KR102425172B1 - 클라우드 기반의 통증 진단 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 기술은 클라우드 기반의 통증 진단 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명의 구체적인 예에 따르면, 클라우드 기반으로 서비스 이용자의 통증에 대한 원격 진료를 수행함에 따라, 서비스 이용자 관점에서 측정된 통증에 대해 과잉 진료를 예방할 수 있고, 데이터 제공자 관점에서 클라우드 기반의 구축된 통증 분석 데이터를 업데이트하여 객관적이고 정확한 통증 진단이 가능하고, 통증 진단 결과에 대한 모니터링을 통해 의료 분쟁을 해소할 수 있으며, 통증에 대한 통계학적 분석 및 임상 실험에 대한 연구 자료를 포함하는 통증 분석 데이터를 주기적으로 업데이트함에 따라 임상 실험에 대한 연구 자료의 확보가 용이한 이점을 가진다.

Description

클라우드 기반의 통증 진단 시스템 및 방법{PAIN DIAGNOSIS SYSTEM AMD METHOD BASED ON CLOUD ENVIRONMENT}
본 발명은 클라우드 기반의 통증 진단 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 서비스 이용자의 측정된 통증 데이터와 클라우드 기반으로 업데이트된 통증 분석 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 진단 서비스를 제공할 수 있도록 한 기술에 관한 것이다.
현대인은 만성적인 근골격계질환 등 여러 질환에 의한 통증에 노출되어 있으며, 이러한 통증은 자의적이지 않은 불쾌한 경험이지만 인체에 절대적으로 필요한 생리적 현상으로 물리 화학적 원인이 분명한 신체적인 부분과 심리적인 부분이 혼재하는 감각으로서, 인체 내에서 일어나는 비정상적인 원인에 의한 변화 또는 질병의 진행정도를 인체가 표현하는 수단이며, 이와 같은 통증 발생 기능에 문제가 발생하면 적절한 치료를 받지 못하게 됨은 물론 치료가 어렵게 된다.
한편, 소프트웨어와 하드웨어의 발전에 기반한 정보기술의 혁명은 언제, 어디서나 원하는 정보에 접근할 수 있는 유비쿼터스 환경을 제공하고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 유비쿼터스 환경에서 온디멘드 네트워크를 통해 사용자가 필요한 서버, 스토리지, 어플리케이션, 서비스와 같은 컴퓨팅 자원을 제공한다.
이러한 클라우드 컴퓨팅을 이용한 의료정보 기술은 건강 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 하고 환자들의 질병을 지속적으로 관리하여 크게 증가하고 있는 의료비용을 줄이는 효과를 가져올 것으로 기대되고 있다.
의료 정보는 다른 의료 기관들 사이의 환자 정보와 건강 데이터를 공유하고 협력할 수 있도록 하고, 환자들의 대용량 진료 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 하며, 원격 진료를 통해 의료 서비스의 범위를 확대하고 있다. 아울러 의료 정보 기술을 통해 환자들은 본인의 건강 기록을 언제든지 요청하여 발급받아 확인할 수 있고, 환자 자신의 건강 정보를 측정하여 활용할 수 있는 다양한 서비스를 받을 수 있다.
이에 본 출원인은 클라우드 컴퓨팅 기반으로 통증 진단 서비스를 제공할 수 있고, 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 의한 연구 자료를 포함하는 통증 분석 데이터에 대한 업데이트를 용이하게 수행할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
대한민국 공개특허공보 제2019-0076439호 (2019.07.02.)
본 발명은 클라우드 기반으로 서비스 이용자의 통증에 대한 원격 진료를 수행함에 따라, 서비스 이용자 관점에서 측정된 통증에 대해 과잉 진료를 예방할 수 있는 클라우드 기반의 통증 진단 시스템 및 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 데이터 제공자 관점에서 클라우드 기반의 구축된 통증 분석 데이터를 업데이트하여 객관적이고 정확한 통증 진단이 가능하고, 통증 진단 결과에 대한 모니터링을 통해 의료 분쟁을 해소할 수 있는 클라우드 기반의 통증 진단 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명은, 통증 관련 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 대한 연구 자료를 포함하는 통증 분석 데이터를 주기적으로 업데이트함에 따라 통증 분석 데이터의 확보가 용이한 클라우드 기반의 통증 진단 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명의 한 실시예에 따른 클라우드 기반의 통증 진단 시스템은,
외부로부터 공급되는 통증 관련 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 의한 연구 자료의 로우 데이터를 마이닝하여 빅데이터를 생성하고 생성된 빅데이터를 통증 분석 데이터로 스토리지에 저장한 다음 통증 분석 데이터를 데이터 제공자 단말로 전송하는 통증 진단 플랫폼을 포함하고,
상기 데이터 제공자 단말은,
감각 및 통증을 측정하는 통증 측정기와 연동하여 통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터와 상기 통증 진단 플랫폼의 통증 분석 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달하도록 구비되는 것을 일 특징으로 한다.
바람직하게 상기 데이터 제공자 단말은,
상기 통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터 및 통증 진단 데이터 비식별화된 개인 정보에 매칭시켜 상기 통증 진단 플랫폼으로 전달하도록 구비되고,
상기 통증 진단 플랫폼은
수신된 비식별화된 개인 정보와 매칭시켜 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 임상 실험에 의한 연구 자료로 업데이트하도록 구비될 수 있다.
