KR102427508B1 - 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법 - Google Patents

인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102427508B1
KR102427508B1 KR1020190145912A KR20190145912A KR102427508B1 KR 102427508 B1 KR102427508 B1 KR 102427508B1 KR 1020190145912 A KR1020190145912 A KR 1020190145912A KR 20190145912 A KR20190145912 A KR 20190145912A KR 102427508 B1 KR102427508 B1 KR 102427508B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
mental
data
electronic device
content
Prior art date
Application number
KR1020190145912A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210058449A (ko
Inventor
윤상원
황백성
Original Assignee
주식회사 셀바스에이아이
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 셀바스에이아이 filed Critical 주식회사 셀바스에이아이
Priority to KR1020190145912A priority Critical patent/KR102427508B1/ko
Publication of KR20210058449A publication Critical patent/KR20210058449A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102427508B1 publication Critical patent/KR102427508B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 기반의 정신 건강 관리 장치는, 데이터를 송수신하도록 구성된 통신부; 및 상기 통신부와 연결하도록 구성된 제어부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 통신부를 통해 전자 장치로부터 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하기 위해 사용되는 생체 데이터 및 수집 데이터를 수신하고, 상기 수신된 생체 데이터 및 수집 데이터에 기반하여 상기 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하고, 상기 결정된 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 상기 사용자의 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 결정하고, 상기 결정된 콘텐츠를 상기 전자 장치로 전달하도록 구성된다.

Description

인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MENTAL HEALTHCARE BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE}
본 발명은 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
현대에 들어 사람들의 신체적 건강은 증진되었으나, 이와 반대로 정신 건강은 더 악화되어, 우울증, 불안증, 조울증, 공황장애 및/또는 집중력결핍장애 등의 다양한 정신 질환의 발병이 늘어나고 있다.
이러한 정신 질환의 치료는 특성상 단기적인 치료가 아닌 지속적인 관리 및 치료가 필요하다, 그러나, 대부분의 사람들은 접근성, 비용 문제, 부정적 인식 또는 정신 질환 인지 부족 등의 원인으로 적절한 진단 및 치료가 이루어지지 못하고 있다.
또한 정신 질환 치료 및 관리는 전문의로의 방문 상담에만 국한되어, 정신 질환자의 일상 생활에서의 감정 및 상태 변화를 확인하고, 이에 대응하여 지속적으로 진단 및/또는 치료되지 않는다는 문제점이 있다.
따라서, 사용자가 전문의의 진료 및/또는 치료 이외에 스스로 지속적인 정신 건강 관리 및 치료를 위한 방법이 요구된다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
구체적으로, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자가 전문의의 진료 및/또는 치료 이외에 스스로 지속적인 정신 건강 관리 및 치료를 위한 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 기반의 정신 건강 관리 장치는, 데이터를 송수신하도록 구성된 통신부; 및 상기 통신부와 연결하도록 구성된 제어부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 통신부를 통해 전자 장치로부터 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하기 위해 사용되는 생체 데이터 및 수집 데이터를 수신하고, 상기 수신된 생체 데이터 및 수집 데이터에 기반하여 상기 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하고, 상기 결정된 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 상기 사용자의 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 결정하고, 상기 결정된 콘텐츠를 상기 전자 장치로 전달하도록 구성된다
본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 기반의 정신 건강 관리 장치의 제어부에 의해서 수행되는 인공 지능 기반의 정신 건강 관리 방법은, 전자 장치로부터 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하기 위해 사용되는 생체 데이터 및 수집 데이터를 수신하는 단계; 상기 수신된 생체 데이터 및 수집 데이터에 기반하여 상기 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하는 단계; 상기 결정된 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 상기 사용자의 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 콘텐츠를 상기 전자 장치로 전달하는 단계를 포함한다.
기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명은 사용자가 병원 치료와는 별개로 정신 건강 관리 및 치료를 스스로 지속적으로 할 수 있다.
또한 본 발명은 사용자의 정신 질환 재발 가능성 및 위험을 줄일 수 있어 정상적인 일상 생활을 위한 도움을 줄 수 있다.
또한 본 발명은 병원 진료와 일상 생활 간의 연속적인 정신 건강 관리를 통해 보다 지속적인 정신 질환 개선이 가능하다.
또한 본 발명은 사용자에게 정신 질환 발병 가능성에 따른 정신 건강 관리 및/또는 치료를 위한 콘텐츠를 제공함으로써, 사용자가 선제적으로 정신 질환의 예후 징후를 대처할 수 있고, 스스로 관리하는 습관 및 정신 질환 발병에 대한 대응책을 마련할 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 기반의 정신 건강 관리 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제1 전자 장치에 대한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 서비스 제공 서버에 대한 개략도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 제2 전자 장치에 대한 개략도이다
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 서비스 제공 서버에서 사용자의 정신 질환 발병 가능성에 따라 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 제공하기 위한 방법을 설명하기 위한 개략적인 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 나타내는 인터페이스 화면의 예시도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는(3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~ 를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된)프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 기반의 정신 건강 관리 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.
도 1을 참조하면, 정신 건강 관리 시스템(100)은 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하고, 이에 따라 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 시스템일 수 있다.
이러한 정신 건강 관리 시스템(100)은 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하기 위해 사용되는 생체 데이터 및 수집 데이터를 획득하는 제1 전자 장치(110) 및 생체 데이터 및 수집 데이터에 기반하여 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하고, 이에 따라 정신 건강 관리 또는 정신 질환 치료를 위한 다양한 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버(120)를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서 정신 건강 관리 시스템(100)은 사용자와의 상호작용을 통해 서비스 제공 서버(120)로부터 전달된 정신 건강 관리 또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 제공하는 제2 장치(130)를 더 포함할 수 있다.
먼저, 제1 전자 장치(110)는 사용자의 활동량, 심박수, 및 수면량 등 중 적어도 하나를 포함하는 생체 데이터를 측정하고, 사용자의 음성 데이터, 빛 노출 데이터, 및 장치 이용 내역 데이터 등 중 적어도 하나를 포함하는 수집 데이터를 획득하기 위한 전자 장치로서, 사용자의 신체 부위에 착용 가능한 웨어러블(Wearable) 장치, 스마트폰, 및/또는 태블릿 PC 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치는 스마트 워치(smart watch), 및/또는 스마트 글라스(smart glass) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
이러한 제1 전자 장치(110)는 사용자의 생체 데이터를 측정할 수 있는 생체 센서를 구비하고, 생체 센서를 통해서 생체 데이터를 측정할 수 있다. 예를 들어, 생체 센서는 사용자의 활동량을 측정하는 활동량 센서, 사용자의 심박수를 측정하는 심박수 센서, 및 사용자의 수면량을 측정하는 수면 센서 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제1 전자 장치(110)는 사용자의 음성 데이터를 획득하기 위해 마이크 등과 같은 입력부 및 빛 노출 데이터를 획득하기 위해 조도 센서를 더 구비하고, 이를 통해 사용자의 음성 데이터 및 빛 노출량 데이터를 획득할 수 있다.
