extracts only the same word from the text, or a term having a different contextual intent or meaning, and reflects it in the reference term. The natural language processing unit 426 extracts only terms having the same meaning in the text but having a difference in notation, and reflects the extracted terms in the reference term. The natural language processing unit 426 selects missing words and data raw data from among the reference terms and excludes them from the reference terms.

자연어 처리부(426)는 효능 형태소 분석 결과와 효과 형태소 분석 결과를 기반으로 질병 키워드를 설정한다. 자연어 처리부(426)는 부작용 형태소 분석 결과를 기반으로 부작용 키워드를 설정한다. 자연어 처리부(426)는 상호작용 형태소 분석 결과를 기반으로 상호작용 키워드를 설정한다.The natural language processing unit 426 sets the disease keyword based on the effect morpheme analysis result and the effect morpheme analysis result. The natural language processing unit 426 sets a side effect keyword based on the result of side effect morpheme analysis. The natural language processing unit 426 sets the interaction keyword based on the interaction morpheme analysis result.

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보를 취합하여 의약품 정보 특화 가공모델을 구축한다. 모델 생성부(430)는 의약품 정보 특화 가공모델에 포함된 세분화 의약품 정보를 환자 단말기(110) 또는 약사 단말기(120)로 제공한다. 모델 생성부(430)는 의약품 정보 특화 가공모델에 포함된 세분화 의약품 정보를 다양한 플랫폼으로 제공하여 수요자가 필요로 하는 시점에 필요로하는 정보만을 제공할 수 있다.The model generating unit 430 builds a drug information specialized processing model by collecting subdivided drug information. The model generator 430 provides the subdivided drug information included in the specialized drug information processing model to the patient terminal 110 or the pharmacist terminal 120 . The model generator 430 may provide the subdivided drug information included in the drug information specialized processing model to various platforms to provide only the information needed at the time the consumer needs it.

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보를 기반으로 의약품 정보 특화 가공모델을 구축한다.The model generator 430 builds a drug information specialized processing model based on the subdivided drug information.

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보에 포함된 정보를 기반으로 약품명 데이터베이스, 성분 데이터베이스, 부작용 데이터베이스, 질병 데이터베이스, 상호작용 데이터베이스, 효능 데이터베이스 별로 각각 데이터베이스화한다. 모델 생성부(430)는 약품명 데이터베이스, 성분 데이터베이스, 부작용 데이터베이스, 질병 데이터베이스, 상호작용 데이터베이스, 효능 데이터베이스 각각을 관계형데이터베이스로 서로 연결하는 형태로 의약품 정보 특화 가공모델을 구축한다.The model generator 430 creates a database for each drug name database, ingredient database, side effect database, disease database, interaction database, and efficacy database based on the information included in the segmented drug information. The model generator 430 builds a drug information specialized processing model in the form of connecting each of the drug name database, the ingredient database, the side effect database, the disease database, the interaction database, and the efficacy database to each other as a relational database.

모델 생성부(430)는 의약품 정보 특화 가공모델을 생성할 때, 의약품 정보 중 많이 처방되는 기 설정된(예컨대, 20개) 상위 상품명을 갖는 세분화 의약품 정보에 우선순위를 부여하여 별도의 DB를 구축한다.When the model generating unit 430 generates a specialized processing model for medicine information, it gives priority to subdivided medicine information having a preset (eg, 20) high-order product name that is prescribed a lot of medicine information to build a separate DB. .

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보 내에서 일반 의약품, 특수 의약품을 구분한 후 일반 의약품에 대한 부작용, 상호작용, 성분, 효능 효과만을 추출하여 일반 의약품 항목 데이터베이스로 구축한다.The model generator 430 classifies over-the-counter drugs and special drugs in the subdivided drug information, and then extracts only side effects, interactions, ingredients, and efficacy effects on over-the-counter drugs to build a generic drug item database.

모델 생성부(430)는 의약품 정보 특화 가공모델 내에서 타병원에서 전송된 전자 의료기록의 약품 코드에 대응하는 대체 의약품 코드를 검색할 수 있도록 타병원의 원내코드를 동일한 의약품 성분과 효능을 갖는 대체 의약품 코드로 매핑하여 원내코드만으로 동일한 의약품이 검색되도록 한다. 모델 생성부(430)는 대체 의약품 코드에 주성분 코드가 변경되지 않도록 한다.The model generator 430 replaces the in-hospital code of another hospital with the same drug ingredient and efficacy so as to search for an alternative drug code corresponding to the drug code of the electronic medical record transmitted from another hospital in the drug information specialized processing model By mapping the drug code to the drug code, the same drug can be searched only by the in-hospital code. The model generator 430 prevents the main ingredient code from being changed in the alternative drug code.

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보로부터 의약품 별 키워드를 추출한다. 모델 생성부(430)는 용어 및 불용어 기준을 설정한 용어 및 불용어 기준설정 정보를 생성한다. 모델 생성부(430)는 용어 및 불용어 기준설정 정보, 키워드를 기반으로 키워드 분류 데이터를 생성하여 의약품 정보 특화 가공모델을 구축한다.The model generator 430 extracts keywords for each drug from the subdivided drug information. The model generating unit 430 generates term and stop-word standard setting information in which terms and stop-word criteria are set. The model generation unit 430 creates a keyword classification data based on term and stop-word standard setting information and keywords to construct a specialized processing model for drug information.

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보를 기반으로 약품명 데이터베이스, 부작용 데이터베이스, 성분 데이터베이스, 상호작용 데이터베이스, 질병 데이터베이스 각각을 구축한다. The model generator 430 builds each of a drug name database, a side effect database, an ingredient database, an interaction database, and a disease database based on the segmented drug information.

모델 생성부(430)는 약품명 데이터베이스 내에 복수의 아이디별로 약품명(아스피린A, 아스피린B, 아스피린C, 아스피린D)을 매칭하여 저장한다. 모델 생성부(430)는 부작용 데이터베이스 내에 복수의 아이디별로 쇼크, 아나필락시스양, 위알도스테론증, 발진 중 적어도 하나 이상을 매칭하여 저장한다. 모델 생성부(430)는 성분 데이터베이스 내에 복수의 아이디별로 아스피린, 옥수수전분, 카페인무수물, 아세트아미노펜 중 적어도 하나 이상을 매칭하여 저장한다. 모델 생성부(430)는 상호작용 데이터베이스 내에 복수의 아이디별로 항응고제, 현전용해제, 진해거담제, 바르비탈계 중 적어도 하나 이상을 매칭하여 저장한다. 모델 생성부(430)는 질병 데이터베이스 내에 복수의 아이디별로 류마티양 관절염, 골관절염, 식욕감퇴, 감기 중 적어도 하나 이상을 매칭하여 저장한다. The model generator 430 matches and stores the drug names (aspirin A, aspirin B, aspirin C, aspirin D) for each ID in the drug name database. The model generator 430 matches and stores at least one of shock, anaphylaxis, pseudoaldosteronism, and rash for each of a plurality of IDs in the side effect database. The model generator 430 matches and stores at least one of aspirin, corn starch, caffeine anhydride, and acetaminophen by a plurality of IDs in the component database. The model generator 430 matches and stores at least one of an anticoagulant, an anti-dissolving agent, an antitussive expectorant, and a barbiturate by a plurality of IDs in the interaction database. The model generating unit 430 matches and stores at least one of rheumatoid arthritis, osteoarthritis, loss of appetite, and cold by a plurality of IDs in the disease database.