바람직하게 상기 데이터 제공자 단말은,
상기 통증 진단 플랫폼으로부터 전달되는 통증 분석 데이터를 주기적으로 업데이트하도록 구비될 수 있다.
바람직하게 상기 데이터 제공자 단말은, 상기 통증 측정기와 하나의 장치에 구비될 수 있다.
바람직하게 상기 데이터 제공자 단말은,
통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터 및 개인 정보를 수신하는 수신부;
상기 수신된 통증 데이터에 대한 데이터 적합성을 판단하는 데이터 유효성 검증부; 및
통증 진단 플랫폼의 통증 분석 데이터 및 유효한 통증 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달하는 진단부를 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 데이터 제공자 단말은,
개인 정보의 노출을 방지하기 위해 개인 정보를 비식별화하고, 상기 유효성이 검증된 통증 데이터를 상기 통증 측정기로부터 제공받은 암화코드로 암호화하는 암호화부; 및
비식별화된 개인 정보와 매칭시켜 저장된 상기 암호화부의 암호화된 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 상기 통증 진단 플랫폼으로 전송하는 전송부를 더 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 통증 데이터는,
서비스 이용자의 감각 역치, 통증 역치, 통증 부위, 통증 형태, 치료 전후의 통증 변화, 상병 종류, 감각 시작점 및 통증 시작점 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 통증 분석 데이터는
연령, 성별 및 질병으로 인한 통증 데이터의 감각 시작점 및 통증 시작점에 대한 각각의 기준값이며,
상기 통증 진단 데이터는,
각각의 기준값과 감각 시작점 및 통증 시작점과 비교 결과를 토대로 도출된 통증 및 감각 중 적어도 하나에 대한 정상 데이터 또는 비정상 데이터이고, 통증 및 감각 중 적어도 하나에 대한 비정상 데이터를 토대로 데이터 제공자에 의거 생성된 진단명, 처방전, 및 치료 스케줄 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 클라우드 기반의 통증 진단 시스템은
외부로부터 공급되는 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 의한 연구 자료의 로우 데이터를 마이닝하여 빅데이터를 생성하고 생성된 빅데이터를 통증 분석 데이터로 스토리지에 저장한 다음 통증 분석 데이터를 전송하는 통증 진단 플랫폼; 및
감각 및 통증을 측정하는 통증 측정기와 연동하여 통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터를 비식별화된 개인 정보에 매칭시켜 통증 진단 플랫폼으로 전달하는 데이터 제공자 단말을 포함하고,
상기 통증 진단 플랫폼은
수신된 비식별화된 개인 정보 및 통증 데이터와 매칭되는 통증 분석 데이터를 토대로 통증 진단 데이터를 도출하고 도출된 통증 진단 데이터를 데이터 제공 단말로 전달하고,
상기 데이터 제공자 단말은 수신된 통증 진단 데이터에 대한 검증을 수행한 다음 검증된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달하도록 구비되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 클라우드 기반의 통증 진단 방법은,
외부로부터 공급되는 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 의한 연구 자료의 로우 데이터를 마이닝하여 빅데이터를 생성하고 생성된 빅데이터를 통증 분석 데이터로 스토리지에 저장한 다음 통증 분석 데이터를 데이터 제공 단말로 전송하는 통증 진단 플랫폼 구축 단계; 및
상기 데이터 제공자 단말에서 감각 및 통증을 측정하는 통증 측정기와 연동하여 통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터와 상기 통증 진단 플랫폼의 통증 분석 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달하는 진단 단계를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.
바람직하게 상기 진단 단계 수행 후
상기 데이터 제공자 단말에서 상기 통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 비식별화된 개인 정보에 매칭시켜 상기 통증 진단 플랫폼으로 전달하는 업로드 단계; 및 상기 통증 진단 플랫폼에서 수신된 비식별화된 개인 정보와 매칭시켜 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 임상 실험에 의한 연구 자료로 업데이트하는 업데이트 단계를 포함하도록 구비될 수 있다.
바람직하게 상기 진단 단계는
상기 통증 진단 플랫폼으로부터 전달되는 통증 분석 데이터를 주기적으로 업데이트하도록 구비될 수 있다.
바람직하게 상기 진단 단계는
통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터 및 개인 정보를 수신하는 단계
상기 수신된 통증 데이터에 대한 데이터 적합성을 판단하는 단계; 및
통증 진단 플랫폼의 통증 분석 데이터 및 유효한 통증 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 업로드 단계는,
개인 정보의 노출을 방지하기 위해 개인 정보를 비식별화하고, 상기 유효성이 검증된 통증 데이터를 상기 통증 측정기로부터 제공받은 암화코드로 암호화하는 단계; 및
비식별화된 개인 정보와 매칭시켜 저장된 상기 암호화부의 암호화된 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 상기 통증 진단 플랫폼으로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 통증 데이터는,
데이터 제공자의 감각 역치, 통증 역치, 통증 부위, 통증 형태, 치료 전후의 통증 변화, 상병 종류, 감각 시작점 및 통증 시작점 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 통증 분석 데이터는
연령, 성별 및 질병으로 인한 통증 데이터의 감각 시작점 및 통증 시작점에 대한 각각의 기준값이며,
상기 통증 진단 데이터는,
각각의 기준값과 감각 시작점 및 통증 시작점과 비교 결과를 토대로 도출된 통증 및 감각 중 적어도 하나에 대한 정상 또는 비정상 데이터이고, 통증 및 감각 중 적어도 하나에 대한 비정상 데이터를 토대로 서비스 제공자에 의거 생성된 진단명, 처방전, 및 치료 스케줄 중 적어도 하나일 수 있다.