제1 전자 장치(110)는 사용자가 제1 전자 장치(110)를 이용하는 것에 의해 장치 이용 내역 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 장치 이용 내역 데이터는 사용자가 어플리케이션, 프로그램, 위젯, 또는 웹 사이트 등을 통해서 입력하거나 검색한 단어, 사용자가 클릭한 컨텐츠(예: 기사, 게시글, 또는 영상 등), 특정 어플리케이션 사용 정보(예: 사용 시간, 사용한 콘텐츠 종류 등), 장치 사용 횟수, 및 장치 사용 시간 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 특정 어플리케이션이 뮤직 플레이어인 경우 장치 이용 내역 데이터는 사용자가 선택한 음악에 대한 곡명, 카테고리, 및/또는 장르 등의 정보를 포함할 수 있다.
제1 전자 장치(110)는 이와 같이 측정된 생체 데이터 및 획득된 수집 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에서 생체 데이터 및 수집 데이터는 제1 전자 장치(110)에 해당하는 둘 이상의 장치에 의해서 획득될 수도 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치를 통해 사용자의 생체 데이터가 측정되고, 스마트폰을 통해 수집 데이터가 획득될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 이와 같이 측정된 생체 데이터 및 획득된 수집 데이터는 서비스 제공 서버(120)로 전달될 수 있다.
다음으로, 서비스 제공 서버(120)는 제1 전자 장치(110)로부터 수신된 생체 및 수집 데이터에 기반하여 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하고, 이에 따라 정신 질환을 관리하기 위한 다양한 서비스를 제공하기 위해 다양한 연산을 수행하는 범용 컴퓨터, 랩탑, 데이터 서버 등을 포함할 수 있다.
사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하기 위해 서비스 제공 서버(120)는 제1 전자 장치(110)로부터 수신된 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터를 기초로 사용자의 정신 질환 발병 가능성(예: 발병 확률)을 예측하거나, 가능성의 높고 낮음을 분류하도록 학습된 정신 질환 발병 예측 또는 분류 모델을 이용할 수 있다. 예를 들어, 정신 질환 발병 예측 또는 분류 모델은 미리 결정된 시간마다 획득된 생체 데이터 및 수집 데이터를 기초로 정신 질환 발병의 가능성을 예측하거나, 가능성의 높고 낮음을 분류하도록 학습된 모델일 수 있다.
서비스 제공 서버(120)는 사용자의 정신 질환 발병에 대한 가능성에 따라 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 다양한 콘텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어, 다양한 콘텐츠는 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 대화형 콘텐츠 또는 영상 콘텐츠 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 이러한 대화형 콘텐츠는 텍스트, 그래픽, 애니메이션, 영상 및/또는 소리 등과 같은 콘텐츠에 대한 사용자의 동작에 반응하는 상호작용 데이터일 수 있다. 예를 들어, 대화형 콘텐츠는 대화를 위한 질의 및/또는 응답을 음성으로 나타낸 음성 데이터 또는 챗봇(chatbot)을 통한 채팅 데이터 등일 수 있다. 또한 영상 콘텐츠는 영상 데이터 또는 가상 현실 데이터 등일 수 있다.
다양한 실시예에서 콘텐츠를 이용한 관리 또는 치료가 어렵다고 판단되는 경우 서비스 제공 서버(120)는 병원 또는 응급 센터 등으로 사용자의 상태를 알리거나, 병원 또는 응급 센터 등으로의 치료를 권고하는 서비스를 제공할 수도 있다.
정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 제공하는 경우 서비스 제공 서버(120)는 사용자의 정신 질환 발병 가능성에 따라 기 설정된 콘텐츠를 제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)로 전달할 수 있다. 여기서, 기 설정된 콘텐츠는 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위해 사용자와의 상호 작용을 시작하기 위한 음성 데이터 또는 채팅 데이터 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)로부터 이에 대한 사용자의 응답이 수신되면 서비스 제공 서버(120)는 수신된 응답에 대한 사용자의 의도를 예측하고, 및 예측된 의도 및 예측된 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 적합한 콘텐츠를 결정하며, 결정된 콘텐츠를 제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)를 전달할 수 있다.
구체적으로, 서비스 제공 서버(120)는 수신된 응답을 기초로 사용자의 의도를 예측하고, 예측된 의도 및 예측된 정신 질환 발병 가능성을 기초로 사용자를 클래스(class)별로 분류하며, 분류된 클래스에 대응하여 기 설정된 콘텐츠를 사용자에게 적합한 콘텐츠로 결정할 수 있다. 여기서, 사용자의 클래스는 사용자의 의도 및 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 제공하기 위해 사용되는 기준 데이터일 수 있다.
이를 위해 서비스 제공 서버(120)는 적어도 하나의 클래스에 대응하여 특정 콘텐츠 또는 콘텐츠에 대한 정보를 미리 설정할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
사용자의 응답에 대한 의도를 파악하기 위해 서비스 제공 서버(120)는 사용자의 응답을 기초로 해당 응답에 대한 사용자의 의도를 예측하도록 사전 학습된 언어 모델을 이용할 수 있다. 이러한 언어 모델은 사전 학습된 양방향 언어 모델인 BERT가 이용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
사용자를 클래스별로 분류하기 위해 서비스 제공 서버(120)는 예측된 사용자의 의도 및 예측된 정신 질환 발병 가능성을 기초로 사용자를 클래스별로 분류하기 위해 사전 학습된 사용자 분류 모델을 이용할 수 있다.
사용자가 특정 클래스로 분류되면 서비스 제공 서버(120)는 특정 클래스에 대응하여 미리 설정된 콘텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제1 클래스로 분류되면 서비스 제공 서버(120)는 제1 클래스에 대응하여 기 설정된 대화 콘텐츠를 제공하고, 사용자가 제2 클래스로 분류되면 제2 클래스에 대응하여 기 설정된 영상 콘텐츠를 제공하는 등을 수행할 수 있다.
이처럼 서비스 제공 서버(120)는 특정 의도 및 정신 질환 발병 가능성 수준(예: 퍼센티지 또는 등급(예: 상중하 등) 등)별로 클래스를 미리 정의하고, 분류 모델을 이용하여 사용자가 어떤 클래스에 해당하는지를 결정(또는 예측)할 수 있다. 또한 서비스 제공 서버(120)는 결정된 클래스에 대응하여 기 설정된 콘텐츠를 제공함으로써, 사용자별로 적합한 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 제공할 수 있다.
