KR102429188B1 - 무자각 IoT 센서를 이용한 지능환경(Aml=AI/ML)구성 방법 및 디지털 바이오마커 생성 기술 및 그 시스템 - Google Patents

무자각 IoT 센서를 이용한 지능환경(Aml=AI/ML)구성 방법 및 디지털 바이오마커 생성 기술 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

일 실시예에 따른 컴퓨터로 구현되는 바이오마커 생성 시스템에 의해 수행되는 바이오마커 생성 방법은, IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경(AmI)을 기반으로 난치성 노인질환 진단을 위한 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 데이터의 분석을 수행함에 따라 패턴 정보를 획득하는 단계; 상기 획득된 패턴 정보를 포함하는 복수의 바이오마커를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 복수의 바이오마커를 이용하여 난치성 노인질환을 진단하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무자각 IoT 센서를 이용한 지능환경(Aml=AI/ML)구성 방법 및 디지털 바이오마커 생성 기술 및 그 시스템{INTELLIGENT ENVIRONMENT(Aml=AI/ML) CONFIGURATION USING INSENSITIVE IoT SENSOR AND DIGITAL BIOMARKER GENERATION TECHNOLOGY AND ITS SYSTEM}
아래의 설명은 IoT 센서를 이용하여 구성된 지능환경에 기반하여 바이오마커를 생성하는 기술에 관한 것이다.
인구 고령화에 따른 노인 의료비 및 국가 재정 부담이 증가하고 있다. 65세 이상 노인 인구는 2015년 654만1000명에서 2025년에는 1050만8000명으로, 노인 인구가 전체 인구의 20%를 차지하는 초고령 사회로 진입, 사회적 의료비용증가 및 복지제도 수행에 따른 국가 재정적 압박 등 많은 문제가 예상된다.
노인 질환중 치매, 파킨슨, 우울증 환자의 수가 증가함에 따라 디지털 바이오마커의 개발의 필요성이 대두되고 있다. 치매는 다양한 원인에 의해 뇌기능이 손상되면서 기억력을 비롯한 인지기능이 지속적으로 저하되어 사회생활 및 일상생활에 장애를 주는 상태를 의미한다. 치매는 진단명이 아니라 여러 가지 원인 질환에 의해 유발되는 임상증후군을 뜻한다. 치매는 천천히 발병하여 점진적으로 진행되며, 초기에는 최근 일에 대한 기억력 장애를 보이다가 차차 언어 기능이나 판단력 등 다른 인지 기능의 이상을 동반하며 결국 모든 일상 기능을 상실한다. 치매는 신경 손상이 너무 많이 진행되어 치료가 어려워지는 시점에 이르기 전에, 비교적 최기 단계의 환자를 진단 및 치료하는 것의 중요성에 대해 논의되고 있다. 파킨슨병은 뇌의 중뇌에 존재하는 흑질이라는 부분에서 신경 전달 물질인 도파민이 분비되지 않아 발생하는 퇴행성 뇌질환으로 병이 발병하면 크게 떨림증, 근육 경축, 느린 동작, 자세 불균형의 증상이 나타난다. 파킨슨병의 증상은 뇌에 도파민이 부족하기 때문에 생기기 때문에 도파민이 부족해지면 증상이 바로 발생하는 것은 아니며, 뇌의 도파민 농도가 80% 이상 감소할 때 비로소 증상이 나타나기 시작한다. 병의 증상을 처음 느낄 때에는 파킨슨병이 이미 적어도 수년 전부터 진행되고 있는 것을 의미하기 때문에 조기진단이 중요한 질환이다. 노인 우울증은 불안증상과 불면증이 두드러지게 나타나 다른 신체 질환이나 단순 불면증 또는 불안 증상으로 오인해 부적절하게 치료되는 경우가 많다. 노년기 우울증에 동반되는 인지기능 저하가 심할 경우에는 치매가 유사한 상태는 우울성 가성 치매가 나타나기도 한다. 청/장년기(45세 이전)에 발병한 우울증보다 45세 이후에 발병한 우울증이 알츠하이머형 치매로 전환될 확률이 높다. 우울증에서 수면 장애는 흔히 나타나며, 우울증의 수면 양상은 새벽에 일찍 깨고 잠들기 어려우며, 자다가 자주 깨는 특성을 보인다. 또한, 불면증이 지속되면 우울증이 발생할 수 있다.