모델 생성부(430)는 약품명 데이터베이스를 관계형 데이터베이스로 부작용 데이터베이스, 성분 데이터베이스, 상호작용 데이터베이스, 질병 데이터베이스 각각과 연결하여 의약품 정보 특화 가공모델을 구축한다.The model generating unit 430 connects the drug name database as a relational database with each of the side effect database, the ingredient database, the interaction database, and the disease database to construct a drug information specialized processing model.

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보를 기반으로 동일한 의약품에 매칭된 다양하게 표기된 상품명, 성분명, 코드가 표준화되도록 의약품 코드가 상호 연결되도록 매핑시켜서, 상호운용성(Interoperability)을 갖도록 한다. 모델 생성부(430)는 동일한 의약품에 대해 다양한 질의어가 입력되더라도 동일한 의약품이 의약품 정보 특화 가공모델 상에서 검색되도록 한다.The model generator 430 maps the drug codes to be interconnected so that the variously marked brand names, ingredient names, and codes matched with the same drug are standardized based on the segmented drug information, so as to have interoperability. The model generator 430 searches for the same drug on the drug information specialized processing model even when various query words are input for the same drug.

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보를 기반으로 특정 질병에 대한 의약품 효능을 갖는 의약품 목록을 확인하여 의약품 정보 특화 가공모델에 반영한다. 모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보 내에서 임상시험 및 부작용이 보고된 의약품 이상반응을 확인하여 의약품 정보 특화 가공모델에 반영한다.The model generator 430 identifies a drug list having drug efficacy for a specific disease based on the segmented drug information and reflects it in the drug information specialized processing model. The model generation unit 430 checks the drug adverse reactions reported in clinical trials and side effects in the subdivided drug information, and reflects them in the drug information specialized processing model.

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보 내에서 동시에 투약 및 복용 시 이상반응 문제를 갖는 의약품 상호작용을 확인하여 의약품 정보 특화 가공모델에 반영한다. 모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보 내에서 한국 의약품 안전관리원으로부터 보고된 부작용 데이터를 확인하여 의약품 정보 특화 가공모델에 반영한다.The model generating unit 430 identifies drug interactions having an adverse reaction problem during simultaneous administration and administration within the subdivided drug information, and reflects it in the drug information specialized processing model. The model generation unit 430 checks the side effect data reported from the Korea Pharmaceutical Safety Administration within the subdivided drug information and reflects it in the drug information specialized processing model.

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보 내에서 세분화 의약품 정보 중 건강보험심사평가원으로부터 수집한 보건 의료 빅데이터 내에서 연령별, 지역별, 특정질병(예컨대, 폐렴)에 처방된 의약품 순위를 분석하여 의약품 정보 특화 가공모델을 구축한다.The model generation unit 430 analyzes the drug information prescribed for each age, region, and specific disease (eg, pneumonia) in the health care big data collected from the Health Insurance Review and Assessment Service among the subdivided drug information in the subdivided drug information. Build a specialized processing model.

모델 생성부(430)는 데이터 가공부(420)로부터 새로운 세분화 의약품 정보를 분석하여 새로운 약품에 대한 희귀 의약품, 필수 의약품, 품절 의약품인지를 확인한다. 모델 생성부(430)는 희귀 의약품, 필수 의약품 각각에 대한 안전성 정보를 확인하여 의약품 정보 특화 가공모델을 구축한다.The model generating unit 430 analyzes the new subdivided drug information from the data processing unit 420 to determine whether the new drug is an orphan drug, an essential drug, or an out-of-stock drug. The model generator 430 establishes a pharmaceutical information specialized processing model by confirming safety information for each of the orphan drug and the essential drug.

모델 생성부(430)는 세분화 의약품 정보에 포함된 상품명, 함량, 제형, 배합정보, 희석수액, 희석농도, 성분명, 코드, 투여경로 각각마다 라벨링을 수행한 라벨링 데이터를 생성한다. 모델 생성부(430)는 라벨링 데이터를 이용하여 동일한 단어이나 효능, 효과, 부작용이 다르게 식별되지 않도록 다시 매핑하여 의약품 정보 특화 가공모델을 구축한다.The model generation unit 430 generates labeling data that is labeled for each product name, content, formulation, formulation information, dilution solution, dilution concentration, ingredient name, code, and route of administration included in the subdivided drug information. The model generator 430 builds a drug information specialized processing model by re-mapping the same word, efficacy, effect, and side effect using the labeling data so that the same word or efficacy, effect, and side effect are not identified differently.

모델 생성부(430)는 질병 키워드, 부작용 키워드, 상호작용 키워드를 기반으로 키워드 테이블을 생성한다. 모델 생성부(430)는 키워드 테이블 내에 포함된 키워드 불용어로 판단되면, 해당 키워드를 제외 키워드로 설정하는 키워드 분류 데이터를 구축한다.The model generator 430 creates a keyword table based on disease keywords, side effects keywords, and interaction keywords. If it is determined that the model generating unit 430 is a keyword stopword included in the keyword table, it constructs keyword classification data for setting the corresponding keyword as a negative keyword.

모델 생성부(430)는 질병 키워드, 부작용 키워드, 상호작용 키워드를 기반으로 키워드 타입을 반영하여 질병 테이블, 부작용 테이블, 상호작용 테이블을 포함하는 의약품 정보 특화 가공모델을 구축한다.The model generator 430 builds a drug information specialized processing model including a disease table, a side effect table, and an interaction table by reflecting the keyword type based on the disease keyword, the side effect keyword, and the interaction keyword.

모델 생성부(430)는 질병 테이블, 부작용 테이블, 상호작용 테이블을 기반으로 가공 데이터 세트를 생성한다. 모델 생성부(430)는 가공 데이터 세트를 검수한 검수 결과를 생성한다. 모델 생성부(430)는 검수 결과를 기반으로 납품 데이터를 설계한다.The model generator 430 generates a processed data set based on the disease table, side effect table, and interaction table. The model generation unit 430 generates an inspection result obtained by inspecting the processing data set. The model generation unit 430 designs delivery data based on the inspection result.

모델 생성부(430)는 질병 키워드, 부작용 키워드, 상호작용 키워드에 대해 오류가 발생하는 지의 여부를 확인하는 완료 데이터 내부 검수를 수행한다. 모델 생성부(430)는 오류가 발생하지 않은 데이터만을 키워드로 분류하는 작업 완료를 수행한다.The model generation unit 430 performs internal inspection of completed data to determine whether errors occur with respect to disease keywords, side effects keywords, and interaction keywords. The model generator 430 completes the task of classifying only data in which no error has occurred as keywords.