이를 통해 본 발명은 정신 질환 가능성을 예측할 뿐만 아니라 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 다양한 콘텐츠를 제공함으로써, 사용자가 정신 질환 발병 가능성을 지속적으로 진단하고, 스스로 관리할 수 있다.
다양한 실시예에서 제2 전자 장치(130)는 사용자와의 상호작용을 통해 정신 질환 치료를 위한 다양한 콘텐츠를 제공하는 전자 장치로서, 인공지능 스피커(또는 스마트 스피커) 또는 HMD(Head-mounted display) 장치 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
이러한 제2 전자 장치(130)는 서비스 제공 서버(120)로부터 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 대화 콘텐츠 또는 영상 콘텐츠를 수신하고, 수신된 대화 콘텐츠 또는 영상 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 제2 전자 장치(130)가 인공지능 스피커인 경우 인공지능 스피커는 서비스 제공 서버(120)로부터 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 음성 데이터를 수신하여 수신된 음성 데이터를 스피커를 통해 출력하고, 마이크를 통해 입력된 사용자의 음성 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다. 다양한 실시예에서 제2 전자 장치(130)가 HMD 장치인 경우 HMD 장치는 서비스 제공 서버(120)로부터 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 VR(virtual reality) 영상 데이터를 수신하여 디스플레이를 통해 표시하고, 마이크를 통해 입력된 사용자의 음성 데이터, 및/또는 사용자가 입력 장치(예: 컨트롤러 등)를 통해서 선택하거나, 입력한 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다.
하기에서는 도 2를 참조하여 제1 전자 장치(110)에 대해서 상세하게 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제1 전자 장치에 대한 개략도이다.
도 2를 참조하면, 제1 전자 장치(200)는 통신부(210), 센서(220), 표시부(230), 저장부(240) 및 제어부(260)를 포함한다. 제시된 실시예에서 제1 전자 장치(200)는 도 1의 제1 전자 장치(110)를 의미할 수 있다.
통신부(210)는 제1 전자 장치(200)가 외부 장치와 통신이 가능하도록 연결한다. 통신부(210)는 무선 통신을 이용하여 서비스 제공 서버(120)와 연결되어 다양한 데이터를 송수신할 수 있다.
구체적으로, 통신부(210)는 센서(220)를 통해서 획득된 사용자의 생체 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다. 또한 통신부(210)는 사용자의 음성 데이터, 빛 노출량 데이터, 및 장치 이용 내역 데이터 등 중 적어도 하나를 포함하는 수집 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다.
센서(220)는 사용자의 활동량을 측정하기 위한 활동량 센서, 사용자의 심박수를 측정하기 위한 심박 센서, 사용자의 수면량을 측정하기 위한 수면 센서, 및 제1 전자 장치(200) 주변의 밝기를 나타내는 빛 노출량을 측정하기 위한 조도 센서 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 활동량 센서는 위치 센서, 동작 센서, 가속도 센서, 및 자이로 센서 등이 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자의 활동량을 측정하기 위한 다양한 센서가 사용될 수 있다. 또한 수면 센서는 사용자의 움직임을 측정하기 위한 동작 센서, 사용자의 숨소리를 감지하기 위한 오디오 센서 등이 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자의 수면 상태를 측정하기 위한 다양한 센서가 사용될 수 있다.
입출력부(230)는 마이크 및/또는 스피커 등을 포함할 수 있으며, 마이크를 통해 사용자의 음성 데이터를 수신하고, 스피커를 통해 서비스 제공 서버(120)로부터 수신된 대화 콘텐츠(예: 상호작용을 위한 음성 데이터)를 출력할 수 있다.
표시부(240)는 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 배너 또는 심볼 등)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 서버(120)로부터 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 채팅 또는 영상 데이터 등이 수신되면 표시부(230)는 수신된 채팅 또는 영상 데이터 등을 표시할 수 있다.
다양한 실시예에서 표시부(240)는 터치스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치(touch), 제스처(gesture), 근접, 드래그(drag), 스와이프(swipe) 또는 호버링(hovering) 입력 등을 수신할 수 있다.
저장부(250)는 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터를 획득하고, 서비스 제공 서버(120)로부터 전달된 다양한 콘텐츠를 제공하기 위해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 다양한 실시예에서 저장부(250)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 제1 전자 장치(200)는 인터넷(internet)상에서 상기 저장부(250)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다.
제어부(260)는 통신부(210), 센서(220), 입출력부(230), 표시부(240) 및 저장부(250)와 동작 가능하게 연결되며, 사용자의 생체 데이터를 측정하고, 사용자의 수집 데이터를 획득하며, 측정된 생체 데이터 및 획득된 수집 데이터를 제공하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.
구체적으로, 제어부(260)는 센서(220)를 통해 사용자의 활동량, 심박수, 및 수면량 등 중 적어도 하나를 포함하는 생체 데이터를 측정할 수 있다. 다양한 실시예에서 제어부(260)는 미리 결정된 시간 마다 사용자의 생체 데이터를 측정하고, 측정된 생체 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 시간은 1~3일 정도일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한 제어부(260)는 센서(220)를 통해 빛 노출량을 측정하고, 마이크를 통해 사용자의 음성 데이터를 획득하며, 사용자에 의해서 조작되는 제1 전자 장치(200)에 대한 장치 이용 내역 데이터를 수집할 수 있다. 다양한 실시예에서 제어부(260)는 기 설정된 시간 동안 사용자의 빛 노출량을 측정하고, 음성 데이터를 획득하며, 장치 이용 내역 데이터를 수집할 수 있다.
제어부(260)는 이와 같이 측정된 생체 데이터 및 수집된 수집 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에서 제어부(260)는 서비스 제공 서버(120)로부터 제공된 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 다양한 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 서버(120)로부터 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 음성 데이터가 수신되면 제어부(260)는 수신된 음성 데이터를 입출력부(230)를 통해 출력할 수 있다. 사용자로부터 마이크를 통해 사용자의 음성 데이터가 수신되면 제어부(260)는 수신된 음성 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다. 서비스 제공 서버(120)로부터 사용자의 음성 데이터의 의도에 맞는 답변을 나타내는 음성 데이터가 수신되면 제어부(260)는 이를 입출력부(230)를 통해 출력할 수 있다.