고령화 현상의 가속화로 인하여 지역사회 중심의 재가 서비스 및 돌봄 서비스의 중요성이 증가되고 있다. 그러나, 독거노인 돌봄 서비스를 위하여 ICT 접목 서비스들이 운영되고 있지만 착용 등에 따른 생활의 불편함과 IoT 센서 기기 사용의 어려움으로 인하여 사용자의 만족도가 낮다. 또한, 생활관리사는 많은 대상자들을 돌봐야 하는 상황에서 설치 기기 점검 등에 대해서 업무 부담을 느낀다.
주변 환경을 이루는 지능환경(IoT 센서+빅데이터+AI)을 복합적으로 활용하여 난치성 노인 질환의 예방 및 조기 발견을 위한 디지털 바이오마커를 생성하고, 생성된 디지털 바이오마커를 통해 개인별 맞춤 건강 서비스를 제공할 수 있다.
컴퓨터로 구현되는 바이오마커 생성 시스템에 의해 수행되는 바이오마커 생성 방법은, IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경(AmI)을 기반으로 난치성 노인질환 진단을 위한 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 데이터의 분석을 수행함에 따라 패턴 정보를 획득하는 단계; 상기 획득된 패턴 정보를 포함하는 복수의 바이오마커를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 복수의 바이오마커를 이용하여 난치성 노인질환을 진단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 패턴 정보를 획득하는 단계는, 상기 IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경(AmI)에 기반하여 수집된 데이터를 이용하여 기 설정된 사용자의 공간에서 사용자의 행동 패턴 및 수면 패턴을 분석하고, 상기 분석된 행동 패턴 및 수면 패턴을 포함하는 라이프로그를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 패턴 정보를 획득하는 단계는, 상기 수집된 데이터에 대한 비식별화 및 익명화를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 데이터를 수집하는 단계는, 상기 IoT 센서 중 스마트 렌즈를 이용하여 생체, 객체 및 행동을 센싱함에 따라 영상 데이터를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 패턴 정보를 획득하는 단계는, 상기 획득된 영상 데이터를 이용하여 보행, 대화, 행위를 포함하는 행동 패턴을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 데이터를 수집하는 단계는, 상기 IoT 센서 중 무자각 생체 센서를 이용하여 생체 데이터를 수집하는 단계를 포함하고, 상기 패턴 정보를 획득하는 단계는, 상기 IoT 센서 중 무자각 생체 센서를 이용하여 수집된 생체 데이터에 기초하여 총 수면시간, 뒤척임 횟수, 수면의 질, 수면 중 움직임, 수면 무호흡 여부를 포함하는 수면 패턴을 분석하고, 상기 분석된 수면 패턴으로부터 심박수, 호흡, 움직임을 포함하는 건강 상태를 파악하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 데이터를 수집하는 단계는, 상기 IoT 센서 중 인공지능 스피커를 이용하여 음성 데이터를 수집하는 단계를 포함하고, 상기 패턴 정보를 획득하는 단계는, 상기 수집된 음성 데이터에 기초하여 통화, 혼잣말, 대화 여부를 포함하는 음성 정보를 분석하고, 상기 분석된 음성 정보를 이용하여 대화, 인지 기능을 포함하는 행동 패턴을 분석하여 사용자의 심리상태를 파악하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 진단하는 단계는, 상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면호흡장애가 기 설정된 기준 이상 발생하고, 기 설정된 시간동안 무호흡, 저호흡 발생 횟수에 따라 경증, 중등증, 중증을 판단하고, 행동 패턴에서 야간 착란, 배회, 안절부절하고, 보행 장애가 발생하고, 대화 패턴에서 혼잣말하거나 화를 쉽게 내거나, 같은말을 기 설정된 횟수 이상 반복할 경우, 치매로 진단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 진단하는 단계는, 상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 렘수면 행동 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 얼굴 굳음, 떨림, 서동, 기 설정된 기준 이하의 보폭, 발을 질질 끄는 보행, 가속 보행, 온몸 현상, 대화하면 걷지 못할 경우, 파킨슨 병으로 진단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 진단하는 단계는, 상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 보폭이 비일정하거나, 기 설정된 기준 이상의 보폭, 불규칙한 걸음, 주춤거림이 있고, 대화 패턴에서 비이성적으로 짜증이 존재할 경우, 노인 우울증으로 진단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 데이터를 수집하는 단계는, 치매, 파킨슨 또는 노인 우울증과 관련된 질환 데이터 항목 정의 및 수집을 위한 난치성 노인질환 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함할 수 있다.