모델 생성부(430)는 기 저장된 검수 툴을 이용하여 질병 키워드, 부작용 키워드, 상호작용 키워드에 대해 키워드 분류 결과를 검수한다. 모델 생성부(430)는 오류가 발생하지 않은 데이터만을 키워드로 분류하는 작업 완료를 수행한다.The model generation unit 430 inspects the keyword classification results for disease keywords, side effects keywords, and interaction keywords using a pre-stored inspection tool. The model generator 430 completes the task of classifying only data in which no error has occurred as keywords.

모델 생성부(430)는 의약품 허가 사항을 포함하는 검사 기준서를 생성한다. 모델 생성부(430)는 검사 기준서를 기반으로 의약품 정보에 포함된 텍스트로부터 효능 정보, 효과 정보, 주의사항 정보를 추출하는 텍스트 분리 과정을 검수한다.The model generation unit 430 generates an inspection standard including drug approval matters. The model generator 430 examines a text separation process of extracting efficacy information, effect information, and precautions information from text included in the drug information based on the test standard.

모델 생성부(430)는 검사 기준서를 기반으로 효과 형태소 분석 결과, 효능 형태소 분석 결과, 부작용 형태소 분석 결과, 상호작용 형태소 분석 결과의 생성하는 행태소 분석 과정을 검수한다. 모델 생성부(430)는 검사 기준서를 기반으로 질병 키워드, 부작용 키워드, 상호작용 키워드로 키워드 분류하는 키워드 분류 과정을 검수한다. 모델 생성부(430)는 텍스트 분리 과정, 행태소 분석 과정, 키워드 분류 과정에 대해서 검수가 완료되는 경우 데이터 검수 확인서를 생성한다.The model generating unit 430 inspects a behavioral analysis process for generating effect morpheme analysis results, efficacy morpheme analysis results, side effects morpheme analysis results, and interaction morpheme analysis results based on the test standard. The model generating unit 430 inspects the keyword classification process of keyword classification into disease keywords, side effects keywords, and interaction keywords based on the test standard. The model generating unit 430 generates a data inspection confirmation when the inspection is completed for the text separation process, the behavior element analysis process, and the keyword classification process.

모델 생성부(430)는 의약품 식별 코드를 기준으로 성분명 코드를 매핑한다. 모델 생성부(430)는 성분명 코드에 함량 코드와 투여경로 코드를 각각 매핑하여 투여경로, 함량, 성분을 취합한 취합 코드를 생성한다. 모델 생성부(430)는 취합 코드에 의약 설명 코드, 의약품 사용 단위 코드를 각각 매핑한다. 모델 생성부(430)는 의약 설명 코드, 의약품 사용 단위 코드에 제조사 코드를 매핑한다. 모델 생성부(430)는 제조사 코드에 포장 코드를 매핑하여 의약품 정보 특화 가공모델을 구축한다.The model generator 430 maps the ingredient name code based on the drug identification code. The model generating unit 430 generates a combined code in which the administration route, the content, and the component are combined by mapping the content code and the administration route code to the ingredient name code, respectively. The model generator 430 maps the drug description code and the drug use unit code to the aggregate code, respectively. The model generator 430 maps the manufacturer code to the drug description code and the drug use unit code. The model generation unit 430 builds a pharmaceutical information specialized processing model by mapping the packaging code to the manufacturer code.

학습부(440)는 의약품 정보 특화 가공모델을 기반으로 머신러닝을 수행한 학습 결과를 생성한다. 학습부(440)는 학습 결과를 데이터 분석부(422), 형태소 분석부(424), 자연어 처리부(426) 각각에 반영하도록 한다.The learning unit 440 generates a learning result obtained by performing machine learning based on a specialized processing model for drug information. The learning unit 440 reflects the learning result to each of the data analysis unit 422 , the morpheme analysis unit 424 , and the natural language processing unit 426 .

학습부(440)는 의약품 정보 특화 가공모델을 이용하여 의약품 정보를 학습한다. 학습부(440)는 의약품 정보 특화 가공 모델에 새로운 데이터가 추가로 반영되는 경우, 의약품 정보 특화 가공 모델을 추가로 학습하여 세분화 의약품 정보의 오류를 지속적으로 업데이트한다.The learning unit 440 learns drug information by using the drug information specialized processing model. When new data is additionally reflected in the drug information specialized processing model, the learning unit 440 additionally learns the drug information specialized processing model to continuously update errors in the subdivided medicine information.

학습부(440)는 의약품 정보 특화 가공모델에 포함된 세분화 의약품 정보를 인공지능이 학습할 수 있는 형태로 가공하기 위해 사용자 발화 데이터(사용자 질문 데이터)를 구성하여 입력한다. 학습부(440)는 라벨링 데이터를 이용하여 의약품 정보를 학습한다.The learning unit 440 configures and inputs user speech data (user question data) to process the subdivided drug information included in the drug information specialized processing model into a form that can be learned by artificial intelligence. The learning unit 440 learns drug information by using the labeling data.

복약 지도부(450)는 약사와 환자가 간에 화상을 기반으로 획득한 사용자 질의 데이터를 인지하여 질의어를 추출한다. 복약 지도부(450)는 모델 생성부(430)에서 구축된 의약품 정보 특화 가공모델을 이용하여 질의어에 대한 답변 데이터를 추출하여 환자 단말기(110)로 출력되도록 한다.The medication guidance unit 450 extracts query words by recognizing user query data obtained based on images between the pharmacist and the patient. The medication guidance unit 450 extracts answer data to the query using the medicine information specialized processing model built in the model generation unit 430 to output to the patient terminal 110 .

복약 지도부(450)는 사용자 발화 데이터 또는 채팅 형태의 텍스트 질의 데이터를 사용자 질의 데이터로 입력받는다. 복약 지도부(450)는 사용자 발화 데이터 또는 텍스트 질의 데이터에 대한 언어를 이해하여 질의어를 인지한다. 복약 지도부(450)는 의약품 정보 특화 가공모델을 이용하여 질의어에 대응하는 답변을 추출한다. 복약 지도부(450)는 답변을 자연어 처리한 후 음성 또는 채팅 형태의 텍스트로 출력하도록 한다.The medication guidance unit 450 receives user utterance data or text query data in the form of chatting as user query data. The medication guidance unit 450 recognizes a query word by understanding a language for user speech data or text query data. The medication guidance unit 450 extracts an answer corresponding to the query by using the medicine information specialized processing model. The medication guidance unit 450 processes the answer in natural language and outputs it as text in the form of voice or chatting.

복약 지도부(450)는 사용자 발화 데이터 또는 텍스트 질의 데이터를 인지하여 특정 약품에 대한 성분 질의, 부작용 질의, 효능 질의, 상호작용 질의 중 어느 하나에 해당하는 질의로 판단한다. 복약 지도부(450)는 의약품 정보 특화 가공모델을 이용하여 특정 약품에 대한 성분 질의, 부작용 질의, 효능 질의, 상호작용 질의 중 어느 하나에 해당하는 질의에 대응하는 답변으로 추출한다.The medication guidance unit 450 recognizes the user's speech data or text query data and determines that the query corresponds to any one of a component query, a side effect query, an efficacy query, and an interaction query for a specific drug. The medication guidance unit 450 extracts an answer to a query corresponding to any one of a component query, a side effect query, an efficacy query, and an interaction query for a specific drug by using the drug information specialized processing model.

복약 지도부(450)는 환자 단말기(110)로부터 사용자의 조작 또는 명령에 의한 질의어(예컨대, 성분, 부작용, 효능, 상호작용, 기타)를 직접 획득한다. 복약 지도부(450)는 모델 생성부(430)에서 구축한 의약품 정보 특화 가공모델을 이용하여 질의어에 대한 답변 데이터를 추출하여 환자 단말기(110)로 전송한다.The medication guidance unit 450 directly acquires a query word (eg, ingredient, side effect, efficacy, interaction, etc.) according to a user's manipulation or command from the patient terminal 110 . The medication guidance unit 450 extracts answer data to the query using the medicine information specialized processing model built by the model generation unit 430 and transmits it to the patient terminal 110 .

도 5는 본 실시예에 따른 복약 지도 학습을 설명하기 위한 도면이다.5 is a view for explaining the medication guided learning according to the present embodiment.

복약 지도 장치(130)는 환자 단말기(110)로부터 약품 및 약봉투를 촬영한 이미지를 수신한다. 복약 지도 장치(130)는 약품 및 약봉투 이미지를 인식하여 약품을 분별한다. 복약 지도 장치(130)는 약품 및 약봉투 이미지를 인식하여 분별하기 위한 학습 과정을 수행한다.The medication guidance device 130 receives an image of the medicine and the medicine bag from the patient terminal 110 . The medication guidance device 130 classifies medications by recognizing medication and medication bag images. The medication guidance device 130 performs a learning process for recognizing and discriminating images of medicines and medicine bags.

복약 지도 장치(130)는 약품 및 약봉투 이미지에 포함된 의약품 형태, 색상, 분할선, 제형, 표기 텍스트를 학습한다. 복약 지도 장치(130)는 약품 및 약봉투 이미지에 대한 약품의 상품명, 성분, 성분별 과민반응 이력, 부작용이 발생할 수 있는 질환 정보를 확인한다.The medication guidance device 130 learns the medication shape, color, dividing line, dosage form, and marked text included in the medication and medication envelope images. The medication guidance device 130 checks the drug product name, ingredient, hypersensitivity reaction history for each ingredient, and disease information in which side effects may occur with respect to the image of the medicine and medicine bag.

복약 지도 장치(130)는 해당 약품에 대해 추가로 신규 보고되는 유발 부작용 등의 정보를 수집하여 의약품 데이터베이스를 구축한다. 복약 지도 장치(130)는 실제 촬영한 다양한 약품의 사진을 대조하는 분별시스템의 학습을 반복적으로 수행하여 정확도가 높아지도록 한다.The medication guidance device 130 builds a drug database by collecting information such as induced side effects that are additionally reported for the corresponding drug. The medication guidance device 130 repeatedly performs the learning of the classification system for collating the pictures of various medications actually taken to increase the accuracy.

도 6은 본 실시예에 따른 약 봉투 내에 조합된 의약품 인지를 설명하기 위한 도면이다.6 is a view for explaining whether the medicine is combined in the medicine bag according to the present embodiment.

복약 지도 장치(130)는 환자 단말기(110)로부터 약품을 패킹하고 있는 약봉투를 촬영한 이미지를 수신하고, 약봉투 이미지 내의 약품을 인지한다. 복약 지도 장치(130)는 약봉투 내부의 의약품 조합을 인지한다. 복약 지도 장치(130)는 의약품 내의 텍스트를 인식한다.The medication guidance device 130 receives an image of the medicine bag packing the medicine from the patient terminal 110 and recognizes the medicine in the medicine bag image. The medication guidance device 130 recognizes the medicine combination inside the medicine bag. The medication guidance device 130 recognizes the text in the medication.

복약 지도 장치(130)는 복약 지도 분별을 수행하여 기 저장된 의약품 데이터베이스(240)와 대조하여 분석된 정보를 사용자 정보와 비교한다. 복약 지도 장치(130)는 약봉투 내부의 의약품 조합과 각 의약품 정보를 사용자 정보(과거 처방이력)와 비교하여 복약 지도, 복약 알림, 중복 복용약 알림, 부작용 유발약 알림을 발생한다.The medication guidance device 130 compares the analyzed information with the user information by comparing it with the pre-stored medication database 240 by performing medication guidance discrimination. The medication guidance device 130 compares the combination of medicines inside the medicine bag and information on each medicine with user information (past prescription history) to generate a medication guidance, a medication notification, a duplicate medication notification, and a side effect triggering medication notification.

복약 지도 장치(130)는 현재 복용중인 약과 중복되는 성분의 약이 존재하는 경우, 중복약 알림을 발생한다. 복약 지도 장치(130)는 기 저장되어 있는 환자의 과민반응, 부작용 유발 약 발견 시 알림을 발생한다.The medication guidance device 130 generates a duplicate medication notification when there is a medication of a component overlapping with the medication currently being taken. The medication guidance device 130 generates a notification when a pre-stored patient's hypersensitivity reaction or side effect-causing drug is found.

도 7은 본 실시예에 따른 약 형태 인지를 설명하기 위한 도면이다.7 is a view for explaining whether the drug form according to the present embodiment.

복약 지도 장치(130)는 환자 단말기(110)로부터 의약품을 촬영한 이미지를 수신한다. 복약 지도 장치(130)는 획득한 의약품 이미지를 인식한 후 복약 지도 분별을 수행하여 의약품 데이터베이스(240)에 기 저장된 정보와 대조 및 분석을 진행한다.The medication guidance apparatus 130 receives an image of the medication from the patient terminal 110 . After recognizing the obtained medicine image, the medication guidance apparatus 130 performs the classification of the medication guide, and compares and analyzes the information with the information stored in the medicine database 240 .

복약 지도 장치(130)는 분석된 정보를 기 저장한 사용자 정보(환자 질환 이력, 과민 반응 이력, 복용중인 약 처방전)와 비교한 비교 결과를 생성한다. 복약 지도 장치(130)는 비교 결과를 기반으로 복약방법, 복약 시간대 알림을 포함하는 복약 지도를 환자 단말기(110)로 출력한다.The medication guidance device 130 compares the analyzed information with the previously stored user information (patient disease history, hypersensitivity reaction history, and medication prescription) and generates a comparison result. The medication guidance device 130 outputs a medication map including a medication method and medication time notice to the patient terminal 110 based on the comparison result.