다양한 실시예에서 서비스 제공 서버(120)로부터 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위해 챗봇을 이용한 채팅 데이터가 수신되면 제어부(260)는 수신된 채팅 데이터를 표시부(240)를 통해서 표시할 수 있다. 예를 들어, 채팅 데이터는 “오늘 기분이 어떤가요?”와 같은 텍스트를 포함할 수 있다. 사용자로부터 이에 대한 응답이 입력되면 제어부(360)는 입력된 응답을 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다. 서비스 제공 서버(120)로부터 사용자로부터 입력된 응답의 의도 및 사용자의 정신 질환 발병 가능성에 따른 답변이 수신되면 제어부(360)는 수신된 답변을 챗봇을 통해 제공할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 사용자와의 상호 작용을 통해 사용자에게 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 다양한 콘텐츠를 제공함으로써, 전문의에 의한 진단 또는 치료 이후에도 사용자가 스스로 지속적인 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 할 수 있다.
하기에서는 도 3을 참조하여 서비스 제공 서버(120)에 대해서 상세하게 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 서비스 제공 서버에 대한 개략도이다.
도 3을 참조하면, 서비스 제공 서버(300)는 통신부(310), 저장부(320) 및 제어부(330)를 포함한다. 제시된 실시예에서 서비스 제공 서버(300)는 도 1의 서비스 제공 서버(120)를 의미할 수 있다.
통신부(310)는 서비스 제공 서버(300)가 외부 장치와 통신이 가능하도록 연결한다. 통신부(310)는 유/무선 통신을 이용하여 제1 전자 장치(110) 및/또는 제2 전자 장치(130)와 연결되어 다양한 데이터를 송수신할 수 있다.
구체적으로, 통신부(310)는 제1 전자 장치(110)로부터 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터를 수신할 수 있다. 통신부(310)는 사용자의 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 생성된 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 제1 전자 장치(110) 및/또는 제2 전자 장치(130)로 전달할 수 있다.
저장부(320)는 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하고, 이에 따라 정신 질환을 관리하기 위한 다양한 서비스를 제공하기 위해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 다양한 실시예에서 저장부(320)는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 인터넷상에서 상기 저장부(320)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지와 관련되어 동작할 수도 있다.
제어부(330)는 통신부(310) 및 저장부(320)와 동작 가능하게 연결되며, 제1 전자 장치(110)로부터 수신된 생체 데이터 및 수집 데이터에 기반하여 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하고, 이에 따라 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료에 관한 다양한 서비스를 제공하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.
구체적으로, 제어부(330)는 제1 전자 장치(110)로부터 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터를 수신하고, 수신된 생체 데이터 및 수집 데이터에 기반하여 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정할 수 있다.
사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하기 위해 제어부(330)는 제1 전자 장치(110)로부터 수신된 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터를 입력으로 하여 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 예측하도록 구성된 정신 질환 발병 예측 모델, 또는 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 수준(예: 상, 중, 하 등)별로 분류하도록 구성된 정신 질환 발병 분류 모델을 이용할 수 있다.
구체적으로, 정신 질환 발병 예측 또는 분류 모델은, 사용자의 활동량, 심박수, 및 수면량 등 중 적어도 하나를 포함하는 생체 데이터, 및 빛 노출량, 사용자의 음성, 및 장치 이용 내역 중 적어도 하나를 포함하는 수집 데이터를 기초로 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 예측하거나, 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 수준별로 분류하도록 학습된 모델일 수 있다. 예를 들어, 예측 모델은 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 발병 확률(예: 퍼센티지(%)) 또는 등급별로 예측할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 또한 분류 모델은 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 높거나(상), 중간이거나(중), 낮은 수준(하)으로 분류하거나, 등급별로 분류할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
예측 모델의 경우 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터가 사용자의 정신 질환 증상의 변화 및 정신 질환 발병 양상을 추적한 코호트 데이터로서 학습될 수 있다. 예를 들어, 예측 모델은 앙상블(Ensemble) 모델인 랜덤 포레스트(Random forest)를 이용하여 학습될 수 있다. 이러한 예측 모델은 미리 설정된 시간 동안 획득된 사용자의 활동량, 수면 양상, 심박수 변화, 음성, 빛 노출 정도, 및 장치 이용 내역 중 적어도 하나를 기준 특징으로 하여 사용자의 기분을 중립 기분 및 편향된 기분으로 라벨링(Labeling)함으로써, 사용자의 기분에 많은 영향을 받는 우울증, 조증 및/또는 경조증 등과 같은 정신 질환이 발생할 확률을 예측할 수 있다.
또한 이와 같은 예측 또는 분류 모델의 학습에 이용되는 데이터는, 이에 제한되지 않으며, 병원으로부터 제공된 사용자의 정신 질환 진단 기록, 사용자와 비슷하거나 동일한 정신 질환으로 결정되고, 동일한 연령대 및/또는 성별 등을 가지는 다른 사용자의 생체 데이터, 정신 질환 진단 기록 및 수집 데이터 등이 이용될 수 있다.
한편, 정신 질환 발병 예측 또는 분류 모델은 XGBoost 알고리즘(Extreme Gradient Boosting algorithm) 에 기초한 예측 모델일 수 있다. 이때, XGBoost는, 결정-트리 기반의, 클러스터링 평가, 리샘플링 평가, 기능 선택 및 예측 프로세스의 핵심 알고리즘으로, 생체 및 수집 데이터에 기초하여 정신 질환 발병 가능성을 최종적으로 결정하도록 구성될 수 있다.
이러한 정신 질환 발병 예측 또는 분류 모델은 제시된 실시예로 제한되지 않고, RF(Random Forest), glmnet, cforest, CART(Classification and Regression Trees for Machine Learning), treebag, kNN(K-Nearest Neighbors), nnet(neural network), SVM-radial(Support Vector Machine radial), SVM-linear(Support Vector Machine linear), NB(Naive Bayes), 또는 mlp(multilayer perception)의 알고리즘을 기반으로 구성될 수 있다.
이를 통해 사용자의 정신 질환 발병 가능성이 결정되면 제어부(330)는 이에 대응하여 사용자의 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 결정하고, 결정된 콘텐츠를 제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)로 전달할 수 있다.
구체적으로, 제어부(330)는 사용자의 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 상호 작용을 위해 사용자의 정신 질환 발병 가능성에 따라 기 설정된 콘텐츠를 제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 콘텐츠는 사용자와의 상호 작용을 시작하기 위한 “오늘 기분은 어떤가요?”와 같은 음성 데이터 또는 채팅 데이터 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)로부터 이에 대한 응답으로 응답 데이터가 수신되면 제어부(330)는 수신된 응답 데이터에 대한 의도를 예측하고, 예측된 의도 및 결정된 정신 질환 발병 가능성에 대응하는 사용자의 클래스를 결정할 수 있다.