컴퓨터로 구현되는 바이오마커 생성 시스템은, IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경(AmI)을 기반으로 난치성 노인질환 진단을 위한 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 수집된 데이터의 분석을 수행함에 따라 패턴 정보를 획득하는 패턴 정보 획득부; 상기 획득된 패턴 정보를 포함하는 복수의 바이오마커를 생성하는 바이오마커 생성부; 및 상기 생성된 복수의 바이오마커를 이용하여 난치성 노인질환을 진단하는 진단부를 포함할 수 있다.
상기 패턴 정보 획득부는, 상기 IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경(AmI)에 기반하여 수집된 데이터를 이용하여 기 설정된 사용자의 공간에서 사용자의 행동 패턴 및 수면 패턴을 분석하고, 상기 분석된 행동 패턴 및 수면 패턴을 포함하는 라이프로그를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 데이터 수집부는, 상기 IoT 센서 중 스마트 렌즈를 이용하여 생체, 객체 및 행동을 센싱함에 따라 영상 데이터를 획득하고, 상기 IoT 센서 중 무자각 생체 센서를 이용하여 생체 데이터를 수집하고, 상기 IoT 센서 중 인공지능 스피커를 이용하여 음성 데이터를 수집하는 것을 포함하고, 상기 패턴 정보 획득부는, 상기 획득된 영상 데이터를 이용하여 보행, 대화, 행위를 포함하는 행동 패턴을 분석하고, 상기 IoT 센서 중 무자각 생체 센서를 이용하여 수집된 생체 데이터에 기초하여 총 수면시간, 뒤척임 횟수, 수면의 질, 수면 중 움직임, 수면 무호흡 여부를 포함하는 수면 패턴을 분석하고, 상기 분석된 수면 패턴으로부터 심박수, 호흡, 움직임을 포함하는 건강 상태를 파악하고, 상기 수집된 음성 데이터에 기초하여 통화, 혼잣말, 대화 여부를 포함하는 음성 정보를 분석하고, 상기 분석된 음성 정보를 이용하여 대화, 인지 기능을 포함하는 행동 패턴을 분석하여 사용자의 심리상태를 파악할 수 있다.
상기 진단부는, 상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면호흡장애가 기 설정된 기준 이상 발생하고, 기 설정된 시간동안 무호흡, 저호흡 발생 횟수에 따라 경증, 중등증, 중증을 판단하고, 행동 패턴에서 야간 착란, 배회, 안절부절하고, 보행 장애가 발생하고, 대화 패턴에서 혼잣말하거나 화를 쉽게 내거나, 같은말을 기 설정된 횟수 이상 반복할 경우, 치매로 진단하고, 상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 렘수면 행동 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 얼굴 굳음, 떨림, 서동, 기 설정된 기준 이하의 보폭, 발을 질질 끄는 보행, 가속 보행, 온몸 현상, 대화하면 걷지 못할 경우, 파킨슨 병으로 진단하고, 상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 보폭이 비일정하거나, 기 설정된 기준 이상의 보폭, 불규칙한 걸음, 주춤거림이 있고, 대화 패턴에서 비이성적으로 짜증이 존재할 경우, 노인 우울증으로 진단할 수 있다.
난치성 노인질환을 예방하고 조기진단을 통한 건강하고 행복한 삶을 제공할 수 있다.
일상 생활의 라이프케어에 IoT 기술을 융합한 복수의 디지털 바이오마커를 복합적으로 적용하여 난치성 노인질환을 정확하게 판단할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템에 구성된 지능환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템의 서비스 모델을 나타낸 예이다.
도 3은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템의 디지털 바이오마커 통합 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템에서 개인정보 보호 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템에서 홀몸 어르신 안심케어 서비스 운영 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템에서 건강케어 서비스를 운영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템에서 바이오마커를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
실시예에서는 지능환경을 구성하는 다양한 요소로부터 센싱, 분석, 예측에 이르기까지 다양한 기술을 복합적으로 활용하여 난치성 노인질환을 진단할 수 있는 바이오마커 개발 및 개인별 맞춤 건강 서비스를 제공할 수 있다. 주변 환경을 이루는 지능환경을 복합적으로 활용하여 난치성 노인 질환의 예방 및 조기 진단을 위한 디지털 바이오마커(AI 기반 개발 및 관련 진단 알고리즘) 및 개인 맞춤형 서비스를 개발할 수 있다.
