KR102418341B1 - 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치 및 그 방법 - Google Patents

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이승재
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Abstract

본 발명은 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 당 관리 장치를 이용한 당 관리 방법에 있어서, 복수의 정상인 및 당뇨환자의 성별, 나이, 체중, 평균 수면시간, 당화혈색소 수치 중에서 적어도 하나와 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 수집하는 단계, 당화혈색소 수치에 따라 구분된 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 성별, 나이대, 체중별, 평균 수면시간별에 따라 복수의 범주로 그룹핑하는 단계, 각각의 범주에서 정상인 및 당뇨환자 각각에 대한 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 이용하여 개인별 하루 혈당 분산도를 연산하는 단계, 각각의 범주에서 정상인과 당뇨환자 각각에 대한 개인별 하루 혈당 분산도를 이용하여 각각의 범주에 대응하는 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출하는 단계, 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 입력받고, 연속혈당측정기를 이용하여 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 입력받는 단계, 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 이용하여 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산하는 단계, 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 이용하여 피검자가 속하는 범주에서의 정상인 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위를 추출하고, 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 검출하는 단계, 그리고 해당 범주에서 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 이용하여 피검자의 하루 혈당 분산도에 대한 당 관리 점수를 산출하는 단계를 포함한다.

Description

연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR MANAGING GLUCOSE USING CONTINUOUS BLOOD GLUCOSE DATA AND METHOD THEREOF}
본 발명은 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 피검자의 연속혈당 데이터 및 피검자가 속한 범주에서의 하루 혈당 분산도 범위를 이용하여 피검자의 당을 관리하는 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 당뇨병은 혈액에 포함된 글루코오스(glucose)의 양이 정상치보다 높은 증상을 말하는 것으로 일반적으로 공복 혈당이 126mg/dL 이상, 식후 2시간이 지났을 무렵 200mg/dL 이상이면 당뇨병으로 분류된다.
이러한 당뇨병은 대사이상에 기인하는 대표적인 만성질환으로 급속한 경제성장과 함께 식생활의 서구화에 따른 과다한 영양섭취, 운동부족, 스트레스 등으로 인하여 유병률이 계속 증가하고 있는 추세이다.
이때, 당뇨병은 인슐린 분비의 절대적 또는 상대적인 부족이나 표적세포에서의 인슐린의 지속적이고 적절한 관리의 어려움이 있으며, 망막, 신장, 신경에 나타나는 미세혈관 합병증과 동맥경화, 심혈관 질환 같은 거대 혈관 합병증을 유발하여 심각한 경우 목숨까지 위협할 수 있는 위험한 병이다.
따라서, 당뇨병은 평생관리가 요구되는 만성질환으로 그 자체보다는 그로 인한 합병증이 중요시되며, 항상 혈당을 관리하는 것이 필수적이다.
다만, 피검자 스스로 혈당 변화의 추이 및 이력을 유심히 관찰하고 관리하는 점에서, 병적 특성상 체계적이고 효과적인 관리 및 분석이 상당히 어려운 문제점이 있다.
그리고, 정상 혈당 수치로의 근접이 어려운 고혈당 또는 저혈당을 가진 사람들의 경우, 지속적으로 고혈당 또는 저혈당이므로 관리가 요구된다는 결과만 제공받는 문제점이 있다.
따라서, 피검자는 구체적으로 본인의 혈당 수준을 알고, 혈당 수준에 따라 올바른 관리할 수 있도록 하는 기술이 요구된다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 국내공개특허 제10-2014-0094111호(2014.07.30 공개)에 개시되어 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 피검자의 연속혈당 데이터 및 피검자가 속한 범주에서의 하루 혈당 분산도 범위를 이용하여 피검자의 당을 관리하는 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.
이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면, 당 관리 장치를 이용한 당 관리 방법에 있어서, 복수의 정상인 및 당뇨환자의 성별, 나이, 체중, 평균 수면시간, 당화혈색소 수치 중에서 적어도 하나와 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 수집하는 단계, 당화혈색소 수치에 따라 구분된 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 성별, 나이대, 체중별, 평균 수면시간별에 따라 복수의 범주로 그룹핑하는 단계, 각각의 범주에서 정상인 및 당뇨환자 각각에 대한 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 이용하여 개인별 하루 혈당 분산도를 연산하는 단계, 상기 각각의 범주에서 정상인과 당뇨환자 각각에 대한 개인별 하루 혈당 분산도를 이용하여 상기 각각의 범주에 대응하는 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출하는 단계, 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 입력받고, 연속혈당측정기를 이용하여 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 입력받는 단계, 상기 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 이용하여 상기 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산하는 단계, 상기 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 이용하여 피검자가 속하는 범주에서의 정상인 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위를 추출하고, 상기 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 상기 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 검출하는 단계, 그리고 상기 해당 범주에서 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 이용하여 상기 피검자의 하루 혈당 분산도에 대한 당 관리 점수를 산출하는 단계를 포함한다.