이를 위해 제어부(330)는 사용자의 응답 데이터를 입력으로 하여 사용자의 응답 데이터에 대한 의도를 예측하기 위해 사전 학습된 언어 모델을 이용하고, 예측된 의도 및 정신 질환 발병 가능성을 입력으로 하여 예측된 의도 및 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 사용자를 클래스별로 분류하도록 사전 학습된 사용자 분류 모델을 이용할 수 있다.
사용자 분류 모델을 통해 사용자의 클래스가 결정되면 제어부(330)는 사용자의 클래스에 대응하여 기 설정된 콘텐츠를 결정하고, 이와 같이 결정된 콘텐츠를 제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)로 제공할 수 있다.
이와 같이 각 클래스에 대응하는 콘텐츠는 병원으로부터 제공된 사용자의 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료 데이터, 사용자와 비슷하거나 동일한 정신 질환으로 결정되고, 동일한 연령대 및/또는 성별 등을 가지는 다른 사용자의 치료 데이터 등에 기반하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 치료 데이터는 치료를 위한 대화 내용(예: 질의/응답), 그림, 설문, 음성, 및/또는 영상 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서 제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)로부터 기 설정된 시간 동안 사용자의 응답이 수신되지 않으면 제어부(330)는 결정된 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료 콘텐츠를 결정하고, 결정된 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료 콘텐츠를 제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)로 제공할 수도 있다. 이러한 경우 제어부(330)는 결정된 정신 질환 발병 가능성을 입력으로 하여 사용자를 클래스별로 분류하도록 사전 학습된 사용자 분류 모델을 이용하여 정신 질환 발병 가능성에 대응하는 사용자의 클래스를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에서 제어부(330)는 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료 콘텐츠를 제공한 후 제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)로부터 지속적으로 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 사용자의 정신 상태가 호전되는지를 결정하고, 이에 따라 사용자에게 보다 적합한 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료 콘텐츠를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에서 제어부(330)는 사용자의 현재 상태가 호전되지 않는다고 결정되면 병원 또는 응급 센터 등으로 사용자의 상태를 알리거나, 병원 또는 응급 센터 등으로의 진단 또는 치료를 권고하기 위한 정보를 제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130)로 제공할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터에 기반하여 사용자의 정신 질환 발명 가능성을 결정하고, 정신 질환 발병 가능성에 따라 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 제공함으로써, 사용자에게 정신 질환을 스스로 관리하도록 하고, 재발에 대한 대응책을 미리 마련할 수 있도록 할 수 있다.
하기에서는 도 4를 참조하여 제2 전자 장치(130)에 대해서 상세하게 설명하도록 한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 제2 전자 장치에 대한 개략도이다.
도 4를 참조하면, 제2 전자 장치(400)는 통신부(410), 입출력부(420), 저장부(430) 및 제어부(440)를 포함한다. 제시된 실시예에서 제2 전자 장치(400)는 도 1의 제2 전자 장치(130)를 의미할 수 있다.
통신부(410)는 제2 전자 장치(400)가 외부 장치와 통신이 가능하도록 연결한다. 통신부(410)는 무선 통신을 이용하여 서비스 제공 서버(120)와 연결되어 다양한 데이터를 송수신할 수 있다.
구체적으로, 통신부(410)는 서비스 제공 서버(120)로부터 수신된 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료 콘텐츠를 수신하고, 마이크 또는 입력 장치에 의해서 획득된 사용자 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 사용자 데이터는 마이크를 통해서 입력된 사용자의 음성 데이터 또는 입력 장치에 의해서 획득된 사용자의 입력 데이터 또는 선택된 데이터 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
입출력부(420)는 마이크 및/또는 스피커 등을 포함할 수 있으며, 마이크를 통해 사용자의 음성 데이터를 수신하고, 스피커를 통해 서비스 제공 서버(120)로부터 수신된 상호작용을 위한 음성 데이터를 출력할 수 있다. 다양한 실시예에서 입출력부(420)는 표시부를 포함하고, 표시부는 서비스 제공 서버(120)로부터 수신된 영상 콘텐츠를 표시할 수 있다.
저장부(430)는 서비스 제공 서버(120)로부터 수신된 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 다양한 콘텐츠를 제공하기 위해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 다양한 실시예에서 저장부(430)는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 제2 전자 장치(400)는 인터넷상에서 상기 저장부(430)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지와 관련되어 동작할 수도 있다.
제어부(440)는 통신부(410), 입출력부(420) 및 저장부(430)와 동작 가능하게 연결되며, 서비스 제공 서버(120)로부터 수신된 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 다양한 콘텐츠를 제공하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.
구체적으로, 제어부(440)는 서비스 제공 서버(120)로부터 사용자의 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 수신하고, 수신된 콘텐츠를 입출력부(420)를 통해 출력할 수 있다. 예를 들어, 제2 전자 장치(400)가 스마트 스피커인 경우 제어부(440)는 서비스 제공 서버(120)로부터 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위해 기 설정된 대화 콘텐츠를 수신하고, 수신된 대화 콘텐츠를 스피커를 통해 출력할 수 있다. 이러한 대화 콘텐츠는 사용자의 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 기 설정된 “오늘 기분은 어떤가요?”와 같은 음성 데이터이거나, 텍스트 등일 수 있다. 다양한 실시예에서 “오늘 기분은 어떤가요?”와 같은 텍스트가 수신되면 제어부(440)는 수신된 텍스트를 음성으로서 스피커를 통해 출력할 수도 있다.
마이크를 통해 사용자로부터 이에 대한 응답으로 음성 데이터가 획득되면 제어부(440)는 획득된 음성 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다. 서비스 제공 서버(120)로부터 사용자의 응답 및 결정된 정신 질환 발병 가능성을 기초로 한 음성 데이터가 수신되면 제어부(440)는 수신된 음성 데이터를 스피커를 통해 출력할 수 있다. 다양한 실시예에서 서비스 제공 서버(120)로부터 사용자의 응답을 기초로 하여 결정된 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 음악 데이터 또는 음악 리스트가 수신되면 제어부(440)는 음악 데이터를 재생하거나, 음악 리스트에 대응하는 음악 데이터를 재생시킬 수도 있다.
다양한 실시예에서 제2 전자 장치(400)가 표시부를 구비하는 HMD 장치 또는 스마트 TV인 경우 제어부(440)는 서비스 제공 서버(120)로부터 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위해 기 설정된 영상 콘텐츠를 수신하고, 수신된 영상 콘텐츠를 표시부를 통해서 표시할 수 있다. 이러한 영상 콘텐츠는 사용자의 현재 상태를 질의하기 위한 영상 데이터일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
마이크를 통해서 사용자로부터 음성 데이터가 획득되거나, 입력 장치에 의해서 사용자에 의해서 응답 데이터가 입력 또는 선택되면 제어부(440)는 획득된 음성 데이터, 또는 입력 또는 선택된 응답 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다. 서비스 제공 서버(120)로부터 사용자의 응답 데이터 및 결정된 정신 질환 발병 가능성을 기초로 한 영상 콘텐츠가 수신되면 제어부(440)는 수신된 영상 콘텐츠를 표시부를 통해 표시할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 사용자와의 상호 작용을 통해 사용자의 현재 상태에 따른 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 제공함으로써, 사용자가 스스로 정신 건강을 관리할 수 있고, 정신 질환 치료에 효과적으로 활용될 수 있다.