바이오마커란 발병이나 노화 따위가 진행되는 과정마다 특징적으로 나타나는 생물학적 지표가 되는 변화를 의미할 수 있다. 일반적으로, 바이오마커는 단백질이나 DNA, RNA(리복핵산), 대사물질 등을 이용해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는 지표를 의미한다. 이러한 용어는 유기체의 존재를 알려주는 물질을 가리키는데도 사용된다. 게다가 생물의 형태는 특정 위치에 그들의 존재를 알려주는 지표 역할을 하는DNA를 포함한 특별한 화학물질을 보관해 놓는 곳으로 알려져 있다. 일례로, 바이오마커는 많은 과학적 분야에 이용되며 평범한 생물처리 과정, 병원성을 일으키는 과정, 치료를 위한 약리학의 과정을 측정하거나 평가하는 데도 쓰인다.
도 1은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템에 구성된 지능환경을 설명하기 위한 도면이다.
바이오마커 생성 시스템은 IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경(AmI)을 구성할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 생체 센서, 스마트 렌즈, 인공지능 스피커를 포함하는 지능환경 IoT 기술이 융합된 댁내/댁외 서비스를 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 IoT센서를 기반으로 복수의 바이오마커를 생성하여 난치성 노인질환을 진단할 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 이종의 IoT 장치의 연결 및 엣지 컴퓨팅을 지원하는 안심 IoT 기술을 제공할 수 있다. 개별 IoT 장치 간 유기적인 동작의 연계 및 제어를 통한 끊김없는 서비스를 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 엣지 컴퓨팅 기반의 기술을 이용하여 사용자 데이터를 사용자의 공간에서만 처리하고, 비식별화된 데이터만을 안전하게 활용할 수 있는 데이터를 처리할 수 있다. 이에, 사용자의 프라이버시 보호를 통한 안심할 수 있는 서비스가 제공될 수 있다. 엣지 컴퓨팅 기반의 엣지 환경에서의 기본적인 지능 공간을 인식하고 분석 처리를 통한 빠른 응답 및 다양한 연결성을 제공할 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 사용자의 프라이버시를 보호하는 빅 데이터 기술을 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 수집되는 데이터에 대한 안전한 처한 처리를 통한 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 다양한 IoT 장치 및 센서 등의 데이터 수집 및 활용 시, 가이드라인으로 활용 가능하다.
바이오마커 생성 시스템은 복합 상황 인식 및 추론을 제공하는 안심 인공지능 기술을 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 다수의 데이터로부터 복합적 객체 및 상황 인식을 통한 최적의 안심 케어 서비스를 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 복합적 추론을 통해 데이터의 의존성을 낮춤으로써, 사용자별 다양한 IoT 환경의 특성에 따른 활용 데이터의 불균형을 극복할 수 있다.
실시예에서는 댁내(101)에 구성된 지능환경을 통하여 복수의 바이오마커를 생성하고, 생성된 복수의 바이오마커를 이용하여 난치성 노인질환을 진단하는 동작을 설명하기로 한다. 댁내(101)에 구성된 무자각 생체 센서, 스마트 렌즈, 인공지능 스피커 또는 베드 센서 중 적어도 하나의 IoT 센서를 이용하여 상황이 인지될 수 있다. 이때, 댁내(101)에 구성된 무자각 생체 센서, 스마트 렌즈, 인공지능 스피커 또는 베드 센서 중 적어도 하나의 IoT 센서는 스마트(IoT) 게이트웨이를 통하여 LoRa 또는 와이파이(WiFi) 등과 같은 무선 통신을 통해 데이터가 송수신됨으로써 상황이 인지될 수 있다. 이러한 스마트 게이트웨이에 머신 러닝 동작 기능이 제공됨에 따라 클라우드 서버에서 집중처리 부하 분산 기법이 적용될 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 스마트 댁내의 이종 IoT 및 센서 그리고 Open APIs들을 활용하여 사용자의 프라이버시를 침해하지 않으면서 노인 질환을 예방, 조기 진단 및 건강 관리(라이프코칭) 서비스를 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 지자체 및 병원과 Open APIs를 통하여 데이터를 연동함으로써 스마트 시티를 연계할 수 있다. 또한, 바이오마커 생성 시스템은 엣지 컴퓨팅 기반의 개인정보 보호를 통하여 사용자와 관련된 데이터의 프라이버시를 보호할 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 댁내(101)에 구성된 IoT 센서를 이용하여 데이터를 수집할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 IoT 센서로부터 수집되는 다중 데이터로부터의 복합 지능 활용을 위한 협력 학습을 수행할 수 있다. 