상기 피검자의 당 관리 점수에 따라 건강식단 추천 또는 보상 음식 정보에 대한 피드백을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 피드백을 제공하는 단계는, 상기 피검자의 당 관리 점수가 목표점수보다 작은 경우, 건강식단을 추천하고, 상기 피검자의 당 관리 점수가 n회 연속으로 목표점수와 같거나 높은 경우, 사용자 기호에 맞는 보상 음식 및 칼로리에 대한 정보를 제공할 수 있다.
상기 피드백을 제공하는 단계는, 피검자의 당 관리 점수가 연속적으로 m회 이상 목표점수와 같거나 높은 경우, 쿠폰 또는 아이템을 제공할 수 있다.
상기 개인별 하루 혈당 분산도를 연산하는 단계는, 각각의 범주에서 복수의 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 IQR에 적용하여 다음의 수학식을 통해 하루 혈당 분산도를 연산할 수 있다.
개인별 하루 혈당 분산도 = 상위 25%에 해당하는 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터 값 - 상위 75%에 해당하는 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터 값
상기 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출하는 단계는, 상기 개인별 하루 혈당 분산도를 IQR에 적용하여 다음의 수학식을 통해 범주별로 하루 혈당 분산도 범위를 산출할 수 있다.
범주별 하루 혈당 분산도 범위 = [개인별 하루 혈당 분산도 값들의 중앙값 - a * 개인별 하루 혈당 분산도 값들의 IQR, 개인별 하루 혈당 분산도 값들의 중앙값 + a * 개인별 하루 혈당 분산도 값들의 IQR]
상기 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산하는 단계는, 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 IQR에 적용하여 다음의 수학식을 통해 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산할 수 있다.
피검자의 하루 혈당 분산도 = 상위 25%에 해당하는 연속혈당 데이터 값 - 상위 75%에 해당하는 연속혈당 데이터 값
상기 당 관리 점수를 산출하는 단계는, 하기의 수학식을 이용하여 피검자의 당 관리 점수를 산출할 수 있다.
Figure 112021093600252-pat00001
여기서, A는 피검자의 하루 혈당 분산도이고, B는 정상인 범주의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값이며, C는 당뇨환자 범주의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 나타낸다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치에 있어서, 복수의 정상인 및 당뇨환자의 성별, 나이, 체중, 평균 수면시간, 당화혈색소 수치 중에서 적어도 하나와 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터를 수집하고, 당화혈색소 수치에 따라 구분된 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 성별, 나이대, 체중별, 평균 수면시간별에 따라 복수의 범주로 그룹핑하며, 각각의 범주에서 정상인 및 당뇨환자 각각에 대한 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터를 이용하여 개인별 하루 혈당 분산도를 연산하고, 상기 각각의 범주에서 정상인과 당뇨환자 각각에 대한 개인별 하루 혈당 분산도를 이용하여 상기 각각의 범주에 대응하는 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출하는 분산도 범위 산출부, 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 입력받고, 연속혈당측정기를 이용하여 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 입력받는 입력부, 상기 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 이용하여 상기 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산하는 분산도 연산부, 상기 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 이용하여 피검자가 속하는 범주에서의 정상인 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위를 추출하고, 상기 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 검출하는 검출부, 그리고 상기 해당 범주에서 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 이용하여 상기 피검자의 하루 혈당 분산도에 대한 당 관리 점수를 산출하는 제어부를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 피검자의 연속혈당 데이터와 피검자가 속한 범주에 대한 하루 혈당 분산도 범위를 이용하여 피검자의 당 관리 점수를 산출할 수 있으므로, 당뇨병을 미리 예방 및 관리할 수 있다. 그리고, 산출된 당 관리 점수를 이전에 획득한 점수와 비교함으로써 혈당관리의 개선 여부를 실시간으로 확인할 수 있다. 또한, 당 관리 점수에 따라 피검자에게 적합한 당 관리를 위한 식단을 추천함으로써, 피검자의 식습관 관리를 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 연속혈당 데이터를 이용한 관리 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 각 범주별로 각각의 범주에 대응하는 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4a는 복수의 정상인에 대하여 수집한 생체정보 데이터를 나타낸 예시도이다.