하기에서는 서비스 제공 서버(120)에서 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하고, 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 제공하기 위한 방법을 도 5를 참조하여 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 서비스 제공 서버에서 사용자의 정신 질환 발병 가능성에 따라 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 제공하기 위한 방법을 설명하기 위한 개략적인 흐름도이다. 하기에서 서술하는 동작들은 서비스 제공 서버(300)의 제어부(330)에 의해서 수행될 수 있다.
도 5를 참조하면, 서비스 제공 서버(300)는 전자 장치를 통해 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하기 위해 사용되는 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터를 수신한다(S500). 구체적으로, 서비스 제공 서버(300)는 제1 전자 장치(110)로부터 사용자의 활동량, 심박수 및 수면량 등 중 적어도 하나를 포함하는 생체 데이터, 및 제1 전자 장치(110) 주변의 빛 노출량 데이터, 사용자의 음성 데이터 및 장치 이용 내역 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 수집 데이터를 수신할 수 있다.
서비스 제공 서버(300)는 수신된 생체 데이터 및 수집 데이터에 기반하여 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정한다(S510). 구체적으로, 서비스 제공 서버(300)는 수신된 생체 데이터 및 수집 데이터를 기초로 사용자의 정신 질환 발병 확률을 예측하도록 학습된 정신 질환 발병 예측 모델을 이용하여 사용자의 정신 질환 발병 확률을 예측할 수 있다.
서비스 제공 서버(300)는 결정된 정신 질환 발병 가능성에 따라 사용자의 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 결정하고(S520), 결정된 콘텐츠를 전자 장치로 전달한다(S530). 구체적으로, 서비스 제공 서버(300)는 예측된 정신 질환 발병 확률에 대응하여 기 설정된 콘텐츠를 전자 장치(예: 제1 전자 장치(110) 또는 제2 전자 장치(130))로 전달하고, 전자 장치로부터 이에 대한 응답으로 응답 데이터를 수신할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 응답 데이터를 기초로 사용자의 의도를 예측하도록 학습된 언어 모델을 이용하여 사용자의 의도를 예측하고, 예측된 의도 및 예측된 정신 질환 발병 확률을 기초로 사용자를 클래스별로 분류하도록 학습된 사용자 분류 모델을 이용하여 사용자의 클래스를 결정할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 결정된 사용자의 클래스에 대응하여 기 설정된 콘텐츠를 사용자의 정신 건강 관리 또는 치료를 위해 적합한 콘텐츠로 결정할 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 이와 같이 결정된 정신 건강 관리 또는 치료 콘텐츠를 전자 장치로 전달할 수 있다.
이를 통해서 본 발명은 사용자가 병원 치료와 별개로 정신 질환에 대한 관리 또는 치료를 스스로 지속적으로 할 수 있어 재발 가능성 및 위험을 줄일 수 있다.
하기에서는 서비스 제공 서버(120)로부터 제공된 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 나타내는 사용자 인터페이스에 대해서 도 6을 참조하여 설명하도록 한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 나타내는 인터페이스 화면의 예시도이다. 제시된 실시예에서는 제1 전자 장치(200)가 스마트폰에 해당하고, 챗봇을 통해 사용자의 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 제공하는 동작을 설명하도록 한다. 이와 같은 인터페이스 화면은 제1 전자 장치(200)의 표시부(240)를 통해서 표시될 수 있다.
구체적으로, 제1 전자 장치(200)는 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터를 획득하고, 획득된 생체 데이터 및 수집 데이터를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다. 서비스 제공 서버(120)로부터 생체 데이터 및 수집 데이터에 기반하여 결정된 사용자의 정신 질환 발병 가능성에 대응하는 기 설정된 콘텐츠가 수신되면 제1 전자 장치(200)는 수신된 콘텐츠를 표시부(240)를 통해서 표시될 수 있다. 예를 들어, 수신된 콘텐츠가 챗봇을 이용한 채팅 데이터인 경우 제1 전자 장치(200)는 도 6과 같이 수신된 콘텐츠를 나타내는 챗봇 인터페이스 화면(600)을 표시할 수 있다.
도 6을 참조하면, 챗봇 인터페이스 화면(600)은 챗봇과 사용자간의 대화 내용을 나타내는 대화 영역(610) 및 사용자의 응답 데이터를 입력하기 위한 입력 영역(620)을 포함할 수 있다.
서비스 제공 서버(120)로부터 “오늘 기분은 어때요?”와 같은 텍스트가 수신되면 제1 전자 장치(200)는 수신된 텍스트(612)를 대화 영역(610)에 표시할 수 있다.
입력 영역(620)을 통해 사용자의 응답으로 “그냥 그래…”와 같은 텍스트가 입력되면 제1 전자 장치(200)는 입력된 텍스트(614)를 대화 영역(610)에 표시하고, 해당 텍스트를 서비스 제공 서버(120)로 전달할 수 있다. 이러한 텍스트를 수신한 서비스 제공 서버(120)는 수신된 텍스트를 기초로 사용자의 의도를 예측하고, 예측된 사용자의 의도 및 결정된 정신 질환 발병 가능성을 기초로 사용자의 클래스를 결정할 수 있다.
사용자의 클래스가 결정되면 서비스 제공 서버(120)는 결정된 클래스에 대응하여 기 설정된 콘텐츠를 사용자의 현재 상태에 적합한 정신 건강 관리 및/또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠로 결정할 수 있다. 예를 들어, 결정된 콘텐츠가 음악 데이터인 경우 서비스 제공 서버(120)는 결정된 음악 데이터를 제1 전자 장치(200)로 전달할 수 있다. 이때, 서비스 제공 서버(120)는 음악 데이터뿐만 아니라 “그럼 이 노래를 들어보면 어떨까요?”와 같은 텍스트를 함께 전달할 수 있다.
이를 수신한 제1 전자 장치(200)는 “그럼 이 노래를 들어보면 어떨까요?”와 같은 텍스트(616)와 함께 음악 재생을 위한 그래픽 객체(618)를 대화 영역(610)에 표시할 수 있다.
제시된 실시예에서 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 나타내는 인터페이스 화면은 상술한 기재로 한정되지 않으며, 다양한 구성 및 디자인으로 구현될 수 있다.