이러한 특징에 따르면, 클라우드 기반으로 서비스 이용자의 통증에 대한 원격 진료를 수행함에 따라, 서비스 이용자 관점에서 측정된 통증에 대해 서비스 제공자의 과잉 진료를 예방할 수 있다.
또한, 일 실시예에 의하면, 데이터 제공자 관점에서 클라우드 기반의 구축된 통증 분석 데이터를 업데이트하여 객관적이고 정확한 통증 진단이 가능하고, 통증 진단 결과에 대한 모니터링을 통해 의료 분쟁을 해소할 수 있다.
또한 일 실시예에 따르면, 비식별화된 개인 정보와 매칭시켜 저장된 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 임상 실험에 대한 연구 자료를 업데이트하고, 통증에 대한 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 대한 연구 자료를 포함하는 통증 분석 데이터를 주기적으로 업데이트함에 따라 통증에 대한 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 대한 연구 자료의 확보가 용이한 이점을 가진다.
본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 일 실시예의 클라우드 기반의 통증 진단 시스템의 구성도이다.
도 2는 일 실시예의 시스템의 통증 진단 플랫폼의 세부 구성도이다.
도 3은 일 실시예의 데이터 제공자 단말의 세부 구성도이다.
도 4는 일 실시에의 클라우드 기반의 통증 진단 과정의 전체 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
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 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
본 명세서에 대한 설명에 앞서, 본 명세서에서 사용되는 몇 가지 용어들에 대하여 명확하게 하기로 한다.
본 명세서에서 서비스 이용자는 환자이고, 서비스 제공자는 병원 등의 의료기관의 종사자, 예를 들어 간호사, 의사, 등을 말하며 이에 한정하지 아니한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
도 1은 일 실시예에 따른 클라우드 기반의 통증 진단 시스템의 구성도이고, 도 2는 도 1의 클라우드 기반의 통증 진단 시스템의 통증 진단 플랫폼(100)의 세부 구성되며, 도 3은 도 1에 도시된 통증 진단 시스템의 데이터 제공자 단말(200)의 세부 구성도이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 클라우드 기반의 통증 진단 시스템(S)는 통증 측정기(10), 통증 진단 플랫폼(100), 및 데이터 제공자 단말(200)을 포함할 수 있다.
통증 측정기(10)는 전기식, 물리식, 및 온도식 등의 다양한 방법으로 측정된 전류인지역치, 통증역치검사 등의 가용검사를 토대로 전류인지역치, 현증통증역치, 통증인지역치, 최대통증역치, 감각 시작점, 및 통증 시작점 등이 검사 항목을 도출한 다음 이를 라이프로깅(Lifelogging) 처리하여 통증 데이터를 생성된다.
또한 통증 측정기(10)는 데이터 제공 단말(200)과 PAN(Personal Area Network; 개인통신망) 또는 BAN(Body Area Network; 인체 통신망)을 통해 접속하여 측정된 통증 데이터를 전달할 수 있다.
일 례로 통증 측정기(10)는 수집된 통증 데이터가 데이터 제공자 단말(200)로 전달됨에 있어, 정보 전송의 보안성 및 신뢰성을 유지하기 위해 LTP(Local Transport Protocol) 명령에 의해 HDP(Health Device Profile) 로 변환하여 데이터 제공자 단말(200)로 전달하기 위한 HDP 기반 인터페이스를 사용할 수 있다.
다른 례로 통증 측정기(10)는 데이터 제공자 단말(200)과 직렬 연결을 설정하도록 SPP(Serial Port Profile) 통신프로파일과 데이터 제공자의 통증정보를 포함하는 모뎀제어신호 및 설정 명령을 전송하는 RFCOMM 프로토콜을 사용하는 SPP 기반 인터페이스를 적용할 수 있다.
이때 통증 측정기(10)는 블루투스(Bluetooth), 적외선통신(IrDA), 초광대역통신(UWB), 지그비(Zigbee) 중 선택된 하나의 무선통신망을 사용한다.
따라서, 통증 측정기(10)의 통증 데이터는 블루투스(Bluetooth), 적외선통신(IrDA), 초광대역통신(UWB), 지그비(Zigbee) 중에서 선택된 하나의 무선통신방식으로 데이터 제공자 단말(200)로 전달된다.
또한 통증 측정기(10)는 프린터와 연동되어 통증 데이터를 출력하고, PASC과 연동하여 증 영상정보를 생성하며, VAS(Visual Analog Scale: 통증 척도)를 자동 산출하는 등의 기능을 수행할 수 있다.