도 4b는 복수의 당뇨환자에 대하여 수집한 생체정보 데이터를 나나탠 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
이하에서는 도 1을 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치(100)를 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 1에서 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 연속혈당측정기(200)와 네트워크로 연결된다.
먼저, 당 관리 장치(100)는 연속혈당측정기(200)를 통해 측정된 피검자의 연속혈당 데이터, 피검자의 하루 혈당 분산도 및 피검자가 속한 정상인 범주 및 당뇨환자 범주에 대한 하루 혈당 분산도를 이용하여 피검자의 혈당을 관리 점수를 산출한다.
다음으로, 연속혈당측정기(200)는 피검자의 신체에 부착하여 일정 시간 간격으로 피검자의 혈당을 측정한다.
이때, 연속혈당측정기(200)는 패치 형태로 구현되어 복부, 팔, 엉덩이 등 피하지방에 부착되며, 패치에 부착된 센서를 통해 세포 간질액(세포와 세포 사이를 채우는 액체 성분)의 포도당 농도를 측정하는 의료기기로 구현될 수 있다.
그리고, 연속혈당측정기(200)는 15분 주기로 피검자의 연속혈당 데이터를 측정하여 당 관리 장치(100)에 전송할 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 연속혈당측정기(200)를 통해 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 이용하여 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산하고, 피검자가 속해있는 범주에 대한 정상인 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위를 이용하여 당 관리 점수를 산출하여 피검자의 혈당에 대한 피드백을 제공한다.
이하에서는 도 2를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치(100)의 구성을 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2에서 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 분산도 범위 산출부(110), 입력부(120), 분산도 연산부(130), 검출부(140), 제어부(150) 및 피드백부(160)를 포함한다.
먼저, 분산도 범위 산출부(110)는 복수의 정상인 및 당뇨환자의 성별, 나이, 체중, 평균 수면시간, 당화혈색소 중에서 적어도 하나와 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터를 수집한다.
그리고, 분산도 범위 산출부(110)는 당화혈색소 수치에 따라 구분된 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 성별, 나이대, 체중별, 평균 수면시간별에 따라 복수의 범주로 그룹핑한다.
그러면, 분산도 범위 산출부(110)는 각각의 범주에서 정상인 및 당뇨환자 각각에 대한 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터를 이용하여 개인별 하루 혈당 분산도를 연산한다.
이때, 분산도 범위 산출부(110)는 각각의 범주에서 복수의 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 날짜별로 측정된 연속혈당 데이터를 IQR에 적용하여 하루 혈당 분산도를 연산할 수 있다.
그리고, 분산도 범위 산출부(110)는 각각의 범주에서 정상인과 당뇨환자 각각에 대한 개인별 하루 혈당 분산도를 이용하여 각각의 범주에 대응하는 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출한다.
여기서, 분산도 범위 산출부(110)는 개인별 하루 혈당 분산도를 IQR에 적용하여 범주별로 하루 혈당 분산도 범위를 산출할 수 있다.
다음으로, 입력부(120)는 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 입력받고, 연속혈당측정기(200)를 이용하여 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 입력받는다.
그리고, 연속혈당측정기(200)는 15분마다 연속혈당 데이터를 측정할 수 있고, 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)에 전송할 수 있다.
이때, 연속혈당측정기(200)을 이용하여 측정되는 주기는 피검자에 의해 변경될 수 있다.
다음으로, 분산도 연산부(130)는 피검자로부터 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 이용하여 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산한다.
이때, 분산도 연산부(130)는 피검자로부터 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 IQR에 적용하여 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산할 수 있다.
다음으로, 검출부(140)는 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 이용하여 피검자가 속하는 범주에서의 정상인 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위를 추출한다.
그리고, 검출부(140)는 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 검출한다.
다음으로, 제어부(150)는 해당 범주에서 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 이용하여 피검자의 하루 혈당 분산도에 대한 당 관리 점수를 산출한다.
이때, 제어부(150)는 0~100점 사이의 점수를 산출할 수 있다.
다음으로, 피드백부(160)는 피검자의 당 관리 점수에 따라 건강식단 추천 또는 보상 음식 정보에 대한 피드백을 제공한다.