이와 같이 본 발명은 사용자의 생체 데이터 및 수집 데이터를 기반으로 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하고, 결정된 정신 질환 발병 가능성에 따라 사용자의 정신 건강 관리 또는 정신 질환 치료를 위한 콘텐츠를 제공함으로써, 사용자가 전문의의 진료 및/또는 치료 이외에 스스로 지속적인 정신 건강 관리 및/또는 치료를 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 장치 및 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 정신 건강 관리 시스템
110, 200: 제1 전자 장치
120, 300: 서비스 제공 서버
130, 400: 제2 전자 장치

Claims (14)

  1. 데이터를 송수신하도록 구성된 통신부; 및
    상기 통신부와 연결하도록 구성된 제어부를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 통신부를 통해 전자 장치로부터 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하기 위해 사용되는 생체 데이터 및 수집 데이터를 수신하고,
    상기 수신된 생체 데이터 및 수집 데이터를 입력으로 하여 상기 정신 질환 발병 가능성을 예측하도록 학습된 인공지능 기반 정신 질환 발병 예측 모델을 이용하여 상기 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하고,
    상기 결정된 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 상기 사용자의 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 생성하고,
    상기 생성된 콘텐츠를 상기 전자 장치로 전달하도록 구성되고,
    상기 수집 데이터는 상기 사용자의 전자 장치에 대한 장치 이용 내역을 포함하고,
    상기 장치 이용 내역은, 상기 사용자가 애플리케이션, 또는 프로그램, 또는 위젯, 또는 웹 사이트를 통해서 입력하거나 검색한 단어, 상기 사용자가 클릭한 기사, 게시글, 및 영상 중 적어도 하나를 포함하는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 생체 데이터는,
    상기 사용자의 활동량, 심박수, 및 수면량 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 수집 데이터는,
    상기 사용자의 음성 및 상기 전자 장치의 주변 밝기를 나타내는 빛 노출량 및 중 적어도 하나를 더 포함하는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 정신 질환 발병 예측 모델은,
    상기 생체 데이터 및 상기 수집 데이터를 입력으로 하여 상기 사용자의 정신 질환에 대한 발병 확률을 예측하도록 구성되는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 결정된 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 기 설정된 콘텐츠를 상기 전자 장치로 전달하고,
    상기 전자 장치로부터 상기 사용자의 응답으로 응답 데이터를 수신하고,
    상기 수신된 응답 데이터를 기초로 상기 사용자의 의도를 예측하도록 구성된 언어 모델을 이용하여 상기 응답 데이터에 대한 사용자의 의도를 예측하고,
    상기 예측된 의도 및 상기 예측된 발병 확률을 기초로 상기 사용자를 클래스별로 분류하도록 구성된 사용자 분류 모델을 이용하여 상기 사용자의 클래스를 결정하고,
    상기 결정된 클래스에 대응하여 기 설정된 콘텐츠를 상기 정신 건강 관리 또는 치료 콘텐츠로 결정하는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 언어 모델은,상기 수신된 응답 데이터를 입력으로 하여 상기 응답 데이터에 대한 사용자의 의도를 예측하도록 구성되고,
    상기 사용자 분류 모델은,
    상기 예측된 의도 및 상기 예측된 발병 확률을 입력으로 하여 상기 사용자를 상기 클래스별로 분류하도록 구성되는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 생성된 콘텐츠는,
    상기 사용자와의 상호 작용을 위한 대화형 콘텐츠를 포함하는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치.
  8. 인공 지능 기반의 정신 건강 관리 장치의 제어부에 의해 수행되는 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 방법에 있어서,
    전자 장치로부터 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하기 위해 사용되는 생체 데이터 및 수집 데이터를 수신하는 단계;
    상기 수신된 생체 데이터 및 수집 데이터를 입력으로 하여 상기 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 예측하도록 학습된 인공지능 기반 정신 질환 발병 예측 모델을 이용하여 상기 사용자의 정신 질환 발병 가능성을 결정하는 단계;
    상기 결정된 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 상기 사용자의 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 콘텐츠를 상기 전자 장치로 전달하는 단계를 포함하고,
    상기 수집 데이터는 상기 사용자의 전자 장치에 대한 장치 이용 내역을 포함하고,
    상기 장치 이용 내역은, 상기 사용자가 애플리케이션, 또는 프로그램, 또는 위젯, 또는 웹 사이트를 통해서 입력하거나 검색한 단어, 상기 사용자가 클릭한 기사, 게시글, 및 영상 중 적어도 하나를 포함하는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 생체 데이터는,
    상기 사용자의 활동량, 심박수, 및 수면량 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 수집 데이터는,
    상기 사용자의 음성 및 상기 전자 장치의 주변 밝기를 나타내는 빛 노출량 중 적어도 하나를 더 포함하는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 방법.
  10. 삭제
  11. 제8항에 있어서, 상기 정신 질환 발병 예측 모델은,
    상기 생체 데이터 및 상기 수집 데이터를 입력으로 하여 상기 사용자의 정신 질환에 대한 발병 확률을 예측하도록 구성되는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 방법.
  12. 제8항에 있어서, 상기 사용자의 정신 건강 관리 또는 치료를 위한 콘텐츠를 결정하는 단계는,
    상기 결정된 정신 질환 발병 가능성에 대응하여 기 설정된 콘텐츠를 상기 전자 장치로 전달하는 단계;
    상기 전자 장치로부터 상기 사용자의 응답으로 응답 데이터를 수신하는 단계;
    상기 수신된 응답 데이터를 기초로 상기 사용자의 의도를 예측하도록 구성된 언어 모델을 이용하여 상기 응답 데이터에 대한 사용자의 의도를 예측하는 단계;
    상기 예측된 의도 및 상기 예측된 발병 확률을 기초로 상기 사용자를 클래스별로 분류하도록 구성된 사용자 분류 모델을 이용하여 상기 사용자의 클래스를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 클래스에 대응하여 기 설정된 콘텐츠를 상기 정신 건강 관리 또는 치료 콘텐츠로 결정하는 단계를 포함하는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 언어 모델은,
    상기 수신된 응답 데이터를 입력으로 하여 상기 응답 데이터에 대한 사용자의 의도를 예측하도록 구성되고,
    상기 사용자 분류 모델은,상기 예측된 의도 및 상기 예측된 발병 확률을 입력으로 하여 상기 사용자를 상기 클래스별로 분류하도록 구성되는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 방법.
  14. 제8항에 있어서, 상기 결정된 콘텐츠는,
    상기 사용자와의 상호 작용을 위한 대화형 콘텐츠를 포함하는, 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 방법.