한편, 통증 진단 플랫폼(100)은 클라우팅 컴퓨팅(Cloud Computing)을 활용하여 오픈 소스를 갖는 클라우드 기반의 개방형 모바일 플랫폼으로 구축되는 것으로서, 통증 진단 앱을 제공하고 앱(App) 또는 웹(Web)을 통한 데이터 제공자 및 서비스 제공자 각각의 접속이 가능하며, 통증 진단 서비스를 주관 및 매개하는 기능을 수행한다.
여기서 통증 진단 서비스는 수신된 통증 데이터에 대한 통계학적 분석 자료 및 임상 등의 연구 자료를 토대로 구축된 통증 분석 데이터와 데이터 제공자의 측정된 통증 데이터를 데이터 제공자 단말(200)에게 전달하는 것이다.
여기서, 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 인터넷상의 서버를 통하여 데이터 저장, 네트워크, 콘텐츠사용 등 IT 관련 서비스를 한 번에 사용할 수 있는 컴퓨팅 환경으로서, 사용자의 모든 정보를 인터넷상의 서버에 저장하고 이 정보를 각종 IT 기기를 통하여 언제 어디서든 이용할 수 있다는 개념이며, 무형의 형태로 존재하는 하드웨어나 소프트웨어 등의 컴퓨팅 자원을 자신이 필요한 만큼 빌려 쓰고 이에 대한 사용요금을 지급하는 방식의 컴퓨팅 서비스이다.
이에 통증 진단 플랫폼(100)은 도 2에 도시된 바와 같이, 클라우드 서비스모듈(110), 보안모듈(120), 사용자 지원모듈(130), 모니터링모듈(140), 통합 운영모듈(150), 및 HDP/SPP 인터페이스 모듈(160)을 포함하는 구성을 갖춘다.
클라우드 서비스모듈(110)은 대한정형외과의사회 대한통증학회, 대한정형통증의학회, 대한척추통증학회 등을 포함하는 학회 관련자와 병원 의료진 등을 포함하는 서비스 제공자 및 환자 등의 데이터 제공자가 앱(App) 또는 웹(Web)을 이용한 연결 접속 시 클라우드 기반으로 통증 진단 서비스를 제공하는 클라우드 플랫폼으로 구축할 수 있다.
이때, 클라우드 서비스모듈(110)은 오픈 소스를 통한 개방형으로 구축하기 위해 클라우드파운드(CloudFoundry)기반으로 구축할 수 있다.
클라우드 서비스모듈(110)은 복잡한 이기종 환경에서의 원활한 통신을 지원하기 위한 미들웨어로 학회 논문의 통계학적 분석 자료 및 임상 실험 등의 연구 자료를 포함하는 로우 데이터를 저장 및 관리하기 위한 데이터베이스(111)와, 모바일 환경을 지원하기 위한 API(Application Programming Interface) 게이트웨이(112)를 포함한다.
여기서, 데이터베이스(111)는 학회 논문의 통계학적 분석 자료 및 임상 실험 등의 연구 자료 등을 수집한 다음 라이프로그 처리된 로우(raw) 데이터를 마이닝(mining)하여 빅데이터를 생성하고 빅데이터를 통증 분석 데이터로 스토리지에 저장할 수 있다.
한편 데이터베이스(111)는 데이터 제공자 단말(200)로부터 전달받은 비식별화된 개인 정보와 매칭된 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 임상 실험의 연구 자료로 업데이트할 수 있다.
이에 통증 진단 플랫폼(100)의 통증 분석 데이터와 통증 측정기(10)의 서비스 이용자의 통증 데이터를 제공받은 데이터 제공자 단말(200)은 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달할 수 있다. 따라서 데이터 제공자 단말(200)은 통증 진단기로서 기능을 수행할 수 있다.
다른 례로, 클라우드 서비스모듈(110)은 데이터 제공자 단말(200)로부터 전달받은 비식별화된 개인 정보와 매칭된 통증 데이터와 데이터베이스(111)의 통증 분석 데이터를 토대로 통증 진단 데이터를 도출하고 도출된 통증 진단 데이터를 데이터 제공자 단말(200)로 전달하는 웹 서버(113)를 더 포함할 수 있다.
이에 통증 진단 플랫폼(100)은 데이터베이스(111)의 통증 분석 데이터를 토대로 비식별화된 개인 정보의 통증에 대한 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 API 게이트웨이(112)를 통해 데이터 제공자 단말(200)로 전달할 수 있다. 이때 데이터 제공자 단말(200)은 웹 서버(113)로부터 전달받은 통증 진단 데이터에 대한 검증을 수행하여 검증된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달할 수 있다.
한편, 보안모듈(120)은 서비스 이용자 및 데이터 제공자에 대한 통증 진단 플랫폼(100)의 접근 및 인증 보안을 강화하기 위한 4가지 인증방식을 지원하는 보안부(121)와, 서비스 이용자의 개인 식별 정보 및 통증 진단 서비스에 대한 접근 권한을 관리 및 설정하기 위한 정보권한 설정부(122)가 구비된다.
이때, 보안부(121)는 통증 진단 플랫폼(100) 내부의 상황에 따른 유동적 보안인증 서비스를 제공할 수 있도록 공개인증(Oauth) 방식을 적용하되, 리소스 서버 및 Oauth 서버를 활용하는 방식으로 구축할 수 있다.
즉, 통증 진단 플랫폼(100)이 갖는 리소스 웹 API(Application Programming Interface)를 호출하는 방식으로서 신뢰성이 있는 서비스 이용자 및 데이터 제공자를 위한 Authorization Code Grant 인증방식과, 공중의 서비스 이용자 및 데이터 제공자들이 많이 사용하는 브라우저 기반의 어플리케이션이나 모바일 어플리케이션의 인증방식을 사용하는 Implicit Grant 인증방식과, 서비스 이용자 및 데이터 제공자가 아이디와 패스워드를 사용하여 직접 접근하게 하는 Password Credentials Grant 인증방식과, 및 접근 어플리케이션이 신뢰성이 있는 사용자일 때 아이디와 패스워드를 가지고 인증하게 하는 Client Credentials Grant 인증방식 등을 지원하도록 구성할 수 있다.
그리고 정보권한 설정부(122)는 서비스 이용자 및 데이터 제공자가 데이터베이스(111)에 접속하여 저장된 통증 분석 데이터에 접근할 수 있도록 하며, 통증 진단 플랫폼(100)의 운영자가 데이터베이스(111)의 접속 및 관리 등에 접근할 수 있도록 접근 권한을 설정할 수도 있다
사용자 지원모듈(130)은 앱을 통한 서비스 이용자 및 데이터 제공자의 접근뿐만 아니라 서비스 이용자 및 데이터 제공자의 다양한 요구사항 수용을 위한 웹 표준을 적용하고 사용자 편의를 위해 웹 콘덴츠 접근성을 제공하며 다양한 접속환경을 갖는 인터넷 사용자들을 위해 웹 호환성을 지원할 수 있다.
즉, 사용자 지원모듈(130)은 표준으로 사용되는 개방형 인터넷 표준 권고안(W3C)을 준수 및 한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침을 준수하며, 특정 플랫폼에 종속되는 환경을 배제 및 모든 브라우저에 서비스 가능하도록 구축함으로써 웹표준과 웹접근성 및 웹호환성을 지원할 수 있도록 한다.
한편, 모니터링모듈(140)은 통증 진단 플랫폼(100)의 모니터링을 수행할 수 있고, 통증 진단 서비스에 대한 모니터링을 수행할 수 있다. 일 례로, 모니터링모듈 (140)은 데이터 제공자의 통증 데이터, 통증 분석 데이터, 통증 진단 데이터, 치료 전후에 대한 진단 분석 데이터를 생성하여 데이터 제공자 단말(200)을 통해 서비스 이용자에게 전달할 수 있다.
또한, 데이터 제공자 단말(200)의 화면창에는 그래픽 처리된 통증 데이터, 통증 분석 데이터, 통증 진단 데이터, 치료 전후에 대한 진단 분석 데이터가 표시된다.
또한 통합 운영모듈(150)은 통증 진단 플랫폼(100)의 성능과 장애 및 백업 관리하고 HDP/SPP인터페이스모듈(160)은 데이터 제공자 단말(200)와 서비스 제공자 단말(300) 간의 인터페이스를 수행한다.
또한, 통증 진단 플랫폼(100)은 Window와 MacOS를 통한 웹 사용자 환경을 구축하여 모바일과 PC를 통한 접속 시 연동되게 함으로써 멀티플랫폼 사용자 환경을 지원하도록 구성한다.
한편, 데이터 제공자 단말(200)은 통증 측정기(10)를 분리시켜 구성하고 분리된 이들 구성 간의 무선통신 또는 유선통신을 통해 연결되는 구조로 형성될 수 있다.
다른 례로 통증 측정기(10)와 데이터 제공자 단말(200)을 하나의 장치에 구비하는 구조로 형성될 수 있으며, 이를 한정하지는 않는다.
데이터 제공자 단말(200)은 통증 진단 플랫폼(100)에 인터페이스 및 연동 가능하도록 앱이 탑재되고, 통증 진단 플랫폼(100)의 데이터베이스(111)의 통증 분석 데이터를 수신할 수 있다.
다른 례로 데이터 제공자 단말(200)은 비 식별화한 개인 정보와 매칭시켜 암호화된 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 통증 진단 플랫폼(100)로 제공할 수 있다. 이에 비 식별화한 개인 정보와 매칭시켜 암호화된 통증 데이터 및 통증 진단 데이터는 임상 실험에 대한 연구 자료로 사용된다.
이에 데이터 제공자 단말(200)은 도 3을 참조하면, 통증 측정기(10)로부터 생성된 통증 데이터를 안전하게 수신할 수 있도록 수신부(210)를 구비하며, 블루투스(Bluetooth), 적외선통신(IrDA), 초광대역통신(UWB), 지그비(Zigbee) 중에서 선택된 하나의 무선통신방식을 적용할 수 있다.
데이터 제공자 단말(200)은 유효성 검증부(220), 저장부(230), 진단부(240), 암호화부(250), 및 전송부(260) 중 적어도 하나를 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
유효성 검증부(220)는 측정된 통증 데이터에 대해 유효화 검증을 수행한 다음 검증 완료된 통증 데이터 및 개인 정보를 저장부(230)로 전달하고 저장부(230)는 개인 정보와 매칭시켜 통증 데이터와 수신부(210)의 통증 분석 데이터를 저장할 수 있다.
진단부(240)는 저장부(230)의 통증 데이터 및 통증 분석 데이터를 토대로 통증 진단 데이터를 생성할 수 있다. 여기서 통증 진단 데이터는 간호사, 의사 등의 의료진을 포함하는 데이터 제공자의 진단 지원을 제공받을 수 있다.
일 례로 데이터 제공자 단말(200)은 의사결정지원시스템(CDSS; Clinical Decision Support System)을 구축하고 서비스 이용자외의 상담을 통해 통증 진단 데이터를 도출할 수 있다.
즉, 데이터 제공자 단말(200)은 연령, 성별, 및 질병 별로 수집된 데이터베이스(111)의 통증 분석 데이터로부터 감각 시작점과 통증 시작점에 대한 기준값을 각각 독출하고 독출된 기준값과 측정된 감각 시작점 및 통증 시작점의 비교 결과를 토대로 감각/통증의 정상 또는 비정상을 판단하여 진단명을 생성하고, 진단명을 토대로 의사 등의 서비스 제공자에 의거 처방전 및 치료 스케줄 등을 생성한다. 상기 진단명, 처방전, 및 치료 스케줄은 통증 진단 데이터로 서비스 이용자에게 전달된다. 이때 생성된 통증 진단 데이터는 푸시 메시지 서비스망, 단문메시지 전송 서비스망(SMS), 및 소셜 네트워크 서비스망(SNS)을 통해 서비스 이용자에게 제공된다.
그리고 데이터 제공자 단말(200)의 암호화부(250)는 개인 정보를 노출을 방지하기 위해 비식별화한 다음 통증 측정기 별 제공받은 암화코드로 통증 데이터를 암호화하고 비식별화된 개인 정보와 매칭되는 통증 데이터는 전송부(250)를 경유하여 통증 진단 플랫폼(100)의 데이터베이스(111)로 전달된다. 이에 데이터베이스(111)는 수신된 비식별화된 개인 정보와 매칭되는 통증 데이터를 임상 실험에 대한 연구 자료로 업데이트한다.
또한, 데이터 제공자 단말(200)은 의사결정지원시스템(CDSS) 기반의 의료상담시스템을 구비하여 서비스 제공자와 데이터 제공자 간의 원격으로 통증 진료 서비스를 제공할 수 있다.
데이터 제공자 단말(200)은 통증 진단 플랫폼(100)을 매개로 연결되어 데이터베이스(111)의 통증 분석 데이터를 수신하여 저장부(230)의 통증 분석 데이터를 주기적으로 업데이트할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 데이터 제공자 단말(200)은 통증 진단 플랫폼(100)에 구축된 통증 분석 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 데이터에 대한 통증 진단 데이터를 생성하고, 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달한다. 이에 데이터 제공자 단말(200)은 기존의 통증 측정기와 하나의 장치로 형성되어 진단기로서 기능을 수행할 수 있다.
그리고 데이터 제공자 단말(200)은 서비스 이용자의 비식별화된 개인 정보와 매칭되는 암호화된 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 통증 진단 플랫폼(100)에 전달하여 임상 실험의 연구 자료로 업데이트할 수 있다.
도 4는 도 1에 도시된 클라우드 기반의 통증 진단 시스템을 이용한 통증 진단 과정을 보인 전체 흐름도로서, 일 실시예에 따른 클라우드 기반의 통증 진단 방법을 설명하면, 통증 진단 방법은 전술한 일 실시예에 따른 통증 진단 시스템에서 수행될 수 있다.
이하의 설명에서는, 일 실시예에 따른 통증 진단 방법은 도 1 내지 도 3에 도시한 통증 진단 시스템에서 수행되는 일 예를 참조하여 설명하도록 하나, 반드시 도 1 내지 도 3의 통증 진단 시스템에서 수행되는 것으로 한정하지는 않아야 할 것이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 통증 진단 방법은 일 실시예에 따른 통증 진단 시스템(S)에서 수행되고, 통증 진단 플랫폼(100)은 대한정형외과의사회 대한통증학회, 대한정형통증의학회, 대한척추통증학회 등의 학회 논문의 통계학적 분석 자료 및 임상 실험 등의 연구 자료를 포함하는 로우 데이터를 마이닝을 수행하여 빅데이터를 생성하고 생성된 빅데이터를 통증 분석 데이터로 저장하여 데이터베이스를 구축한다(단계 611).
일 실시예의 통증 진단 플랫폼(100)은 구축된 통증 분석 데이터를 데이터 제공자 단말(200)로 전달한다(단계 612).
일 실시예에서 통증 측정기(10)는 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터 및 개인 정보를 데이터 제공자 단말(200)로 전달하고 데이터 제공자 단말(200)은 수신된 통증 데이터를 개인 정보와 매칭시켜 저장한 다음 기 저장된 통증 분석 데이터를 토대로 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달한다(단계 613 ~ 615).
예를 들어, 감각 시작점 및 통증 시작점의 통증 데이터와 연령, 성별, 질병 별로 정해진 감각 및 통증 각각의 기준값의 통증 분석 데이터의 비교 결과를 토대로 감각 및 통증 각각의 정상 또는 비정상의 진단명이 도출되고, 도출된 진단명에 의거 의사 등의 서비스 이용자로부터 도출된 처방전 및 치료 스케줄이 도출되며, 도출된 진단명, 처방전, 및 치료 스케줄은 통증 진단 데이터로 서비스 이용자에게 전달된다.
한편, 데이터 제공자 단말(200)은 수신된 서비스 이용자의 개인 정보에 대해 비식별화를 수행하며 수신된 통증 데이터를 통증 측정기(10)로부터 전달받은 암호코드로 암호화한 다음 암호화된 통증 데이터를 비식별화된 개인정보에 매칭시켜 통증 진단 플랫폼(100)로 전달한다(단계 616 ~ 618). 이에 비식별화된 개인정보의 암호화된 통증정보 및 통증 진단 데이터는 임상 실험에 대한 연구 자료로 업데이트된다.
일 실시예에 따르면, 데이터 제공자 단말(200)은 통증 진단 플랫폼(100)에 구축된 통증 분석 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 데이터에 대한 통증 진단 데이터를 생성하고, 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달한다. 이에 데이터 제공자 단말(200)은 기존의 통증 측정기와 하나의 장치로 형성되어 진단기로서 기능을 수행할 수 있다.
또한, 데이터 제공자 단말(200)은 통증 진단 플랫폼(100)에 구축된 통증 분석 데이터를 주기적으로 업데이트할 수 있고, 이에 통증 관련 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 대한 연구 자료의 수집이 용이하다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
클라우드 기반으로 서비스 이용자의 통증에 대한 원격 진료를 수행함에 따라, 서비스 이용자 관점에서 측정된 통증에 대해 과잉 진료를 예방할 수 있고, 데이터 제공자 관점에서 클라우드 기반의 구축된 통증 분석 데이터를 업데이트하여 객관적이고 정확한 통증 진단이 가능하고, 통증 진단 결과에 대한 모니터링을 통해 의료 분쟁을 해소할 수 있으며, 통증에 대한 통계학적 분석 및 임상 실험에 대한 연구 자료를 포함하는 통증 분석 데이터를 주기적으로 업데이트함에 따라 임상 실험에 대한 연구 자료의 확보가 용이한 이점을 가지는 클라우드 기반의 통증 진단 시스템 및 방법에 대한 운용의 정확성 및 신뢰도 측면, 더 나아가 성능 효율 면에 매우 큰 진보를 가져올 수 있으며, 진단기능을 가지는 통증 측정기에 대한 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

Claims (15)

  1. 외부로부터 공급되는 통증 관련 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 의한 연구 자료의 로우 데이터를 마이닝하여 빅데이터를 생성하고 생성된 빅데이터를 통증 분석 데이터로 스토리지에 저장한 다음 통증 분석 데이터를 데이터 제공자 단말로 전송하는 통증 진단 플랫폼을 포함하고,
    상기 데이터 제공자 단말은,
    감각 및 통증을 측정하는 통증 측정기와 연동하여 통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터와 상기 통증 진단 플랫폼의 통증 분석 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달하되,
    상기 통증 데이터는,
    서비스 이용자의 감각 역치, 통증 역치, 통증 부위, 통증 형태, 치료 전후의 통증 변화, 상병 종류, 감각 시작점 및 통증 시작점 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 통증 분석 데이터는
    연령, 성별 및 질병으로 인한 통증 데이터의 감각 시작점 및 통증 시작점에 대한 각각의 기준값이며,
    상기 통증 진단 데이터는,
    각각의 기준값과 감각 시작점 및 통증 시작점과 비교 결과를 토대로 도출된 통증 및 감각 중 적어도 하나에 대한 정상 데이터 또는 비정상 데이터이고, 통증 및 감각 중 적어도 하나에 대한 비정상 데이터를 토대로 데이터 제공자에 의거 생성된 진단명, 처방전, 및 치료 스케줄 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 데이터 제공자 단말은,
    상기 통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터 및 통증 진단 데이터 비식별화된 개인 정보에 매칭시켜 상기 통증 진단 플랫폼으로 전달하도록 구비되고,
    상기 통증 진단 플랫폼은
    수신된 비식별화된 개인 정보와 매칭시켜 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 임상 실험에 의한 연구 자료로 업데이트하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 데이터 제공자 단말은,
    상기 통증 진단 플랫폼으로부터 전달되는 통증 분석 데이터를 주기적으로 업데이트하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 데이터 제공자 단말은,
    상기 통증 측정기와 하나의 장치에 구비되는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 데이터 제공자 단말은,
    통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터 및 개인 정보를 수신하는 수신부;
    상기 수신된 통증 데이터에 대한 데이터 적합성을 판단하여 유효한 통증 데이터를 출력하는 데이터 유효성 검증부; 및
    통증 진단 플랫폼의 통증 분석 데이터 및 상기 유효한 통증 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달하는 진단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 데이터 제공자 단말은,
    개인 정보의 노출을 방지하기 위해 개인 정보를 비식별화하고, 상기 유효한통증 데이터를 상기 통증 측정기로부터 제공받은 암화코드로 암호화하는 암호화부; 및
    비식별화된 개인 정보와 매칭시켜 저장된 상기 암호화부의 암호화된 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 상기 통증 진단 플랫폼으로 전송하는 전송부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 시스템.
  7. 삭제
  8. 외부로부터 공급되는 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 의한 연구 자료의 로우 데이터를 마이닝하여 빅데이터를 생성하고 생성된 빅데이터를 통증 분석 데이터로 스토리지에 저장한 다음 통증 분석 데이터를 전송하는 통증 진단 플랫폼; 및
    감각 및 통증을 측정하는 통증 측정기와 연동하여 통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터를 비식별화된 개인 정보에 매칭시켜 통증 진단 플랫폼으로 전달하는 데이터 제공자 단말을 포함하고,
    상기 통증 진단 플랫폼은
    수신된 비식별화된 개인 정보 및 통증 데이터와 매칭되는 통증 분석 데이터를 토대로 통증 진단 데이터를 도출하고 도출된 통증 진단 데이터를 데이터 제공 단말로 전달하고,
    상기 데이터 제공자 단말은 수신된 통증 진단 데이터에 대한 검증을 수행한 다음 검증된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달하고,
    상기 통증 데이터는,
    서비스 이용자의 감각 역치, 통증 역치, 통증 부위, 통증 형태, 치료 전후의 통증 변화, 상병 종류, 감각 시작점 및 통증 시작점 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 통증 분석 데이터는
    연령, 성별 및 질병으로 인한 통증 데이터의 감각 시작점 및 통증 시작점에 대한 각각의 기준값이며,
    상기 통증 진단 데이터는,
    각각의 기준값과 감각 시작점 및 통증 시작점과 비교 결과를 토대로 도출된 통증 및 감각 중 적어도 하나에 대한 정상 데이터 또는 비정상 데이터이고, 통증 및 감각 중 적어도 하나에 대한 비정상 데이터를 토대로 데이터 제공자에 의거 생성된 진단명, 처방전, 및 치료 스케줄 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 시스템.
  9. 제1항의 클라우드 기반의 통증 진단 시스템에 의거 수행되는 클라우드 기반의 통증 진단 방법에 있어서,
    외부로부터 공급되는 통계학적 분석 자료 및 임상 실험에 의한 연구 자료의 로우 데이터를 마이닝하여 빅데이터를 생성하고 생성된 빅데이터를 통증 분석 데이터로 스토리지에 저장한 다음 통증 분석 데이터를 데이터 제공 단말로 전송하는 통증 진단 플랫폼 구축 단계; 및
    상기 데이터 제공자 단말에서 감각 및 통증을 측정하는 통증 측정기와 연동하여 통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터와 상기 통증 진단 플랫폼의 통증 분석 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달하는 진단 단계를 포함하되,
    상기 통증 데이터는,
    서비스 이용자의 감각 역치, 통증 역치, 통증 부위, 통증 형태, 치료 전후의 통증 변화, 상병 종류, 감각 시작점 및 통증 시작점 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 통증 분석 데이터는
    연령, 성별 및 질병으로 인한 통증 데이터의 감각 시작점 및 통증 시작점에 대한 각각의 기준값이며,
    상기 통증 진단 데이터는,
    각각의 기준값과 감각 시작점 및 통증 시작점과 비교 결과를 토대로 도출된 통증 및 감각 중 적어도 하나에 대한 정상 데이터 또는 비정상 데이터이고, 통증 및 감각 중 적어도 하나에 대한 비정상 데이터를 토대로 데이터 제공자에 의거 생성된 진단명, 처방전, 및 치료 스케줄 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 진단 단계 수행 후
    상기 데이터 제공자 단말에서 상기 통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 비식별화된 개인 정보에 매칭시켜 상기 통증 진단 플랫폼으로 전달하는 업로드 단계; 및 상기 통증 진단 플랫폼에서 수신된 비식별화된 개인 정보와 매칭시켜 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 임상 실험에 의한 연구 자료로 업데이트하는 업데이트 단계를 포함하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 진단 단계는
    상기 통증 진단 플랫폼으로부터 전달되는 통증 분석 데이터를 주기적으로 업데이트하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 진단 단계는
    통증 측정기에서 측정된 서비스 이용자의 통증 데이터 및 개인 정보를 수신하는 단계
    상기 수신된 통증 데이터에 대한 데이터 적합성을 판단하여 유효한 통증 데이터를 출력하는 단계; 및
    통증 진단 플랫폼의 통증 분석 데이터 및 상기 유효한 통증 데이터를 토대로 서비스 이용자의 통증 진단 데이터를 생성하고 생성된 통증 진단 데이터를 서비스 이용자에게 전달하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 업로드 단계는,
    개인 정보의 노출을 방지하기 위해 개인 정보를 비식별화하고, 상기 유효한 통증 데이터를 상기 통증 측정기로부터 제공받은 암화코드로 암호화하는 단계; 및
    비식별화된 개인 정보와 매칭시켜 저장된 암호화부의 암호화된 통증 데이터 및 통증 진단 데이터를 상기 통증 진단 플랫폼으로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 통증 진단 방법.
  14. 삭제
  15. 제9항 내지 제13항 중 어느 한 항의 클라우드 기반의 통증 진단 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터에서 수행 가능한 기록매체.

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