이때, 피검자의 당 관리 점수가 목표점수보다 작은 경우, 피드백부(160)는 건강식단을 추천하고, 피검자의 당 관리 점수가 n회 연속으로 목표점수와 같거나 높은 경우, 피드백부(160)는 사용자 기호에 맞는 보상 음식 및 양에 대한 정보를 제공할 수 있다.
더 나아가서는, 피검자의 당 관리 점수가 연속적으로 m회 이상 목표점수와 같거나 높은 경우, 피드백부(160)는 쿠폰 또는 아이템을 제공할 수 있다.
이하에서는 도 3을 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 각각의 범주에 대응하는 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출하는 방법에 대하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 각 범주별로 각각의 범주에 대응하는 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출하는 방법을 설명하기 위한 순서도이고, 도 4a는 복수의 정상인에 대하여 수집한 생체정보 데이터를 나타낸 예시도이며, 도 4b는 복수의 당뇨환자에 대하여 수집한 생체정보 데이터를 나타낸 예시도이다.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 복수의 정상인 및 당뇨환자의 생체정보인 성별, 나이, 체중, 평균 수면시간, 당화혈색소 중에서 적어도 하나와 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 수집한다(S310).
이때, 연속혈당 데이터는 연속혈당측정기(200)를 이용하여 일정 시간 단위로 측정되며, 일정 시간 단위는 15분으로 설정하였으나 사용자에 의해 변경될 수 있다.
예를 들어, 당 관리 장치(100)는 복수의 정상인 및 당뇨환자에 대하여 날짜별로 15분 단위로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 수집할 수 있다.
도 4a 및 도 4b에서 도시한 바와 같이, 당 관리 장치(100)는 정상인 및 당뇨환자의 생체정보를 수집할 수 있으며, 여기서 생체정보는 정상인 및 당뇨환자의 성별, 나이, 체중, 평균 수면시간, 당화혈색소 중에서 적어도 하나와 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 수집할 수 있다.
이때, 도 4a 및 도 4b에서 정상인 및 당뇨환자의 생체정보와 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터는 수집된 것이고, 당 관리 장치(100)는 수집된 데이터를 이용하여 다음 단계에서 하루 혈당 분산도를 연산한다.
그리고, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 당화혈색소 수치에 따라 구분된 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 성별, 나이대, 체중별, 평균 수면시간별에 따라 복수의 범주로 그룹핑한다(S320).
이때, 당 관리 장치(100)는 당화혈색소 수치에 따라 정상인 및 당뇨환자를 구분할 수 있다.
예를 들어, 당화혈색소 수치가 [4.0% 이상 4.3% 미만], [4.3% 이상 4. % 6미만], … [6.2% 이상 6.5% 미만]인 경우, 당 관리 장치(100)는 정상인으로 구분하며, 당화혈색소 수치가 [6.5% 이상 6.8% 미만], [6.8% 이상 7.1% 미만], … 인 경우, 당 관리 장치(100)는 당뇨환자로 구분할 수 있다.
이에 따라, 당 관리 장치(100)는 구분된 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 성별(남/여), 나이(20대, 30대, 40대, 50대, …. 80세 이상), 체중([41kg 이상 45kg 미만], [45kg 이상 50kg 미만], [50kg 이상 55kg 미만], …), 평균 수면시간([0시간 이상 1시간 미만], [1시간 이상 2시간 미만], [2시간 이상 3시간 미만], …)에 따라 복수의 범주로 그룹핑한다.
예를 들어, 범주 1은 성별(남), 나이(20대), 체중([41kg 이상 45kg 미만]), 평균 수면시간([0시간 이상 1시간 미만])으로 설정하며, 범주 2는 성별(남), 나이(30대), 체중([41kg 이상 45kg 미만]kg), 평균 수면시간([0시간 이상 1시간 미만])으로 설정할 수 있다.
이와 같은 방법으로, 당 관리 장치(100)는 성별, 나이대, 체중별, 평균 수면시간별에 따라 복수의 범주로 그룹핑할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 각각의 범주에서 정상인 및 당뇨환자 각각에 대한 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터를 이용하여 개인별 하루 혈당 분산도를 연산한다(S330).
이때, 당 관리 장치(100)는 각각의 범주에서 복수의 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 IQR에 적용하여 다음의 수학식 1를 통해 개인별 하루 혈당 분산도를 연산할 수 있다.
Figure 112021093600252-pat00002
예를 들어, 도 4a에서 도시한 바와 같이, 당 관리 장치(100)는 S320 단계에서 그룹핑된 범주에 의해 ID가 1인 34세의 남성을 범주 2로 분류할 수 있으며, 범주 2의 1번째 정상인의 1번째 날짜의 연속혈당 데이터가 [94, 99, 101, 95, 90, 88, 89, 93, 91, …]라고 가정하면, 범주 2의 1번째 정상인의 1번째 날짜의 하루 혈당 분산도는 수학식 1에 의해 [5]로 연산될 수 있다.
그리고, 범주 2의 1번째 정상인의 2번째 날짜의 연속혈당 데이터가 [80, 87, 96, 104, 101, 90, 82, 81, 78, …]라고 가정하면, 범주 2의 1번재 정상인의 2번째 날짜의 하루 혈당 분산도는 수학식 2에 의해 [15]로 연산될 수 있다.
이와 동일한 방법으로, 도 4b에서 도시한 바와 같이, 당 관리 장치(100)는 S320 단계에서 그룹핑된 범주에 의해 ID가 m+1인 32세 남성을 범주 2로 분류할 수 있으며, 범주 2의 1번째 당뇨환자의 1번째 날짜의 연속혈당 데이터가 [142, 145, 131, 198, 256, 311, 319, 267, 195, …]라고 가정하면, 범주 2의 1번째 당뇨환자의 1번째 날짜의 하루 혈당 분산도는 수학식 1에 의해 [122]로 연산될 수 있다.
그리고, 범주 2의 1번째 당뇨환자의 2번째 날짜의 연속혈당 데이터가 [141, 142, 143, 159, 180, 190, 216, 237, 210]라고 가정하면, 범주 2의 1번째 당뇨환자의 2번째 날짜의 하루 혈당 분산도는 수학식 1에 의해 [67]로 연산될 수 있다.
즉, 당 관리 장치(100)는 수학식 1을 이용하여 각각의 범주에서 정상이 및 당뇨환자 각각의 날짜별 하루 혈당 분산도를 연산할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 각각의 범주에서 정상인과 당뇨환자 각각에 대한 개인별 하루 혈당 분산도를 이용하여 각각의 범주에 대응하는 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출한다(S340).
이때, 당 관리 장치(100)는 개인별 하루 혈당 분산도를 IQR에 적용하여 다음의 수학식 2를 통해 범주별로 하루 혈당 분산도 범위를 산출할 수 있다.
Figure 112021093600252-pat00003
여기서, a는 혈당 계수를 나타내며, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)에서는 a를 1.5로 설정하여 설명하며, a는 사용자에 의해 다르게 설정될 수 있다.
예를 들어, 당 관리 장치(100)는 범주 2에서 정상인의 하루 혈당 분산도 구간 범위를 수학식 2에 의해 [6, 15]로 산출할 수 있고, 범주 2에서 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위를 수학식 2에 의해 [67.5, 95]로 산출할 수 있다.
즉, 당 관리 장치(100)는 S330 단계에서 연산한 각각의 범주에서 복수의 정상인 및 당뇨환자 각각에 대한 개인별 하루 혈당 분산도를 수학식 2에 적용하여 범주별로 정산인 및 당뇨환자 각각의 하루 혈당 분산도 범위를 산출할 수 있다.
이하에서는 도 5를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 피검자의 혈당을 관리하는 방법을 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 입력받고, 연속혈당측정기(200)를 이용하여 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 입력받는다(S510).
여기서, 연속혈당측정기(200)는 일정 주기로 피검자의 연속혈당 데이터를 측정하여 당 관리 장치(100)에 전송하며, 일정 주기는 15분으로 설정하여 설명하였으나, 피검자에 의해 다르게 설정될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 이용하여 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산한다(S520).
이때, 당 관리 장치(100)는 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 IQR에 적용하여 다음의 수학식 3을 통해 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산할 수 있다.
Figure 112021093600252-pat00004
예를 들어, 피검자로부터 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터는 [80, 87, 96, 104, 101, 90, 82, 81, 78, …]라고 가정하면, 피검자의 하루 혈당 분산도는 수학식 3에 의해 [15]로 연산될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 이용하여 피검자가 속하는 범주에서의 정상인 및 당뇨환자 각각의 하루 혈당 분산도 범위를 추출한다(S530).
그리고, 당 관리 장치(100)는 피검자가 속하는 범주에 대하여 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 검출한다.
예를 들어, 피검자가 30대 남성이라고 가정하면, 피검자는 도 3의 S330 단계에서 범주 2에 해당되며, 당 관리 장치(100)는 피검자가 속한 범주 2에서 정상인의 하루 혈당 분산도 범위인 [6, 15]를 추출하고, 피검자가 속한 범주 2에서 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위인 [67.5, 95]를 추출할 수 있다.
그러면, 당 관리 장치(100)는 범주 2에서 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값인 [6]을 검출하고, 범주 2에서 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값인 [95]를 검출할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 해당 범주에서 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 이용하여 피검자의 하루 혈당 분산도에 대한 당 관리 점수를 산출한다(S540).
이때, 당 관리 장치(100)는 다음의 수학식 4를 이용하여 피검자의 당 관리 점수를 산출할 수 있다.
Figure 112021093600252-pat00005
여기서, A는 피검자의 하루 혈당 분산도이고, B는 정상인 범주의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값이며, C는 당뇨환자 범주의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 나타낸다.
예를 들어, S530 단계에서 검출된 피검자가 속한 범주 2에서 정상인의 하루 혈당 분산도 범위의 하한값이 [6]이고, 피검자가 속한 범주 2에서 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위의 상한값은 [95]이라고 가정한다.
그리고, S520 단계를 통해 연산된 피검자의 하루 혈당 분산도가 [15]인 경우, 당 관리 장치(100)는 수학식 4에 A=15, B=6, C=95를 각각 대입하여 피검자의 당 관리 점수를 89.89점으로 산출할 수 있다.
만일, 피검자의 하루 혈당 분산도가 [6]인 경우, 당 관리 장치(100)는 수학식 4에 의해 피검자의 당 관리 점수를 100점으로 산출할 수 있고, 피검자의 하루 혈당 분산도가 [95]인 경우, 당 관리 장치(100)는 수학식 4에 의해 피검자의 당 관리 점수를 0점으로 산출할 수 있다.
그러면, 본 발명의 실시예에 따른 당 관리 장치(100)는 피검자의 당 관리 점수에 따라 건강식당 추천 또는 보상 음식 정보에 대한 피드백을 제공한다(S550).
여기서, 건강식당 추천 또는 보상 음식 정보에 대한 피드백은 당 관리 장치(100) 또는 사용자 단말기를 통해 피검자에게 제공될 수 있다.
그리고, 피검자의 당 관리가 피검자가 정한 목표점수보다 낮은 경우, 당 관리 장치(100)는 건강식단을 추천할 수 있다.
예를 들면, 피검자의 목표점수가 90점이고, 피검자의 당 관리 점수가 89.89점인 경우, 당 관리 장치(100)는 피검자에게 혈당 관리에 유리한 건강 음식 식단 정보를 제공할 수 있다.
또한, 피검자의 당 관리 점수가 3회 연속으로 목표점수와 같거나 높은 경우, 당 관리 장치(100)는 사용자 기호에 맞는 보상 음식 및 칼로리에 대한 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 피검자의 과거 목표점수가 80점, 82점, 85점이고, 피검자의 과거 당 관리 점수는 80점, 85점, 89.89점이라고 가정하면, 피검자는 3번 연속으로 목표점수를 달성하였으므로, 당 관리 장치(100)는 사용자가 선호하는 식단 중 점수에 부정적인 영향을 주지 않는 식단 정보를 기반으로 사용자의 기호에 맞는 음식과 양에 대한 정보를 제공할 수 있다.
더 나아가서, 피검자의 당 관리 점수가 연속적으로 5회 이상 목표점수 이상을 달성한 경우, 당 관리 장치(100)는 건강 식품을 구매할 수 있는 쿠폰 또는 아이템을 제공할 수 있다.
예를 들어, 피검자의 당 관리 점수가 연속적으로 5회 이상 목표점수 이상의 점수를 획득하였을 경우, 당 관리 장치(100)는 피검자가 선호하거나 선택가능한 건강식품 구매를 위한 쿠폰 또는 아이템을 제공할 수 있다.
여기서, 건강식품 구매를 위한 쿠폰 또는 아이템은 오프라인 매장 또는 온라인에서 사용할 수 있다.
이때, 목표점수 및 기준 목표 달성 횟수는 피검자에 의해 다르게 설정될 수 있다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 피검자의 연속혈당 데이터와 피검자가 속한 범주에 대한 하루 혈당 분산도 범위를 이용하여 피검자의 당 관리 점수를 산출할 수 있으므로, 당뇨병을 미리 예방 및 관리할 수 있다. 그리고, 산출된 당 관리 점수를 이전에 획득한 점수와 비교함으로써 혈당관리의 개선 여부를 실시간으로 확인할 수 있다. 또한, 당 관리 점수에 따라 피검자에게 적합한 당 관리를 위한 식단을 추천함으로써, 피검자의 식습관 관리를 수행할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 당 관리 장치, 110: 분산도 범위 산출부,
120: 입력부, 130: 분산도 연산부,
140: 검출부, 150: 제어부,
160: 피드백부, 200: 연속혈당측정기

Claims (16)

  1. 당 관리 장치를 이용한 당 관리 방법에 있어서,
    복수의 정상인 및 당뇨환자의 성별, 나이, 체중, 평균 수면시간, 당화혈색소 수치 중에서 적어도 하나와 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 수집하는 단계,
    당화혈색소 수치에 따라 구분된 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 성별, 나이대, 체중별, 평균 수면시간별에 따라 복수의 범주로 그룹핑하는 단계,
    각각의 범주에서 정상인 및 당뇨환자 각각에 대한 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 이용하여 개인별 하루 혈당 분산도를 연산하는 단계,
    상기 각각의 범주에서 정상인과 당뇨환자 각각에 대한 개인별 하루 혈당 분산도를 이용하여 상기 각각의 범주에 대응하는 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출하는 단계,
    피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 입력받고, 연속혈당측정기를 이용하여 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 입력받는 단계,
    상기 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 이용하여 상기 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산하는 단계,
    상기 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 이용하여 피검자가 속하는 범주에서의 정상인 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위를 추출하고, 상기 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 상기 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 검출하는 단계, 그리고
    상기 해당 범주에서 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 이용하여 상기 피검자의 하루 혈당 분산도에 대한 당 관리 점수를 산출하는 단계를 포함하며,
    상기 개인별 하루 혈당 분산도를 연산하는 단계는,
    각각의 범주에서 복수의 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 IQR에 적용하여 다음의 수학식을 통해 하루 혈당 분산도를 연산하고,
    개인별 하루 혈당 분산도 = 상위 25%에 해당하는 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터 값 - 상위 75%에 해당하는 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터 값
    상기 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출하는 단계는,
    상기 개인별 하루 혈당 분산도를 IQR에 적용하여 다음의 수학식을 통해 범주별로 하루 혈당 분산도 범위를 산출하며,
    범주별 하루 혈당 분산도 범위 = [개인별 하루 혈당 분산도 값들의 중앙값 - a * 개인별 하루 혈당 분산도 값들의 IQR, 개인별 하루 혈당 분산도 값들의 중앙값 + a * 개인별 하루 혈당 분산도 값들의 IQR]
    상기 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산하는 단계는,
    하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 IQR에 적용하여 다음의 수학식을 통해 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산하는 당 관리 방법.
    피검자의 하루 혈당 분산도 = 상위 25%에 해당하는 연속혈당 데이터 값 - 상위 75%에 해당하는 연속혈당 데이터 값
  2. 제1항에 있어서,
    상기 피검자의 당 관리 점수에 따라 건강식단 추천 또는 보상 음식 정보에 대한 피드백을 제공하는 단계를 더 포함하는 당 관리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 피드백을 제공하는 단계는,
    상기 피검자의 당 관리 점수가 목표점수보다 작은 경우, 건강식단을 추천하고, 상기 피검자의 당 관리 점수가 n회 연속으로 목표점수와 같거나 높은 경우, 사용자 기호에 맞는 보상 음식 및 칼로리에 대한 정보를 제공하는 당 관리 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 피드백을 제공하는 단계는,
    피검자의 당 관리 점수가 연속적으로 m회 이상 목표점수와 같거나 높은 경우, 쿠폰 또는 아이템을 제공하는 당 관리 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 당 관리 점수를 산출하는 단계는,
    하기의 수학식을 이용하여 피검자의 당 관리 점수를 산출하는 당 관리 방법:
    Figure 112021093600252-pat00006

    여기서, A는 피검자의 하루 혈당 분산도이고, B는 정상인 범주의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값이며, C는 당뇨환자 범주의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 나타낸다.
  9. 연속혈당 데이터를 이용한 당 관리 장치에 있어서,
    복수의 정상인 및 당뇨환자의 성별, 나이, 체중, 평균 수면시간, 당화혈색소 수치 중에서 적어도 하나와 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터를 수집하고, 당화혈색소 수치에 따라 구분된 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 성별, 나이대, 체중별, 평균 수면시간별에 따라 복수의 범주로 그룹핑하며, 각각의 범주에서 정상인 및 당뇨환자 각각에 대한 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터를 이용하여 개인별 하루 혈당 분산도를 연산하고, 상기 각각의 범주에서 정상인과 당뇨환자 각각에 대한 개인별 하루 혈당 분산도를 이용하여 상기 각각의 범주에 대응하는 범주별 하루 혈당 분산도 범위를 산출하는 분산도 범위 산출부,
    피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 입력받고, 연속혈당측정기를 이용하여 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 입력받는 입력부,
    상기 하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 이용하여 상기 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산하는 분산도 연산부,
    상기 피검자의 성별, 나이, 체중 및 평균 수면시간 중에서 적어도 하나를 이용하여 피검자가 속하는 범주에서의 정상인 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위를 추출하고, 상기 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 검출하는 검출부, 그리고
    상기 해당 범주에서 정상인의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값 및 당뇨환자의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 이용하여 상기 피검자의 하루 혈당 분산도에 대한 당 관리 점수를 산출하는 제어부를 포함하며,
    상기 분산도 범위 산출부는,
    각각의 범주에서 복수의 정상인 및 당뇨환자 각각에 대하여 날짜별로 하루 동안 측정된 연속혈당 데이터를 IQR에 적용하여 다음의 수학식을 통해 하루 혈당 분산도를 연산하고,
    개인별 하루 혈당 분산도 = 상위 25%에 해당하는 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터 값 - 상위 75%에 해당하는 날짜별로 하루동안 측정된 연속혈당 데이터 값
    상기 개인별 하루 혈당 분산도를 IQR에 적용하여 다음의 수학식을 통해 범주별로 하루 혈당 분산도 범위를 산출하며,
    범주별 하루 혈당 분산도 범위 = [개인별 하루 혈당 분산도 값들의 중앙값 - a * 개인별 하루 혈당 분산도 값들의 IQR, 개인별 하루 혈당 분산도 값들의 중앙값 + a * 개인별 하루 혈당 분산도 값들의 IQR]
    상기 분산도 연산부는,
    하루 동안 측정된 피검자의 연속혈당 데이터를 IQR에 적용하여 다음의 수학식을 통해 피검자의 하루 혈당 분산도를 연산하는 당 관리 장치.
    피검자의 하루 혈당 분산도 = 상위 25%에 해당하는 연속혈당 데이터 값 - 상위 75%에 해당하는 연속혈당 데이터 값
  10. 제9항에 있어서,
    상기 피검자의 당 관리 점수에 따라 건강식단 추천 또는 보상 음식 정보에 대한 피드백을 제공하는 피드백부를 더 포함하는 당 관리 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 피드백부는,
    상기 피검자의 당 관리 점수가 목표점수보다 작은 경우, 건강식단을 추천하고, 상기 피검자의 당 관리 점수가 n회 연속으로 목표점수와 같거나 높은 경우, 사용자 기호에 맞는 보상 음식 및 칼로리에 대한 정보를 제공하는 당 관리 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 피드백부는,
    피검자의 당 관리 점수가 연속적으로 m회 이상 목표점수와 같거나 높은 경우, 쿠폰 또는 아이템을 제공하는 당 관리 장치.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는,
    하기의 수학식을 이용하여 피검자의 당 관리 점수를 산출하는 당 관리 장치:
    Figure 112022025377192-pat00007

    여기서, A는 피검자의 하루 혈당 분산도이고, B는 정상인 범주의 하루 혈당 분산도 범위 중 하한값이며, C는 당뇨환자 범주의 하루 혈당 분산도 범위 중 상한값을 나타낸다.


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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100135545A (ko) * 2009-06-17 2010-12-27 주식회사 아이센스 혈당측정장치 및 방법
KR20140094111A (ko) * 2013-01-21 2014-07-30 에스디 바이오센서 주식회사 혈당 관리 장치 및 혈당 관리 방법
KR20170143298A (ko) * 2016-06-21 2017-12-29 송제윤 그룹 기반의 당뇨 정보 공유 지원 장치 및 방법

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100135545A (ko) * 2009-06-17 2010-12-27 주식회사 아이센스 혈당측정장치 및 방법
KR20140094111A (ko) * 2013-01-21 2014-07-30 에스디 바이오센서 주식회사 혈당 관리 장치 및 혈당 관리 방법
KR20170143298A (ko) * 2016-06-21 2017-12-29 송제윤 그룹 기반의 당뇨 정보 공유 지원 장치 및 방법

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