KR1020190145912A 2019-11-14 2019-11-14 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법 KR102427508B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190145912A KR102427508B1 (ko) 2019-11-14 2019-11-14 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190145912A KR102427508B1 (ko) 2019-11-14 2019-11-14 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210058449A KR20210058449A (ko) 2021-05-24
KR102427508B1 true KR102427508B1 (ko) 2022-08-01

Family

ID=76152920

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190145912A KR102427508B1 (ko) 2019-11-14 2019-11-14 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102427508B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102594242B1 (ko) * 2023-01-10 2023-10-27 주식회사 웨이센 디지털 표현형 특징을 이용한 사회 불안장애 분석방법 및 장치

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102303172B1 (ko) * 2021-06-03 2021-09-17 주식회사 아이티로 위험 현장 대응자의 정신 건강 관리를 위한 솔루션 제공 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체
AU2022299468A1 (en) * 2021-06-25 2024-02-08 Ieso Digital Health Limited A computer-implemented method for providing care
GB2612931A (en) * 2021-06-25 2023-05-17 Ieso Digital Health Ltd A computer-implemented method for providing care
KR102324440B1 (ko) * 2021-06-30 2021-11-11 송태홍 정신건강의학과의 진료를 위한 환자 심리 상태 분석 방법, 장치 및 시스템
KR102388765B1 (ko) * 2021-10-27 2022-04-20 임시원 인공지능 기반의 정신과 질환 진단 시스템
KR102374780B1 (ko) * 2021-12-24 2022-03-17 주식회사 네시삼십삼분 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법, 서버 및 컴퓨터프로그램
WO2023137530A1 (en) * 2022-01-20 2023-07-27 Annuo Medical Technology Solutions Pty Ltd An artificially intelligent healthcare management system
KR102466731B1 (ko) * 2022-04-05 2022-11-14 (주)비알프레임 멀티모달 인공신경망을 활용한 정신건강 상태 분류 장치 및 방법
KR102427390B1 (ko) * 2022-05-24 2022-08-01 주식회사 야나두 헬스케어 서비스 제공방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램
KR102606136B1 (ko) * 2022-09-26 2023-11-23 주식회사 랩큐 인공지능 비대면 정신건강 케어 시스템
KR102552220B1 (ko) * 2022-12-15 2023-07-06 주식회사 하이 정신건강 진단 및 치료를 적응적으로 수행하기 위한 컨텐츠 제공 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램
KR102567684B1 (ko) * 2023-01-10 2023-08-18 주식회사 웨이센 디지털 표현형 특징을 이용한 사회 불안장애 분석방법 및 장치

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101749706B1 (ko) 2016-06-02 2017-06-22 충남대학교산학협력단 사용자 장치를 사용하여 획득된 상황 정보 및 생체 정보를 기반으로 사용자의 감정을 예측하는 방법 및 시스템
KR101793426B1 (ko) 2016-10-28 2017-11-03 신옥철 가상현실을 이용한 심리치료장치
JP2018187441A (ja) 2012-11-09 2018-11-29 三星電子株式会社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． ユーザの心理状態判断装置及び方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102034255B1 (ko) * 2017-06-29 2019-10-18 네이버 주식회사 사람-기계 간 감정 대화를 위한 방법 및 시스템
KR102059239B1 (ko) * 2017-07-26 2019-12-24 계명대학교 산학협력단 스마트폰에 설치된 앱과 연동하여 우울증을 극복할 수 있는 시스템.
KR102020053B1 (ko) * 2018-06-08 2019-09-10 주식회사 옴니씨앤에스 생체 정보를 이용하여 정신 건강을 관리하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018187441A (ja) 2012-11-09 2018-11-29 三星電子株式会社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． ユーザの心理状態判断装置及び方法
KR101749706B1 (ko) 2016-06-02 2017-06-22 충남대학교산학협력단 사용자 장치를 사용하여 획득된 상황 정보 및 생체 정보를 기반으로 사용자의 감정을 예측하는 방법 및 시스템
KR101793426B1 (ko) 2016-10-28 2017-11-03 신옥철 가상현실을 이용한 심리치료장치

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102594242B1 (ko) * 2023-01-10 2023-10-27 주식회사 웨이센 디지털 표현형 특징을 이용한 사회 불안장애 분석방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210058449A (ko) 2021-05-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102427508B1 (ko) 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법
Triantafyllidis et al. Applications of machine learning in real-life digital health interventions: review of the literature
Kim et al. Emergency situation monitoring service using context motion tracking of chronic disease patients
JP2021529382A (ja) 精神的健康評価のためのシステム及び方法
US9298766B2 (en) Empathy injection for question-answering systems
EP3638108B1 (en) Sleep monitoring from implicitly collected computer interactions
Banos et al. Mining minds: an innovative framework for personalized health and wellness support
Adikari et al. Empathic conversational agents for real-time monitoring and co-facilitation of patient-centered healthcare
Jiang et al. Who needs explanation and when? Juggling explainable AI and user epistemic uncertainty
WO2019018430A1 (en) SYSTEM AND METHOD FOR PERSONALIZED PATIENT RESOURCES AND BEHAVIOR PHENOTYPING
JP2023504398A (ja) 連続血糖モニタリングに基づく提案
US20210183482A1 (en) Method and system for remotely monitoring the psychological state of an application user based on historical user interaction data
US11684299B2 (en) Method and system for remotely monitoring the psychological state of an application user using machine learning-based models
US20210183481A1 (en) Method and system for remotely monitoring the psychological state of an application user based on average user interaction data
US20230070665A1 (en) Method and system for validation of disease condition reprogramming based on personality to disease condition mapping
JP2021522581A (ja) 生物医学的予測の視覚化
Zhang et al. Multi-modal interactive fusion method for detecting teenagers’ psychological stress
Denecke et al. Developing a technical-oriented taxonomy to define archetypes of conversational agents in health care: literature review and cluster analysis
Mouchabac et al. Prevention of suicidal relapses in adolescents with a smartphone application: Bayesian network analysis of a preclinical trial using in silico patient simulations
Theilig et al. Employing environmental data and machine learning to improve mobile health receptivity
CN112740336A (zh) 用于在物联网网络中进行基于人工智能(ai)的辅助健康感测的方法及电子设备
KR102560729B1 (ko) 온라인 정신건강 검진 결과에 따른 맞춤형 영상 솔루션 제공 방법 및 검진자 피드백 모니터링 시스템
Wu et al. Trends in voice characteristics in patients with heart failure (VENTURE) in Switzerland: Protocol for a longitudinal observational pilot study
US20240221882A1 (en) Methods and systems for implementing personalized health application
Gopalakrishnan et al. A survey of autonomous monitoring systems in mental health

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant