KR102415710B1 - Method and mso server system for supporting medical diagnosis of skin condition and obesity based on microbiome analysis system - Google Patents

Method and mso server system for supporting medical diagnosis of skin condition and obesity based on microbiome analysis system Download PDF

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Abstract

The present invention relates to an MSO server system for supporting diagnosis and prescription of a skin condition/obesity type based on a microbiome analysis and a method thereof, capable of providing customized prescription data on the skin condition/obesity type covering medical/non-medical services and medicine/health food based on microbiome analysis-data data as well as diagnosis data on the skin condition/obesity type diagnosed by a medical institution and prescription data thereof, wherein a customer terminal, a microbiome analysis center server, a medical institution server, and a beauty shop terminal are connected via a wired/wireless communication network to transmit/receive data in a one-way, two-way, or multi-directional communication.

Description

마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템 및 방법{METHOD AND MSO SERVER SYSTEM FOR SUPPORTING MEDICAL DIAGNOSIS OF SKIN CONDITION AND OBESITY BASED ON MICROBIOME ANALYSIS SYSTEM}MSO server system and method for diagnosis and prescription support for skin condition and obesity type based on microbiome analysis

본 발명은 고객 단말, 미용업소 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버로부터 피부상태·비만유형 진단을 위한 데이터를 수집하여 빅데이터를 구축하고, 빅데이터 처리 및 인공지능 학습을 통해 고객에게 유익하거나 해로운 서비스 또는 성분을 구분하고, 수술·치료·시술·관리·의약품·화장품·건강식품 등 의료 및 비의료 서비스·상품을 포괄하는 통합 맞춤형 진단 및 피부상태·비만유형 처방 데이터를 생성하는 MSO 서버 시스템을 통한 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형 진단지원장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention is a skin condition/obesity type from a customer terminal, a beauty shop terminal, a microbiome analysis center server, and a medical institution server Collect data for diagnosis to build big data, classify services or ingredients that are beneficial or harmful to customers through big data processing and artificial intelligence learning And it relates to a microbiome analysis-based skin condition/obesity type diagnosis support device and method through an MSO server system that generates integrated customized diagnosis and skin condition/obesity type prescription data covering non-medical services/products.

MSO(Management Service Organization)는 병원경영지원회사의 약자로서 구매, 인력관리, 진료비 청구, 마케팅, 홍보 등 의료행위와 관계없는 병원경영 전반에 대한 서비스를 제공하는 회사이다. MSO 서버 시스템은 그러한 병원경영지원을 돕는 서버 시스템을 뜻한다. 종래 MSO 서버 시스템은 병원의 본질적 서비스인 "질병의 치료"를 중심으로 설계되었으며, 질병 치료를 위해 직접적인 관계를 맺는 병원 서버, 병원경영지원회사 서버, 고객 서버 등에 한정되어 연결되었다. 따라서, 정보도 이에 한정되어 수집, 생성되고 관리되었다. MSO (Management Service Organization) is an abbreviation for hospital management support company. It is a company that provides services for overall hospital management that are not related to medical activities, such as purchasing, human resources management, medical billing, marketing, and public relations. The MSO server system refers to a server system that supports such hospital management support. The conventional MSO server system was designed around "treatment of disease", which is an essential service of a hospital, and was limitedly connected to a hospital server, a hospital management support company server, and a customer server, which have a direct relationship for disease treatment. Accordingly, information was also limited to this and was collected, created, and managed.

이와 관련, 한국특허등록 제1882797호(2018.07.23) "1차 진료 기관들의 협업시스템 및 방법"을 보면, 병원 간 네트워크를 통하여 진료기록이 공유됨으로써 업무지원 되는 기술구성을 제시하였고, 한국특허등록 제2088980호(2020.03.09) "사용자 맞춤형 의료정보 제공 시스템 및 이의 구동방법"은 사용자 단말로부터 사용자 정보와 증상 정보를 수신하여 진단명과 추천 병원 정보를 제공하는 기술구성을 제시하고 있다. In this regard, looking at Korean Patent Registration No. 1882797 (July 23, 2018) "Collaboration system and method of primary care institutions", a technical configuration supported by the sharing of medical records through a network between hospitals was suggested, and the Korean patent registration No. 2088980 (2020.03.09) "User-tailored medical information providing system and driving method" presents a technical configuration for receiving user information and symptom information from a user terminal and providing a diagnosis name and recommended hospital information.

최근 국내의료 서비스의 수요는 질병의 치료에서 '삶의 질' 중심으로 이동하고 있다. 일례로 의사의 진단이 정확하여도 주관적 근거만 있다면 환자는 불안함을 느낄 수밖에 없으며, 지방흡입술이 완벽하게 끝나 비만이 완치되었어도 피부 표면이 울퉁불퉁해지는 부작용이 발생한다면 환자의 만족감은 떨어질 수밖에 없다. 질병의 치료와 함께 고객이 가치를 느끼는 서비스를 제공하려면 병원에서만 가능한 수술, 치료 및 질병에 따른 의약품 처방뿐만 아니라 비의료업종에 이루어지는 분석, 시술, 관리(care) 등을 포괄하는 복합적인 진단과 처방이 필요하다.Recently, domestic medical service demand is shifting from disease treatment to 'quality of life'. For example, even if the doctor's diagnosis is accurate, if there is only subjective evidence, the patient cannot help but feel anxious, and even after liposuction is completely completed and obesity is completely cured, if the side effect of the skin surface is uneven, the patient's satisfaction is inevitably reduced. In order to provide a service that customers feel valued along with the treatment of disease, complex diagnosis and prescription encompassing not only surgery, treatment, and drug prescription for disease, but also analysis, procedure, and care performed in non-medical industries. I need this.

그런데, 상기와 같은 분석, 시술, 관리 서비스는 노동 강도가 높은 용역이 오랜 시간 지속적으로 투입되어야하는 경우가 많으므로, 만성적인 병상과 인력 부족을 겪고 있는 병원보다, 주로 비의료서비스업종에서 제공되어 왔는바, 종래 MSO 서버 시스템으로는 상기 비의료서비스 중심의 데이터 수집·관리·운용 등이 어려우며, 이로 인하여 의료서비스와 비의료서비스를 아우르는 복합적인 진단과 처방을 지원하기 어렵다는 문제가 있다. However, the analysis, procedure, and management services described above often require high labor-intensive services to be continuously input for a long time. However, with the conventional MSO server system, it is difficult to collect, manage, and operate data centered on the non-medical service, and thus, there is a problem in that it is difficult to support complex diagnosis and prescription encompassing medical service and non-medical service.

상기의 문제를 해결하기 위해, 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템은, In order to solve the above problems, the MSO server system that supports diagnosis and prescription for skin condition and obesity type based on microbiome analysis,

유무선 통신을 통하여 고객 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버, 미용업소 단말 또는 기설정된 배송사 서버 중 적어도 두개 이상과 연결되어 데이터가 송수신되는 데이터송수신부와;a data transmitter/receiver that is connected to at least two of a customer terminal, a microbiome analysis center server, a medical institution server, a beauty shop terminal, or a preset delivery company server through wired/wireless communication to transmit and receive data;

고객 마이크로바이옴 분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터 제공을 위한 전자서명 가능한 계약 양식과 개인정보제공동의서 양식을 고객 단말에 제공하고, 금융 서버와 연동되어 비용 결제를 위한 가상계좌를 생성하고, 상기 비용이 입금이 되면 계약식별코드와 함께 계약데이터세트를 생성하는 계약체결부와;Electronically signable contract form and personal information provision agreement form for providing customer microbiome analysis data, skin condition/obesity type diagnosis data, and prescription data are provided to the customer terminal, and a virtual account for payment is created by interworking with the financial server. a contract execution unit generating a contract data set together with a contract identification code when the cost is deposited;

상기 계약이 체결되면, 배송사 서버와 연동되어, 고객의 인체로부터 수집되거나 채취된 인체구성물의 배송을 위한 정보를 고객 단말, 미용업소 단말 또는 의료기관 서버로 전송하고, 상기 배송된 인체구성물의 실시간 배송정보를 수신받아 관리하는 배송데이터부와;When the contract is concluded, it is linked with the delivery company server to transmit information for delivery of human body components collected or collected from the customer's body to the customer terminal, beauty shop terminal, or medical institution server, and real-time delivery of the delivered human body components a delivery data unit for receiving and managing information;

상기 고객의 인체구성물이 배송된 마이크로바이옴분석센터 서버로부터 고객 마이크로바이옴 분석데이터를 수신받는 마이크로바이옴 분석데이터와;Microbiome analysis data for receiving the customer microbiome analysis data from the microbiome analysis center server to which the customer's human body composition is delivered;

기설정된 인공지능 학습모델을 통하여 상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터와 피부상태·비만유형 진단 데이터가 매핑되어 생성된 마이크로바이옴기반진단데이터가 저장되는 마이크로바이옴기반진단데이터부와;
기설정된 인공지능 학습모델을 통하여 상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터가 상기 마이크로바이옴기반진단데이터와 매칭되어 기설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 마이크로바이옴분석기반진단데이터가 진단지원 데이터로 생성되는 진단지원 데이터추출부와;a microbiome-based diagnostic data unit for storing microbiome-based diagnostic data generated by mapping the customer microbiome analysis data and skin condition/obesity type diagnostic data through a preset artificial intelligence learning model;
Diagnosis in which the customer microbiome analysis data is matched with the microbiome-based diagnostic data through a preset artificial intelligence learning model, and microbiome analysis-based diagnostic data having a matching rate greater than or equal to a preset threshold is generated as diagnostic support data a support data extraction unit;

상기 진단지원 데이터와, 기축적된 피부상태·비만유형 진단 데이터와 상기 진단에 따른 피부상태·비만유형 처방 데이터가 매핑된 진단기반처방데이터가 매칭되어, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 진단기반처방데이터가 마이크로바이옴분석기반 피부상태·비만유형 처방 데이터로 생성되는 처방지원 데이터추출부;를 포함하는 AI운영부와;Diagnosis base having a matching rate equal to or greater than a preset threshold value by matching the diagnosis support data with the diagnosis-based prescription data in which the pre-accumulated skin condition/obesity type diagnosis data and the skin condition/obesity type prescription data according to the diagnosis are mapped An AI operation unit including; a prescription support data extraction unit in which prescription data is generated as microbiome analysis-based skin condition/obesity type prescription data;

상기 마이크로바이옴 분석데이터, 진단지원 데이터, 처방지원 데이터를 기반으로 진단의에 의하여 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 피부상태·비만유형 처방 데이터가 입력되도록 의료기관 서버에 유저인터페이스를 제공하는 의료기관유저인터페이스제공부와;A medical institution user interface that provides a user interface to a medical institution server so that skin condition/obesity type diagnosis data and skin condition/obesity type prescription data are input by a diagnostician based on the microbiome analysis data, diagnosis support data, and prescription support data a provider;

상기 의료기관 서버로부터 고객 마이크로바이옴 분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 데이터 , 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되어 빅데이터로 관리되는 빅데이터부와;a big data unit that receives customer microbiome analysis data, skin condition/obesity type diagnosis data, and skin condition/obesity type prescription data from the medical institution server and manages it as big data;

상기 마이크로바이옴 분석데이터, 진단지원 데이터, 처방지원 데이터 중 적어도 하나 이상 열람, 확인, 복제, 출력, 입력, 전송될 수 있도록, 고객 단말에 유저인터페이스(UI)를 제공하는 유저인터페이스제공부(60)를 포함함으로서 달성된다.A user interface providing unit 60 that provides a user interface (UI) to a customer terminal so that at least one of the microbiome analysis data, diagnosis support data, and prescription support data can be viewed, confirmed, duplicated, outputted, inputted, or transmitted ) is achieved by including.

또한, 본 발명에 따른 MSO 서버 시스템을 통한 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형 진단지원방법은, In addition, the microbiome analysis-based skin condition/obesity type diagnosis support method through the MSO server system according to the present invention,

유저인터페이스제공부를 통해 고객 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버 또는 의료기관 서버 중 하나 이상을 통하여 고객마이크로바이옴분석데이터 또는 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방데이터 중 적어도 하나 이상이 열람, 확인, 복제, 출력, 입력, 전송될 수 있도록 유저인터페이스를 제공하는 단계(S10)와,At least one or more of customer microbiome analysis data or customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data can be viewed, confirmed, or reproduced through one or more of customer terminal, microbiome analysis center server, or medical institution server through the user interface providing unit , a step of providing a user interface to be output, input, and transmitted (S10);

데이터송수신부(10)를 통해 고객단말, 미용업소 단말, 의료기관 서버와 연결되어, 고객데이터, 마이크로바이옴센터데이터, 의료기관데이터, 미용업소데이터, 계약데이터, 고객마이크로바이옴분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 데이터, 피부상태·비만유형 처방 데이터를 생성시키는 단계(S20)와,It is connected to a customer terminal, a beauty shop terminal, and a medical institution server through the data transmission/reception unit 10, and is connected to customer data, microbiome center data, medical institution data, beauty business data, contract data, customer microbiome analysis data, skin condition Generating obesity type diagnosis data, skin condition/obesity type prescription data (S20),

계약체결관리부(20)를 통해 계약체결이 이루어지면, 결제와 계약사항이 데이터베이스(DB)화되어 관리되는 단계(S30)와,When the contract is concluded through the contract contract management unit 20, payment and contract matters are converted into a database (DB) and managed (S30);

빅데이터부(40)를 통해 데이터 송수신부에서 수신된 고객데이터, 미용업소데이터, 마이크로바이옴센터데이터, 의료기관데이터, 계약데이터, 고객마이크로바이옴분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 및 처방데이터가 데이터베이스(DB)화되어 빅데이터 구조로 관리되는 단계(S40)와,Customer data, beauty shop data, microbiome center data, medical institution data, contract data, customer microbiome analysis data, skin condition/obesity type diagnosis and prescription data received from the data transmission and reception unit through the big data unit 40 are A step (S40) of becoming a database (DB) and managing it as a big data structure;

기설정된 배송사 서버을 통해 계약식별코드가 부착된 고객의 인체구성물이 든 키트가 기 설정된 마이크로바이옴 분석센터로 배송될 수 있도록 기설정된 미용업소 단말, 고객 단말 또는 의료기관 서버에 계약식별코드와 함께 기설정된 마이크로바이옴 분석센터의 주소지를 포함한 배송 정보를 전송시키는 단계(S50)와,The kit containing the customer's human body composition with the contract identification code attached through the preset delivery company server can be delivered to the preset microbiome analysis center along with the contract identification code on the preset beauty shop terminal, customer terminal, or medical institution server. Transmitting the delivery information including the address of the set microbiome analysis center (S50) and;

마이크로바이옴 분석센터 서버를 통해, 배송된 고객인체구성물의 복수의 유익균, 유해균 및 무해균의 분포데이터를 기반으로 고객의 피부 상태·비만 유형이 분석된 마이크로바이옴분석데이터를 생성시키고, 의료기관 서버로 고객마이크로바이옴분석데이터의 확인 요청 신호를 보내는 단계(S60)와,Based on the distribution data of a plurality of beneficial, harmful and non-harmful bacteria in the customer's human body composition delivered through the microbiome analysis center server, microbiome analysis data analyzed for the customer's skin condition and obesity type is generated, and the medical institution server A step of sending a confirmation request signal of the customer microbiome analysis data (S60) and,

AI운영부를 통해 자체적으로 학습·추론하면서 빅데이터부에 저장된 데이터를 불러와, 마이크로바이옴 분석결과데이터로 피부상태·비만유형을 분석하여, 마이크로바이옴분석데이터 유형에 따른 고객 피부상태·비만유형 진단 및 처방을 지원하는 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 및 고객 피부상태·비만 처방지원 데이터를 생성시키는 단계(S70)와,It calls the data stored in the big data unit while learning and reasoning on its own through the AI operation department, and analyzes the skin condition and obesity type with the microbiome analysis result data, and the customer skin condition and obesity type according to the microbiome analysis data type Generating customer skin condition/obesity type diagnosis support data and customer skin condition/obesity prescription support data supporting diagnosis and prescription (S70);

상기 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 또는 고객 피부상태·비만유형 처방지원 데이터 중 적어도 하나 이상이 선택되고 상기 선택된 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 또는 고객 피부상태·비만 처방지원 데이터에 진단의 전자서명이 결합되어 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터가 생성되는 단계(S80)와,At least one of the customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis support data, or customer skin condition/obesity type prescription support data is selected, and the selected customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis A step (S80) of generating customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data by combining the electronic signature of the diagnosis with the support data or customer skin condition/obesity prescription support data;

고객 단말에서 MSO 서버 시스템으로부터 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 또는 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되어 화면상에 활성화되는 단계(S90)로 구성됨으로서 달성된다.This is achieved by comprising the step (S90) of receiving customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis data, or customer skin condition/obesity type prescription data from the MSO server system in the customer terminal and activating it on the screen (S90).

본 발명은 마이크로바이옴분석센터에서 제공된 마이크로바이옴분석데이터와 의료기관에서 제공된 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터의 축적을 통한 빅데이터가 형성됨으로써, 진단 및 개인맞춤형 추천 서비스의 정확도를 높여, 전문의의 진단 및 처방 업무를 지원하고, 더 나아가 진단 및 처방 업무의 자동화를 촉진시키는 효과가 있다.The present invention increases the accuracy of diagnosis and personalized recommendation service by forming big data through the accumulation of microbiome analysis data provided by the microbiome analysis center and skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data provided by medical institutions, It has the effect of supporting the diagnosis and prescribing work of a specialist, and further accelerating the automation of the diagnosis and prescribing work.

본 발명은, 마이크로바이옴 분석센터 또는 미용업소 등 비의료기관과 업무 공조를 지원하여, 의료기관의 사업의 다각화를 지원하는 효과가 있다. The present invention has an effect of supporting business diversification of medical institutions by supporting work cooperation with non-medical institutions such as microbiome analysis centers or beauty shops.

본 발명은, 마이크로바이옴분석센터의 과학적 분석 자료를 활용하는 의료기관에 대한 고객 신뢰도를 높여 의료기관의 마케팅 효과를 배가시키는 효과가 있다.The present invention has the effect of doubling the marketing effect of the medical institution by increasing customer confidence in the medical institution that utilizes the scientific analysis data of the microbiome analysis center.

본 발명은, 비의료업종인 미용업소 단말에서 수신되는 부가 데이터를 빅데이터로 관리하고 운용함으로써, 수술, 치료뿐만 아니라 비의료업종에 이루어지는 분석, 시술, 관리(care) 등을 포괄하는 복합적 진단 및 처방 업무를 지원하는 효과가 있다. The present invention manages and operates additional data received from a terminal of a beauty shop, which is a non-medical industry, as big data, thereby providing complex diagnosis and It has the effect of supporting the prescribing work.

도 1은 본 발명에 따른 MSO 서버 시스템(I)의 간략한 구성을 도시한 블럭도,
도 2는 본 발명에 따른 MSO 서버 시스템(I)의 간략한 구성을 도시한 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 MSO 서버 시스템의 구성요소를 도시한 구성도,
도 4는 본 발명에 따른 데이터송수신부의 구성요소를 도시한 구성도,
도 5는 본 발명에 따른 데이터송수신부의 구성요소를 도시한 구성도,
도 6은 본 발명에 따른 계약체결관리부의 구성요소를 도시한 구성도,
도 7은 본 발명에 따른 빅데이터부의 구성요소를 도시한 구성도,
도 8은 본 발명에 따른 1차 데이터부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 9는 본 발명에 따른 계약당사자 식별데이터부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 10은 본 발명에 따른 2차 데이터부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 11은 본 발명에 따른 3차 데이터부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 12는 본 발명에 따른 4차 데이터부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 13은 본 발명에 따른 진단지원 데이터부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 14는 본 발명에 따른 처방지원 데이터부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 15는 본 발명에 따른 유저인터페이스제공부의 구성요소를 도시한 구성도,
도 16은 본 발명에 따른 MSO 서버 시스템을 통한 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형 진단 및 처방 지원데이터 제공방법을 도시한 순서도.1 is a block diagram showing a simplified configuration of an MSO server system (I) according to the present invention;
2 is a configuration diagram showing a simplified configuration of the MSO server system (I) according to the present invention;
3 is a block diagram showing the components of the MSO server system according to the present invention;
4 is a block diagram showing the components of a data transmission/reception unit according to the present invention;
5 is a block diagram showing the components of a data transmission/reception unit according to the present invention;
6 is a block diagram showing the components of a contract management unit according to the present invention;
7 is a block diagram showing the components of a big data unit according to the present invention;
8 is a block diagram showing the components of the primary data unit according to the present invention;
9 is a block diagram showing the components of the contract party identification data unit according to the present invention;
10 is a block diagram showing the components of the secondary data unit according to the present invention;
11 is a block diagram showing the components of a tertiary data unit according to the present invention;
12 is a block diagram showing the components of a quaternary data unit according to the present invention;
13 is a block diagram showing the components of a diagnostic support data unit according to the present invention;
14 is a block diagram showing the components of a prescription support data unit according to the present invention;
15 is a block diagram showing the components of a user interface providing unit according to the present invention;
16 is a flowchart illustrating a method of providing data for diagnosis of skin condition/obesity type based on microbiome analysis and prescription support data through the MSO server system according to the present invention.

본 발명의 설명에 앞서, 이하의 특정한 구조 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며, 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니된다.Prior to the description of the present invention, the following specific structural or functional descriptions are only exemplified for the purpose of describing embodiments according to the concept of the present invention, and embodiments according to the concept of the present invention may be implemented in various forms and , should not be construed as being limited to the embodiments described herein.

또한, 본 발명의 개념에 따른 실시예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로, 특정 실시예들은 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시 형태에 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경물, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.In addition, since the embodiment according to the concept of the present invention may have various changes and may have various forms, specific embodiments will be described in detail herein. However, this is not intended to limit the embodiments according to the concept of the present invention to a specific disclosed form, and it should be understood to include all modifications, equivalents and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

본 발명은 MSO 서버 시스템을 통한 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형 진단지원장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for supporting skin condition/obesity type diagnosis based on microbiome analysis through an MSO server system.

상기 'MSO 서버 시스템'이란 병원경영지원회사를 의미하는 MSO(Management Service Organization)의 서버 시스템이다.The 'MSO server system' is a server system of a Management Service Organization (MSO), which means a hospital management support company.

상기 마이크로바이옴(Microbiome)이란, 인체에 사는 세균, 바이러스 등 각종 미생물의 군집을 총칭하여 말하는 것으로, 시간의 흐름에 따라 다양하게 변화하며 인간의 건강에 영향을 미치는 특성이 있다.The microbiome is a generic term for a group of various microorganisms such as bacteria and viruses that live in the human body.

이하, 본 발명의 첨부 도면을 참조하여 본 발명을 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the accompanying drawings of the present invention.

[MSO 서버 시스템(I)][MSO Server System (I)]

도 1은 본 발명에 따른 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템(I)의 간략한 구성을 도시한 블럭도이다. 1 is a block diagram illustrating a simplified configuration of an MSO server system (I) for diagnosis and prescription support for skin condition/obesity type based on microbiome analysis according to the present invention.

MSO 서버 시스템(I)은 MSO 서버(1)이다.The MSO server system I is the MSO server 1 .

MSO 서버 시스템(I)은 상기 MSO 서버(1)가 유무선통신 네트워크를 통하여, MSO 서버(1)가 고객 단말(2), 마이크로바이옴 분석센터 서버(3), 의료기관 서버(4) 또는 미용업소 단말(5)에 연결됨으로써 이루어진다.MSO server system (I), the MSO server (1) through a wired/wireless communication network, MSO server (1) customer terminal (2), microbiome analysis center server (3), medical institution server (4) or beauty shop It is made by being connected to the terminal (5).

상기 MSO 서버 시스템(I)은 고객 단말(2)로부터 고객식별데이터, 회원식별데이터, 계약식별데이터, 고객자가관찰데이터, 고객평가데이터가 수신되는 것을 특징으로 한다. The MSO server system (I) is characterized in that customer identification data, member identification data, contract identification data, customer self-observation data, and customer evaluation data are received from the customer terminal (2).

상기 MSO 서버 시스템(I)은 데이터송수신부를 통하여 마이크로바이옴 분석센터 서버(3)로부터 마이크로바이옴 분석데이터가 수신되는 것을 특징으로 한다. The MSO server system (I) is characterized in that the microbiome analysis data is received from the microbiome analysis center server (3) through the data transmission and reception unit.

상기 MSO 서버 시스템(I)은 의료기관 서버(4)로부터 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터가 수신되는 것을 특징으로 한다. The MSO server system (I) is characterized in that the skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data are received from the medical institution server (4).

상기 MSO 서버 시스템(I)은 미용업소 단말(5)로부터 고객관찰데이터, 미용업소평가데이터가 수신되는 것을 특징으로 한다. The MSO server system (I) is characterized in that the customer observation data, beauty salon evaluation data is received from the beauty salon terminal (5).

상기 MSO 서버 시스템(I)은 배송사 서버(6)가 더 포함되어 연결될 수 있다. The MSO server system (I) may be connected to a delivery company server 6 is further included.

상기 배송사 서버(6)는 고객 마이크로바이옴 분석을 위한 인체구성물의 배송 정보를 송수신하기 위하여 연결된다.The delivery company server 6 is connected to transmit and receive delivery information of a human body composition for customer microbiome analysis.

상기 MSO 서버 시스템(I)은 검사센터 서버(7)가 더 포함되어 연결될 수 있다. The MSO server system (I) may be connected to the inspection center server (7) is further included.

상기 MSO 서버 시스템(I)은 검사센터 서버(7)로부터 의료기관 서버(4)에 의하여 제공된 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터의 처방 효과를 높이기 위한 건강상태분석데이터가 수신될 수 있다. The MSO server system (I) may receive the skin condition/obesity type diagnosis data provided by the medical institution server (4) from the examination center server (7) and health condition analysis data for enhancing the prescription effect of the prescription data.

상기 검사센터는 혈액 검사센터, 현장진단(POCT) 센터 등 고객의 인체구성물을 통하여 고객의 건강상태에 대한 분석이 가능한 어떤 검사센터라도 포함될 수 있다.The test center may include any test center capable of analyzing a customer's health condition through the customer's human body composition, such as a blood test center and a point-of-care (POCT) center.

상기 MSO 서버 시스템(I)은, 처방에 따른 상품 판매 업소 서버(8)가 더 포함될 수 있다.The MSO server system (I) may further include a product sales office server 8 according to a prescription.

상기 MSO 서버 시스템(I)은, 상기 상품 판매 업소 서버(8)로부터 의약품·화장품·건강기능식품·건강보조식품·가공식품·천연식품 및 그 성분에 대한 최신데이터터가 수신될 수 있다. The MSO server system (I) may receive the latest data on pharmaceuticals, cosmetics, health functional foods, health supplements, processed foods, natural foods, and components thereof from the product sales office server 8 .

상기 MSO 서버 시스템(I)은, 처방에 따른 서비스 판매 업소 서버(9)가 더 포함될 수 있다.The MSO server system (I) may further include a service vendor server 9 according to the prescription.

상기 MSO 서버 시스템(I)은, 서비스 판매 업소 서버(9)로부터 수술·치료·시술·관리·예방법·운동법·체중관리법·자세교정법·체질관리법·트레이닝·의료기구·의료장치·의료도구·체중관리도구·건강관리기구·건강관리장치·건강관리도구를 포함하는 서비스데이터가 수신될 수 있다. The MSO server system (I) is, from the service vendor server 9, surgery, treatment, operation, management, prevention, exercise, weight management, posture correction, constitution management, training, medical equipment, medical device, medical tool, weight Service data including a management tool, a health management device, a health management device, and a health management tool may be received.

[고객 단말(2)][Customer Terminal (2)]

이하, 본 발명에 따른 고객 단말(2)에 대하여 설명한다.Hereinafter, the customer terminal 2 according to the present invention will be described.

고객 단말(2)은, 고객이 사용하는 통신장치로써 스마트폰, PC, 태블릿 PC, 웨어러블 기기 등 개인용 통신기기로 사용 가능한 어떤 것이라도 포함된다.The customer terminal 2 is a communication device used by the customer, and includes any that can be used as a personal communication device, such as a smart phone, a PC, a tablet PC, and a wearable device.

고객 단말(2)은, 고객식별데이터, 계약식별데이터, 고객자가관찰데이터, 고객평가데이터가 입력되고, 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터, 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터, 고객 건강상태분석데이터가 출력되도록, MSO 서버시스템(1)으로부터 제공된 유저인터페이스 데이터가 화면상에 활성화된다.In the customer terminal 2, customer identification data, contract identification data, customer self-observation data, and customer evaluation data are input, customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis data, customer skin condition/obesity type prescription The user interface data provided from the MSO server system 1 is activated on the screen so that data and customer health condition analysis data are output.

상기 고객식별데이터는 고객을 식별하기 위한 최소데이터를 포함하는 것이다.The customer identification data includes minimum data for identifying the customer.

상기 고객식별데이터는 고객의 이름, 아이디, 비밀번호, 주민등록번호, 전화번호 등 고객 식별을 위해 필요한 모든 정보가 포함된다.The customer identification data includes all information necessary for customer identification, such as the customer's name, ID, password, resident registration number, and phone number.

상기 계약식별데이터는 계약을 식별하기 위한 최소데이터를 포함하는 것이다. 상기 계약식별데이터는 계약당사자의 이름, 아이디, 비밀번호, 주민등록번호, 전화번호, 서명 등 계약을 위해 필요한 모든 정보가 포함된다. The contract identification data includes minimum data for identifying a contract. The contract identification data includes all information necessary for the contract, such as the contract party's name, ID, password, resident registration number, phone number, and signature.

상기 고객자가관찰데이터는 고객이 제공하는 고객 자신의 피부상태, 비만유형에 대한 부가데이터이다. The customer self-observation data is additional data on the customer's own skin condition and obesity type provided by the customer.

상기 고객자가관찰데이터는 고객의 나이, 체형, 키, 몸무게, 혈액형, 체질, 고객의 니즈 등 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터를 위해 고객이 필요하다고 생각되는 어떤 정보라도 더 포함될 수 있다.The above customer self-observation data is the customer's age, body type, height, weight, blood type, constitution, customer needs, etc. Customer's skin condition/obesity type diagnosis data and customer skin condition/obesity type prescription data. More information may be included.

상기 고객 단말(2)은, 고객 마이크로바이옴 분석을 위한 인체구성물의 배송 정보를 송수신하기 위하여 MSO 서버 시스템(1) 또는 배송사 서버(6) 연결될 수 있다. The customer terminal 2 may be connected to the MSO server system 1 or the delivery company server 6 in order to transmit and receive delivery information of the human body composition for customer microbiome analysis.

상기 고객 단말(2)은, 상기 고객식별데이터 및 계약식별데이터를 MSO 서버(1)로 송신할 수 있다. The customer terminal 2 may transmit the customer identification data and the contract identification data to the MSO server 1 .

상기 고객평가데이터는 기제공된 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터 자체에 대한 고객 평가와, 고객 피부상태·처방 데이터에 권장된 약품, 화장품, 건강식품 등의 상품과 수술, 시술, 치료, 관리 등 서비스의 구매 평가 및 후기를 포함한다. The above customer evaluation data includes customer evaluation of previously provided customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data itself, and products such as drugs, cosmetics, and health food recommended for customer skin condition/prescription data. Includes purchase evaluation and reviews of services such as surgery, procedure, treatment, and management.

상기 고객 단말(2)은, MSO 서버시스템(1)으로부터 제공된 유저인터페이스 데이터를 통하여 마이크로바이옴분석데이터, 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터, 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터, 고객의 건강상태 데이터를 화면상에 활성화시킨다.The customer terminal 2, through the user interface data provided from the MSO server system 1, microbiome analysis data, customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis data, customer skin condition/obesity type prescription Data and the customer's health status data are activated on the screen.

[마이크로바이옴 분석센터 서버(3)][Microbiome Analysis Center Server (3)]

이하, 본 발명에 따른 마이크로바이옴 분석센터 서버(3)에 대하여 설명한다.Hereinafter, the microbiome analysis center server 3 according to the present invention will be described.

상기, 마이크로바이옴 분석센터 서버(3)는, 마이크로바이옴 분석센터에서 사용되는 서버이다.The microbiome analysis center server 3 is a server used in the microbiome analysis center.

마이크로바이옴 분석센터 서버(3)는, PC, 스마트기기, 태블릿 PC, 웨어러블 기기 등 입출력이 가능한 통신장치 그 어떤 것이라도 포함된다.The microbiome analysis center server 3 includes any communication device capable of input/output such as a PC, a smart device, a tablet PC, and a wearable device.

마이크로바이옴 분석센터 서버(3)는, 마이크로바이옴분석데이터가 입력되도록 MSO 서버 시스템(1)으로부터 제공된 유저인터페이스 데이터를 화면상에 활성화시킨다.The microbiome analysis center server 3 activates the user interface data provided from the MSO server system 1 on the screen so that the microbiome analysis data is input.

상기 마이크로바이옴 분석센터 서버(3)는, 고객 마이크로바이옴 분석을 위한 인체구성물의 배송 정보를 송수신하기 위하여 MSO 서버 시스템(1) 또는 배송사 서버(6)와 연결될 수 있다. The microbiome analysis center server 3 may be connected to the MSO server system 1 or the delivery company server 6 in order to transmit and receive delivery information of a human body composition for customer microbiome analysis.

상기 마이크로바이옴 분석을 위한 인체구성물은 고객의 Skin, Gut 샘플이 포함된다. The human body composition for the microbiome analysis includes the customer's skin and gut samples.

상기 Skin 샘플은 피부 내 유해균, 유익균 및 무해균을 분석하여 고객의 피부상태를 진단하기 위하여 필요한 인체구성물이다.The skin sample is a human body composition necessary for diagnosing a customer's skin condition by analyzing harmful bacteria, beneficial bacteria and non-harmful bacteria in the skin.

상기 Gut 샘플은 장내 유해균, 유익균 및 무해균을 분석하여 고객의 장내 상태가 파악됨으로써 고객의 비만유형을 진단하기 위하여 필요한 인체구성물이다.The Gut sample is a human body composition necessary for diagnosing the customer's obesity type by analyzing the intestinal harmful bacteria, beneficial bacteria and harmless bacteria to determine the customer's intestinal condition.

그러나, Skin, Gut 샘플만이 고객의 피부상태 및 비만유형을 진단하기 위한 인체구성물이 될 수 있는 건 아니며, 상기 고객의 인체구성물은 Skin, Gut 샘플 뿐만 아니라, 침, 조직, 세포, 혈액, 체액, 대변, 소변 등 인체구성물과 이들로부터 분리한 혈청, 혈장, 단백질, DNA, RNA, 염색체 등 고객의 인체를 구성하는 어떤 것이라도 포함될 수 있다.However, skin and gut samples are not the only human body components for diagnosing the customer's skin condition and obesity type, and the customer's human body components are not only skin and gut samples, but also saliva, tissue, cells, blood, and body fluids. Human body components such as , feces, urine, and serum, plasma, protein, DNA, RNA, and chromosomes isolated from these may be included.

상기 마이크로바이옴 분석센터 서버(3)는, MSO 서버 시스템 또는 MSO 서버 시스템 제어하에 미용업소 단말(5)로부터 고객관찰데이터 및 고객평가데이터가 수신될 수 있다. The microbiome analysis center server 3 may receive customer observation data and customer evaluation data from the beauty shop terminal 5 under the MSO server system or MSO server system control.

상기 마이크로바이옴 분석센터 서버(3)는, 고객의 신체구성물을 바탕으로 분석된 고객마이크로바이옴분석데이터가 입력되도록, 상기 유저인터페이스제공부를 통하여 활성화된 유저인터페이스를 화면에 출력시키는 특징이 있다.The microbiome analysis center server 3 has a feature of outputting the activated user interface to the screen through the user interface providing unit so that the customer microbiome analysis data analyzed based on the customer's body composition is input.

구체적으로, 상기 마이크로바이옴 분석센터 서버(3)는, 고객인체구성물을 배송받아, 고객인체구성물의 복수의 유익균, 유해균 및 무해균을 기반으로 고객의 피부상태·비만가 분석된 고객마이크로바이옴분석데이터를 생성시키고, 의료기관 서버로 상기 고객마이크로바이옴분석데이터의 확인 요청 신호를 보낸다.Specifically, the microbiome analysis center server 3 receives the customer's human body composition, and analyzes the customer's skin condition and obesity based on a plurality of beneficial, harmful and harmless bacteria of the customer's human body composition. Generates data, and sends a confirmation request signal of the customer microbiome analysis data to the medical institution server.

[의료기관 서버(4)][Medical Institution Server (4)]

이하, 본 발명에 따른, 의료기관 서버(4)에 대하여 설명한다.Hereinafter, the medical institution server 4 according to the present invention will be described.

상기, 의료기관 서버(4)는, 의료기관에서 사용되는 서버이다.The medical institution server 4 is a server used in a medical institution.

상기, 의료기관 서버(4)는, PC, 스마트기기, 태블릿 PC, 웨어러블 기기 등 입출력이 가능한 통신장치 그 어떤 것이라도 포함된다.The medical institution server 4 includes any communication device capable of input/output such as a PC, a smart device, a tablet PC, and a wearable device.

상기, 의료기관 서버(4)는, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방데이터를 생성하여 MSO 서버에 송신하는 것을 특징으로 한다.The medical institution server 4 generates customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data and transmits the generated data to the MSO server.

상기 의료기관 서버(4)는, MSO 서버 시스템 또는 MSO 서버 시스템 제어하에 마이크로바이옴분석센터 서버로부터 고객마이크로바이옴분석데이터를 수신한다.The medical institution server 4 receives the customer microbiome analysis data from the microbiome analysis center server under the control of the MSO server system or the MSO server system.

상기 의료기관 서버(4)는, MSO 서버 시스템 또는 MSO 서버 시스템 제어하에 고객 단말(2)로부터 고객자가관찰데이터가 더 수신될 수 있다. The medical institution server 4 may further receive customer self-observation data from the customer terminal 2 under the control of an MSO server system or an MSO server system.

상기 의료기관 서버(4)는, MSO 서버 시스템 또는 미용업소 단말(5)로부터 고객관찰데이터를 포함한 부가데이터를 수신한다.The medical institution server 4 receives additional data including customer observation data from the MSO server system or the beauty shop terminal 5 .

상기 의료기관 서버(4)는, MSO 서버 시스템 또는 MSO 서버 시스템 제어하에 고객 단말(2)로부터 고객평가데이터가 더 수신될 수 있다. The medical institution server 4 may further receive customer evaluation data from the customer terminal 2 under the control of an MSO server system or an MSO server system.

상기 의료기관 서버(4)는, MSO 서버 시스템 또는 MSO 서버 시스템 제어하에 검사센터 서버(7)로부터 고객 건강상태분석데이터가 더 수신될 수 있다.The medical institution server 4 may further receive customer health condition analysis data from the examination center server 7 under the control of an MSO server system or an MSO server system.

상기 의료기관 서버(4)는, 고객 건강상태분석데이터를 기반으로 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방데이터에 앞서 고객 건강상태 진단 데이터 및 처방데이터를 생성할 수 있다.The medical institution server 4 may generate customer health condition diagnosis data and prescription data prior to customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data based on the customer health condition analysis data.

이는 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방데이터에 대한 효과를 높이기 위한 것이다. 일례로, 동일한 병명이 진단되어 동일한 의약이 처방되었어도, 이를 처방받은 사람의 건강상태에 따라 약효는 다르게 나타날 수 있다. 통상 건강 상태가 양호한 고객이 처방에 따른 효과가 좋은 편이고, 건강 상태가 나쁜 고객은 약효가 잘 듣지 않는다. 이에, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방데이터에 앞서 고객이 상기 처방을 받아드릴 수 있는 몸상태를 회복하도록 고객 건강상태 진단 데이터 및 처방데이터를 제공하는 것이다.This is to increase the effectiveness of customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data. For example, even if the same disease name is diagnosed and the same drug is prescribed, the drug effect may be different depending on the health condition of the person who was prescribed it. In general, patients in good health have good effects according to the prescription, and customers in poor health do not work well. Accordingly, prior to the customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data, the customer health condition diagnosis data and prescription data are provided so that the customer can recover a physical condition that can accept the above prescription.

상기 의료기관 서버(4)는, MSO 서버 시스템으로부터 제공된 유저인터페이스 데이터를 화면상에 활성화한다.The medical institution server 4 activates the user interface data provided from the MSO server system on the screen.

상기 의료기관 서버에 표출된 유저인터페이스를 통하여, 상기 고객마이크로바이옴분석데이터에 기반한 고객 피부상태·비만유형 예비진단 데이터 및 예비처방 데이터가 입력되어 MSO 서버에 송신된다.Through the user interface displayed on the medical institution server, the customer skin condition/obesity type preliminary diagnosis data and preliminary prescription data based on the customer microbiome analysis data are input and transmitted to the MSO server.

또한, 상기 고객 피부상태·비만유형 예비진단 데이터 및 고객 피부상태·비만유형 예비처방 데이터에 진단의의 전자서명이 결합된 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터가 입력되어 MSO 서버에 송신된다.In addition, the customer skin condition/obesity type preliminary diagnosis data and the customer skin condition/obesity type preliminary prescription data are inputted with the customer's skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data, in which the electronic signature of the diagnostician is combined, and transmitted to the MSO server. .

[미용업소 단말(5)][Beauty shop terminal (5)]

이하, 본 발명에 따른, 미용업소 단말(5)에 대하여 설명한다.Hereinafter, according to the present invention, the beauty salon terminal 5 will be described.

상기 미용업소 단말(5)은 미용업소에서 사용되는 통신 단말(5)이다.The beauty salon terminal 5 is a communication terminal 5 used in the beauty salon.

상기 미용업소 단말(5)은, 업소용 PC, 스마트폰, PC, 태블릿 PC, 웨어러블 기기 등 통신 및 입출력 기능이 있는 어떤 것이라도 포함된다.The beauty shop terminal 5 includes anything having communication and input/output functions, such as a business PC, a smartphone, a PC, a tablet PC, and a wearable device.

상기 미용업소는 피부관리숍 또는 체형관리숍과 같이 비의료 미용 및 건강관리서비스를 제공하는 모든 업소를 의미하며, 문언적 의미의 피부관리숍 또는 체형관리숍에 한정되지 않는다. The beauty business refers to all businesses that provide non-medical beauty and health care services, such as a skin care shop or a body shape management shop, and is not limited to a skin care shop or a body shape management shop in a literal sense.

미용업소 단말(5)은, 미용업소식별데이터, 계약체결데이터, 고객관찰데이터,미용업소평가데이터가 입력되도록 MSO 서버시스템(1)으로부터 제공된 유저인터페이스 데이터를 화면상에 활성화시킨다.The beauty shop terminal 5 activates the user interface data provided from the MSO server system 1 on the screen so that the beauty shop identification data, the contract conclusion data, the customer observation data, and the beauty shop evaluation data are input.

상기 고객관찰데이터는 고객과 대면율이 높고 전문적 시술, 관리 경험이 풍부한 미용 전문가에 의하여 제공되는 고객의 피부상태, 비만유형에 대한 부가데이터이다. The customer observation data is additional data on the customer's skin condition and obesity type provided by a beauty expert who has a high face-to-face ratio with the customer and has extensive experience in professional procedures and management.

미용업소 단말(5)은, MSO 서버 시스템의 제어하에 고객 관찰 데이터를 의료기관 서버에 전송한다.The beauty shop terminal 5 transmits customer observation data to the medical institution server under the control of the MSO server system.

상기 미용업소 단말(5)은, MSO 서버 또는 고객 단말로부터 마이크로바이옴분석데이터 또는 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방데이터가 확인되도록 MSO 서버로부터 화면상에 활성화될 수 있는 유저인터페이스데이터를 제공받을 수 있다.The beauty shop terminal 5 provides user interface data that can be activated on the screen from the MSO server so that microbiome analysis data or customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data are confirmed from the MSO server or customer terminal. can receive

[배송사 서버(6)][Carrier Server (6)]

이하, 본 발명에 따른, 배송사 서버(6)에 대하여 설명한다.Hereinafter, the delivery company server 6 according to the present invention will be described.

배송사 서버(6)은, 고객의 인체구성물을 배송하기 위하여 기설정된 배송사의 서버이다.The delivery company server 6 is a server of a delivery company preset to deliver the customer's human body composition.

상기 배송사 서버(6)은, MSO 서버의 제어하에, 계약 체결된 고객 단말, 미용업소 단말 또는 의료기관 서버를 기준으로, 고객의 인체로부터 수집되거나 채취된 인체구성물의 배송을 위한 정보를 고객 단말, 미용업소 단말 또는 의료기관 서버로 전송하는 역할을 한다.The delivery company server 6, under the control of the MSO server, based on the contracted customer terminal, beauty shop terminal, or medical institution server, provides information for delivery of human body components collected or collected from the customer's body to the customer terminal; It serves to transmit to a beauty shop terminal or a medical institution server.

상기 배송을 위한 정보는 계약식별코드를 더 포함할 수 있다.The information for the delivery may further include a contract identification code.

상기 배송사 서버(6)은, 상기 고객의 인체구성물의 실시간 배송정보를 송수신하고 관리한다.The delivery company server 6 transmits/receives and manages real-time delivery information of the human body composition of the customer.

상기 배송사 서버(6)은, 계약식별코드가 부착된 고객의 인체구성물이 든 키트가 기 설정된 마이크로바이옴 분석센터로 배송될 수 있도록 기설정된 고객 단말, 미용업소 단말 또는 의료기관 서버에, 계약식별코드와 함께 기설정된 마이크로바이옴 분석센터의 주소지를 포함한 배송 정보를 전송할 수 있다.The delivery company server 6 is a customer terminal, a beauty shop terminal or a medical institution server that is set so that the kit containing the customer's human body composition to which the contract identification code is attached can be delivered to the preset microbiome analysis center, contract identification Delivery information including the address of a preset microbiome analysis center can be transmitted along with the code.

[검사센터 서버(7)][Inspection Center Server (7)]

이하, 본 발명에 따른, 검사센터 서버(7)에 대하여 설명한다.Hereinafter, the inspection center server 7 according to the present invention will be described.

상기 검사센터 서버는, 혈액 검사센터, 현장진단(POCT) 센터 등 검사센터에서 사용되는 서버이다.The test center server is a server used in test centers such as blood test centers and point-of-care (POCT) centers.

상기 검사센터 서버는, PC, 스마트기기, 태블릿 PC, 웨어러블 기기 등 입출력이 가능한 통신장치 그 어떤 것이라도 포함된다.The inspection center server includes any communication device capable of input/output such as a PC, a smart device, a tablet PC, and a wearable device.

상기 검사센터 서버는 상기 검사에 필요한 고객 인체구성물을 기반으로 한, 고객의 건강상태분석데이터를 생성하여 MSO서버에 송신한다.The test center server generates the customer's health condition analysis data based on the customer's body composition required for the test and transmits it to the MSO server.

상기 건강상태분석데이터는 의료기관 서버(4)에 의하여 제공된 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터의 처방 효과를 높이기 위하여 고객이 상기 처방을 받아드릴만한 건강 상태인지 여부를 확인하기 위한 데이터이다.The health condition analysis data is data for confirming whether the customer is in a state of health that is acceptable to the prescription in order to increase the prescription effect of the skin condition/obesity type diagnosis data and the prescription data provided by the medical institution server 4 .

상기 고객의 인체구성물은 Skin, Gut 샘플 뿐만 아니라, 기타 침, 조직, 세포, 혈액, 체액, 대변, 소변 등 인체구성물과 이 들로부터 분리한 혈청, 혈장, 단백질, DNA, RNA, 염색체 등 마이크로바이옴 분석에 필요한 고객의 인체를 구성하는 어떤 것이라도 포함된다.The customer's human body components include not only skin and gut samples, but also other human body components such as saliva, tissue, cells, blood, body fluids, feces, and urine, and microbiome such as serum, plasma, protein, DNA, RNA, chromosomes, etc. Anything that makes up the customer's anatomy required for ohmic analysis is included.

필요한 경우, 상기 고객의 건강상태분석데이터는 마이크로바이옴분석데이터와 별개로 고객 피부상태·비만유형 데이터가 포함될 수 있다. 일례로 상기 건강상태분석데이터의 정확한 산출을 위해 고객 피부상태·비만유형 데이터가 포함될 수 있다.If necessary, the customer's health condition analysis data may include customer skin condition/obesity type data separately from the microbiome analysis data. For example, in order to accurately calculate the health condition analysis data, customer skin condition/obesity type data may be included.

상기 검사센터 서버는, 상기 건강상태분석데이터가 입력되도록 MSO 서버 시스템(I)으로부터 제공된 유저인터페이스데이터가 화면에 활성화되는 것을 특징으로 한다. The test center server is characterized in that the user interface data provided from the MSO server system (I) is activated on the screen so that the health condition analysis data is input.

상기 건강상태분석데이터는 MSO 서버 시스템을 통하여 의료기관 서버에 제공되는 것을 특징으로 한다. The health condition analysis data is characterized in that it is provided to the medical institution server through the MSO server system.

[MSO 서버(1)][MSO Server (1)]

이하, 본 발명에 따른 MSO 서버(1)의 구성을 구체적으로 설명한다.Hereinafter, the configuration of the MSO server 1 according to the present invention will be described in detail.

본 발명에 따른 MSO 서버(1)는 데이터송수신부(10), 계약체결관리부(20), 배송정보관리부(30), 빅데이터부(40), AI운영부(50), 유저인터페이스제공부(60)를 포함한다.The MSO server 1 according to the present invention includes a data transmission/reception unit 10, a contract management unit 20, a delivery information management unit 30, a big data unit 40, an AI operation unit 50, a user interface providing unit 60 ) is included.

[데이터송수신부(10)][Data Transceiver (10)]

먼저, 본 발명에 따른 데이터송수신부(10)에 관하여 설명한다.First, the data transmission/reception unit 10 according to the present invention will be described.

상기 데이터송수신부(10)는 두개 이상의 통신 가능한 단말 또는 서버와 연결되어 데이터가 송수신되도록, 복수의 입력 데이터 신호와 출력 데이터 신호가 생성되는 신호생성부이다. The data transmission/reception unit 10 is a signal generator that generates a plurality of input data signals and output data signals so that data is transmitted and received by being connected to two or more communicable terminals or servers.

상기 데이터송수신부(10)는, 유무선 통신을 통하여 MSO 서버(1)와 고객 단말(2), 마이크로바이옴 분석센터 서버(3), 의료기관 서버(4), 미용업소 단말(5), 배송사 서버(6) 또는 검사센터 서버(7) 중 적어도 두개 이상이 연결되어 데이터가 송수신되는 것을 특징으로 한다.The data transmission/reception unit 10 includes an MSO server 1 and a customer terminal 2, a microbiome analysis center server 3, a medical institution server 4, a beauty shop terminal 5, and a delivery company through wired and wireless communication. It is characterized in that at least two or more of the server 6 or the inspection center server 7 are connected to transmit and receive data.

상기 데이터송수신부(10)는, 도 5에 도시한 바와 같이, MSO 서버 송수신부(11), 고객 단말 데이터송수신부(12), 마이크로바이옴 분석센터 서버 데이터송수신부(13), 의료기관 서버 데이터송수신부(14), 미용업소 단말 데이터송수신부(15) 또는 배송사 서버 데이터송수신부(16) 중 적어도 두 개 이상으로 구성된다. The data transmission/reception unit 10, as shown in FIG. 5, MSO server transmission/reception unit 11, customer terminal data transmission/reception unit 12, microbiome analysis center server data transmission/reception unit 13, medical institution server data It is composed of at least two or more of the transceiver 14 , the beauty shop terminal data transceiver 15 , or the delivery company server data transceiver 16 .

상기 데이터송수신부(10)는, 통신 연결되는 서버에 따라, 검사센터 서버 데이터송수신부(17), 상품 판매 업소 서버 데이터송수신부(18) 또는 서비스 판매 업소 서버 데이터송수신부(19)가 더 추가될 수 있다. The data transmission/reception unit 10, depending on the server to which the communication is connected, an inspection center server data transmission/reception unit 17, a product sales establishment server data transmission/reception unit 18, or a service sales establishment server data transmission/reception unit 19 is further added can be

상기 MSO 서버 데이터송수신부(11)는 통신 연결된 고객 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버, 미용업소 단말, 배송사 서버, 검사센터 서버, 상품 판매 업소 서버, 서비스 판매 업소 서버로부터 데이터를 수신받고, 상기 단말 및 서버에 데이터를 송신하는 역할을 한다.The MSO server data transmission/reception unit 11 receives data from a communication-connected customer terminal, a microbiome analysis center server, a medical institution server, a beauty shop terminal, a delivery company server, an inspection center server, a product sales business server, a service sales business server Receive and transmit data to the terminal and server.

상기 고객 단말 데이터송수신부(12)는 고객 단말로부터 데이터를 수신받고, MSO 서버(1)의 데이터를 고객 단말에 송신하는 역할을 한다.The customer terminal data transmission/reception unit 12 receives data from the customer terminal and serves to transmit the data of the MSO server 1 to the customer terminal.

상기 마이크로바이옴 분석센터 서버 데이터송수신부(13)는 마이크로바이옴 분석센터로부터 데이터를 수신받고, MSO 서버(1)의 데이터를 마이크로바이옴 분석센터 서버에 송신하는 역할을 한다. The microbiome analysis center server data transmission/reception unit 13 receives data from the microbiome analysis center and serves to transmit the data of the MSO server 1 to the microbiome analysis center server.

상기 의료기관 서버 데이터송수신부(14)는 의료기관 서버로부터 데이터를 수신받고, MSO 서버(1)의 데이터를 의료기관 서버에 송신하는 역할을 한다. The medical institution server data transmission/reception unit 14 receives data from the medical institution server and transmits the data of the MSO server 1 to the medical institution server.

상기 미용업소 단말 데이터송수신부(15)는 미용업소 단말로부터 데이터를 수신받고, MSO 서버(1)의 데이터를 미용업소 단말에 송신하는 역할을 한다. The hairdressing salon terminal data transmission/reception unit 15 receives data from the hairdressing salon terminal, and serves to transmit the data of the MSO server 1 to the hairdressing salon terminal.

상기 배송사 서버 데이터송수신부(16)는 기설정된 배송사 서버로부터 데이터를 수신받고, MSO 서버(1)의 데이터를 기설정된 배송사 서버에 송신하는 역할을 한다. The delivery company server data transmission/reception unit 16 serves to receive data from a preset delivery company server and transmit data of the MSO server 1 to a preset delivery company server.

상기 검사센터 서버 데이터송수신부(17)는 검사센터 서버로부터 데이터를 수신받고, MSO 서버(1)의 데이터를 검사센터 서버에 송신하는 역할을 한다. The test center server data transmission/reception unit 17 receives data from the test center server and serves to transmit the data of the MSO server 1 to the test center server.

상기 검사센터 상품 판매 업소 서버 데이터송수신부(18)는 검사센터 서버로부터 데이터를 수신받고, MSO 서버(1)의 데이터를 상품 판매 업소 서버에 송신하는 역할을 한다. The inspection center product sales office server data transmission/reception unit 18 receives data from the inspection center server and serves to transmit the data of the MSO server 1 to the product sales establishment server.

상기 검사센터 서비스 판매 업소 서버 데이터송수신부(19)는 검사센터 서버로부터 데이터를 수신받고, MSO 서버(1)의 데이터를 서비스 판매 업소 서버에 송신하는 역할을 한다. The test center service vendor server data transmission/reception unit 19 receives data from the test center server and serves to transmit the data of the MSO server 1 to the service vendor server.

[계약체결관리부(20)][Contract Management Department (20)]

다음으로, 본 발명에 따른 계약체결관리부(20)에 관해 설명한다.Next, the contract execution management unit 20 according to the present invention will be described.

상기 계약체결관리부(20)는, 계약체결을 통해 이루어지는 결제와 계약사항이 베이터베이스(data base)화되어 관리된다.The contract conclusion management unit 20 manages the payment and contract matters made through contract conclusion into a database (data base).

상기 계약체결관리부(20)는, 도 6에 도시한 바와 같이, 계약체결부(21), 결제부(22), 계약관리부(23)로 구성된다. As shown in FIG. 6 , the contract execution management unit 20 includes a contract execution unit 21 , a settlement unit 22 , and a contract management unit 23 .

상기 계약체결부(21)는, MSO, 고객, 미용업소, 마이크로바이옴분석센터 또는 의료기관 중 적어도 둘 이상 사이에 계약을 체결하기 위하여, 마이크로바이옴 분석 과 의료기관 진단 및 처방을 위한 전자서명 가능한 계약 양식과 개인정보제공동의서 양식을 제공하는 역할을 한다.The contracting unit 21, in order to conclude a contract between at least two or more of an MSO, a customer, a beauty shop, a microbiome analysis center, or a medical institution, an electronically signable contract for microbiome analysis and medical institution diagnosis and prescription It serves to provide the form and the form of consent to provide personal information.

상기 계약체결부(21)는, 검사센터의 건강상태 분석을 위한 계약을 체결하기 위하여, 전자서명 가능한 계약 양식과 개인정보제공동의서 양식을 제공할 수도 있다.The contract signing unit 21 may provide an electronically signable contract form and a personal information provision consent form in order to conclude a contract for health condition analysis of the test center.

상기 계약체결부(21)는, 크게 B2B 계약체결부(211)와 B2C 계약체결부(212)로구성된다. The contract execution unit 21 is largely composed of a B2B contract execution unit 211 and a B2C contract execution unit 212 .

B2B 계약체결부(211)는 MSO서버시스템 또는 MSO 서버 시스템을 통한 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형 진단지원장치의 이용계약계약으로, 계약당사자인 MSO, 마이크로바이옴분석센터, 의료기관, 미용업소, 검사센터, 상품 판매 업소, 서비스 판매 업소 등과 양자 간 계약으로 이루어진다. The B2B contracting unit 211 is a contract for the use of a microbiome analysis-based skin condition/obesity type diagnosis support device through an MSO server system or an MSO server system. It is a bilateral contract with establishments, inspection centers, product sales establishments, and service sales establishments.

B2C 계약체결부(212)는 마이크로바이옴 및 마이크로바이옴 분석데이터를 기반으로한 진단 결과를 제공받기 원하는 고객이 체결하는 계약으로 계약체결당사자인 MSO와 고객과, 마이크로바이옴분석센터, 의료기관, 미용업소, 검사센터 등 사이에 최소 삼자계약으로 이루어진다. The B2C contract signing unit 212 is a contract signed by a customer who wants to receive a diagnosis result based on microbiome and microbiome analysis data, and is a contract concluded with the MSO and the customer, the microbiome analysis center, medical institutions, A minimum three-party contract is made between a beauty salon and an inspection center.

상기 계약체결부(21)에서 이루어지는 계약 양식과 개인정보제공동의서 양식은, 고객 단말(2), 마이크로바이옴 분석센터 서버(3), 의료기관 서버(4) 또는 미용업소 단말(5), 검사센터 서버(7) 등 계약당사자의 서버 또는 단말에서 입출력 가능한 유저인터페이스 데이터형식으로 제공된다.The contract form and the personal information provision consent form made in the contracting unit 21 are the customer terminal 2, the microbiome analysis center server 3, the medical institution server 4 or the beauty shop terminal 5, the test center It is provided in the form of user interface data that can be input and output from the server or terminal of the contracting party, such as the server 7 .

상기 계약체결부(21)는, 계약 양식과 개인정보제공동의서 양식은, 검사센터 서버(7)에서 입출력 가능한 유저인터페이스 데이터형식을 더 포함하여 제공될 수 있다.The contract signing unit 21, the contract form and the personal information provision agreement form, may be provided by further including a user interface data format that can be input and output from the test center server (7).

상기 유저인터페이스를 통해 계약체결을 위한 각 계약당사자의 최소 정보가 입력되면, 각 계약당사자를 식별하기 위한 계약당사자의 식별코드와 데이터세트가 생성된다. When the minimum information of each contracting party for contract conclusion is input through the user interface, an identification code and data set of the contracting party for identifying each contracting party are generated.

일례로, 계약당사자가 고객인 경우 고객식별코드와 고객데이터세트가 생성된다.For example, if the contracting party is a customer, a customer identification code and customer data set are generated.

일례로, 계약당사자가 마이크로바이옴 분석센터인 경우 마이크로바이옴 분석센터식별코드와 마이크로바이옴 분석센터데이터세트가 생성된다.For example, if the contracting party is a microbiome analysis center, a microbiome analysis center identification code and a microbiome analysis center dataset are generated.

일례로, 계약당사자가 의료기관인 경우 의료기관식별코드와 상기 의료기관식별코드에 따른 의료기관데이터세트가 생성된다.For example, when the contracting party is a medical institution, a medical institution identification code and a medical institution dataset according to the medical institution identification code are generated.

일례로, 계약당사자가 미용업소인 경우 미용업소식별코드와 미용업소데이터세트가 생성된다.For example, when the contracting party is a beauty salon, a beauty shop identification code and a beauty shop data set are generated.

일례로, 계약당사자가 검사센터 인 경우 검사센터 식별코드와 검사센터데이터세트가 생성된다.For example, if the contracting party is an inspection center, an inspection center identification code and an inspection center dataset are generated.

상기 계약당사자별 식별코드 및 데이터세트가 생성된 후, 각 계약당사자의 전자서명을 통하여 예비 계약이 체결되면, 예비 계약을 건별로 식별하기 위한 예비계약식별코드 및 예비계약데이터세트가 생성되고, 상기 예비계약식별코드 및 예비계약데이터세트는 결제부에 신호를 보내 가상계좌를 생성하도록 한다.After the identification code and data set for each contracting party are generated, when a preliminary contract is concluded through the electronic signature of each contracting party, a preliminary contract identification code and a preliminary contract data set for identifying the preliminary contract by case are generated, and the The preliminary contract identification code and the preliminary contract dataset send a signal to the settlement unit to create a virtual account.

구체적으로, 상기 결제부(22)는, 계약당사자의 전자서명을 통해 예비 계약이 체결되면 기설정된 금융 서버와 연동되어, 상기 금융 서버에 상기 예비계약식별코드 및 예비계약데이터세트에 기반한 계약 당사자의 데이터를 기반으로 한 가상계좌 생성을 요청한다.Specifically, when the preliminary contract is concluded through the electronic signature of the contracting party, the payment unit 22 interworks with a preset financial server, and provides the financial server with the preliminary contract identification code and the preliminary contract data set of the contracting party based on the data set. Request to create a virtual account based on data.

상기 결제부를 통하여 입금이 확인이 통보되면, 계약이 체결되며, 상기 체결된 계약을 건별로 식별하기 위한 계약식별코드 및 계약데이터세트가 생성된다.When the payment confirmation is notified through the payment unit, a contract is concluded, and a contract identification code and contract data set for identifying the concluded contract for each case are generated.

상기 가상계좌는 각 계약당사자의 단말 또는 서버에 송신될 수 있다. The virtual account may be transmitted to a terminal or server of each contracting party.

상기 금융 서버로부터 가상계좌에 기설정된 금액의 입금을 알리는 신호가 수신되면, 결제부(22)는 계약체결부(21)에 신호를 보내 계약식별코드 및 계약데이터세트를 생성한다. When a signal is received from the financial server informing the deposit of a predetermined amount into the virtual account, the payment unit 22 sends a signal to the contract execution unit 21 to generate a contract identification code and a contract data set.

상기 계약관리부(23)는, 계약체결 이후 마감일 등을 관리하기 위한 신호생성부이다.The contract management unit 23 is a signal generating unit for managing the deadline after the contract is concluded.

상기 계약관리부(23)는, 상기 계약데이터세트상 계약 만료일, 정보제공동의에 따른 개인정보 수집 및 보관 마감일 등이 다가오면 각 계약당사자의 단말에 신호를 보내 계약 연장 또는 개인정보 수집 및 보관에 따른 기간 연장 안내를 요청한다.The contract management unit 23 sends a signal to the terminal of each contracting party when the contract expiration date in the contract data set, the personal information collection and storage deadline according to the information provision agreement, etc. approaches, according to contract extension or personal information collection and storage Request an extension notice.

상기 계약체결관리부(20)는, 고객 단말에서 입력된 정보를 기반으로 고객을 회원으로 가입시켜 회원식별코드와 회원데이터세트를 생성하는 회원가입부(24)가 더 포함될 수 있다. The contract execution management unit 20 may further include a membership registration unit 24 for registering a customer as a member based on information input from the customer terminal to generate a member identification code and a member data set.

상기 회원에 관련된 모든 데이터는 상기 회원식별코드에 따른 회원데이터세트에서 관리된다.All data related to the member is managed in a member data set according to the member identification code.

일례로, 고객식별코드 및 고객데이터세트가 생성된 고객이 유저인터페이스에 입력을 통해 회원으로 가입하면, 상기 회원가입에 따른 회원식별코드 및 회원데이터세트가 생성되며, 종래 고객식별코드 및 고객데이터세트의 데이터가 상기 회원데이터세트로 송신된다. For example, when a customer who has created a customer identification code and a customer data set joins as a member through input into the user interface, a member identification code and a member data set are generated according to the membership registration, and a conventional customer identification code and customer data set data is transmitted to the member data set.

[배송정보관리부(30)][Delivery Information Management Department (30)]

다음으로, 본 발명에 따른 배송정보관리부(30)에 관해 설명한다.Next, the delivery information management unit 30 according to the present invention will be described.

상기 배송정보관리부(30)는, 상기 B2C 계약이 체결되면, 기설정된 배송사 서버(6)에 연결되어, 계약 당사자인 고객 단말, 미용업소 단말, 의료기관 서버, 마이크로바이옴 분석센터 서버 또는 검사 센터 서버에, 고객의 인체로부터 수집되거나 채취된 인체구성물의 배송을 위한 정보를 전송한다. The delivery information management unit 30, when the B2C contract is concluded, is connected to a preset delivery company server 6, a customer terminal that is a contracting party, a beauty shop terminal, a medical institution server, a microbiome analysis center server or a test center It transmits, to the server, information for delivery of human body components collected or collected from the customer's body.

상기 고객의 인체로부터 수집되거나 채취된 인체구성물의 배송을 위한 정보는 계약에 따른 고객의 인체구성물이 식별되기 위하여, 계약식별코드와 함께 기설정된 의료기관 또는 마이크로바이옴 분석센터 주소지가 포함될 수 있다. In order to identify the customer's human body according to the contract, the information for delivery of the human body collected or collected from the customer's body may include a predetermined medical institution or microbiome analysis center address together with a contract identification code.

상기 배송정보관리부(30)는, 상기 배송 접수된 고객의 인체구성물의 실시간 배송상황 정보를 기설정된 배송사 서버을 통하여 수신하고, 이를 계약 당사자의 단말 또는 서버에 전송할 수 있다.The delivery information management unit 30 may receive the real-time delivery status information of the human body composition of the customer for which delivery is received through a preset delivery company server, and transmit it to the terminal or server of the contracting party.

[빅데이터부(40)][Big Data Unit (40)]

다음으로, 본 발명에 따른 빅데이터부(40)에 관해 설명한다.Next, the big data unit 40 according to the present invention will be described.

상기 빅데이터부(40)는, MSO 서버에서 수신·생성되는 모든 데이터가 데이터베이스(DB)화되어 빅데이터로 관리되는 것을 특징으로 한다.The big data unit 40 is characterized in that all data received and generated by the MSO server is converted into a database (DB) and managed as big data.

상기 빅데이터부(40)는, 고객 단말(2), 마이크로바이옴 분석센터 서버(3), 의료기관 서버(4), 미용업소 단말(5), 배송사 서버(6), 검사센터 서버(7)로부터 수신되는 모든 데이터와, 계약체결관리부, AI운영부에서 생성된 모든 데이터와, 그밖에 AI분석, 데이터 관리, 서버 운영을 위하여 기저장된 모든 데이터를 포함하여 구성된다. The big data unit 40 is a customer terminal (2), a microbiome analysis center server (3), a medical institution server (4), a beauty shop terminal (5), a delivery company server (6), a test center server (7) ), all data generated by the contract management department and AI operation department, and all data previously stored for AI analysis, data management, and server operation.

구체적으로, 상기 고객 단말로부터 수신된 데이터는, 고객식별데이터, 고객자가관찰데이터, 고객평가데이터가 포함한다. Specifically, the data received from the customer terminal includes customer identification data, customer self-observation data, and customer evaluation data.

상기 고객자가관찰데이터는, 고객 단말을 통하여 고객 자신이 생각한 피부상태·비만 유형에 대한 주관적 판단, 니즈 등이 입력된 것이다. In the customer self-observation data, subjective judgment and needs for the skin condition and obesity type considered by the customer are inputted through the customer terminal.

일례로, 상기 고객자가관찰데이터는 고객의 나이, 체형, 키, 몸무게, 혈액형, 계약 체결 이후 바라는 효과 등 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터를 위해 고객이 필요하다고 생각되는 어떤 정보라도 더 포함될 수 있다.For example, the customer self-observation data may include any information that the customer thinks necessary for the customer's skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data, such as the customer's age, body type, height, weight, blood type, and desired effect after signing the contract. may be included.

상기 고객평가데이터는 기제공된 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터 자체에 대한 고객평가데이터와, 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터에 권장된 약품, 화장품, 건강식품 등 상품과 수술, 시술, 치료, 관리 등 서비스의 구매 평가 및 후기가 포함한다. The customer evaluation data includes customer evaluation data for the previously provided customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis data, and prescription data itself, and drugs, cosmetics, and health food recommended for customer skin condition/obesity type prescription data. Includes purchase evaluations and reviews of products and services such as surgery, surgery, treatment, and management.

상기 마이크로바이옴 분석센터 서버로부터 수신된 데이터는, 마이크로바이옴분석센터식별데이터, 마이크로바이옴분석데이터를 포함한다. The data received from the microbiome analysis center server includes microbiome analysis center identification data and microbiome analysis data.

상기 마이크로바이옴분석데이터는 기계약된 고객의 인체구성물을 기반으로 분석된 고객 마이크로바이옴분석데이터의 집합을 의미한다. The microbiome analysis data refers to a set of customer microbiome analysis data analyzed based on the contracted human body composition.

상기 의료기관 서버로부터 수신된 데이터는, 의료기관식별데이터, 고객 피부상태·비만유형 예비진단 데이터, 고객 피부상태·비만유형 예비처방 데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터, 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터, 진단기반처방데이터, 마이크로바이옴분석기반진단데이터, 진단기반서비스데이터 및 의료기관부가데이터가 포함된다. The data received from the medical institution server includes medical institution identification data, customer skin condition/obesity type preliminary diagnosis data, customer skin condition/obesity type preliminary prescription data, customer skin condition/obesity type diagnosis data, customer skin condition/obesity type prescription data , diagnostic-based prescription data, microbiome analysis-based diagnostic data, diagnostic-based service data, and medical institution supplementary data are included.

상기 예비진단 데이터 및 예비처방 데이터는 진단의의 전자서명을 거치기 전의 진단의에 의하여 입력된 데이터이다. The preliminary diagnosis data and the preliminary prescription data are data input by the diagnosis doctor before going through the diagnosis doctor's electronic signature.

상기 예비진단 데이터는 AI운영부(50)를 통해 생성된 진단지원 데이터가 더 포함될 수 있다.The preliminary diagnosis data may further include diagnosis support data generated through the AI operation unit 50 .

상기 예비처방 데이터는 AI운영부(50)를 통해 생성된 처방지원 데이터가 더 포함될 수 있다.The preliminary prescription data may further include prescription support data generated through the AI operation unit 50 .

상기 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터는 상기 예비진단 데이터 및 예비처방 데이터에 진단의의 전자서명이 결합되어 생성된 데이터이다. The skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data are data generated by combining the preliminary diagnosis data and the preliminary prescription data with an electronic signature of a diagnostician.

상기 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터는, B2C 계약체결 시 마이크로바이옴분석 제공을 위한 계약이 체결된 경우, 고객 마이크로바이옴분석데이터가 포함되어 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터가 생성되는 것을 특징으로 한다. The skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data include customer microbiome analysis data when a contract to provide microbiome analysis is signed at the time of signing a B2C contract, so that skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data characterized in that it is created.

상기 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터는, B2C 계약체결 시, 마이크로바이옴분석 제공에 대한 내용 없이 계약이 체결된 경우, 고객 마이크로바이옴분석데이터 없이, 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터만 생성된다. The skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data are, when a B2C contract is concluded, without the customer microbiome analysis data, skin condition/obesity type diagnosis data and prescription Only data is generated.

상기 의료기관부가데이터는, 빅데이터 및 AI분석을 위하여 의료기관 서버로부터 수신되는 기축적된 의료데이터가 포함된다. The medical institution additional data includes pre-accumulated medical data received from a medical institution server for big data and AI analysis.

상기 의료기관부가데이터는, 고성능 카메라를 통하여 기축적된 영상생체정보, 이미지정보, 임상 데이터, 생체 신호 데이터, 질병정보 데이터를 포함하며, 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터 생성을 위하여 필요한 어떤 것이라도 포함될 수 있다.The medical institution additional data includes image biometric information, image information, clinical data, biosignal data, and disease information data previously accumulated through a high-performance camera, and is something necessary for skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data generation may also be included.

상기 의료기관부가데이터는, 빅데이터 처리 또는 AI분석을 위하여 활용될 수 있는 어떤 것이라도 포함될 수 있다.The medical institution additional data may include anything that can be utilized for big data processing or AI analysis.

상기 미용업소 단말(5)로부터 수신된 데이터는, 미용업소식별데이터, 고객관찰데이터, 서비스및상품데이터, 미용업소평가데이터를 포함한다.The data received from the beauty shop terminal 5 includes beauty shop identification data, customer observation data, service and product data, and beauty shop evaluation data.

상기 고객관찰데이터는, 고객대면율이 높은 미용업소의 시각에서 고객의 피부상태·비만유형을 관찰한 데이터로서, 상기 미용업소 단말 화면에서 활성화된 유저인터페이스를 통해 입력된 것이다.The customer observation data is data that observed the skin condition and obesity type of the customer from the point of view of a beauty salon with a high customer-facing rate, and is input through a user interface activated on the terminal screen of the beauty shop.

상기 서비스및상품데이터는, 미용업소에서 제공하는 서비스및상품에 대한 데이터이다.The service and product data is data on services and products provided by a beauty shop.

상기 서비스및상품데이터는, MSO 서버의 AI운영부를 통해 생성된 서비스및상품지원데이터가 미용업소 단말의 유저인터페이스에 출력되면, 미용업소 단말에서 고객에게 제공가능한 서비스및상품을 선택입력함으로써 제공되는 데이터인 것을 특징으로 한다. When the service and product support data generated through the AI operation unit of the MSO server are output to the user interface of the beauty shop terminal, the service and product data are data provided by selecting and inputting services and products that can be provided to customers in the beauty shop terminal characterized by being.

상기 미용업소평가데이터는, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터에 기재된 서비스및상품과 동일한 서비스및상품이 판매되는 경우 상기 서비스및상품 판매 사실이 MSO 서버에 통보되고, 이후 MSO 서버로부터 미용업소 단말에 제공된 유저인터페이스를 통하여 입력되는 상기 판매된 서비스및상품에 대한 미용업소의 평가와 후기에 대한 데이터이다. In the beauty shop evaluation data, when the same services and products as those described in the customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data are sold, the sales of the services and products are notified to the MSO server, and then from the MSO server It is data on the evaluation and reviews of the beauty shop for the sold services and products that are input through the user interface provided to the shop terminal.

상기 평가는 수치화 가능한 평점데이터로 입력되거나, 비정형 데이터인 텍스트, 이미지, 동영상 형식으로 입력되는 것일 수도 있다.The evaluation may be input as quantifiable rating data, or may be input in the form of unstructured data such as text, image, or video.

상기 배송사 서버(6)로부터 수신된 데이터는, 고객 단말, 의료기관 서버, 미용업소 단말, 검사 센터 서버에 전송되는 고객의 인체구성물의 배송지 정보와 상기 고객의 인체구성물의 실시간배송정보가 포함되어 구성된다. The data received from the delivery company server 6 includes the delivery address information of the customer's human body composition and real-time delivery information of the customer's human body composition transmitted to the customer terminal, the medical institution server, the beauty shop terminal, and the examination center server. do.

상기 계약체결부로부터 생성된 데이터는, 계약당사자식별코드 및 계약당사자데이터세트, 예비계약식별코드 및 예비계약데이터세트, 계약식별코드 및 계약데이터세트 또는 회원식별코드 및 회원데이터세트 중 적어도 하나 이상을 포함한다.The data generated from the contracting unit includes at least one of a contract party identification code and a contract party data set, a preliminary contract identification code and a preliminary contract data set, a contract identification code and a contract data set, or a member identification code and a member data set include

상기 빅데이터부는, 도 7에 도시한 바와 같이, 1차 데이터부(41), 2차 데이터부(42), 3차 데이터부(43), 4차 데이터부(44)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 7 , the big data unit includes a primary data unit 41 , a secondary data unit 42 , a tertiary data unit 43 , and a quaternary data unit 44 .

1차 데이터부(41)는 1차 데이터가 데이터베이스(DB)화되어 빅데이터 구조로 관리되는 MSO 서버의 구성 요소이다.The primary data unit 41 is a component of the MSO server in which primary data is converted into a database (DB) and managed in a big data structure.

상기 1차 데이터부(41)는 도 8에 도시한 바와 같이, 기축적 데이터부(441)와 계약당사자 식별데이터부(412)를 포함한다. As shown in FIG. 8 , the primary data unit 41 includes a primary data unit 441 and a contract party identification data unit 412 .

상기 1차 데이터는 상기 1차 데이터를 기반으로 생성, 가공될 데이터를 위해 제공되는 원시 데이터이다. The primary data is raw data provided for data to be generated and processed based on the primary data.

상기 계약당사자 식별데이터부(412)는, 고객, 마이크로바이옴 분석센터, 의료기관, 미용업소 또는 기설정된 배송사 서버과 계약 체결을 위하여, 계약 체결 전 상기 단말 또는 서버로부터 입력되어 수신되는 원시 데이터를 포함한다. The contract party identification data unit 412 includes raw data input and received from the terminal or server prior to the conclusion of the contract, in order to conclude a contract with a customer, a microbiome analysis center, a medical institution, a beauty salon, or a preset delivery company server. do.

일례로, 고객 단말과 계약을 위하여 고객 단말에서 입력된 데이터를 근거로 고객식별코드와 고객데이터세트가 생성되는데, 이때 고객 단말로부터 입력되어 고객 데이터세트에 저장되는 고객식별데이터가 1차 데이터이다. For example, a customer identification code and a customer data set are generated based on data input from the customer terminal for a contract with the customer terminal. At this time, the customer identification data input from the customer terminal and stored in the customer data set is the primary data.

상기 계약당사자 식별데이터부(412)는, 고객 단말로부터 수신되어 고객 데이터세트에 저장되는 고객식별데이터, 마이크로바이옴 분석센터 서버로부터 수신되어 마이크로바이옴 분석센터 데이터세트에 저장되는 마이크로바이옴 분석센터 식별데이터, 의료기관 서버로부터 수신되어 의료기관데이터세트에 저장되는 의료기관 식별데이터, 미용업소 단말로부터 수신되어 미용업소 데이터세트에 저장되는 미용업소식별데이터, 배송사 서버으로부터 수신되어 배송사 데이터세트에 저장되는 배송사식별데이터를 포함하여 구성된다. The contract party identification data unit 412 includes customer identification data received from the customer terminal and stored in the customer data set, the microbiome analysis center received from the microbiome analysis center server and stored in the microbiome analysis center dataset Identification data, medical institution identification data received from a medical institution server and stored in a medical institution dataset, beauty business identification data received from a beauty salon terminal and stored in a beauty salon dataset, delivery received from a delivery company server and stored in a delivery company dataset It is composed of personal identification data.

상기 고객식별데이터에는 고객 피부상태·비만 자가관찰데이터와 고객평가데이터가 더 포함될 수 있다.The customer identification data may further include customer skin condition/obesity self-observation data and customer evaluation data.

상기 고객 평가데이터는 기제공된 고객 마이크로바이옴 분석결과 데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터에 대한 고객의 평가·후기에 대한 고객데이터평가데이터를 포함한다. The customer evaluation data includes customer data evaluation data for customer evaluation and reviews for the previously provided customer microbiome analysis result data, customer skin condition/obesity type diagnosis data, and prescription data.

상기 고객평가데이터는 기제공된 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터에 대한 고객정보평가와, 고객 피부상태·처방 데이터에 권장된 약품, 화장품, 건강식품 등의 상품과 수술, 시술, 치료, 관리 등 서비스의 고객구매평가를 포함한다. The above customer evaluation data includes customer information evaluation of previously provided customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data, and products such as drugs, cosmetics, and health food recommended for customer skin condition/prescription data. and customer purchase evaluation of services such as surgery, procedure, treatment, and management.

상기 고객구매평가는 단순한 숫자 형식의 평점뿐만 아니라 텍스트, 이미지, 동영상 파일 형식 등 비정형 데이터가 포함될 수 있다. The customer purchase evaluation may include not only a rating in a simple numeric format but also unstructured data such as text, image, and video file formats.

상기 미용업소식별데이터에는 미용업소 단말로부터 수신된 고객관찰데이터, 서비스및상품데이터, 미용업소평가데이터가 더 포함될 수있다.The beauty shop identification data may further include customer observation data, service and product data, and beauty shop evaluation data received from the beauty shop terminal.

상기 고객관찰데이터는 고객대면율이 높은 미용업소의 시각에서 고객의 피부상태·비만유형을 관찰한 주관적인 데이터로써, 미용업소 단말로부터 입력된다. The customer observation data is subjective data of observing the skin condition and obesity type of the customer from the point of view of a beauty shop with a high customer-facing rate, and is input from a beauty shop terminal.

상기 고객관찰데이터는 미용업소가 육안으로 관찰한 고객의 피부상태, 고객의 피부 온도, 탄력성, 혈액순환, 체질 등 부가적인 고객의 신체 정보가 더 포함될 수 있다.The customer observation data may further include additional customer body information, such as the customer's skin condition, the customer's skin temperature, elasticity, blood circulation, constitution, etc. observed by the beauty shop with the naked eye.

상기 고객관찰데이터는 텍스트, 이미지, 동영상 파일 등 어떤 형식의 파일이라도 가리지 않는다.The customer observation data does not cover any type of file such as text, image, or video file.

상기 서비스및상품데이터는 미용업소 단말로부터 입력된 미용업소에서 제공되는 서비스및상품에 대한 데이터이다.The service and product data is data on services and products provided in the beauty shop input from the beauty shop terminal.

상기 미용업소평가데이터는 AI운영부에서 기제공된 미용업소영업지원데이터에 대한 미용업소정보평가가 포함된다. The beauty shop evaluation data includes beauty shop information evaluation for the beauty shop sales support data previously provided by the AI operation department.

상기 미용업소평가데이터는 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터에 기재된 약품, 화장품, 건강식품 등 상품과 수술, 시술, 치료, 관리 등 서비스 정보에 대한 미용업소의 구매평가를 포함한다. The beauty business evaluation data includes the purchase evaluation of the beauty business for products such as drugs, cosmetics, and health food and service information such as surgery, procedure, treatment, and management described in the customer skin condition and obesity type prescription data.

상기 미용업소의 구매평가는 단순한 숫자 형식의 평점뿐만 아니라 텍스트, 이미지, 동영상 파일 등 어떤 형식이라도 가리지 않는다.The purchase evaluation of the beauty shop does not discriminate in any format such as text, image, or video file as well as a simple numerical rating.

상기 1차 데이터는 MSO서버 운영, 빅데이터 처리 및 인공지능 학습모델 운영을 위하여, MSO 서버(1)에 기축적된 데이터(411)가 더 포함될 수 있다.The primary data may further include data 411 previously accumulated in the MSO server 1 for MSO server operation, big data processing, and artificial intelligence learning model operation.

상기 2차 데이터부(42)는, 상기 1차 데이터를 기반으로 생성된 2차 데이터가 데이터베이스(DB)화되어 빅데이터 구조로 관리되는 것을 특징으로 하는 것이다. The secondary data unit 42, It is characterized in that the secondary data generated based on the primary data is converted into a database (DB) and managed as a big data structure.

상기 2차 데이터는, 1차 데이터를 기반으로 MSO서버에 기설정된 명령어가 실행되어 생성된다. The secondary data is generated by executing a preset command in the MSO server based on the primary data.

상기 2차 데이터는, 특히 계약에 관한 데이터가 이에 포함된다. The secondary data includes, in particular, data related to contracts.

일례로, 상기 2차 데이터는, MSO 서버 시스템에 설정된 계약 양식 및 개인정보동의 양식에 고객 단말로부터 입력된 고객식별데이터가 채워지고, 이후 전자서명이 이루어지면 MSO 서버에 생성되는 예비계약데이터가 포함된다.As an example, the secondary data includes preliminary contract data generated in the MSO server when the contract form and personal information consent form set in the MSO server system are filled with customer identification data input from the customer terminal, and then electronically signed. do.

상기 2차 데이터부는, 도 10에 도시한 바와 같이, 크게 예비계약데이터부, 계약데이터부, 회원데이터부, 배송데이터부를 포함하여 이루어진다.The secondary data unit, as shown in FIG. 10, largely includes a preliminary contract data unit, a contract data unit, a member data unit, and a delivery data unit.

상기 예비계약데이터는 계약당사자 간의 전자서명으로 예비 계약이 체결된 후 생성되는 예비계약식별코드 및 예비계약데이터세트를 포함한다.The preliminary contract data includes a preliminary contract identification code and a preliminary contract data set generated after a preliminary contract is concluded with an electronic signature between the contracting parties.

상기 계약데이터는, 상기 예비 계약 체결 후 금융 서버로부터 가상계좌에 기설정된 금액이 입금되었음을 통보하는 신호가 수신되면, 입금완료된 계약을 건별로 식별하기 위해 생성되는 계약식별코드 및 계약데이터세트를 포함한다.The contract data includes a contract identification code and a contract data set that are generated to identify a deposit-completed contract by case when a signal notifying that a preset amount has been deposited into the virtual account is received from the financial server after the conclusion of the preliminary contract. .

상기 회원데이터는, MSO 서버에 기설정된 회원 가입 양식 및 개인정보동의 양식에 고객 단말로부터 입력된 회원식별데이터가 채워지고 전자서명이 이루어지면 생성되는 회원식별코드 및 회원데이터세트를 포함한다.The member data includes a member identification code and member data set generated when the member identification data input from the customer terminal is filled in the membership registration form and the personal information consent form preset in the MSO server and an electronic signature is made.

상기 배송데이터는 상기 계약 체결 후, 고객의 인체로부터 수집되거나 채취된 인체구성물의 배송을 위하여 기설정된 배송사 서버로부터 수신되는 정보를 포함한다.The delivery data includes information received from a pre-set delivery company server for delivery of human body components collected or collected from a customer's body after the contract is concluded.

상기 3차 데이터부(43)는, 상기 1차데이터 및 2차 데이터를 기반으로 전문가에 의하여 판단된 정보(infomation)가 데이터베이스(DB)화되어 빅데이터 구조로 관리되는 MSO 서버 구성 요소이다.The tertiary data unit 43, It is an MSO server component in which information determined by an expert based on the primary data and secondary data is converted into a database (DB) and managed in a big data structure.

일례로, 상기 3차 데이터는, 2차 데이터 생성 후, MSO서버에 기설정된 명령어가 실행되어 마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버, 검사 센터 서버에 마이크로바이옴 분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 및 처방데이터, 건강상태분석데이터의 입력을 요청하면서 생성된다.As an example, the tertiary data is, after generating the secondary data, a preset command is executed on the MSO server, and the microbiome analysis data to the microbiome analysis center server, the medical institution server, and the examination center server, the customer skin condition/obesity type It is created while requesting input of diagnosis and prescription data and health condition analysis data.

상기 3차 데이터는, 크게 마이크로바이옴 분석센터 서버로부터 수신되는 마이크로바이옴분석데이터, 의료기관 서버로부터 수신되는 고객 피부상태·비만 예비진단 데이터 및 예비처방 데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터, 검사센터로부터 수신되는 건강상태분석데이터가 포함될 수 있다. The tertiary data is largely microbiome analysis data received from the microbiome analysis center server, customer skin condition/obesity preliminary diagnosis data and preliminary prescription data received from a medical institution server, customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription Data, health condition analysis data received from the test center may be included.

상기 고객마이크로바이옴분석데이터는 고객의 인체로부터 수집되거나 채취된 고객의 Skin, Gut 샘플로부터 복수 유익균, 유해균 및 무해균을 기반으로 분석된 고객의 피부상태·비만 유형 데이터이다.The customer microbiome analysis data is the customer's skin condition and obesity type data analyzed based on multiple beneficial bacteria, harmful bacteria and harmless bacteria from the customer's skin and gut samples collected or collected from the customer's body.

상기 마이크로바이옴 분석을 위한 인체구성물은 고객의 Skin, Gut 샘플이 대표적이다.The human body composition for the microbiome analysis is representative of the customer's skin and gut samples.

상기 Skin 샘플은 피부 내 유해균, 유익균 및 무해균을 분석하여 고객의 피부상태를 진단하기 위하여 필요한 인체구성물이다.The skin sample is a human body composition necessary for diagnosing a customer's skin condition by analyzing harmful bacteria, beneficial bacteria and non-harmful bacteria in the skin.

상기 Gut 샘플은 장내 유해균, 유익균 및 무해균을 분석하여 고객의 장내 상태가 파악됨으로써 고객의 비만유형을 진단하기 위하여 필요한 인체구성물이다.The Gut sample is a human body composition necessary for diagnosing the customer's obesity type by analyzing the intestinal harmful bacteria, beneficial bacteria and harmless bacteria to determine the customer's intestinal condition.

그러나, Skin, Gut 샘플만이 고객의 피부상태 및 비만유형을 진단하기 위한 인체구성물이 될 수 있는 건 아니며, 상기 고객의 인체구성물은 Skin, Gut 샘플 뿐만 아니라, 침, 조직, 세포, 혈액, 체액, 대변, 소변 등 인체구성물과 이들로부터 분리한 혈청, 혈장, 단백질, DNA, RNA, 염색체 등 고객의 인체를 구성하는 어떤 것이라도 포함될 수 있다.However, skin and gut samples are not the only human body components for diagnosing the customer's skin condition and obesity type, and the customer's human body components are not only skin and gut samples, but also saliva, tissue, cells, blood, and body fluids. Human body components such as , feces, urine, and serum, plasma, protein, DNA, RNA, and chromosomes isolated from these may be included.

상기 고객 피부상태·비만유형 예비진단 데이터는 상기 고객마이크로바이옴분석데이터를 기반으로 전문의에 의하여 입력된 진단 데이터 또는 인공지능(AI)에 의하여 분석된 하나 이상의 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 중 택일되어 생성될 수 있다.The customer skin condition/obesity type preliminary diagnosis data is one or more of the customer skin condition/obesity type diagnosis support data inputted by a specialist based on the customer microbiome analysis data or analyzed by artificial intelligence (AI). It can be selected and created.

또한, 상기 고객 피부상태·비만유형 예비진단 데이터는, 상기 고객마이크로바이옴분석데이터를 기반으로 전문의에 의하여 입력된 진단 데이터와 인공지능(AI)에 의하여 분석된 하나 이상의 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 중 하나 이상이 결합되어 생성될 수 있다.In addition, the customer skin condition/obesity type preliminary diagnosis data supports diagnosis of one or more skin condition/obesity types analyzed by AI and diagnosis data input by a specialist based on the customer microbiome analysis data One or more of the data may be combined and generated.

상기 고객 피부상태·비만유형 예비진단 데이터는 체결된 계약에 따라, 고객 자가관찰데이터와 고객관찰데이터 중 적어도 하나 이상을 기반으로 전문의에 의하여 입력된 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 또는 인공지능(AI)에 의하여 분석된 적어도 하나 이상의 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 중 택일되어 생성될 수 있다.The customer skin condition/obesity type preliminary diagnosis data is customer skin condition/obesity type diagnosis data or artificial intelligence (AI) input by a specialist based on at least one or more of customer self-observation data and customer observation data according to the concluded contract. ) can be selectively generated from at least one or more customer skin condition/obesity type diagnosis support data analyzed by

또한, 상기 고객 피부상태·비만유형 예비진단 데이터는 고객 피부상태·비만유형 자가관찰데이터와 고객관찰데이터 중 적어도 하나 이상을 기반으로 전문의에 의하여 입력된 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터와 인공지능(AI)에 의하여 분석된 적어도 하나 이상의 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 중 하나 이상이 결합되어 생성될 수 있다.In addition, the customer skin condition/obesity type preliminary diagnosis data includes customer skin condition/obesity type diagnosis data and artificial intelligence (AI) input by a specialist based on at least one of customer skin condition/obesity type self-observation data and customer observation data. One or more of at least one customer skin condition/obesity type diagnosis support data analyzed by AI) may be combined and generated.

상기 고객 피부상태·비만 예비진단 데이터는 자가관찰데이터, 고객관찰데이터 중 적어도 하나 이상을 기반으로 전문의에 의하여 입력된 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 또는 인공지능(AI)에 의하여 분석된 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 중 택일되어 생성될 수 있다.The customer skin condition/obesity preliminary diagnosis data is customer skin condition/obesity type diagnosis data input by a specialist based on at least one or more of self-observation data and customer observation data, or customer skin condition analyzed by artificial intelligence (AI) ·Can be selected from among obesity type diagnosis support data.

또한, 상기 고객 피부상태·비만 예비진단 데이터는 자가관찰데이터, 고객관찰데이터 중 적어도 하나 이상을 기반으로 전문의에 의하여 입력된 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터와, 인공지능(AI)에 의하여 분석된 적어도 하나 이상의 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 중 하나 이상이 결합되어 생성될 수 있다.In addition, the customer skin condition/obesity preliminary diagnosis data is analyzed by artificial intelligence (AI) and customer skin condition/obesity type diagnosis data input by a specialist based on at least one or more of self-observation data and customer observation data At least one of at least one customer skin condition/obesity type diagnosis support data may be combined and generated.

상기 고객 피부상태·비만 예비처방 데이터는, 상기 고객 피부상태·비만 예비진단 데이터를 기반으로 전문의에 의하여 입력된 고객 피부상태·비만 처방 데이터 또는 인공지능(AI)에 의하여 분석된 피부상태·비만 처방지원 데이터 중 택일되어 생성될 수 있다.The customer skin condition/obesity preliminary prescription data is the customer skin condition/obesity prescription data input by a specialist based on the customer skin condition/obesity preliminary diagnosis data or skin condition/obesity prescription analyzed by artificial intelligence (AI) It may be generated by selecting one of the supporting data.

또한, 상기 고객 피부상태·비만 예비처방 데이터는, 상기 고객 피부상태·비만 예비처방 데이터는, 상기 고객 피부상태·비만 예비진단 데이터를 기반으로 전문의에 의하여 입력된 고객 피부상태·비만 처방 데이터와 인공지능(AI)에 의하여 분석된 적어도 하나 이상의 피부상태·비만 처방지원 데이터 중 하나 이상이 결합되어 생성될 수 있다.In addition, the customer skin condition/obesity preliminary prescription data is, the customer skin condition/obesity preliminary prescription data, the customer skin condition/obesity prescription data input by a specialist based on the customer skin condition/obesity preliminary diagnosis data and artificial At least one skin condition/obesity prescription support data analyzed by intelligence (AI) may be combined and generated.

상기 고객 피부상태·비만 예비처방 데이터는 미용업소 단말(5)로부터 수신된 서비스및상품데이터에 한정되어 생성될 수도 있으며, 이는 미용업소영업지원데이터로 제공될 수 있다.The customer skin condition/obesity preliminary prescription data may be generated limited to the service and product data received from the beauty shop terminal 5, and this may be provided as beauty shop sales support data.

상기 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터는 고객 피부상태·비만유형 예비진단 데이터에 진단의의 전자서명을 거쳐 생성된다.The customer skin condition/obesity type diagnosis data is generated through the electronic signature of a diagnostician on the customer skin condition/obesity type preliminary diagnosis data.

이때, 상기 고객 피부상태·비만유형 예비진단 데이터에서, 인공지능(AI)에 의하여 분석된 적어도 하나 이상의 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 중 일부 또는 전부가 제외되거나, 상기 인공지능(AI)에 의하여 분석되지 않은 제3의 진단 관련 데이터가 진단의 입력 의하여 추가되어, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터에 생성될 수 있다. At this time, in the customer skin condition/obesity type preliminary diagnosis data, some or all of at least one or more skin condition/obesity type diagnosis support data analyzed by artificial intelligence (AI) are excluded, or by the artificial intelligence (AI) Unanalyzed third diagnosis-related data may be added to the diagnosis input and generated in the customer skin condition/obesity type diagnosis data.

상기 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터는 고객 피부상태·비만유형 예비처방 데이터에 진단의의 전자서명을 거쳐 생성된다.The customer skin condition/obesity type prescription data is generated through the electronic signature of a diagnostician on the customer skin condition/obesity type preliminary prescription data.

이때, 상기 고객 피부상태·비만유형 예비처방 데이터에서, 인공지능(AI)에 의하여 분석된 하나 이상의 피부상태·비만유형 처방지원 데이터 중 일부 또는 전부가 제외되거나, 상기 인공지능(AI)에 의하여 분석되지 않은 제3의 처방 관련 데이터가 진단의 입력에 의하여 더 추가됨으로써, 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터가 생성될 수 있다. At this time, in the customer skin condition/obesity type preliminary prescription data, some or all of the one or more skin condition/obesity type prescription support data analyzed by artificial intelligence (AI) are excluded, or analyzed by the artificial intelligence (AI) The third prescription-related data that has not been added is further added by the input of the diagnosis, so that the customer's skin condition/obesity type prescription data can be generated.

상기 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터는, 체결된 계약에 따라, 미용업소 단말(5)로부터 수신된 서비스및상품데이터에 한정되어 생성될 수도 있으며, 이는 미용업소 단말에 미용업소영업지원데이터로 제공될 수 있다.The customer skin condition/obesity type prescription data may be generated limited to the service and product data received from the beauty shop terminal 5 according to the concluded contract, which is provided as beauty shop sales support data to the beauty shop terminal can be

상기 피부상태·비만유형 처방 데이터는, 의료기관에서만 가능한 수술·치료·의약품 처방 뿐만 아니라, 주로 비의료기관에서 서비스되는 시술·관리·화장품·건강식품 제안 등 의료 및 비의료 서비스·상품을 포괄한다. The skin condition/obesity type prescription data includes medical and non-medical services and products, such as surgery, treatment, and drug prescriptions that are only available at medical institutions, as well as suggestions for procedures, management, cosmetics, and health food that are mainly serviced by non-medical institutions.

상기 4차 데이터부(44)는, AI운영부(50)를 통하여 추출되는 유효데이터가 데이터베이스(DB)화되어 빅데이터 구조로 관리되는 것을 특징으로 한다. The quaternary data unit 44 is characterized in that the valid data extracted through the AI operation unit 50 is converted into a database (DB) and managed in a big data structure.

구체적으로, 상기 4차 데이터부(44)는, 상기 1차 데이터, 2차 데이터, 3차 데이터가 AI운영부의 기설정된 빅데이터 처리 및 인공지능 학습모델로 분석되어 추출된 유효데이터인 4차 데이터가 포함된다.Specifically, the quaternary data unit 44 is quaternary data, which is valid data extracted by analyzing the primary data, secondary data, and tertiary data with a preset big data processing and artificial intelligence learning model of the AI operation unit. is included

일례로, 4차 데이터부(44)는, AI운영부(50)를 통해 추출된 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터로 구성된 진단지원 데이터부(441) 및 고객 피부상태·비만유형 처방지원 데이터로 구성된 처방지원 데이터부(442) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.As an example, the fourth data unit 44 includes a diagnosis support data unit 441 composed of customer skin condition/obesity type diagnosis support data extracted through the AI operation unit 50 and customer skin condition/obesity type prescription support data. It may include one or more of the configured prescription support data unit 442 .

또한, AI운영부(50)는 인공지능모델데이터부(443)를 더 포함할 수 있다.In addition, the AI operation unit 50 may further include an artificial intelligence model data unit 443 .

상기 인공지능모델데이터부(443)는, 빅데이터에서 유효한 정보를 추출하기 위한 적어도 하나 이상의 인공지능학습모델데이터로 구성된다.The artificial intelligence model data unit 443 is composed of at least one or more artificial intelligence learning model data for extracting valid information from big data.

일례로, AI운영부(50)가 매핑 분석 모델로 학습을 수행하기 위하여, 상기 4차 데이터부(44)는 인공지능모델데이터부(443) 내 매핑 분석 모델데이터부(443a)를 포함할 수 있으며, 상기 매핑 분석 모델데이터부는 매핑 분석 모델의 학습을 위한 매핑데이터부가 포함될 수 있다.For example, in order for the AI operation unit 50 to perform learning with the mapping analysis model, the quaternary data unit 44 may include a mapping analysis model data unit 443a within the artificial intelligence model data unit 443, , the mapping analysis model data unit may include a mapping data unit for learning the mapping analysis model.

이때, 상기 매핑데이터는, 둘 이상의 데이터군이 매핑(mapping)되어 생성된 데이터로써, 상기 1차 데이터부, 2차 데이터부 및 3차 데이터부의 데이터가 AI운영부에서 분석되어 유효값이 추출되도록 하기 위한 데이터이다.In this case, the mapping data is data generated by mapping two or more data groups, and the data of the primary data part, the secondary data part, and the tertiary data part are analyzed by the AI operation part to extract valid values. data for

상기 매핑데이터부의 매핑데이터는 매핑되는 데이터에 따라 다양하게 산출될 수 있으며, 매핑 데이터별 데이터부가 생성, 관리될 수 있다.The mapping data of the mapping data unit may be variously calculated according to the data to be mapped, and the data unit for each mapping data may be generated and managed.

상기 매핑 분석 모델데이터부를 통해 생성될 수 있는 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 및 처방지원 데이터의 예시를 살펴보면 다음과 같다.Examples of customer skin condition/obesity type diagnosis support data and prescription support data that can be generated through the mapping analysis model data unit are as follows.

1) 마이크로바이옴기반진단데이터부(441a)1) Microbiome-based diagnostic data unit 441a

마이크로바이옴 분석센터 서버(3)로부터 수신된 마이크로바이옴분석데이터와 의료기관 서버(4)로부터 수신된 마이크로바이옴분석데이터에 따른 피부상태·비만유형 진단 데이터가 매핑된 마이크로바이옴기반진단데이터가 저장되는 마이크로바이옴기반진단데이터부(441a)가 생성될 수 있다.Microbiome-based diagnostic data in which the microbiome analysis data received from the microbiome analysis center server 3 and the skin condition/obesity type diagnosis data according to the microbiome analysis data received from the medical institution server 4 are mapped The stored microbiome-based diagnostic data unit 441a may be generated.

2) 건강상태기반진단데이터부(441b)2) Health condition-based diagnosis data unit (441b)

검사 센터 서버(7)로부터 수신된 건강상태분석데이터와 의료기관 서버(4)로부터 수신된 진단 데이터가 매핑된 건강상태기반진단데이터가 저장되는 건강상태기반진단데이터부(441b)가 생성될 수 있다.A health condition-based diagnosis data unit 441b in which health condition-based diagnosis data in which the health condition analysis data received from the examination center server 7 and the diagnosis data received from the medical institution server 4 are mapped may be generated.

3) 마이크로바이옴기반처방데이터부(442a)3) Microbiome-based prescription data unit (442a)

마이크로바이옴 분석센터 서버(3)로부터 수신된 마이크로바이옴분석데이터와 의료기관 서버(4)로부터 수신된 마이크로바이옴분석데이터에 따른 피부상태·비만유형 처방 데이터가 매치된 마이크로바이옴기반처방데이터가 저장되는 마이크로바이옴기반처방데이터부(442a)가 생성될 수 있다.Microbiome-based prescription data in which the microbiome analysis data received from the microbiome analysis center server (3) and the skin condition/obesity type prescription data according to the microbiome analysis data received from the medical institution server (4) are matched The stored microbiome-based prescription data unit 442a may be generated.

4) 진단기반처방데이터부(442b)4) Diagnosis-based prescription data unit (442b)

의료기관 서버(4)로부터 수신된, 피부상태·비만유형 진단 데이터와 피부상태·비만유형 처방 데이터가 매핑된 진단기반처방데이터가 저장되는 진단기반처방데이터부(442b)가 생성될 수 있다.The diagnosis-based prescription data unit 442b in which the skin condition/obesity type diagnosis data and the skin condition/obesity type prescription data received from the medical institution server 4 are mapped and the diagnosis-based prescription data is stored may be generated.

5) 마이크로바이옴기반성분데이터부(442c)5) Microbiome-based component data unit 442c

마이크로바이옴 분석센터 서버(3)로부터 수신된 고객 마이크로바이옴 분석데이터와 상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터에 따른 유해 성분, 무해 성분, 유익 성분 데이터가 매핑된 마이크로바이옴기반성분데이터부(442c)가 생성될 수 있다.Microbiome-based component data unit 442c in which the customer microbiome analysis data received from the microbiome analysis center server 3 and harmful components, harmless components, and beneficial component data according to the customer microbiome analysis data are mapped can be created.

6) 진단기반성분데이터부(442d)6) Diagnosis-based component data unit (442d)

의료기관 서버(4)로부터 수신된 고객피부상태·비만유형 진단 데이터와, 상기 고객피부상태·비만유형 진단 데이터에 따른 유해 성분, 무해 성분, 유익 성분 데이터가 매핑된 진단기반성분데이터부(442d)가 생성될 수 있다.The diagnosis-based component data unit 442d in which the customer skin condition/obesity type diagnosis data received from the medical institution server 4 and the harmful component, harmless component, and beneficial component data according to the customer skin condition/obesity type diagnosis data are mapped can be created

7) 상품기반성분데이터부(442e)7) Product-based ingredient data unit (442e)

기저장된 의약품·화장품·건강기능식품·건강보조식품·가공식품·천연식품데이터를 포함하는 상품데이터와 상기 상품데이터에 함유된 성분이 매핑된 상품기반성분데이터부(442e)가 생성될 수 있다.Product data including pre-stored drug, cosmetic, health functional food, health supplement, processed food, and natural food data and a product-based ingredient data unit 442e in which ingredients contained in the product data are mapped may be generated.

8) 마이크로바이옴기반상품데이터부(442f)8) Microbiome-based product data unit (442f)

마이크로바이옴 분석센터 서버(3)로부터 수신된 고객 마이크로바이옴 분석데이터와 기저장된 의약품·화장품·건강기능식품·건강보조식품·가공식품·천연식품데이터를 포함하는 상품데이터가 매핑된 마이크로바이옴기반상품데이터부(442f)Customer microbiome analysis data received from the microbiome analysis center server (3) and product data including pre-stored pharmaceutical, cosmetic, health functional food, health supplement, processed food, and natural food data are mapped to the microbiome Base product data section (442f)

9) 진단기반상품데이터부(442g)9) Diagnosis-based product data section (442g)

의료기관 서버(4)로부터 수신된 고객피부상태·비만유형 진단 데이터와, 기저장된 의약품·화장품·건강기능식품·건강보조식품·가공식품·천연식품데이터를 포함하는 상품데이터가 매핑된 진단기반상품데이터부(442g)가 생성될 수 있다.Diagnosis-based product data in which customer skin condition/obesity type diagnosis data received from the medical institution server (4) and product data including pre-stored drug/cosmetics/health functional food/health supplement/processed food/natural food data are mapped A portion 442g may be created.

10) 마이크로바이옴기반서비스데이터부(442h)10) Microbiome-based service data unit (442h)

마이크로바이옴 분석센터 서버(3)로부터 수신된 고객 마이크로바이옴 분석데이터와 상기 마이크로바이옴 분석데이터에 따른 유해 서비스, 무해 서비스, 유익 서비스데이터가 매핑된 마이크로바이옴기반서비스데이터부(442h)가 생성될 수 있다.The microbiome-based service data unit 442h in which the customer microbiome analysis data received from the microbiome analysis center server 3 and harmful services, harmless services, and beneficial service data according to the microbiome analysis data are mapped can be created

11) 진단기반서비스데이터부(442i)11) Diagnosis-based service data unit (442i)

의료기관 서버(4)로부터 수신된 고객피부상태·비만유형 진단 데이터와, 상기 고객피부상태·비만유형 진단 데이터에 따른 유해 서비스, 무해 서비스, 유익 서비스데이터가 매핑된 진단기반서비스데이터부(442i)가 생성되거나, The diagnosis-based service data unit 442i in which the customer skin condition/obesity type diagnosis data received from the medical institution server 4 and the harmful service, harmless service, and beneficial service data according to the customer skin condition/obesity type diagnosis data are mapped created or

의료기관 서버(4)로부터 수신된 고객피부상태·비만유형 진단 데이터와, 기저장된 수술·치료·시술·관리·예방법·운동법·체중관리법·자세교정법·트레이닝·의료기구·의료장치·의료도구·체중관리도구·건강관리기구·건강관리장치·건강관리도구를 포함하는 서비스데이터가 매핑된 진단기반서비스데이터부(442l)가 생성될 수 있다.Customer skin condition/obesity type diagnosis data received from the medical institution server (4) and pre-stored surgery/treatment/operation/management/prevention method/exercise method/weight management method/posture correction method/training/medical device/medical device/medical tool/weight A diagnosis-based service data unit 442l to which service data including a management tool, a health management device, a health management device, and a health management tool is mapped may be generated.

12) 서비스기반기능데이터부(442j)12) Service-based function data unit (442j)

기저장된 수술·치료·시술·관리·예방법·운동법·체중관리법·자세교정법·체질관리법·트레이닝·의료기구·의료장치·의료도구·체중관리도구·건강관리기구·건강관리장치·건강관리도구를 포함하는 서비스데이터와 상기 서비스에 따른 기능이 매핑된 서비스기반기능데이터부(442j)가 생성될 수 있다.Pre-stored surgery, treatment, operation, management, prevention, exercise, weight management, posture correction, constitution management, training, medical device, medical device, medical tool, weight management tool, health management device, health management device, health management tool A service-based function data unit 442j in which the included service data and a function according to the service are mapped may be generated.

13) 마이크로바이옴기반서비스데이터부(442k)13) Microbiome-based service data unit (442k)

마이크로바이옴 분석센터 서버(3)로부터 수신된 고객 마이크로바이옴 분석데이터와, 기저장된 수술·치료·시술·관리·예방법·운동법·체중관리법·자세교정법·트레이닝·의료기구·의료장치·의료도구·체중관리도구·건강관리기구·건강관리장치·건강관리도구를 포함하는 서비스데이터가 매핑된 마이크로바이옴기반서비스데이터부(442k)가 생성될 수 있다.Customer microbiome analysis data received from the microbiome analysis center server 3 and pre-stored surgery/treatment/operation/management/prevention method/exercise method/weight management method/posture correction method/training/medical device/medical device/medical tool · A microbiome-based service data unit 442k to which service data including a weight management tool, a health management device, a health management device, and a health management tool is mapped may be generated.

상기 매핑 분석 모델 학습으로 인하여 생성된, 마이크로바이옴기반처방데이터부(442a), 마이크로바이옴기반성분데이터부(442c), 마이크로바이옴기반상품데이터부(442f), 마이크로바이옴기반서비스데이터부(442h) 및 마이크로바이옴기반서비스데이터부(442k)는, 마이크로바이옴 분석센터 서버(3)로부터 수신된 고객 마이크로바이옴 분석데이터 대신, 검사 센터 서버(7)로부터 수신된 고객의 건강상태분석데이터가 매핑되어 건강상태기반처방데이터부, 건강상태기반성분데이터부, 건강상태기반상품데이터부, 및 건강상태기반서비스데이터부를 더 포함할 수 있다.Microbiome-based prescription data unit 442a, microbiome-based component data unit 442c, microbiome-based product data unit 442f, microbiome-based service data unit generated by learning the mapping analysis model (442h) and the microbiome-based service data unit 442k, the customer's health condition analysis received from the test center server 7 instead of the customer microbiome analysis data received from the microbiome analysis center server 3 The data is mapped and may further include a health condition-based prescription data unit, a health condition-based component data unit, a health condition-based product data unit, and a health condition-based service data unit.

[AI운영부(50)][AI Operation Department (50)]

다음으로, 본 발명에 따른 AI운영부(50)에 대해 설명한다.Next, the AI operation unit 50 according to the present invention will be described.

상기 AI운영부(50)는 각 기기의 전반적인 구동을 제어하고, 자체적으로 학습·추론하면서 빅데이터부에 저장된 데이터를 기설정된 빅데이터 처리/인공지능 학습 모델로 분석하여 고객 피부상태·비만유형 진단 및 처방에 도움을 주는 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 및 처방지원 데이터를 생성시키는 역할을 한다.The AI operation unit 50 controls the overall operation of each device and analyzes the data stored in the big data unit with a preset big data processing/AI learning model while learning and inferring on its own to diagnose customer skin condition and obesity type and It plays a role in generating customer skin condition/obesity type diagnosis support data and prescription support data to help with prescription.

상기 기설정된 빅데이터 처리/인공지능 학습모델은 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 및 고객 피부상태·비만유형 진단 처방 데이터를 생성시키기 위한 어떤 것이라도 포함될 수 있다. The preset big data processing/AI learning model may include anything for generating customer skin condition/obesity type diagnosis support data and customer skin condition/obesity type diagnosis prescription data.

[실시예 1. 매핑 분석 모델 지원 데이터 추출부(51)] [Example 1. Mapping analysis model support data extraction unit 51]

구체적인 실시예를 살펴보면, 상기 AI운영부(50)는, 매핑 분석 모델 지원 데이터 추출부(51)를 포함할 수 있다.Looking at a specific embodiment, the AI operation unit 50 may include a mapping analysis model support data extraction unit 51 .

상기 매핑 분석 모델 지원 데이터 추출부(51)는 매핑 분석 모델을 이용하여 진단지원 및 처방지원 데이터를 추출하기 위한 인공지능 학습모델 데이터부이다.The mapping analysis model support data extraction unit 51 is an artificial intelligence learning model data unit for extracting diagnosis support and prescription support data using the mapping analysis model.

매핑 분석 모델 지원 데이터 추출부(51)는, 크게 매핑부(511)와 진단지원 데이터추출부(512)와 처방지원 데이터추출부(513)로 구성된다.The mapping analysis model support data extraction unit 51 is largely composed of a mapping unit 511 , a diagnosis support data extraction unit 512 , and a prescription assistance data extraction unit 513 .

먼저, 매핑부(511)는 기설정된 인공지능 모델을 통하여 1차 데이터, 2차 데이터, 3차 데이터및 4차 데이터를 매핑시키는 역할을 수행한다.First, the mapping unit 511 serves to map primary data, secondary data, tertiary data, and quaternary data through a preset artificial intelligence model.

일례로, 상기 매핑부는 군집 분석(Clustering)을 통하여 1차 데이터, 2차 데이터, 3차 데이터 및 4차 데이터로부터 추출된 데이터가 PAM(Partitioning Around Medoids)로 군집화되고, 상기 서로 다른 군집에 해당하는 데이터가 매핑됨으로서, 데이터 업데이트에 따른 연속적인 매핑데이터와 함께 반복 학습으로 인한 세분화된 매핑데이터가 생성될 수 있다. As an example, the mapping unit clusters data extracted from primary data, secondary data, tertiary data, and quaternary data through clustering into PAM (Partitioning Around Medoids), and corresponding to the different clusters. As the data is mapped, subdivided mapping data due to repeated learning may be generated together with continuous mapping data according to data update.

상기 진단지원 데이터추출부(512)와 처방지원 데이터추출부(513)는, 앞서 인공지능 학습모델을 통해 생성되는 매핑 데이터에 따라 다양한 방법으로 추출될 수 있다. The diagnosis support data extraction unit 512 and prescription assistance data extraction unit 513 may be extracted in various ways according to the mapping data generated through the AI learning model above.

상기 진단지원 데이터추출부(512)와 처방지원 데이터추출부(513)의 실시예를 살펴보면 다음과 같다.Examples of the diagnosis support data extraction unit 512 and the prescription assistance data extraction unit 513 are as follows.

1) 마이크로바이옴분석 기반 진단지원 데이터 추출부(512a)1) Microbiome analysis-based diagnostic support data extraction unit (512a)

먼저, 상기 마이크로바이옴분석 기반 진단데이터 추출부는, 기설정된 인공지능 학습모델을 통하여, 상기 고객 마이크로옴분석데이터와, 상기 마이크로바이옴분석기반진단데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 마이크로바이옴분석기반진단데이터가 중 적어도 하나 이상이 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터로 추출될 수 있다. First, the microbiome analysis-based diagnostic data extraction unit, through a preset artificial intelligence learning model, the customer microohm analysis data and the microbiome analysis-based diagnostic data are matched, and a matching rate equal to or greater than a preset threshold value At least one of the microbiome analysis-based diagnostic data may be extracted as customer skin condition/obesity type diagnosis support data.

2) 마이크로바이옴기반성분데이터 기반 처방지원 데이터 추출부(513a)2) Microbiome-based ingredient data-based prescription support data extraction unit (513a)

상기 마이크로바이옴기반성분데이터 기반 처방데이터 추출부는, 상기 고객 마이크로옴분석데이터와, 상기 마이크로바이옴기반성분데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 마이크로바이옴기반성분데이터 또는 상기 고객피부상태·비만유형 진단 데이터와, 상기 진단기반성분데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 진단기반성분데이터 중 적어도 하나 이상이 처방지원 데이터로 추출될 수 있다. The microbiome-based component data-based prescription data extraction unit, wherein the customer microohm analysis data and the microbiome-based component data are matched, and the microbiome-based component data or the customer having a matching rate greater than or equal to a preset threshold value Skin condition/obesity type diagnosis data and the diagnosis-based component data are matched, and at least one or more of diagnosis-based component data having a matching rate equal to or greater than a preset threshold value may be extracted as prescription support data.

3) 상품기반성분데이터기반 기반 처방지원 데이터 추출부(513b)3) Product-based ingredient data-based prescription support data extraction unit (513b)

상기 상품기반성분데이터기반 기반 처방지원 데이터 추출부는, 상기 진단지원 데이터에 상기 상품기반성분데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 상품기반성분데이터 중 적어도 하나 이상이 처방지원 데이터로 추출될 수 있다. The product-based ingredient data-based prescription support data extraction unit is configured to match the product-based ingredient data to the diagnosis support data, and extract at least one or more of the product-based ingredient data having a matching rate equal to or greater than a preset threshold value as prescription support data can be

4) 진단기반처방데이터 기반 처방지원 데이터 추출부(513c)4) Diagnosis-based prescription data-based prescription support data extraction unit (513c)

상기 진단기반처방데이터 기반 처방지원 데이터 추출부는, 상기 진단지원 데이터와, 상기 진단기반처방데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 진단기반처방데이터 중 적어도 하나 이상이 처방지원 데이터로 추출될 수 있다. The diagnosis-based prescription data-based prescription support data extraction unit is configured to extract at least one or more of the diagnosis-based prescription data in which the diagnosis support data and the diagnosis-based prescription data match, and have a matching rate equal to or greater than a preset threshold value, as prescription support data can be

[실시예 2. 인공신경망 모델 지원 데이터 추출부(52)][Example 2. Artificial Neural Network Model Support Data Extraction Unit 52]

AI운영부(50)는 인공신경망 모델 지원 데이터 추출부(52)가 포함되어 구성될 수 있다.The AI operation unit 50 may be configured to include an artificial neural network model support data extraction unit 52 .

상기 인공신경망 모델 지원 데이터 추출부(52)는, 진단지원 데이터 추출부(521)와 처방지원 데이터 추출부(522)가 포함된다. The artificial neural network model support data extractor 52 includes a diagnosis support data extractor 521 and a prescription support data extractor 522 .

상기 진단지원 데이터 추출부(521)는 진단지원 데이터가 추출된다. The diagnosis support data extraction unit 521 extracts the diagnosis support data.

상기 처방지원 데이터 추출부(522)는 처방지원 데이터가 추출된다. The prescription support data extraction unit 522 extracts prescription support data.

상기 진단지원 데이터 추출부(521)는 키워드추출부(521a), 진단의도추출부(521b), 학습부(521c)를 포함하여 구성된다.The diagnosis support data extraction unit 521 includes a keyword extraction unit 521a, a diagnosis intention extraction unit 521b, and a learning unit 521c.

상기 처방지원 데이터 추출부(522)는 키워드추출부(522a), 처방의도추출부(522b), 학습부(522c)를 포함하여 구성된다.The prescription support data extraction unit 522 includes a keyword extraction unit 522a, a prescription intention extraction unit 522b, and a learning unit 522c.

이하, 인공신경망 모델 지원 데이터 추출부(52)의 실시예를 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the artificial neural network model support data extraction unit 52 will be described.

1) 마이크로바이옴기반 진단지원 데이터 추출부(521)1) Microbiome-based diagnostic support data extraction unit (521)

인공신경망 모델을 통해 마이크로바이옴기반 진단지원 데이터를 추출하기 위하여,To extract microbiome-based diagnostic support data through an artificial neural network model,

고객 마이크로바이옴분석데이터로부터 진단에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(521a)와;a keyword extraction unit 521a from which valid keywords affecting diagnosis are randomly extracted from customer microbiome analysis data;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 진단 의도가 출력되는 진단의도추출부(521b)와;a diagnostic intention extracting unit 521b for outputting a diagnostic intention of a diagnostician with respect to the effective keyword using the previously learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 피부상태·비만유형 진단 데이터가 수신되는 피부상태·비만유형 진단 데이터부와;a skin condition/obesity type diagnosis data unit for receiving the skin condition/obesity type diagnosis data of the doctor from the medical institution server;

상기 진단의의 피부상태·비만유형 진단 데이터가 상기 출력된 진단의의 진단 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 진단 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 피부상태·비만유형 진단 데이터에 대응하는 진단의의 진단 의도로 수정하여 상기 기학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(521c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the diagnostician's skin condition/obesity type diagnostic data does not match the outputted diagnostic intention of the diagnostician, a label for the outputted diagnostic intention corresponds to the diagnostician's skin condition/obesity type diagnostic data It may be configured to include a learning unit 521c that is modified according to the diagnosis intention of the diagnosing doctor and inputs it to the previously-learned artificial neural network.

2) 마이크로바이옴기반 처방지원 데이터 추출부(522)2) Microbiome-based prescription support data extraction unit (522)

인공신경망 모델을 통해 마이크로바이옴기반처방지원 데이터를 추출하기 위하여,To extract microbiome-based prescription support data through an artificial neural network model,

고객 마이크로바이옴분석데이터로부터 처방에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(522a)와;a keyword extracting unit 522a from which effective keywords affecting prescription are randomly extracted from customer microbiome analysis data;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b)와;a prescription intention extracting unit 522b for outputting a prescription intention of a diagnostician for the effective keyword using the previously learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 피부상태·비만유형 처방 데이터부와;a skin condition/obesity type prescription data unit for receiving the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician from the medical institution server;

상기 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터에 대응하는 진단의의 처방 의도로 수정하여, 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician does not match the output prescription intention of the diagnostician, the output label for the prescription intention of the diagnosis corresponds to the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician It may be configured to include a learning unit 522c that is modified according to the prescription intention of the diagnostician and inputs it to the previously learned artificial neural network.

3) 마이크로바이옴기반 처방지원 데이터 추출부(522)3) Microbiome-based prescription support data extraction unit (522)

인공신경망 모델을 통해 마이크로바이옴기반처방지원 데이터를 추출하기 위하여,To extract microbiome-based prescription support data through an artificial neural network model,

고객 마이크로바이옴분석데이터로부터 처방에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(522a)와;a keyword extracting unit 522a from which effective keywords affecting prescription are randomly extracted from customer microbiome analysis data;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b)와;a prescription intention extracting unit 522b for outputting a prescription intention of a diagnostician for the effective keyword using the previously learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 피부상태·비만유형 처방 데이터부와;a skin condition/obesity type prescription data unit for receiving the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician from the medical institution server;

상기 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터에 대응하는 진단의의 처방 의도로 수정하여 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician does not match the output prescription intention of the diagnostician, the output label for the prescription intention of the diagnosis corresponds to the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician It may be configured to include a learning unit 522c that is modified according to the prescription intention of the diagnostician and inputs it into the pre-learned artificial neural network.

4) 진단기반 처방지원 데이터 추출부(522)4) Diagnosis-based prescription support data extraction unit (522)

인공신경망 모델을 통해 진단기반 처방지원 데이터를 추출하기 위하여,In order to extract diagnosis-based prescription support data through an artificial neural network model,

고객 피부상태·비만유형 진단 데이터로부터 처방에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(521)와;a keyword extraction unit 521 for randomly extracting valid keywords affecting prescription from customer skin condition/obesity type diagnosis data;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b);a prescription intention extraction unit 522b for outputting a prescription intention of a diagnostician with respect to the effective keyword by using a pre-learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 피부상태·비만유형 처방 데이터부;a skin condition/obesity type prescription data unit for receiving a skin condition/obesity type prescription data of a diagnostician from a medical institution server;

상기 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터에 대응하는 진단의의 처방 의도로 수정하여 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician does not match the output prescription intention of the diagnostician, the output label for the prescription intention of the diagnosis corresponds to the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician It may be configured to include a learning unit 522c that is modified according to the prescription intention of the diagnostician and inputs it into the pre-learned artificial neural network.

5) 진단기반 처방지원 데이터 추출부(522)5) Diagnosis-based prescription support data extraction unit (522)

인공신경망 모델을 통해 진단기반 처방지원 데이터를 추출하기 위하여,In order to extract diagnosis-based prescription support data through an artificial neural network model,

고객 피부상태·비만유형 진단 데이터로부터 처방에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(522a)와;a keyword extraction unit 522a for randomly extracting valid keywords affecting prescription from customer skin condition/obesity type diagnosis data;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b);a prescription intention extraction unit 522b for outputting a prescription intention of a diagnostician with respect to the effective keyword by using a pre-learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 피부상태·비만유형 처방 데이터부;a skin condition/obesity type prescription data unit for receiving a skin condition/obesity type prescription data of a diagnostician from a medical institution server;

상기 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터에 대응하는 진단의의 처방 의도로 수정하여 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician does not match the output prescription intention of the diagnostician, the output label for the prescription intention of the diagnosis corresponds to the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician It may be configured to include a learning unit 522c that is modified according to the prescription intention of the diagnostician and inputs it into the pre-learned artificial neural network.

6) 마이크로바이옴기반 성분지원 데이터 추출부(522)6) Microbiome-based component support data extraction unit 522

인공신경망 모델을 통해 마이크로바이옴기반 성분지원 데이터를 추출하기 위하여,To extract microbiome-based component support data through an artificial neural network model,

고객 마이크로바이옴분석데이터로부터 유해 성분, 무해 성분, 유익 성분 판단에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(522a)와;A keyword extraction unit 522a from which effective keywords affecting the determination of harmful components, harmless components, and beneficial components are randomly extracted from customer microbiome analysis data;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 성분 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b);a prescription intention extracting unit 522b for outputting a prescription intention of a diagnostician for the effective keyword using a pre-learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 성분 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 피부상태·비만유형 처방 데이터부;a skin condition/obesity type prescription data unit for receiving component skin condition/obesity type prescription data for a diagnosis from a medical institution server;

상기 진단의의 성분 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 성분 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 성분 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 성분 처방 데이터에 대응하는 진단의의 성분 처방 의도로 수정하여 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the component skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician does not match the outputted doctor's intention to prescribe the component, the output label for the component prescription intention of the diagnosis is set to correspond to the component prescription data of the diagnostician. It may be configured to include a learning unit 522c that is modified according to the doctor's intention of prescribing the components and input to the pre-learned artificial neural network.

7) 마이크로바이옴기반 상품지원 데이터 추출부(522)7) Microbiome-based product support data extraction unit (522)

인공신경망 모델을 통해 마이크로바이옴기반 상품지원 데이터를 추출하기 위하여,To extract microbiome-based product support data through an artificial neural network model,

고객 마이크로바이옴분석데이터로부터 유익한 의약품·화장품·건강기능식품·건강보조식품·가공식품·천연식품을 포함하는 유익한 상품 데이터 판단에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(522a)와;A keyword extraction unit (522a) that randomly extracts valid keywords that affect the judgment of beneficial product data including beneficial pharmaceuticals, cosmetics, health functional foods, health supplements, processed foods, and natural foods from customer microbiome analysis data; ;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 상품 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b);a prescription intention extracting unit 522b for outputting a product prescription intention of a diagnostician with respect to the effective keyword by using a pre-learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 상품 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 피부상태·비만유형 처방 데이터부;a skin condition/obesity type prescription data unit for receiving product skin condition/obesity type prescription data from a medical institution server;

상기 진단의의 성분 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 상품 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 상품 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 상품 처방 데이터에 대응하는 진단의의 상품 처방 의도로 수정하여 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the component skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician does not match the outputted intention of the diagnostician to prescribe the product, a label for the outputted intention of prescribing the product is set to correspond to the product prescription data of the diagnostician. It may be configured to include a learning unit 522c that modifies the product prescription intention of the diagnostician and inputs it to the pre-learned artificial neural network.

8) 마이크로바이옴기반 서비스지원 데이터 추출부(522)8) Microbiome-based service support data extraction unit (522)

인공신경망 모델을 통해 마이크로바이옴기반 서비스지원 데이터를 추출하기 위하여,To extract microbiome-based service support data through an artificial neural network model,

고객 마이크로바이옴분석데이터로부터 유해 서비스, 무해 서비스, 유익 서비스 판단에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(522a)와;A keyword extraction unit 522a for randomly extracting valid keywords affecting judgment of harmful services, harmless services, and beneficial services from customer microbiome analysis data;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 서비스 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b);a prescription intention extracting unit 522b for outputting a service prescription intention of a diagnostician for the effective keyword by using a pre-learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 서비스 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 서비스 피부상태·비만유형 처방 데이터부;a service skin condition/obesity type prescription data unit for receiving a diagnosis doctor's service skin condition/obesity type prescription data from a medical institution server;

상기 진단의의 서비스 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 서비스 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 서비스 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 서비스 처방 데이터에 대응하는 진단의의 서비스 처방 의도로 수정하여 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the diagnosis doctor's service skin condition/obesity type prescription data does not match the outputted diagnosis doctor's service prescription intention, a label for the service prescription intention of the output diagnosis is displayed corresponding to the service prescription data of the diagnostician. It may be configured to include a learning unit 522c that modifies the service prescription intention of the diagnostician and inputs it into the pre-learned artificial neural network.

9) 진단기반 처방지원 데이터 추출부(522)9) Diagnosis-based prescription support data extraction unit (522)

인공신경망 모델을 통해 진단기반 처방지원 데이터를 추출하기 위하여,In order to extract diagnosis-based prescription support data through an artificial neural network model,

의료기관 서버로부터 처방에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(522)와;a keyword extraction unit 522 for randomly extracting valid keywords affecting prescription from a medical institution server;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b);a prescription intention extraction unit 522b for outputting a prescription intention of a diagnostician with respect to the effective keyword by using a pre-learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 서비스 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 피부상태·비만유형 처방 데이터부;a skin condition/obesity type prescription data unit for receiving service skin condition/obesity type prescription data from a medical institution server;

상기 진단의의 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 처방 데이터에 대응하는 진단의의 처방 의도로 수정하여 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician does not match the outputted prescription intention of the diagnostician, a label for the outputted prescription intention of the diagnostician is placed on the diagnostic doctor's prescription corresponding to the diagnostician's prescription data It may be configured to include a learning unit 522c that is intentionally modified and input to the pre-learned artificial neural network.

10) 진단기반 성분지원 데이터 추출부(522)10) Diagnosis-based component support data extraction unit (522)

인공신경망 모델을 통해 진단기반 성분지원 데이터를 추출하기 위하여,In order to extract diagnostic-based component support data through an artificial neural network model,

의료기관 서버로부터 유해 성분, 무해 성분, 유익 성분 판단에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(522a)와;a keyword extracting unit 522a for randomly extracting effective keywords that affect determination of harmful components, harmless components, and beneficial components from a medical institution server;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 성분 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b);a prescription intention extracting unit 522b for outputting a prescription intention of a diagnostician for the effective keyword using a pre-learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 성분 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 피부상태·비만유형 처방 데이터부;a skin condition/obesity type prescription data unit for receiving component skin condition/obesity type prescription data for a diagnosis from a medical institution server;

상기 진단의의 성분 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 성분 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 성분 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 성분 처방 데이터에 대응하는 진단의의 성분 처방 의도로 수정하여 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the component skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician does not match the outputted doctor's intention to prescribe the component, the output label for the component prescription intention of the diagnosis is set to correspond to the component prescription data of the diagnostician. It may be configured to include a learning unit 522c that is modified according to the doctor's intention of prescribing the components and input to the pre-learned artificial neural network.

11) 진단기반 상품지원 데이터 추출부(522)11) Diagnostic-based product support data extraction unit (522)

인공신경망 모델을 통해 진단기반 상품지원 데이터를 추출하기 위하여,In order to extract diagnostic-based product support data through an artificial neural network model,

의료기관 서버로부터 유익한 의약품·화장품·건강기능식품·건강보조식품·가공식품·천연식품을 포함하는 유익한 상품 데이터 판단에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(522a)와;a keyword extracting unit 522a for randomly extracting effective keywords that affect the judgment of beneficial product data including beneficial medicines, cosmetics, health functional foods, health supplements, processed foods, and natural foods from a medical institution server;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 상품 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b);a prescription intention extracting unit 522b for outputting a product prescription intention of a diagnostician with respect to the effective keyword using a pre-learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 상품 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 피부상태·비만유형 처방 데이터부;a skin condition/obesity type prescription data unit for receiving product skin condition/obesity type prescription data from a medical institution server;

상기 진단의의 성분 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 상품 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 상품 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 상품 처방 데이터에 대응하는 진단의의 상품 처방 의도로 수정하여 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the component skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician does not match the outputted intention of the diagnostician to prescribe the product, a label for the outputted intention of prescribing the product is set to correspond to the product prescription data of the diagnostician. It may be configured to include a learning unit 522c that modifies the product prescription intention of the diagnostician and inputs it into the pre-learned artificial neural network.

12) 진단기반 서비스지원 데이터 추출부(522)12) Diagnostic-based service support data extraction unit (522)

또한, 인공신경망 모델을 통해 진단기반서비스지원데이터를 추출하기 위하여,In addition, in order to extract diagnosis-based service support data through an artificial neural network model,

의료기관 서버로부터 유해 서비스, 무해 서비스, 유익 서비스 판단에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부(522a)와;a keyword extraction unit 522a for randomly extracting valid keywords affecting judgment of harmful services, harmless services, and beneficial services from a medical institution server;

기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 서비스 처방 의도가 출력되는 처방의도추출부(522b);a prescription intention extracting unit 522b for outputting a service prescription intention of a diagnostician for the effective keyword by using a pre-learned artificial neural network;

의료기관 서버로부터 진단의의 서비스 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 서비스 피부상태·비만유형 처방 데이터부;a service skin condition/obesity type prescription data unit for receiving a diagnosis doctor's service skin condition/obesity type prescription data from a medical institution server;

상기 진단의의 서비스 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 서비스 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 서비스 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 서비스 처방 데이터에 대응하는 진단의의 서비스 처방 의도로 수정하여 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부(522c)를 포함하여 구성될 수 있다.When the diagnosis doctor's service skin condition/obesity type prescription data does not match the outputted diagnosis doctor's service prescription intention, a label for the service prescription intention of the output diagnosis is displayed corresponding to the service prescription data of the diagnostician. It may be configured to include a learning unit 522c that modifies the service prescription intention of the diagnostician and inputs it into the pre-learned artificial neural network.

상기 AI운영부(50)에서 지원데이터 추출 시, 고객평가, 미용업소평가, 의료기관 평가데이터가 변수로 설정될 수 있다.When the AI operation unit 50 extracts support data, customer evaluation, beauty shop evaluation, and medical institution evaluation data may be set as variables.

일례로, 상기 AI운영부(50)는, 진단지원 데이터에 의약품·화장품·건강기능식품·건강보조식품·가공식품·천연식품데이터를 포함하는 상품데이터와 상기 상품데이터에 함유된 성분이 매핑된 상품기반 성분데이터가 매칭되고, As an example, the AI operation unit 50 is a product in which product data including drug, cosmetic, health functional food, health supplement, processed food, natural food data and ingredients contained in the product data are mapped to diagnosis support data. The base component data is matched,

기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 상품기반성분데이터 중 적어도 하나 이상이 마이크로바이옴분석기반 피부상태·비만유형 처방 데이터로 생성되는 처방지원 데이터추출부에 있어서,In the prescription support data extraction unit in which at least one or more of the product-based ingredient data having a matching rate greater than or equal to a preset threshold value is generated as microbiome analysis-based skin condition/obesity type prescription data,

상기 추출된 처방지원 데이터 목록 중 고객이 기평가한 데이터와 기설정된 임계값 이상 매칭률을 나타내는 처방지원 데이터가 추출된 경우, When prescription support data indicating a matching rate equal to or greater than a preset threshold value with data previously evaluated by a customer from the extracted prescription support data list is extracted,

상기 고객 평가가 기설정된 임계값보다 높거나 낮은 차이가 산출되어 ±가중치가 부여되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 상품기반성분데이터 중 적어도 하나 이상이 마이크로바이옴분석기반 피부상태·비만유형 처방지원 데이터로 생성되는 처방지원 데이터 추출부를 포함할 수 있다.At least one or more of the product-based ingredient data having a matching rate greater than or equal to the preset threshold value is calculated as a difference between the customer evaluation and the preset threshold value is calculated, and at least one or more microbiome analysis-based skin condition/obesity type It may include a prescription support data extractor generated from the prescription support data.

[실시예 3. 딥러닝형 지원 데이터 추출부(53)] [Example 3. Deep learning type support data extraction unit 53]

이하, 딥러닝형 지원 데이터 추출부(53)의 실시예를 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the deep learning type support data extraction unit 53 will be described.

상기 딥러닝형 지원 데이터 추출부(53)는 딥러닝형 피부상태·비만유형 분석 알고리즘엔진부(531)를 포함하여 구성된다.The deep learning type support data extraction unit 53 is configured to include a deep learning type skin condition/obesity type analysis algorithm engine unit 531 .

상기 딥러닝형 피부상태·비만유형 분석 알고리즘엔진부(531)는 마이크로바이옴 분석센터 서버로부터 입력된 마이크로바이옴 분석데이터, 의료기관서버로부터 입력된 피부상태·비만유형 진단 및 처방데이터를 포함한 기축적된 생체정보데이터가 피부상태, 비만유형별로 카테고리화되어 빅데이터로 처리되는 빅데이터처리부(531a)와,The deep learning type skin condition/obesity type analysis algorithm engine unit 531 includes microbiome analysis data input from the microbiome analysis center server and skin condition/obesity type diagnosis and prescription data input from the medical institution server. A big data processing unit 531a in which the biometric data is categorized by skin condition and obesity type and processed as big data;

상기 빅데이터로부터 공통된 데이터와 기능이 추출되어 상기 피부, 비만에 관한 추출객체 클래스가 생성되는 클래스 생성부(531b)와,a class generating unit 531b in which common data and functions are extracted from the big data to generate an extracted object class related to the skin and obesity;

상기 피부, 비만에 관한 추출객체 클래스와 고객 마이크로바이옴 분석데이터를 매칭하여 기설정된 임계값 이상의 피부상태, 비만유형 진단 및 처방데이터가 고객 피부상태, 비만 진단 및 처방 데이터로 출력되는 지원데이터 출력부(531c)가 포함되는 것을 특징으로 한다. A support data output unit in which the skin condition, obesity type diagnosis and prescription data above a preset threshold value are output as customer skin condition, obesity diagnosis and prescription data by matching the extracted object class related to the skin and obesity with the customer microbiome analysis data (531c) is characterized in that it is included.

상기 딥러닝형 피부상태·비만유형 분석 알고리즘엔진부는 빅데이터부에 미리 데이터베이스(DB)화되어 기저장된 데이터 중 피부·비만 마이크로바이옴 데이터를 기반으로 학습하면서, 현재 입력되는 고객의 피부, 비만 마이크로바이옴 데이터를 기반으로 고객 피부상태·비만유형 진단에 도움을 주는 고객 피부상태·비만유형 진단 및 처방 지원 데이터를 생성한다. The deep learning type skin condition/obesity type analysis algorithm engine unit is a database (DB) in the big data unit in advance and learning based on the skin/obesity microbiome data among the pre-stored data of the customer's skin and obesity micro Based on biome data, it creates customer skin condition/obesity type diagnosis and prescription support data that helps diagnose customer skin condition/obesity type.

구체적으로, 현재 입력되는 현재 입력되는 고객의 피부, 비만 마이크로바이옴 데이터와, 미리 데이터베이스(DB)화된 피부 마이크로바이옴 데이터에 데이터 카테고리별 주어진 입력파일이 그룹화 형식으로 가공되어 학습된다.Specifically, the currently inputted skin and obesity microbiome data of the customer and the input file given by data category to the skin microbiome data formed in advance are processed and learned in a grouping format.

또한, 비만 관련 기타 생체정보가 추가 입력되어 기 구축된 마이크로바이옴 데이터 그룹과 연동되어 가공되고 학습될 수 있다. In addition, other biometric information related to obesity may be additionally input and processed and learned in conjunction with a pre-established microbiome data group.

여기서, 가공되고 학습되는 방법은 다음과 같다.Here, the method of processing and learning is as follows.

먼저, 모든 생체정보 데이터들을 피부상태, 비만유형별로 카테고리화 한다. First, all biometric data are categorized by skin condition and obesity type.

상기 카테고리화는 외적 항노화치료와 내적 항노화치료 두 영역으로 크게 나누어지고, 외적 항노화치료는 다시 마이크로바이옴(Microbiome) 분석 정보 영역(알러지, 아토피, 여드름, 홍조), 레이저(Laser) 치료 영역(색소, 주름, 흉터) 그리고 그 외의 영역(수술, 시술, 약물요법)으로 구분되어 데이터로 축적된다. The categorization is largely divided into two areas: external anti-aging treatment and internal anti-aging treatment, and external anti-aging treatment is again microbiome analysis information area (allergy, atopic dermatitis, acne, redness), laser treatment It is divided into areas (pigment, wrinkles, scars) and other areas (surgery, procedure, drug therapy) and accumulated as data.

상기와 같은 방식으로 데이터가 입력되고 구축되면, 피부, 비만에 관한 추출객체 클래스와의 연산을 통해 피부상태, 비만유형 분석값이 출력된다.When data is input and constructed in the above manner, skin condition and obesity type analysis values are output through operation with the extracted object class related to skin and obesity.

상기 출력되는 값은 입력되는 데이터들이 업데이트 되면서 가공되고 학습된 값이며 피부상태, 비만분석에 있어서, 전 단계보다 신뢰도가 높은 정보로 사용될 수 있다.The output value is a value processed and learned while the input data is updated, and can be used as information with higher reliability than the previous step in skin condition and obesity analysis.

그리고, 피부, 비만에 관한 추출객체 클래스마다 해당 추출객체 클래스의 타켓 데이터와 피부상태, 비만분석 데이터 사이의 연관성을 지속적으로 높여주는 방식으로 축적된다. And, for each extracted object class related to skin and obesity, it is accumulated in a way that continuously increases the correlation between the target data of the corresponding extracted object class and the skin condition and obesity analysis data.

이러한 학습과정을 통해 피부, 비만에 관한 피부상태, 비만분석 데이터가 최종 생성되고, 최종 생성된 피부, 비만에 관한 피부상태, 비만분석 데이터를 통해 고객 피부상태, 비만 진단에 도움을 주는 고객 피부상태 지원 데이터, 비만 유형 진단 지원 데이터를 생성시킨다.Through this learning process, skin condition and obesity analysis data are finally generated. Support data, obesity type diagnosis support data is generated.

상기와 같이, 딥러닝으로 유효값을 도출하고 매칭하는 과정을 통하여, 마이크로바이옴분석데이터 유형에 따른 고객 피부상태, 비만 유형 진단에 도움을 주는 고객 피부상태, 비만 진단 지원 데이터가 도출될 수 있다. As described above, through the process of deriving and matching an effective value with deep learning, customer skin condition according to the microbiome analysis data type, customer skin condition that helps in diagnosing obesity type, and obesity diagnosis support data can be derived .

또한, 마이크로바이옴분석데이터부의 군집모형 딥러닝을 통하여 동일하거나 유사한 마이크로바이옴분석데이터를 가지는 집단이 군집화 되어 피부상태, 비만유형에 대한 원인 정보가 도출될 수 있다.In addition, groups having the same or similar microbiome analysis data are clustered through the cluster model deep learning of the microbiome analysis data unit, and cause information on skin conditions and obesity types can be derived.

상기 군집화된 모형에 고객 피부상태, 비만 진단 데이터부를 매칭시키면 마이크로바이옴분석데이터 유형에 따른 피부상태, 비만 진단 데이터가 도출된다.When the customer skin condition and obesity diagnosis data unit are matched to the clustered model, skin condition and obesity diagnosis data are derived according to the microbiome analysis data type.

또한, 미용업소 단말로부터 제공된 고객 피부상태, 비만 관찰데이터에 상기 마이크로바이옴분석데이터 유형에 따른 고객 피부상태, 비만 진단 데이터를 매칭하면 상기 미용업소에서 관찰된 증상이 실제 고객 피부상태, 비만 진단에 얼마나, 어떤 표현방식으로 매칭되는지 그 유효값이 도출됨으로써, 미용업소의 어떠한 키워드가 의료기관에서 어떠한 피부상태, 비만 진단으로 이어지는지 파악될 수 있다. In addition, by matching the customer skin condition and obesity diagnosis data according to the microbiome analysis data type to the customer skin condition and obesity observation data provided from the beauty shop terminal, the symptoms observed at the beauty shop are the actual customer skin condition and obesity diagnosis. By deriving the effective value of how much and what expression method is matched, it can be understood which keyword of a beauty shop leads to which skin condition and obesity diagnosis in a medical institution.

[유저인터페이스제공부(60)][User interface providing unit (60)]

다음으로, 본 발명에 따른 유저인터페이스제공부(60)에 관해 설명한다.Next, the user interface providing unit 60 according to the present invention will be described.

상기 유저인터페이스제공부(60)는 마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버, 고객 단말, 미용업소 단말 중 적어도 하나 이상을 통하여 고객마이크로바이옴분석데이터 또는 피부상태·비만유형 진단 및 처방 데이터 중 하나 이상이 열람, 확인, 복제, 출력, 입력 또는 전송될 수 있도록, 고객 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버, 미용업소 단말 상에 유저인터페이스(UI)가 활성화되도록 각 단말 및 서버별 유저인터페이스데이터를 제공한다.The user interface providing unit 60 is at least one of customer microbiome analysis data or skin condition/obesity type diagnosis and prescription data through at least one of a microbiome analysis center server, a medical institution server, a customer terminal, and a beauty shop terminal. User interface data for each terminal and server so that the user interface (UI) is activated on the customer terminal, microbiome analysis center server, medical institution server, and beauty shop terminal so that this can be viewed, confirmed, duplicated, output, input or transmitted provides

이는 도 15에 도시한 바와 같이, 고객용 유저인터페이스부(61), 마이크로바이옴분석센터용 유저인터페이스부(62), 의료기관용 유저인터페이스부(63), 미용업소용 유저인터페이스부(64), 검사센터유 저인터페이스부(65)를 포함한다.As shown in FIG. 15, this is a user interface unit 61 for customers, a user interface unit 62 for a microbiome analysis center, a user interface unit 63 for a medical institution, a user interface unit 64 for a beauty shop, and inspection. and a center user interface unit 65 .

상기 고객용 유저인터페이스부(61)는 고객 단말을 통하여 마이크로바이옴분석데이터 또는 피부상태·비만유형 진단 및 처방 데이터 중 적어도 하나 이상이 열람, 확인, 복제, 출력, 입력, 전송될 수 있도록 고객 단말에서 엑세스 가능한 유저인터페이스를 제공하는 역할을 한다.The customer user interface unit 61 is a customer terminal so that at least one of microbiome analysis data or skin condition/obesity type diagnosis and prescription data can be viewed, confirmed, duplicated, outputted, inputted, or transmitted through the customer terminal It provides an accessible user interface.

상기 마이크로바이옴분석센터용 유저인터페이스부(62)는, 마이크로바이옴 분석센터 서버를 통하여 마이크로바이옴 분석데이터가 입력되고, MSO 서버의 제어하에, 고객 피부상태·비만유형 진단 및 처방 데이터 중 적어도 하나 이상이 열람, 확인, 복제, 출력, 입력, 전송될 수 있도록 마이크로바이옴 분석센터 서버에서 엑세스가능한 유저인터페이스를 제공하는 역할을 한다.The user interface unit 62 for the microbiome analysis center receives the microbiome analysis data through the microbiome analysis center server, and under the control of the MSO server, at least among customer skin condition/obesity type diagnosis and prescription data. It serves to provide a user interface accessible from the Microbiome Analysis Center server so that one or more can be viewed, verified, duplicated, outputted, inputted, or transmitted.

상기 의료기관용유저인터페이스부(63)는 의료기관 서버를 통하여 마이크로바이옴분석데이터 또는 피부상태·비만유형 진단 및 처방 데이터 중 적어도 하나 이상이 열람, 확인, 복제, 출력, 입력, 전송될 수 있도록 의료기관 서버에서 엑세스 가능한 유저인터페이스를 제공하는 역할을 한다.The medical institution user interface unit 63 is a medical institution server so that at least one or more of microbiome analysis data or skin condition/obesity type diagnosis and prescription data can be viewed, confirmed, duplicated, outputted, inputted, or transmitted through a medical institution server It provides an accessible user interface.

상기 미용업소용 유저인터페이스부(64)는 미용업소 분석센터 서버를 통하여 마이크로바이옴분석데이터 또는 피부상태·비만유형 진단 및 처방 데이터 중 적어도 하나 이상이 열람, 확인될 수 있도록 미용업소 단말에서 엑세스가능한 유저인터페이스를 제공하는 역할을 한다.The user interface unit 64 for the beauty shop is a user accessible from the beauty shop terminal so that at least one or more of microbiome analysis data or skin condition/obesity type diagnosis and prescription data can be viewed and confirmed through the beauty shop analysis center server It serves to provide an interface.

상기 검사센터용 유저인터페이스부(65)는 검사센터 서버를 통하여 고객 건강상태분석데이터, 피부상태·비만유형 분석데이터 중 하나 이상이 입력될 수 있도록 검사센터 서버에서 엑세스가능한 유저인터페이스를 제공하는 역할을 한다.The user interface unit 65 for the examination center serves to provide a user interface accessible from the examination center server so that one or more of the customer health condition analysis data and skin condition/obesity type analysis data can be input through the examination center server. do.

본 발명의 구체적인 실시예를 다음과 같이 개시한다.Specific embodiments of the present invention are disclosed as follows.

[실시예 4. 고객, 바이크로바이옴 분석센터, 의료기관 공조 지원 MSO 서버 시스템][Example 4. Customer, Bicrobiome Analysis Center, MSO Server System for Medical Institution Cooperation Support]

바이크로바이옴 분석 센터 및 의료기관 공조 시스템을 지원하는 본 발명에 따른 서버시스템(1)의 구체적인 실시예를 설명한다.A specific embodiment of the server system 1 according to the present invention supporting the microbiome analysis center and the medical institution air conditioning system will be described.

본 발명에 따른 MSO 서버 시스템은, MSO server system according to the present invention,

마이크로바이옴 분석센터 서버(3)로부터 생성된 마이크로바이옴분석데이터가 의료기관 서버(4)에 전송되면, 진단의의 입력을 위한 유저인터페이스가 출력되고, 상기 진단의의 입력으로 상기 마이크로바이옴분석데이터에 기반한 고객 피부상태· 비만 예비진단 데이터 및 예비처방 데이터가 생성되고, 상기 고객 피부상태· 비만 예비진단 데이터 및 예비처방 데이터에 진단의의 전자서명이 결합되면, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터가 생성되는 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터부와,When the microbiome analysis data generated from the microbiome analysis center server 3 is transmitted to the medical institution server 4, a user interface for input of a diagnostician is output, and the microbiome is analyzed with the input of the diagnostician. Customer skin condition/obesity preliminary diagnosis data and preliminary prescription data are generated based on the data, and when the electronic signature of a diagnostician is combined with the customer skin condition/obesity preliminary diagnosis data and preliminary prescription data, the customer skin condition/obesity type diagnosis data A customer skin condition/obesity type diagnosis data unit,

상기 마이크로바이옴분석데이터 또는 고객 피부상태· 비만데이터가 고객 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버 또는 미용업소 단말를 통하여, 열람, 확인, 복제, 출력, 전송될 수 있도록, 상기 서버 또는 단말상에 유저인터페이스(UI)를 생성시키는 유저인터페이스제공부(50)가 포함되는 것을 특징으로 한다. On the server or terminal so that the microbiome analysis data or customer skin condition/obesity data can be viewed, confirmed, duplicated, outputted, or transmitted through a customer terminal, a microbiome analysis center server, a medical institution server, or a beauty shop terminal It characterized in that the user interface providing unit 50 for generating a user interface (UI) is included.

[실시예 5. 고객, 바이크로바이옴 분석센터, 의료기관, 미용업소 공조 MSO 서버 시스템][Example 5. Customer, Bicrobiome Analysis Center, Medical Institution, Beauty Shop Air Conditioning MSO Server System]

본 발명에 따른, MSO 서버 시스템을 통한 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태정보·진단제공장치의 "바이크로바이옴 분석센터 및 미용업소 공조 시스템"의 또 다른 실시예를 설명한다. Another embodiment of the microbiome analysis-based skin condition information/diagnosis providing device through the MSO server system according to the present invention "bicrobiome analysis center and air conditioning system for beauty salons" will be described.

고객 단말로부터 고객 식별 정보가 수신되면, 개별 고객을 식별하기 위한 고객식별코드 및 고객데이터세트가 생성되는 고객식별데이터부와,When customer identification information is received from the customer terminal, a customer identification data unit for generating a customer identification code and customer data set for identifying individual customers;

고객 단말로부터 계약 체결 정보가 수신되면, 개별 계약을 식별하기 위한 계약식별코드와 계약데이터세트가 생성되는 계약데이터부와,a contract data unit for generating a contract identification code and contract data set for identifying individual contracts when contract conclusion information is received from the customer terminal;

상기 계약이 체결되면, 상기 고객식별코드 또는 계약식별코드 중 하나 이상이 부착된 고객의 인체구성물이 든 키트가 기 설정된 마이크로바이옴 분석센터 배송될 수 있도록, 배송사 서버와 연동되어, 계약체결당사자인 고객 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버, 미용업소 단말에 배송 정보를 전송하는 배송정보관리부와,When the contract is concluded, it is linked with the delivery company server so that the kit containing the human body composition of the customer to which one or more of the customer identification code or the contract identification code is attached can be delivered to the preset microbiome analysis center. A delivery information management unit that transmits delivery information to a customer terminal, a microbiome analysis center server, a medical institution server, and a beauty shop terminal;

상기 고객인체구성물의 복수의 유익균, 유해균 및 무해균을 기반으로 고객의 피부상태·비만이 분석된 고객마이크로바이옴분석데이터가 생성되면, 고객마이크로바이옴분석 센터 서버로부터 이를 수신하여 의료기관 서버에 확인 요청 신호를 보내는 고객마이크로바이옴분석데이터부와, When the customer microbiome analysis data analyzed for the skin condition and obesity of the customer is generated based on a plurality of beneficial, harmful and harmless bacteria of the customer's human body composition, it is received from the customer microbiome analysis center server and confirmed on the server of the medical institution A customer microbiome analysis data unit that sends a request signal,

상기 신호를 받은 의료기관 서버에서 고객마이크로바이옴분석데이터에 기반한 고객 피부상태·비만 예비진단 및 예비처방 데이터가 의사의 진단 및 처방 데이터 입력을 통해 생성되고, 상기 예비진단 및 예비처방 데이터를 생성한 의사의 전자서명이 결합되면, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터가 생성되는 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터및 처방 데이터부와, In the medical institution server that has received the signal, the customer skin condition/obesity preliminary diagnosis and preliminary prescription data based on the customer microbiome analysis data are generated through the doctor's diagnosis and prescription data input, and the doctor who generated the preliminary diagnosis and preliminary prescription data When the electronic signature of

마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버, 고객 단말, 미용업소 단말 중 적어도 하나 이상을 통하여 상기 마이크로바이옴분석데이터 또는 피부상태·비만유형 진단 데이터 중 하나 이상이 열람, 확인, 복제, 출력, 입력, 전송될 수 있도록 유저인터페이스제공부가 포함된다. At least one of the microbiome analysis data or skin condition/obesity type diagnosis data is read, confirmed, duplicated, output, input, A user interface providing unit is included so that it can be transmitted.

[실시예 6. MSO 서버 시스템을 통한 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형 진단 및 처방지원 방법][Example 6. Microbiome analysis-based skin condition/obesity type diagnosis and prescription support method through MSO server system]

도 16은 본 발명에 따른 MSO 서버 시스템을 통한 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형 진단 및 처방 지원 방법을 도시한 순서도에 관한 것이다.16 is a flowchart illustrating a microbiome analysis-based skin condition/obesity type diagnosis and prescription support method through the MSO server system according to the present invention.

먼저, 유저인터페이스제공부를 통해 고객 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버 또는 의료기관 서버 중 하나 이상을 통하여 고객마이크로바이옴분석데이터 또는 고객 피부상태·비만유형 진단 및 처방 데이터 중 적어도 하나 이상이 열람, 확인, 복제, 출력, 입력, 전송될 수 있도록 유저인터페이스를 제공한다(S10).First, at least one or more of customer microbiome analysis data or customer skin condition/obesity type diagnosis and prescription data through one or more of customer terminal, microbiome analysis center server, or medical institution server through the user interface providing unit is viewed, confirmed, A user interface is provided so that it can be copied, output, input, and transmitted (S10).

다음으로, 데이터송수신부(10)를 통해 고객단말, 미용업소 단말, 의료기관 단말과 연결되어, 고객데이터, 마이크로바이옴센터데이터, 의료기관데이터, 미용업소데이터, 계약데이터, 고객마이크로바이옴분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 및 처방 데이터를 생성한다(S20).Next, it is connected to a customer terminal, a beauty shop terminal, and a medical institution terminal through the data transmission and reception unit 10, customer data, microbiome center data, medical institution data, beauty business data, contract data, customer microbiome analysis data, Skin condition/obesity type diagnosis and prescription data are generated (S20).

다음으로, 계약체결관리부(20)에서, 계약체결을 통해 이루어지는 결제와 계약사항을 데이터베이스(DB)화하여 관리한다(S30).Next, the contract execution management unit 20 manages the payment and contract matters made through the contract into a database (DB) (S30).

구체적으로, 고객, 미용업소, 마이크로바이옴분석센터, 의료기관, 검사센터 또는 MSO 중 적어도 둘 이상 사이에 마이크로바이옴 분석, 검사센터 분석, 의료기관의 진단 및 처방데이터 제공을 위한 계약의 체결 여부와 개인정보제공동의 및 결제를 포함한 계약 내용 및 계약 기간을 관리하고, 계약이 이루어지면 계약식별코드와 함께 계약데이터세트를 생성한다.Specifically, whether a contract is concluded between at least two or more of a customer, a beauty salon, a microbiome analysis center, a medical institution, an examination center, or an MSO for microbiome analysis, examination center analysis, and diagnosis and prescription data provided by medical institutions and individuals It manages the contract contents and contract period, including consent to information provision and payment, and creates a contract data set along with a contract identification code when the contract is concluded.

다음으로, 빅데이터부(40)를 통해 데이터 송수신부에서 수신된 고객데이터, 미용업소데이터, 마이크로바이옴센터데이터, 의료기관데이터, 계약데이터, 고객마이크로바이옴분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 데이터가 데이터베이스(DB)화되어 빅데이터 구조로 관리된다(S40).Next, customer data, beauty shop data, microbiome center data, medical institution data, contract data, customer microbiome analysis data, skin condition/obesity type diagnosis data received from the data transmission and reception unit through the big data unit 40 is converted into a database (DB) and managed as a big data structure (S40).

상기 빅데이터부(40)는, 1차 데이터부(41)의 고객식별데이터, 마이크로바이옴 분석센터 식별데이터, 의료기관 식별데이터, 미용업소 식별데이터, 우편물류정보센터 식별데이터, 고객자가관찰데이터, 고객평가데이터, 고객관찰데이터, 미용업소평가데이터, 2차 데이터부의 계약예비데이터, 계약데이터, 회원데이터, 배송정보데이터, 그리고, 3차 데이터부의 마이크로바이옴분석데이터, 의료기관 서버로부터 수신되는 고객 피부상태·비만유형 진단 및 처방 데이터, 검사센터 서버로부터 수신되는 고객 건강분석데이터 그리고, 4차 데이터부의 인공지능학습모델데이터, 매핑데이터, 진단지원데이터, 처방지원데이터를 포함한다.The big data unit 40 includes customer identification data of the primary data unit 41, microbiome analysis center identification data, medical institution identification data, beauty shop identification data, postal logistics information center identification data, customer self-observation data, Customer evaluation data, customer observation data, beauty shop evaluation data, contract preliminary data in the secondary data part, contract data, member data, delivery information data, and microbiome analysis data in the tertiary data part, customer skin received from a medical institution server It includes status/obesity type diagnosis and prescription data, customer health analysis data received from the test center server, and artificial intelligence learning model data, mapping data, diagnosis support data, and prescription support data in the 4th data part.

다음으로, 기설정된 배송사 서버를 통해 계약식별코드가 부착된 고객의 인체구성물이 든 키트가 기 설정된 마이크로바이옴 분석센터 배송될 수 있도록 기설정된 미용업소 단말 또는 고객 단말에 계약식별코드와 함께 기설정된 마이크로바이옴 분석센터의 주소지를 포함한 배송 정보를 전송시킨다(S50).Next, the kit containing the customer's human body composition with the contract identification code attached through the preset delivery company server can be delivered to the preset microbiome analysis center along with the contract identification code in the preset beauty shop terminal or customer terminal. It transmits the delivery information including the address of the set microbiome analysis center (S50).

다음으로, 마이크로바이옴 분석센터 서버를 통해, 배송된 고객인체구성물의 복수의 유익균, 유해균 및 무해균을 기반으로 고객의 피부상태·비만유형 등이 분석된 마이크로바이옴분석데이터를 생성시키고, 의료기관 서버로 고객마이크로바이옴분석데이터의 확인 요청 신호를 보낸다(S60).Next, through the microbiome analysis center server, based on a plurality of beneficial, harmful and non-harmful bacteria of the delivered customer's human body composition, microbiome analysis data is generated that analyzes the customer's skin condition and obesity type, etc., and a medical institution It sends a confirmation request signal of the customer microbiome analysis data to the server (S60).

다음으로, AI운영부를 통해 자체적으로 학습·추론하면서 빅데이터부에 저장된 데이터를 불러와, 마이크로바이옴 분석결과데이터로 피부상태·비만유형을 분석하여, 마이크로바이옴분석데이터 유형에 따른 고객 피부상태·비만유형 진단 및 처방을 지원하는 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 및 고객 피부상태·비만 처방지원 데이터를 생성시킨다(S70).Next, the data stored in the big data unit is retrieved while learning and inferring on its own through the AI operation unit, and the skin condition and obesity type are analyzed with the microbiome analysis result data, and the customer's skin condition according to the microbiome analysis data type Creates customer skin condition/obesity type diagnosis support data and customer skin condition/obesity prescription support data supporting obesity type diagnosis and prescription (S70).

다음으로, 상기 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 또는 고객 피부상태·비만 처방지원 데이터 중 적어도 하나 이상이 선택되고 상기 선택된 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 또는 고객 피부상태·비만 처방지원 데이터에 진단의 전자서명이 결합되어 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터가 생성된다(S80).Next, at least one of the customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis support data, or customer skin condition/obesity prescription support data is selected, and the selected customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity The electronic signature of the diagnosis is combined with the type diagnosis support data or customer skin condition/obesity prescription support data to generate customer skin condition/obesity type diagnosis data and customer skin condition/obesity type prescription data (S80).

고객 단말에서 MSO 서버 시스템으로부터 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 또는 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되어 화면상에 활성화된다(S90).In the customer terminal, customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis data, or customer skin condition/obesity type prescription data is received from the MSO server system and activated on the screen (S90).

Ⅰ: MSO 서버 시스템
1: MSO 서버
2 : 고객 단말
3 : 마이크로바이옴 분석센터 서버
4 : 의료기관 서버
5 : 미용업소 단말
6 : 배송사 서버
7 : 검사센터 서버
10 : 데이터송수신부
20 : 계약체결관리부
30 : 배송정보관리부
40 : 빅데이터부
50 : AI운영부
60 : 유저인터페이스제공부Ⅰ: MSO Server System
1: MSO Server
2: customer terminal
3: Microbiome Analysis Center Server
4: Medical institution server
5: Beauty shop terminal
6: Shipping company server
7: Inspection center server
10: data transmitter and receiver
20: Contract management department
30: Delivery information management department
40: big data unit
50: AI operation department
60: user interface providing unit

Claims (12)

유무선 통신을 통하여 고객 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버, 미용업소 단말 또는 기설정된 배송사 서버 중 적어도 두개 이상과 연결되어 데이터가 송수신되는 데이터송수신부와;
고객 마이크로바이옴 분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터 제공을 위한 전자서명 가능한 계약 양식과 개인정보제공동의서 양식을 고객 단말에 제공하고, 금융 서버와 연동되어 비용 결제를 위한 가상계좌를 생성하고, 상기 비용이 입금이 되면 계약식별코드와 함께 계약데이터세트를 생성하는 계약체결부와;
상기 계약이 체결되면, 배송사 서버와 연동되어, 고객의 인체로부터 수집되거나 채취된 인체구성물의 배송을 위한 정보를 고객 단말, 미용업소 단말 또는 의료기관 서버로 전송하고, 상기 배송된 인체구성물의 실시간 배송정보를 수신받아 관리하는 배송데이터부와;
상기 고객의 인체구성물이 배송된 마이크로바이옴분석센터 서버로부터 고객 마이크로바이옴 분석데이터를 수신받는 마이크로바이옴 분석데이터부와;
기설정된 인공지능 학습모델을 통하여 상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터와 피부상태·비만유형 진단 데이터가 매핑되어 생성된 마이크로바이옴기반진단데이터가 저장되는 마이크로바이옴기반진단데이터부와;
기설정된 인공지능 학습모델을 통하여 상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터가 상기 마이크로바이옴기반진단데이터와 매칭되어 기설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 마이크로바이옴분석기반진단데이터가 진단지원 데이터로 생성되는 진단지원 데이터추출부와;
상기 진단지원 데이터와, 기축적된 피부상태·비만유형 진단 데이터와 상기 진단에 따른 피부상태·비만유형 처방 데이터가 매핑된 진단기반처방데이터가 매칭되어, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 진단기반처방데이터가 마이크로바이옴분석기반 피부상태·비만유형 처방 데이터로 생성되는 처방지원 데이터추출부;를 포함하는 AI운영부와;
상기 마이크로바이옴 분석데이터, 진단지원 데이터, 처방지원 데이터를 기반으로 진단의에 의하여 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터가 입력되도록 의료기관 서버에 유저인터페이스를 제공하는 의료기관유저인터페이스제공부와;
상기 의료기관 서버로부터 고객 마이크로바이옴 분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 데이터, 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되어 빅데이터로 관리되는 빅데이터부와;
상기 마이크로바이옴 분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 데이터, 피부상태·비만유형 처방 데이터 중 적어도 하나 이상 열람, 확인, 복제, 출력, 입력, 전송될 수 있도록, 고객 단말에 유저인터페이스(UI)를 제공하는 유저인터페이스제공부가 포함되는 것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO(Management Service Organization) 서버 시스템.
a data transmitter/receiver that is connected to at least two of a customer terminal, a microbiome analysis center server, a medical institution server, a beauty shop terminal, or a preset delivery company server through wired/wireless communication to transmit and receive data;
Electronically signable contract form and personal information provision agreement form for providing customer microbiome analysis data, skin condition/obesity type diagnosis data, and prescription data are provided to the customer terminal, and a virtual account for payment is created by interworking with the financial server. a contract execution unit generating a contract data set together with a contract identification code when the cost is deposited;
When the contract is concluded, it is linked with the delivery company server to transmit information for delivery of human body components collected or collected from the customer's body to the customer terminal, beauty shop terminal, or medical institution server, and real-time delivery of the delivered human body components a delivery data unit for receiving and managing information;
a microbiome analysis data unit receiving the customer microbiome analysis data from the microbiome analysis center server to which the customer's human body composition is delivered;
a microbiome-based diagnostic data unit for storing microbiome-based diagnostic data generated by mapping the customer microbiome analysis data and skin condition/obesity type diagnostic data through a preset artificial intelligence learning model;
Diagnosis in which the customer microbiome analysis data is matched with the microbiome-based diagnostic data through a preset artificial intelligence learning model, and microbiome analysis-based diagnostic data having a matching rate greater than or equal to a preset threshold is generated as diagnostic support data a support data extraction unit;
Diagnosis base having a matching rate equal to or greater than a preset threshold value by matching the diagnosis support data with the diagnosis-based prescription data in which the pre-accumulated skin condition/obesity type diagnosis data and the skin condition/obesity type prescription data according to the diagnosis are mapped An AI operation unit including; a prescription support data extraction unit in which prescription data is generated as microbiome analysis-based skin condition/obesity type prescription data;
a medical institution user interface providing unit that provides a user interface to a medical institution server so that skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data are input by a diagnostician based on the microbiome analysis data, diagnosis support data, and prescription support data;
a big data unit that receives customer microbiome analysis data, skin condition/obesity type diagnosis data, and skin condition/obesity type prescription data from the medical institution server and manages it as big data;
At least one of the microbiome analysis data, skin condition/obesity type diagnosis data, and skin condition/obesity type prescription data may be viewed, confirmed, duplicated, outputted, inputted, or transmitted through a user interface (UI) to the customer terminal. Microbiome analysis-based skin condition/obesity type diagnosis and prescription support MSO (Management Service Organization) server system, characterized in that it includes a user interface providing unit.
 유무선통신 네트워크를 통하여, 마이크로바이옴 분석센터 서버로부터 고객 마이크로바이옴 분석데이터가 수신되는 마이크로바이옴분석데이터부와,
상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터와 의료기관 서버로부터 수신된 피부상태·비만유형 진단 데이터가 매핑된 마이크로바이옴기반진단데이터가 저장되는 마이크로바이옴기반진단데이터부와,
의료기관 서버로부터 수신된 피부상태·비만유형 진단 데이터와 피부상태·비만유형 처방 데이터가 매핑된 진단기반처방데이터가 저장되는 진단기반처방데이터부를 포함하는 빅데이터부와;,
기설정된 인공지능 학습모델을 통하여, 상기 고객 마이크로옴분석데이터와, 상기 마이크로바이옴분석기반진단데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 마이크로바이옴분석기반진단데이터가 진단지원 데이터로 생성되는 진단지원 데이터추출부와,
상기 진단지원 데이터와, 상기 진단기반처방데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 진단기반처방데이터가 처방지원 데이터로 생성되는 처방지원 데이터추출부를 포함하는 AI운영부;가 포함되는 것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템.
A microbiome analysis data unit for receiving customer microbiome analysis data from a microbiome analysis center server through a wired/wireless communication network;
a microbiome-based diagnostic data unit storing microbiome-based diagnostic data in which the customer microbiome analysis data and the skin condition/obesity type diagnostic data received from a medical institution server are mapped;
A big data unit including a diagnosis-based prescription data unit in which the skin condition/obesity type diagnosis data and the skin condition/obesity type prescription data received from the medical institution server are mapped and the diagnosis-based prescription data is stored;
Through a preset artificial intelligence learning model, the customer microohm analysis data and the microbiome analysis-based diagnostic data are matched, and the microbiome analysis-based diagnostic data having a matching rate greater than or equal to a preset threshold is used as diagnostic support data. a diagnostic support data extraction unit that is generated;
and an AI operation unit including a prescription support data extraction unit in which the diagnosis support data and the diagnosis-based prescription data are matched, and the diagnosis-based prescription data having a matching rate greater than or equal to a preset threshold is generated as prescription support data; MSO server system that supports diagnosis and prescription for skin condition/obesity types based on microbiome analysis.
 제2항에 있어서, 상기 빅데이터부는
고객 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버, 의료기관 서버, 미용업소 단말, 배송사 서버, 검사센터 서버로부터 수신되는 원시 데이터인 1차데이터를 관리하는 1차 데이터부와,
1차 데이터를 기반으로 생성된 2차 데이터를 관리하는 2차 데이터부와,
2차 데이터를 기반으로 입력되는 3차 데이터를 관리하는 3차 데이터부와,
1차 데이터, 2차 데이터 및 3차 데이터를 인공지능 학습모델 분석하여 도출된 4차 데이터를 관리하는 4차 데이터부로 구성되는 것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템.
The method of claim 2, wherein the big data unit
A primary data unit for managing primary data, which is raw data received from a customer terminal, a microbiome analysis center server, a medical institution server, a beauty shop terminal, a delivery company server, and an inspection center server;
a secondary data unit that manages secondary data generated based on primary data;
A tertiary data unit that manages tertiary data input based on secondary data, and
Diagnosis of skin condition and obesity type based on microbiome analysis, characterized in that it consists of a quaternary data unit that manages quaternary data derived by analyzing primary data, secondary data and tertiary data by an artificial intelligence learning model Prescription Support MSO Server System.
 제2항에 있어서,
빅데이터부는,
상기 마이크로바이옴 분석센터 서버로부터 수신된 고객 마이크로바이옴 분석데이터와 상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터에 따른 유해 성분, 무해 성분, 유익 성분 데이터가 매핑된 마이크로바이옴기반성분데이터와,
의료기관 서버로부터 수신된 고객피부상태·비만유형 진단 데이터와, 상기 고객피부상태·비만유형 진단 데이터에 따른 유해 성분, 무해 성분, 유익 성분 데이터가 매핑된 진단기반성분데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
기저장된 의약품·화장품·건강기능식품·건강보조식품·가공식품·천연식품데이터를 포함하는 상품데이터와 상기 상품데이터에 함유된 성분이 매핑된 상품기반성분데이터를 포함하고,
AI 운영부는,
기설정된 인공지능 학습모델을 통하여,
상기 고객 마이크로옴분석데이터와, 상기 마이크로바이옴기반성분데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 마이크로바이옴기반성분데이터, 또는 상기 고객피부상태·비만유형 진단 데이터와, 상기 진단기반성분데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 진단기반성분데이터 중 적어도 하나 이상이 진단지원 데이터로 생성되는 진단지원 데이터추출부와,
상기 진단지원 데이터에 상기 상품기반성분데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 상품기반성분데이터 중 적어도 하나 이상이 마이크로바이옴분석기반 피부상태·비만유형 처방 데이터로 생성되는 처방지원 데이터추출부로 구성되는 것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템.
3. The method of claim 2,
Big Data Department,
Microbiome-based component data in which the customer microbiome analysis data received from the microbiome analysis center server and harmful components, harmless components, and beneficial component data according to the customer microbiome analysis data are mapped;
It includes at least one or more of the customer skin condition/obesity type diagnosis data received from the medical institution server and the diagnosis-based component data in which the harmful component, harmless component, and beneficial component data according to the customer skin condition/obesity type diagnosis data are mapped,
Contains product data including pre-stored drug, cosmetic, health functional food, health supplement, processed food, and natural food data and product-based ingredient data in which ingredients contained in the product data are mapped,
AI Operations Department,
Through a preset artificial intelligence learning model,
Microbiome-based component data, or the customer skin condition/obesity type diagnosis data, and the diagnosis basis a diagnosis support data extraction unit in which at least one of the component data is matched and at least one of the diagnostic base component data having a matching rate equal to or greater than a preset threshold value is generated as the diagnosis support data;
Prescription support data in which the product-based ingredient data is matched to the diagnosis support data, and at least one of the product-based ingredient data having a matching rate greater than or equal to a preset threshold value is generated as microbiome analysis-based skin condition/obesity type prescription data Diagnosis and prescription support MSO server system for skin condition and obesity type based on microbiome analysis, characterized in that it consists of an extractor.
 제2항에 있어서,
빅데이터부는,
상기 마이크로바이옴 분석센터 서버로부터 수신된 고객 마이크로바이옴 분석데이터와 상기 마이크로바이옴 분석데이터에 따른 유해 서비스, 무해 서비스, 유익 서비스데이터가 매핑된 마이크로바이옴기반서비스데이터와,
의료기관 서버로부터 수신된 고객피부상태·비만유형 진단 데이터와, 상기 고객피부상태·비만유형 진단 데이터에 따른 유해 서비스, 무해 서비스, 유익 서비스데이터가 매핑된 진단기반서비스데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
기저장된 수술·치료·시술·관리·예방법·운동법·체중관리법·자세교정법·트레이닝·의료기구·의료장치·의료도구·체중관리도구·건강관리기구·건강관리장치·건강관리도구를 포함하는 서비스데이터와 상기 서비스에 따른 기능이 매핑된 서비스기반기능데이터를 포함하고,
AI운영부는,
기설정된 인공지능 학습모델을 통하여,
상기 고객 마이크로옴분석데이터와, 상기 마이크로바이옴기반성분데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 마이크로바이옴기반서비스데이터 또는 상기 고객피부상태·비만유형 진단 데이터와, 상기 진단기반서비스데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 진단기반서비스데이터 중 적어도 하나 이상이 진단지원 데이터로 생성되는 진단지원 데이터추출부와,
상기 진단지원 데이터에 상기 서비스기반기능데이터가 매칭되고, 기 설정된 임계값 이상의 매칭률을 가지는 서비스기반기능데이터 중 적어도 하나 이상이 마이크로바이옴분석기반 피부상태·비만유형 처방 데이터로 생성되는 처방지원 데이터추출부로 구성되는 것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템.
3. The method of claim 2,
Big Data Department,
Microbiome-based service data in which customer microbiome analysis data received from the microbiome analysis center server and harmful services, harmless services, and beneficial service data according to the microbiome analysis data are mapped;
It includes at least one or more of diagnosis-based service data in which customer skin condition/obesity type diagnosis data received from a medical institution server and harmful service, harmless service, and beneficial service data according to the customer skin condition/obesity type diagnosis data are mapped,
Services including pre-stored surgery/treatment/operation/management/prevention method/exercise method/weight management method/posture correction method/training/medical device/medical device/medical tool/weight management tool/health management device/health management device/health management tool It includes service-based function data in which data and functions according to the service are mapped,
AI operation department,
Through a preset artificial intelligence learning model,
The microbiome-based service data or the customer skin condition/obesity type diagnosis data, wherein the customer microome analysis data and the microbiome-based component data are matched, and having a matching rate equal to or greater than a preset threshold value, and the diagnosis-based service a diagnostic support data extraction unit for generating at least one or more diagnostic support data among diagnostic-based service data in which data is matched and having a matching rate greater than or equal to a preset threshold;
Prescription support data in which the service-based functional data is matched to the diagnosis support data, and at least one of the service-based functional data having a matching rate greater than or equal to a preset threshold value is generated as microbiome analysis-based skin condition/obesity type prescription data Diagnosis and prescription support MSO server system for skin condition and obesity type based on microbiome analysis, characterized in that it consists of an extractor.
 고객 마이크로바이옴분석데이터로부터 진단 또는 처방에 영향을 미치는 유효키워드가 무작위로 추출되는 키워드추출부와;
기 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 유효키워드에 대한 진단의의 진단 또는 처방 의도가 출력되는 진단및처방의도추출부와;
의료기관 서버로부터 진단의의 피부상태·비만유형 진단 데이터 또는 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되는 진단및피부상태·비만유형 처방 데이터부와;
상기 진단의의 진단 또는 피부상태·비만유형 처방 데이터가 상기 출력된 진단의의 진단 또는 처방 의도와 일치하지 않는 경우, 상기 출력된 진단의 진단 또는 처방 의도에 대한 레이블을 상기 진단의의 진단 또는 처방 데이터에 대응하는 진단의의 진단 또는 처방 의도로 수정하여, 상기 기 학습된 인공신경망에 입력하는 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템.
a keyword extraction unit for randomly extracting valid keywords affecting diagnosis or prescription from customer microbiome analysis data;
a diagnosis and prescription intention extraction unit for outputting a diagnosis or prescription intention of a diagnostician with respect to the effective keyword using the previously learned artificial neural network;
a diagnosis and skin condition/obesity type prescription data unit for receiving the skin condition/obesity type diagnosis data or skin condition/obesity type prescription data from the medical institution server;
When the diagnosis or skin condition/obesity type prescription data of the diagnostician does not match the outputted diagnosis or prescription intention of the diagnostician, the output label for the diagnosis or prescription intention of the diagnostician is displayed on the diagnosis or prescription of the diagnostician. Microbiome analysis-based diagnosis and prescription support for skin condition/obesity type MSO server, characterized in that it includes a learning unit that modifies the diagnosis or prescription intention of the diagnostician corresponding to the data and inputs it to the pre-learned artificial neural network system.
 마이크로바이옴 분석센터 서버로부터 고객 마이크로바이옴 분석데이터가 수신되는 고객 마이크로바이옴 분석데이터부가 포함된 빅데이터부와;
상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터가 수신되면, 기설정된 인공지능 모델을 통해 진단지원 데이터 또는 처방지원 데이터 중 적어도 하나 이상을 생성하는 AI운영부와;
의료기관 서버에 신호를 보내 고객 마이크로바이옴 분석데이터. 진단지원 데이터 또는 처방지원 데이터의 확인을 요청하는 신호송신부와;
상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터. 진단지원 데이터 또는 처방지원 데이터가 상기 의료기관 서버에서 열람, 확인, 복제, 출력되고, 상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터를 기반으로 한 의사의 피부상태·비만유형 진단 데이터가 입력되도록 의료기관 서버에 유저인터페이스를 활성화시키는 의료기관유저인터페이스제공부와;
상기 유저인터페이스를 통하여 의사의 피부상태·비만유형 진단 데이터가 입력되면 고객 단말에 신호를 보내 확인을 요청하는 신호송신부와;
상기 신호가 수신된 고객 단말에서 상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터 또는 상기 피부상태·비만유형 진단 데이터가 열람, 확인, 복제, 출력, 전송될 수 있도록, 고객 단말에 유저인터페이스를 활성화시키는 고객유저인터페이스제공부가 포함되는 것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템.
a big data unit including a customer microbiome analysis data unit for receiving customer microbiome analysis data from the microbiome analysis center server;
an AI operation unit for generating at least one of diagnosis support data and prescription support data through a preset artificial intelligence model when the customer microbiome analysis data is received;
Customer microbiome analysis data by sending a signal to the medical institution server. a signal transmitter for requesting confirmation of diagnosis support data or prescription support data;
The customer microbiome analysis data. A user interface is installed on the medical institution server so that the diagnosis support data or prescription support data is viewed, confirmed, duplicated, and output from the medical institution server, and the doctor's skin condition/obesity type diagnostic data based on the customer microbiome analysis data is input. a medical institution user interface providing unit for activating;
a signal transmitter for requesting confirmation by sending a signal to a customer terminal when a doctor's skin condition/obesity type diagnosis data is input through the user interface;
Providing a customer user interface that activates the user interface to the customer terminal so that the customer microbiome analysis data or the skin condition/obesity type diagnosis data can be viewed, confirmed, duplicated, outputted, and transmitted from the customer terminal where the signal is received Microbiome analysis-based skin condition/obesity type diagnosis and prescription support MSO server system, characterized in that the supplement is included.
 제7항에 있어서,
상기 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터는 진단의의 전자서명이 결합된 것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템.
8. The method of claim 7,
The microbiome analysis-based diagnosis and prescription support MSO server system for skin condition/obesity type, characterized in that the skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data are combined with a diagnostician's electronic signature.
 제7항에 있어서,
상기 빅데이터부는,
고객 단말로부터 고객자가관찰데이터가 수신되는 고객자가관찰데이터부, 미용업소 단말로부터 고객관찰데이터가 수신되는 미용업소관찰데이터부 중 적어도 하나 이상이 더 포함되고,
상기 의료기관유저인터페이스제공부는,
상기 고객자가관찰데이터 또는 고객관찰데이터가 상기 의료기관 서버에서 열람, 확인, 복제, 출력되고, 상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터와, 고객자가관찰데이터 또는 고객관찰데이터를 기반으로 한 의사의 피부상태·비만유형 진단 데이터가 입력되도록 의료기관 서버에 유저인터페이스를 활성화시키는 의료기관유저인터페이스제공부와;
상기 고객 마이크로바이옴 분석데이터와 고객자가관찰데이터 또는 미용업소관찰데이터가 열람, 확인, 복제, 출력될 수 있도록, 의료기관 서버에 유저인터페이스를 활성화시키는 의료기관유저인터페이스제공부;가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템.
8. The method of claim 7,
The big data unit,
At least one or more of a customer self-observation data unit in which customer self-observation data is received from a customer terminal, and a beauty shop observation data unit in which customer observation data is received from a beauty shop terminal is further included,
The medical institution user interface providing unit,
The customer self-observation data or customer observation data is viewed, confirmed, duplicated, and output from the server of the medical institution, and the doctor's skin condition/obesity based on the customer microbiome analysis data and the customer self-observation data or customer observation data a medical institution user interface providing unit for activating a user interface on a medical institution server to input type diagnosis data;
A medical institution user interface providing unit for activating the user interface on the medical institution server so that the customer microbiome analysis data and customer self-observation data or beauty shop observation data can be viewed, confirmed, duplicated, and outputted; characterized in that it further includes MSO server system that supports diagnosis and prescription for skin condition and obesity type based on microbiome analysis.
 마이크로바이옴 분석센터 서버로부터 입력된 마이크로바이옴 분석데이터, 의료기관서버로부터 입력된 피부상태·비만유형 진단 및 처방데이터를 포함한 기축적된 생체정보데이터가 피부상태, 비만유형별로 카테고리화되는 빅데이터부와;
상기 빅데이터로부터 공통된 데이터와 기능이 추출되어 상기 피부, 비만에 관한 추출객체 클래스가 생성되는 클래스 생성부와;
상기 피부, 비만에 관한 추출객체 클래스와 고객 마이크로바이옴 분석데이터를 매칭하여 기설정된 임계값 이상의 피부상태, 비만유형 진단 및 처방데이터가 고객 피부상태, 비만 진단 지원 데이터로 출력되는 딥러닝형 피부상태·비만유형 분석 알고리즘엔진부가 포함되는 것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템.
A big data section in which the accumulated biometric information data including microbiome analysis data input from the microbiome analysis center server and skin condition/obesity type diagnosis and prescription data input from a medical institution server are categorized by skin condition and obesity type Wow;
a class generating unit for extracting common data and functions from the big data to generate an extracted object class related to the skin and obesity;
A deep learning type skin condition in which the skin condition, obesity type diagnosis and prescription data above a preset threshold value are output as customer skin condition and obesity diagnosis support data by matching the extracted object class related to the skin and obesity with the customer microbiome analysis data ·MSO server system supporting diagnosis and prescription for skin condition·obesity type based on microbiome analysis, characterized in that it includes an obesity type analysis algorithm engine unit.
 제10항에 있어서,
상기 빅데이터부는,
상기 피부상태, 비만유형별 카테고리 내 외적 항노화치료와 내적 항노화치료 카테고리가 형성되고,
상기 외적 항노화치료는, 알러지, 아토피, 여드름, 홍조를 포함하는 마이크로바이옴 분석 데이터 영역과,
색소, 주름, 흉터를 포함하는 레이저(Laser) 치료 영역과,
수술, 시술, 약물요법을 포함하는 기타영역으로 구분되어 데이터가 축적되는것을 특징으로 하는 마이크로바이옴 분석 기반 피부상태·비만유형에 대한 진단 및 처방 지원 MSO 서버 시스템.
11. The method of claim 10,
The big data unit,
The external anti-aging treatment category and the internal anti-aging treatment category are formed in each category for each skin condition and obesity type,
The external anti-aging treatment includes a microbiome analysis data area including allergies, atopic dermatitis, acne, and flushing;
A laser treatment area including pigmentation, wrinkles, and scars,
MSO server system supporting diagnosis and prescription for skin condition and obesity type based on microbiome analysis, characterized in that data is accumulated by being divided into other areas including surgery, procedure, and drug therapy.
 유저인터페이스제공부를 통해 고객 단말, 마이크로바이옴 분석센터 서버 또는 의료기관 서버 중 하나 이상을 통하여 고객마이크로바이옴분석데이터 또는 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방데이터 중 적어도 하나 이상이 열람, 확인, 복제, 출력, 입력, 전송될 수 있도록 유저인터페이스를 제공하는 단계와,
데이터송수신부를 통해 고객단말, 미용업소 단말, 의료기관 서버와 연결되어, 고객데이터, 마이크로바이옴센터데이터, 의료기관데이터, 미용업소데이터, 계약데이터, 고객마이크로바이옴분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 데이터, 피부상태·비만유형 처방 데이터를 생성시키는 단계와,
계약체결관리부를 통해 계약체결이 이루어지면, 결제와 계약사항이 데이터베이스(DB)화되어 관리되는 단계와,
빅데이터부를 통해 데이터 송수신부에서 수신된 고객데이터, 미용업소데이터, 마이크로바이옴센터데이터, 의료기관데이터, 계약데이터, 고객마이크로바이옴분석데이터, 피부상태·비만유형 진단 및 처방데이터가 데이터베이스(DB)화되어 빅데이터 구조로 관리되는 단계와,
기설정된 배송사 서버을 통해 계약식별코드가 부착된 고객의 인체구성물이 든 키트가 기 설정된 마이크로바이옴 분석센터로 배송될 수 있도록 기설정된 미용업소 단말, 고객 단말 또는 의료기관 서버에 계약식별코드와 함께 기설정된 마이크로바이옴 분석센터의 주소지를 포함한 배송 정보를 전송시키는 단계와,
마이크로바이옴 분석센터 서버를 통해, 배송된 고객인체구성물의 복수의 유익균, 유해균 및 무해균의 분포데이터를 기반으로 고객의 피부 상태·비만 유형이 분석된 마이크로바이옴분석데이터를 생성시키고, 의료기관 서버로 고객마이크로바이옴분석데이터의 확인 요청 신호를 보내는 단계와,
AI운영부를 통해 자체적으로 학습·추론하면서 빅데이터부에 저장된 데이터를 불러와, 마이크로바이옴 분석결과데이터로 피부상태·비만유형을 분석하여, 마이크로바이옴분석데이터 유형에 따른 고객 피부상태·비만유형 진단 및 처방을 지원하는 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 및 고객 피부상태·비만 처방지원 데이터를 생성시키는 단계와,
상기 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 또는 고객 피부상태·비만유형 처방지원 데이터 중 적어도 하나 이상이 선택되고 상기 선택된 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단지원 데이터 또는 고객 피부상태·비만 처방지원 데이터에 진단의 전자서명이 결합되어 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 및 처방 데이터가 생성되는 단계와,
고객 단말에서 MSO 서버 시스템으로부터 고객마이크로바이옴분석데이터, 고객 피부상태·비만유형 진단 데이터 또는 고객 피부상태·비만유형 처방 데이터가 수신되어 화면상에 활성화되는 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 MSO 서버 시스템.
At least one or more of customer microbiome analysis data or customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data can be viewed, confirmed, or reproduced through one or more of customer terminal, microbiome analysis center server, or medical institution server through the user interface providing unit , providing a user interface for output, input, and transmission;
It is connected to customer terminals, beauty shop terminals, and medical institution servers through the data transmitter and receiver, customer data, microbiome center data, medical institution data, beauty business data, contract data, customer microbiome analysis data, skin condition/obesity type diagnosis data , generating skin condition/obesity type prescription data;
When a contract is concluded through the contract execution management unit, payment and contract details are converted into a database (DB) and managed;
Customer data, beauty shop data, microbiome center data, medical institution data, contract data, customer microbiome analysis data, skin condition/obesity type diagnosis and prescription data received from the data transmission and reception unit through the big data unit are database (DB) step and managed as a big data structure;
The kit containing the customer's human body composition with the contract identification code attached through the preset delivery company server can be delivered to the preset microbiome analysis center along with the contract identification code on the preset beauty shop terminal, customer terminal, or medical institution server. Transmitting delivery information including the address of the established microbiome analysis center;
Based on the distribution data of a plurality of beneficial, harmful and harmless bacteria in the customer's body composition delivered through the microbiome analysis center server, the microbiome analysis data analyzed for the customer's skin condition and obesity type is generated, and the medical institution server Sending a confirmation request signal of customer microbiome analysis data with
It calls the data stored in the big data unit while learning and reasoning on its own through the AI operation unit, and analyzes the skin condition and obesity type with the microbiome analysis result data, and the customer skin condition and obesity type according to the microbiome analysis data type Generating customer skin condition/obesity type diagnosis support data and customer skin condition/obesity prescription support data supporting diagnosis and prescription;
At least one of the customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis support data, or customer skin condition/obesity type prescription support data is selected, and the selected customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis A step of generating customer skin condition/obesity type diagnosis data and prescription data by combining the electronic signature of diagnosis with support data or customer skin condition/obesity prescription support data;
MSO server system, characterized in that it consists of a step of receiving customer microbiome analysis data, customer skin condition/obesity type diagnosis data, or customer skin condition/obesity type prescription data from the MSO server system in the customer terminal and activating it on the screen .
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