복약 지도 장치(130)는 비교 결과를 기반으로 현재 복용중인 약과 중복되는 성분의 약에 대핸 중복약 알림을 환자 단말기(110)로 출력한다. 복약 지도 장치(130)는 기 저장되어 있는 환자의 과민반응, 부작용 유발 약 발견 시 알림을 환자 단말기(110)로 출력한다.The medication guidance device 130 outputs, to the patient terminal 110 , a notification of overlapping medication for medications of a component overlapping with the medication currently being taken based on the comparison result. The medication guidance device 130 outputs a notification to the patient terminal 110 when a pre-stored drug that causes hypersensitivity reactions or side effects is found.

복약 지도 장치(130)는 환자 단말기(110)로부터 처방전 상의 QR 코드를 포함한 이미지를 수신한다. 복약 지도 장치(130)는 QR 코드를 인식한 후 QR 코드에 대응하는 의약품 정보를 의약품 데이터베이스(240)로부터 추출하여 사용자 정보와 비교한다. 복약 지도 장치(130)는 환자 단말기(110)로부터 입력받은 이미지와 의약품 데이터베이스(240)로부터 추출한 의약품 정보를 학습하여 데이터베이스에 축적하여 저장한다.The medication guidance device 130 receives an image including a QR code on a prescription from the patient terminal 110 . After recognizing the QR code, the medication guidance device 130 extracts medication information corresponding to the QR code from the medication database 240 and compares it with the user information. The medication guidance apparatus 130 learns the image input from the patient terminal 110 and the medicine information extracted from the medicine database 240 , and stores it in the database.

도 8은 본 실시예에 따른 복약 지도에 따른 처방 의약품을 배송하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.8 is a view for explaining a method of delivering a prescription medicine according to the medication guidance according to the present embodiment.

복약 지도 장치(130)는 환자 단말기(110)로부터 처방전 정보, 배송지정보, 복약 지도 신청정보, 결제정보를 수신한다(S810). 복약 지도 장치(130)는 결제정보를 기반으로 결제처리를 수행한 후 처방전 정보에 대응하는 조제된 의약품을 배송지정보로 전송하도록한다(S820).The medication guidance device 130 receives prescription information, delivery address information, medication guidance application information, and payment information from the patient terminal 110 (S810). The medication guidance device 130 performs payment processing based on the payment information, and then transmits the prepared medicine corresponding to the prescription information to the delivery address information (S820).

복약 지도 장치(130)는 복약 지도 신청정보에 따라 의약품을 조제한 약사 단말기(120)와 해당 환자 단말기(110) 간에 복약 지도를 연결한다(S830). 복약 지도 장치(130)는 환자 단말기(110)의 전화번호, ID를 기반으로 약사 단말기(120)와 연결한다.The medication guidance device 130 connects the medication map between the pharmacist terminal 120 and the patient terminal 110, who have prepared medicines according to the medication guidance application information (S830). The medication guidance device 130 connects to the pharmacist terminal 120 based on the phone number and ID of the patient terminal 110 .

복약 지도 장치(130)는 처방전 정보와 환자 이력을 기반으로 복약 지도 데이터(복약날짜, 병원정보, 처방의약품의 사진(또는 이미지), 투여횟수, 투약량, 투여시간, 용법, 복용방법, 복약시간, 복약시 주의사항, 효능, 효과, 부작용, 상호작용, 금기, 기타정보 등)를 추출한다(S840). 복약 지도 장치(130)는 복약 지도 데이터(복약날짜, 병원정보, 처방의약품의 사진(또는 이미지), 투여횟수, 투약량, 투여시간, 용법, 복용방법, 복약시간, 복약시 주의사항, 효능, 효과, 부작용, 상호작용, 금기, 기타정보 등)를 약사 단말기(120) 또는 환자 단말기(110)로 출력되도록 한다.The medication guidance device 130 provides medication guidance data (medication date, hospital information, pictures (or images) of prescription drugs, number of times of administration, dose, administration time, usage, administration method, medication time, Precautions, efficacy, effects, side effects, interactions, contraindications, other information, etc.) when taking medication are extracted (S840). The medication guidance device 130 provides medication guidance data (medication date, hospital information, pictures (or images) of prescription drugs, number of times of administration, dose, time of administration, usage, method of administration, time of administration, precautions when taking medication, efficacy, effect , side effects, interactions, contraindications, other information, etc.) are output to the pharmacist terminal 120 or the patient terminal 110 .

복약 지도 장치(130)는 조제된 의약품이 환자에게 배송이 완료된 후 복약 지도 데이터에 포함된 1일 투여횟수, 1회 투약량, 투여시간, 용법에 따른 알림을 환자 단말기(110)로 출력한다(S850). 복약 지도 장치(130)는 복약시간별로 환자 단말기로 알람 메시지를 전송하여, 사용자가 정확한 복약시간에 의약품을 복용할 수 있도록 한다.The medication guidance device 130 outputs, to the patient terminal 110, notifications according to the number of times of administration, one dose, administration time, and usage included in the medication guidance data after the prepared medicine is delivered to the patient (S850). ). The medication guidance device 130 transmits an alarm message to the patient terminal for each medication time so that the user can take the medication at the correct medication time.

복약 지도 장치(130)는 환자 단말기(110)로부터 복약 지도에 대한 질의 요청, 증상에 따른 질의가 있는 경우, 질의 요청에 대응하는 답변을 환자 단말기(110)로 전송한다(S860). 복약 지도 장치(130)는 질의 요청에 대응하는 사용자 맞춤 정보를 환자 단말기로 전송한다.The medication guidance apparatus 130 transmits an answer corresponding to the query request to the patient terminal 110 when there is a query request for medication guidance or an inquiry according to symptoms from the patient terminal 110 (S860). The medication guidance apparatus 130 transmits user-customized information corresponding to the inquiry request to the patient terminal.

도 8에서는 단계 S810 내지 단계 S860을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해, 도 8에 기재된 단계를 변경하여 실행하거나 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 적용 가능할 것이므로, 도 8은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.Although it is described that steps S810 to S860 are sequentially executed in FIG. 8 , the present invention is not limited thereto. In other words, since it may be applicable to changing and executing the steps described in FIG. 8 or executing one or more steps in parallel, FIG. 8 is not limited to a chronological order.

전술한 바와 같이 도 8에 기재된 본 실시예에 따른 복약 지도에 따른 처방 의약품을 배송하는 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 복약 지도에 따른 처방 의약품을 배송하는 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. As described above, the method of delivering prescription medicines according to the medication instruction according to the present embodiment described in FIG. 8 may be implemented as a program and recorded in a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium in which a program for implementing a method of delivering a prescription medicine according to a medication instruction according to the present embodiment is recorded and includes all types of recording devices in which data readable by a computer system is stored. .

도 9는 본 실시예에 따른 안면 홍조 및 열 판정을 보정하는 방법을 나타낸 도면이다.9 is a diagram illustrating a method for correcting hot flush and heat determination according to the present embodiment.

복약 지도 장치(130)는 환자 단말기(110)와 약사 단말기(120) 간의 화상 통화 시 환자 영상을 분석하여 안면 홍조 증상을 판별하여 환자의 얼굴 온도가 기 설정된 온도 이상인 것으로 판단한다. 복약 지도 장치(130)는 환자의 얼굴 온도를 보정할 수 있다.The medication guidance apparatus 130 analyzes a patient image during a video call between the patient terminal 110 and the pharmacist terminal 120 to determine a hot flush symptom and determines that the patient's face temperature is equal to or greater than a preset temperature. The medication guidance apparatus 130 may correct the patient's face temperature.

복약 지도 장치(130)는 사람의 얼굴의 각 부위 또는 주변 환경에 따라 다른 온도를 갖기 때문에, 영상 기반으로 환자의 얼굴 부분의 온도를 측정할 때 온도 보정 알고리즘을 적용한다.Since the medication guidance apparatus 130 has a different temperature depending on each part of the person's face or the surrounding environment, a temperature correction algorithm is applied when measuring the temperature of the patient's face part based on the image.

복약 지도 장치(130)는 영상 기반으로 얼굴 영역 영상에 대해 온도별로 영역 분할을 수행한다. 복약 지도 장치(130)는 분할된 영역(예컨대, A영역, B영역, C영역, D영역)의 넓이 따라 가중치를 반영하여 분할된 영역 각각에 대해 온도를 계산한다. 복약 지도 장치(130)는 분할된 영역(예컨대, A영역, B영역, C영역, D영역)에 따라 카테고리화하거나 그룹핑한다. 복약 지도 장치(130)는 구분된 카테고리 및 그룹에 따라 온도 범위를 결정할 수 있다.The medication guidance apparatus 130 performs region division for each temperature on the face region image based on the image. The medication guidance apparatus 130 calculates a temperature for each of the divided areas by reflecting a weight according to the area of the divided area (eg, area A, area B, area C, area D). The medication guidance apparatus 130 categorizes or groups according to the divided areas (eg, area A, area B, area C, area D). The medication guidance apparatus 130 may determine the temperature range according to the divided categories and groups.

복약 지도 장치(130)는 영역의 분할을 수행할 때, 상황에 따라 분할되는 영역의 온도가 다르게 설정할 수 있다. When dividing the region, the medication guidance apparatus 130 may set the temperature of the divided region to be different according to circumstances.

예컨대, 복약 지도 장치(130)는 영상 기반으로 복수 개의 영역으로 분할할 때, 보다 정확한 측정이 필요할수록 영역으로 구분하는 온도 범위가 상대적으로 작게 설정한다. 복약 지도 장치(130)는 보다 정확한 측정이 필요할수록 영역을 결정하는 임계 넓이도 상대적으로 좁게 설정하여 보다 정확한 판단이 가능하도록 한다.For example, when dividing into a plurality of regions based on an image, the medication guidance apparatus 130 sets a relatively small temperature range divided into regions as more accurate measurement is required. As a more accurate measurement is required, the medication guidance apparatus 130 also sets a threshold width for determining an area to be relatively narrow to enable more accurate determination.

복약 지도 장치(130)는 코로나와 같은 전염성이 높은 질병이 유행시 센서의 민감도를 높이면 영역을 구분하는 온도 범위를 상대적으로 작게 설정하고, 영역을 결정하는 임계 넓이도 상대적으로 좁게 설정하여 온도 측정의 정확도를 상대적으로 높일 수 있다.When the sensitivity of the sensor is increased when a highly contagious disease such as corona is prevalent, the medication guidance device 130 sets a relatively small temperature range for dividing the region, and also sets a relatively narrow threshold for determining the region to measure the temperature. The accuracy can be relatively increased.

복약 지도 장치(130)는 영상 기반으로 분할된 영역에 따라 외부 환경 보정 알고리즘을 적용한다. 복약 지도 장치(130)는 얼굴 영역 영상에 대해 온도별로 영역 분할을 수행한다. 예컨대, 복약 지도 장치(130)는 얼굴 영역 영상에서 35℃를 갖는 영역을 A영역으로 분할하고, 36℃를 갖는 영역을 B영역으로 분할하고, 36.5℃를 갖는 영역을 C영역으로 분할하고, 35.5℃를 갖는 영역을 D영역으로 분할한다.The medication guidance apparatus 130 applies an external environment correction algorithm according to an image-based segmented region. The medication guidance apparatus 130 divides the face region image by temperature. For example, in the face region image, the medication guidance apparatus 130 divides a region having a temperature of 35°C into region A, a region having a temperature of 36°C into region B, a region having a temperature of 36.5°C into region C, and 35.5 The region having °C is divided into region D.

예컨대, 복약 지도 장치(130)는 얼굴 영역 영상에서 특정 제1픽셀값(붉은색)을 갖는 영역을 A영역으로 분할하고, 특정 제2픽셀값(강한 붉은색)을 갖는 영역을 B영역으로 분할하고, 특정 제3픽셀값(연한 붉은색)을 갖는 영역을 C영역으로 분할하고, 특정 제4픽셀값(핑크색)을 갖는 영역을 D영역으로 분할한다.For example, the medication guidance apparatus 130 divides an area having a specific first pixel value (red color) into area A in the face area image, and divides an area having a specific second pixel value (strong red color) into area B. and a region having a specific third pixel value (light red) is divided into region C, and an region having a specific fourth pixel value (pink color) is divided into region D.

복약 지도 장치(130)는 얼굴 영역 영상에서 분할된 영역의 면적을 산출한다. 복약 지도 장치(130)는 A영역, B영역, C영역, D영역의 면적을 각각 산출한다. 복약 지도 장치(130)는 영상 기반으로 분할된 영역의 면적이 임계면적 이상인 경우에만 얼굴 영역 영상에서 분할된 영역마다 면적에 따른 가중치를 부여(넓은 면적일수록 높은 가중치 부여)하여 각 영역에 온도를 산출한다. 복약 지도 장치(130)는 각 영역별 온도의 평균치로 최종 체온으로 결정한다.The medication guidance apparatus 130 calculates the area of the divided region in the face region image. The medication guidance apparatus 130 calculates the areas of the A region, the B region, the C region, and the D region, respectively. The medication guidance apparatus 130 calculates the temperature in each area by assigning a weight according to the area to each divided area in the face area image only when the area of the divided area based on the image is equal to or greater than the critical area (the larger the area, the higher the weight) do. The medication guidance apparatus 130 determines the final body temperature as the average value of the temperatures for each area.

복약 지도 장치(130)는 임계 온도(예컨대, 38℃)를 초과하는 면적이 얼굴 영역 영상에서 임계면적을 초과하는 경우, 별도로 가중치를 미적용하거나 별도의 체온 계산 없이 해당 온도를 최종 체온으로 결정한다.When the area exceeding the threshold temperature (eg, 38° C.) exceeds the threshold area in the face region image, the medication guidance apparatus 130 determines the temperature as the final body temperature without separately applying a weight or calculating body temperature.

복약 지도 장치(130)는 얼굴 영역 영상에서 분할된 영역에 따라 온도를 산출할 때 모드(일반 측정 모드, 빠른 측정 모드)에 따라 선형적인 온도 범위를 카테고리화한다.When calculating the temperature according to the segmented region in the face region image, the medication guidance apparatus 130 categorizes the linear temperature range according to modes (normal measurement mode, quick measurement mode).

복약 지도 장치(130)는 일반 측정 모드에서 빠른 측정 모드로 변환시 임계 면적 이하의 온도값은 버리고 최종적으로 얼굴 부분의 온도를 결정한다. The medication guidance apparatus 130 discards the temperature value below the critical area when changing from the normal measurement mode to the quick measurement mode and finally determines the temperature of the face part.

복약 지도 장치(130)는 빠른 측정 모드로 동작할 때, 가장 높은 온도에 해당하는 부분만 특정하여 최종적으로 얼굴 부분의 온도를 결정한다. 다시 말해, 복약 지도 장치(130)는 빠른 측정 모드로 동작할 때, 얼굴 영역 영상에서 분할된 영역 중 가장 높은 온도값을 갖는 지점 또는 가장 강한 붉은색에 대응하는 픽셀값을 지점의 온도를 최종적으로 얼굴 부분의 온도로 결정한다. 또는 분할된 영역에 대한 면적에 대한 고려 없이 단순 평균으로 최종적인 얼굴 부분 온도를 결정할 수도 있다.When the medication guidance apparatus 130 operates in the quick measurement mode, only the portion corresponding to the highest temperature is specified to finally determine the temperature of the face portion. In other words, when the medication guidance apparatus 130 operates in the fast measurement mode, the temperature of the point having the highest temperature value among the divided regions in the face region image or the pixel value corresponding to the strongest red color is finally determined. It is determined by the temperature of the face part. Alternatively, the final face temperature may be determined by a simple average without considering the area of the divided region.

복약 지도 장치(130)는 복수의 사람들이 이동하는 경우, 인지한 얼굴 영역 영상에 얼굴 식별자를 부여한다. When a plurality of people move, the medication guidance apparatus 130 assigns a face identifier to the recognized face region image.

복약 지도 장치(130)는 특정 얼굴 식별자를 갖는 얼굴 영역 영상의 온도가 기 설정된 임계온도 이하인 경우, 정상 체온으로 확인한 후 동일한 얼굴 식별자를 갖는 얼굴 영역 영상으로 임계 시간 이내에 다시 인식하는 경우, 빠른 측정 모드로 자동전환하여 얼굴 영역 영상에서 분할된 영역 중 가장 높은 온도값을 갖는 지점 또는 가장 강한 붉은색에 대응하는 픽셀값을 지점의 온도를 최종적으로 얼굴 부분의 온도로 결정한다.When the temperature of the face region image having a specific face identifier is below a preset threshold temperature, the medication guidance apparatus 130 confirms that the body temperature is normal and then recognizes the face region image having the same face identifier within a threshold time within a threshold time, fast measurement mode The temperature of the point having the highest temperature value or the pixel value corresponding to the strongest red color among the divided regions in the face region image is finally determined as the temperature of the face part.

복약 지도 장치(130)는 환자 영상을 분석하여 안면 홍조 증상을 판별하기 위해 템플릿을 출력할 수 있으며, 촬영된 사람과의 거리에 따라 온도를 보정한다. 복약 지도 장치(130)는 템플릿보다 카메라로 촬영된 사람이 작게 인식되는 경우, 기준위치보다 사람이 멀리 있는 것으로 인지하여 얼굴 영역 영상에서 분할된 영역에 따라 온도를 산출할 때, 온도값을 보정한다. The medication guidance device 130 may output a template to determine the hot flush symptom by analyzing the patient image, and correct the temperature according to the distance from the photographed person. When the person photographed with the camera is recognized as smaller than the template, the medication guidance apparatus 130 recognizes that the person is farther than the reference position and corrects the temperature value when calculating the temperature according to the segmented area in the face area image .

복약 지도 장치(130)는 템플릿보다 카메라로 촬영된 사람이 크게 인식되는 경우, 기준위치보다 사람이 가까이 있는 것으로 인지하여 얼굴 영역 영상에서 분할된 영역에 따라 온도를 산출할 때, 온도값을 보정한다. 복약 지도 장치(130)는 얼굴 영역 영상에서 분할된 영역에 따라 온도를 산출할 때 날씨 정보에 따라 온도값을 보정한다. When the person photographed with the camera is recognized as larger than the template, the medication guidance apparatus 130 recognizes that the person is closer than the reference position and corrects the temperature value when calculating the temperature according to the divided area in the face area image . When calculating the temperature according to the divided region in the face region image, the medication guidance apparatus 130 corrects the temperature value according to the weather information.

복약 지도 장치(130)는 인지한 얼굴 영역 영상에 얼굴 식별자를 부여한다. 복약 지도 장치(130)는 기존에 인식한 사람에 대해 측정한 얼굴 부분의 온도 측정 기록을 얼굴 영역 영상에 매칭하여 저장하다가, 동일한 얼굴 식별자를 갖는 얼굴 영역 영상의 인원들이 다시 인식될 때 얼굴 부분의 내부 온도를 함께 기록한다.The medication guidance apparatus 130 assigns a face identifier to the recognized face region image. The medication guidance device 130 matches and stores the temperature measurement record of the face part measured for the previously recognized person with the face region image, and when the personnel of the face region image having the same face identifier are recognized again, Record the internal temperature as well.

복약 지도 장치(130)는 내부 온도의 변화에 따른 얼굴 부분의 온도 변화량을 산출한다. 복약 지도 장치(130)는 동일한 얼굴 식별자를 갖는 얼굴 영역 영상의 인원들이 다시 인식될 때마다 측정된 얼굴 부분의 내부 온도에 따른 온도 변화량을 적용하여 얼굴 부분의 온도를 산출한다.The medication guidance apparatus 130 calculates the amount of change in the temperature of the face part according to the change in the internal temperature. The medication guidance apparatus 130 calculates the temperature of the face part by applying a temperature change amount according to the measured internal temperature of the face part whenever people of the face region image having the same face identifier are recognized again.

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea of this embodiment, and various modifications and variations will be possible without departing from the essential characteristics of the present embodiment by those skilled in the art to which this embodiment belongs. Accordingly, the present embodiments are intended to explain rather than limit the technical spirit of the present embodiment, and the scope of the technical spirit of the present embodiment is not limited by these embodiments. The protection scope of this embodiment should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be interpreted as being included in the scope of the present embodiment.

110: 환자 단말기
112: 환자 복약 지도 애플리케이션
120: 약사 단말기
122: 약사 복약 지도 애플리케이션
130: 복약 지도 장치110: patient terminal
112: Patient medication guidance application
120: pharmacist terminal
122: pharmacist medication guidance application
130: medication guidance device

Claims (5)

환자 식별 정보, 처방전 정보를 획득하는 정보 획득부;
상기 환자 식별 정보에 대응하는 환자 단말기와 상기 처방전 정보에 대응하는 약사 단말기를 화상통신으로 연결하는 단말기 연결부;
의약품 정보를 저장하는 의약품 데이터베이스;
상기 약사 단말기에서 상기 환자 단말기로 복약 지도를 수행할 때, 상기 의약품 데이터베이스로부터 상기 처방전 정보에 대응하는 의약품 정보를 추출하여 상기 복약 지도와 함께 출력하도록 하는 복약 지도부;
상기 약사 단말기와 상기 환자 단말기 간에 화상 데이터에 포함된 오디오를 음성 인식한 대화 내용 중 의약품 키워드, 증상 키워드를 추출하고, 상기 대화 내용 중 특정 의약품 별 증상을 추출하고, 상기 오디오를 분석하여 기침 소리를 판별하는 음성 인식부;
상기 화상 데이터에서 환자 얼굴 영역을 인식하고, 상기 처방전 정보 이외에 추가로 복약하는 의약품 영상을 획득하면, 상기 추가로 복약하는 의약품 영상에서 의약품 형상, 문구를 인식하고, 상기 화상 데이터에 포함된 환자 제스쳐를 인식하는 영상 인식부;
를 포함하며, 상기 복약 지도부는 상기 환자 얼굴 영역에 대응하는 환자 식별 번호에 대응하는 환자 복용 기록을 추출하고, 상기 환자 복용 기록에 포함된 과거 복용약을 확인한 후 상기 처방전 정보에 포함된 현재 복용약을 확인하고, 상기 의약품 데이터베이스로부터 상기 과거 복용약과 상기 현재 복용약의 차이점을 추출하여 상기 약사 단말기 또는 상기 환자 단말기로 출력하며, 상기 의약품 데이터베이스로부터 추가로 복약하는 의약품에 대한 상기 의약품 형상, 상기 문구에 대응하는 복용방법, 부작용, 성분, 유통기한, 주의사항, 효능 중 적어도 하나 이상을 포함하는 의약품 정보를 추출하여 상기 약사 단말기 또는 상기 환자 단말기로 출력하며, 상기 기침 소리와 상기 환자 제스쳐를 기반으로 추가 증상을 판별할 때, 상기 기침 소리를 카운트하여 기침 횟수를 생성하고, 상기 기침 소리가 특정 데시벨을 초과하고, 상기 기침 횟수가 기 설정된 간격으로 연속적으로 발생하면, 기침 증상으로 판별하며, 상기 기침 소리가 특정 데시벨 이하이고, 상기 기침 횟수가 기 설정된 간격으로 불연속적으로 발생하는 경우, 마른 기침으로 판별하여 기침 증상으로 판별하지 않으며, 상기 특정 의약품 별 증상이 발현되는 것으로 확인되면, 상기 오디오를 분석한 결과를 기반으로 상기 특정 의약품 별 증상에 대응하는 부작용 지속 시간을 산출하고, 상기 부작용 지속 시간이 임계치를 초과하는 지의 여부에 따라 일반적인 증상 또는 부작용인지 여부를 판별하여 상기 약사 단말기 또는 상기 환자 단말기로 출력하는 것을 특징으로 하는 복약 지도 장치.an information acquisition unit for acquiring patient identification information and prescription information;
a terminal connection unit connecting the patient terminal corresponding to the patient identification information and the pharmacist terminal corresponding to the prescription information through video communication;
a drug database that stores drug information;
a medication guidance unit configured to extract medication information corresponding to the prescription information from the medication database and output the medication information together with the medication guide when the pharmacist terminal performs medication instruction to the patient terminal;
Drug keywords and symptom keywords are extracted from the conversation content in which audio included in the image data is recognized by voice between the pharmacist terminal and the patient terminal, symptoms for each specific drug are extracted from the conversation content, and cough sounds are analyzed by analyzing the audio. a voice recognition unit for discriminating;
When a patient's face region is recognized from the image data and an image of a medicine to be taken is additionally obtained in addition to the prescription information, a medicine shape and phrase are recognized from the image of the medicine to be taken additionally, and a patient gesture included in the image data is recognized. an image recognition unit for recognizing;
including, wherein the medication guidance unit extracts a patient taking record corresponding to a patient identification number corresponding to the patient's face region, checks past medications included in the patient dose record, and checks the current medication included in the prescription information and extracting the difference between the past medicine and the current medicine from the medicine database and outputting it to the pharmacist terminal or the patient terminal. Extracts drug information including at least one of method, side effect, ingredient, expiration date, precautions, and efficacy and outputs it to the pharmacist terminal or the patient terminal, and determines additional symptoms based on the cough sound and the patient gesture When the coughing sound is counted to generate the number of coughs, if the cough sound exceeds a specific decibel and the number of coughs continuously occurs at a preset interval, it is determined as a cough symptom, and the cough sound is a specific decibel or less, and when the number of coughs occurs discontinuously at a preset interval, it is determined as a dry cough and not a cough symptom. calculates the duration of side effects corresponding to the symptoms for each specific drug, determines whether it is a general symptom or side effect according to whether the duration of the side effect exceeds a threshold, and outputs it to the pharmacist terminal or the patient terminal medication guidance device. 제1항에 있어서,
상기 복약 지도부는,
상기 처방전 정보에 포함된 의약품 정보 각각에 대한 복용방법, 부작용, 성분, 유통기한, 주의사항, 효능 중 적어도 하나 이상을 추출하여 상기 약사 단말기 또는 상기 환자 단말기로 출력되도록 하는 것을 특징으로 하는 복약 지도 장치.According to claim 1,
The medication guidance unit,
Medication guidance device, characterized in that by extracting at least one of a method of taking, side effects, ingredients, expiration date, precautions, and efficacy for each of the drug information included in the prescription information and outputting it to the pharmacist terminal or the patient terminal . 제1항에 있어서,
상기 복약 지도부는
상기 처방전 정보에 대응하는 상기 의약품 정보에 포함된 구성요소를 그래픽으로 표현하거나 그래프로 출력하는 것을 특징으로 하는 복약 지도 장치.According to claim 1,
The medication guide
A medication guidance apparatus, characterized in that the components included in the medication information corresponding to the prescription information are graphically expressed or output as a graph. 제1항에 있어서,
상기 복약 지도부는,
상기 처방전 정보에 대응하는 상기 의약품 정보에 포함된 구성요소 각각에 대한 링크를 연결하여 상기 약사 단말기 또는 상기 환자 단말기로 출력하도록 하는 것을 특징으로 하는 복약 지도 장치.According to claim 1,
The medication guidance unit,
The medication guidance device, characterized in that by connecting links to each of the components included in the medication information corresponding to the prescription information to output to the pharmacist terminal or the patient terminal. 제1항에 있어서,
상기 환자 단말기와 상기 약사 단말기 간에 복약 지도가 종료된 후 상기 환자 식별 정보에 대응하는 처방전 이력에 복약 지도 이력을 추가로 반영하는 환자 이력 관리부
를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 복약 지도 장치.
According to claim 1,
A patient history management unit that additionally reflects the history of medication guidance in the prescription history corresponding to the patient identification information after the medication instruction is completed between the patient terminal and the pharmacist terminal
Medication guidance device, characterized in that it further comprises.
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