이때, 바이오마커 생성 시스템은 사용자 또는 댁내(101) 공간과 관련된 데이터를 수집할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 무자각 생체 센서를 이용하여 수집된 데이터에 기초하여 라이프로그를 파악할 수 있고, 위급 상황을 인지할 수 있다. 라이프로그란, 사용자와 관련하여 일상 생활 중에 수집된 데이터를 통하여 사용자의 생활 패턴을 확인할 수 있는 정보를 의미할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 환경 센서를 이용하여 댁내(101)의 온도, CO2, 미세먼지 등의 환경 데이터를 수집할 수 있고, 수집된 환경 데이에 기초하여 댁내(101) 공간의 환경을 제어할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 베드센서, 조명/전원 제어 및 인공지능 스피커로부터 데이터를 수집할 수 있고, 수집된 데이터에 기초하여 침대에 존재하는 사용자의 수면 패턴을 획득할 수 있고, 획득된 수면 패턴을 포함하는 라이프로그로부터 사용자의 위급 상황을 인지할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 스마트 도어락을 제어하여 원격으로 긴급 개방시킬 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 스마트 렌즈를 이용하여 수집된 데이터에 기초하여 위급 상황(예를 들면, 낙상, 기절)을 인지할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 119 서비스와 연계하여, 사용자의 위급 상황이 인지되었을 경우, 119 서비스에 자동으로 연결시켜 사용자의 위급 상황을 알릴 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 댁내(101)에 구성된 IoT 센서를 이용하여 수집된 데이터에 기초하여 수면 패턴 및 행동 패턴을 획득할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 획득된 수면 패턴 및 행동 패턴을 포함하는 바이오마커를 생성할 수 있고, 생성된 바이오마커로부터 치매, 파킨슨병, 노인 우울증 등의 난치성 노인질환을 진단할 수 있다.
도 2를 참고하면, 바이오마커 생성 시스템은 B2B 글로벌 제약 시장 및 의료 시장에 진출할 수 있다. 또한, 바이오마커 생성 시스템은 라이프코칭 서비스를 통한 새로운 일자리를 창출할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 B2C개인별 맞춤 건강 서비스, 라이프 코칭 서비스를 제공하는 건강관리사, 맞춤 건강식 서비스 제공을 통한 지역 일자리를 창출할 수 있다.
또한, 바이오마커 생성 시스템은 고련화에 따른 의료비 증가 및 국가 재정 부담 문제를 해소할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 노인 우울증을 예방하고 난치성 노인질환 조기 진단을 통해 건강하고 행복한 삶을 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 노인 건강에 따른 근로 연령 연장으로 복지비용을 절감시킬 수 있다.
또한, 바이오마커 생성 시스템은 기존의 노인 돌봄 서비스(응급 안전 알림 서비스)의 문제점을 상호 보안 및 개선하고 4차 산업 혁명 기술 적용으로 공공 및 민간 부분의 돌봄 대상자를 확대하고 1인 가구 대상자들의 심리적 안정감을 높여 서비스 제공의 지속 가능성을 확보할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 공공 측면에서 사각지대에 놓인 독거 노인의 돌봄서비스 확대 및 민간 측면에서 차별화된 안심 케어 서비스 니즈에 대응할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 수집되는 개인별 데이터를 활용하여 인공지능 분석으로 생황 패턴에 기반한 개인화된 상황별 응급대응 기준을 마련하여 모니터링할 수 있다.
또한, 바이오마커 생성 시스템은 건강관리사를 통한 건강상담, 심리상담을 통해 중증 질환 이환을 방지하여, 저렴한 비용으로 건강한 삶을 유도할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 노인 전용 도시락(개인건강 맞춤 도시락-식사) 서비스를 제공할 수 있다. 삼킴 장애, 씹는 장애, 소화 장애, 대상 증후군 등 건강상태에 맞추어 맞춤형 도시락이 제공될 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 빨래방 사업과 연계 및 노인 일자리 창출 사업과 연계할 수 있다. 예를 들면, 클리닝 서비스가 제공될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템의 디지털 바이오마커 통합 플랫폼을 설명하기 위한 도면이다.
바이오마커 생성 시스템은 바이오마커 통합 플랫폼을 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 댁내/댁외의 이종 IoT 및 센서 그리고 Open APIs들을 활용하여 사용자의 프라이버시를 침해하지 않으면서 노인 질환을 예방, 조기 진단 및 건강 관리(라이프코칭) 서비스를 제공할 수 있다.
바이오마커는 디지털 행태로 구성된 것으로서, 보다 개인화되고 통합되고 적응 가능한 접근법을 제공하고, 특정 환자에게 적시에 최상의 중재를 제공한다. 바이오마커는 위험도가 높고 고비용 환자를 식별, 평가 및 관리할 수 *?*있다. 바이오마커는 실제 환경에서 생성되므로 의료진에게 환자의 일상적인 건강 상태를 제공한다. 바이오마커의 데이터는 종단 데이터로 사용되며 임상 및 분자 정보로 분석되어 실시간으로 의료 전문가에게 전달되어 정확하고 효과적으로 환자별 건강 개입을 가능하게 한다. 실시예에서는 복수 개의 바이오마커를 복합적으로 적용하여 한 개의 질환을 파악함으로써 진단의 정확도를 높일 수 있다.
일례로, 바이오마커 생성 시스템은 난치성 노인질환 데이터 항목 정의 및 수집을 통해 데이터베이스를 구축한 후, 질환 예진표를 추출하여 서비스 실증자(대조군)의 라이프로그(수면 패턴, 행동 패턴)와 비교 검증(예를 들면, 점수화) 후, 디지털 바이오마커의 유효성을 검증할 수 있다. 예를 들면, 바이오마커 생성 시스템은 데이터베이스에 구축된 정보에 기초하여 난치성 노인질환에 대응하는 질환 예진표를 추출할 수 있다. 이때, 바이오마커 생성 시스템은 치매, 파킨슨, 노인 우울증 질환 데이터의 항목 정의 및 수집을 통해 데이터베이스를 구축할 수 있다. 또한, 바이오마커 생성 시스템은 국민건강보험공단에 청구된 데이터 및 건강 검진 데이터를 수집할 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 지능환경(IoT 센서+AI+빅 데이터)기반의 생체 센서, 스마트 렌즈, 인공지능 스피커로부터 수집된 데이터에 기초하여 수면 패턴 및 행동 패턴을 포함하는 라이프로그를 수집할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 의료 빅데이터 분석을 수행할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 난치성 노인질환을 사전에 예측함에 따라 질환 진단 정확도를 증가시킬 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 난치성 노인질환의 위험도를 예측할 수 있고, 약제 순응도 및 부작용을 모니터링 및 예측할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 의료 빅데이터 관리를 위한 정보 보호 및 보안 기술을 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 의료 정보 비식별화 익명화를 수행할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 난치성 노인질환 진단 및 디지털 바이오마커를 위한 인프라, API, 클라우드 기반의 분석 플랫폼을 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 예측 모델 기반의 개인별 위험도 서비스를 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 국제 표준 기반의 데이터 통합 및 전송을 수행할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 디지털 바이오마커 임상적 유용성 검증을 위한 임상시험을 수행할 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경(AmI)에 기반하여 수집된 데이터를 이용하여 기 설정된 사용자의 공간에서 사용자의 행동 패턴 및 수면 패턴을 분석하고, 분석된 행동 패턴 및 수면 패턴을 포함하는 라이프로그를 획득할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 건강보험공단 공공 건강검진 데이터베이스. PHR, EMR, CDM과 연계할 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 생체 센서, 스마트 렌즈, 인공지능 스피커를 포함하는 지능환경 IoT 기술이 융합된 댁내/댁외 서비스를 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 생체 생체를 이용하여 수면 패턴을 분석하고 질병을 진단할 수 있다. 또한, 바이오마커 생성 시스템은 스마트 렌즈, 인공지능 스피커를 이용하여 행동 패턴을 분석하고 질병을 진단할 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 비접촉 무자각 생체 센서로부터 생체 신호를 수집할 수 있다. 이때, 대상자(사용자)는 별도의 부착 장치가 필요가 없으며, 이를 직접 구동하기 위한 전용 앱이나 장치가 불필요하다. 예를 들면, 바이오마커 생성 시스템은 비접촉 무자각 생체 센서로부터 수면/휴식 상태의 심박수, 호흡수, 움직임 등을 측정할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 스마트 렌즈(카메라)를 이용하여 영상 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들면, 바이오마커 생성 시스템은 스마트 렌즈를 이용하여 보행, 대화, 행위 등 행동 패턴을 분석할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 인공지능 스피커를 이용하여 음성 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들면, 바이오마커 생성 시스템은 대화, 인지 기능 등의 행동 패턴을 분석할 수 있고, 분석된 행동 패턴에 기초하여 위급 상황이라고 판단될 경우, 긴급콜 서비스를 연계할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 보행, 대화, 행위 및 표정 등의 행동 패턴(정보)를 제공할 수 있고, 수면의 질(예를 들면, 얕은 수면시간, 깊은 수면시간), 수면 시간, 움직임(예를 들면, 뒤척임 횟수) 및 무호흡 등의 수면 패턴(정보)를 제공할 수 있다.
구체적으로, 예를 들면, 바이오마커 생성 시스템은 생체 센서로서 무자각 비접촉 도플러 센서를 이용하여 생체 데이터(예를 들면, 심박수, 호흡, 활동량 등)를 수집할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 수집된 생체 데이터를 기반으로 총 수면시간, 뒤척임 횟수, 얕은 수면시간, 깊은 수면시간, 수면 무호흡 등의 수면 패턴을 분석할 수 있다. 또한, 바이오마커 생성 시스템은 스마트 렌즈(예를 들면, 카메라)를 이용한 객체 및 행동 센싱을 센싱할 수 있고, 센서 데이터 퓨전 기반 생체를 센싱할 수 있다. 이때, 스마트 렌즈는 1080P기반 영상 촬영이 이루어질 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 스마트 렌즈를 통해 24시간 보행, 대화, 표정, 약물섭취, 행위 등 행동패턴을 분석할 수 있고, 수면 중 움직임, 렘수면 등 수면 패턴을 분석할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 인공지능 스피커를 통해 자연스러운 대화체를 인식하여 행동 패턴을 획득할 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 수면 패턴 및 행동 패턴을 포함하는 바이오마커를 생성할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면호흡장애가 기 설정된 기준 이상 발생하고, 기 설정된 시간동안 무호흡, 저호흡 발생 횟수에 따라 경증, 중등증, 중증을 판단하고, 행동 패턴에서 야간 착란, 배회, 안절부절하고, 보행 장애가 발생하고, 대화 패턴에서 혼잣말하거나 화를 쉽게 내거나, 같은말을 기 설정된 횟수 이상 반복할 경우, 치매로 진단할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 렘수면 행동 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 얼굴 굳음, 떨림, 서동, 기 설정된 기준 이하의 보폭, 발을 질질 끄는 보행, 가속 보행, 온몸 현상, 대화하면 걷지 못할 경우, 파킨슨 병으로 진단할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 보폭이 비일정하거나, 기 설정된 기준 이상의 보폭, 불규칙한 걸음, 주춤거림이 있고, 대화 패턴에서 비이성적으로 짜증이 존재할 경우, 노인 우울증으로 진단할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 운동, 식사, 수면 등에 대한 라이프코칭 서비스 및 맞춤 건강식 서비스를 제공할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템에서 개인정보 보호 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
바이오마커 생성 시스템은 비식별화 조치 방안과 개인정보 동의를 통한 데이터 활용 방안으로 나누어 접근할 수 있으며, 개인정보 동의가 이루어진 경우에, 개인별 건강관리 서비스를 제공할 수 있다. 대상자 선정 시 정보 활용 동의 조건이 명시될 수 있다. 이때, 대상자 선정을 위한 기준이 마련될 수 있다. 예를 들면, 선정 대상자의 정보활용에 대한 동의 여부, 정보 활용에 대한 법적 책임이 고지될 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 지자체로부터 동의될 경우, 개인 데이터 활용 동의서를 작성할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 데이터 활용 방안 및 데이터 관리 기준에 기초하여 데이터를 수집 및 분석할 수 있고, 분석된 데이터에 기초하여 대상자 유형별 응급 대응을 예측할 수 있다. 부가적으로, 바이오마커 생성 시스템은 사용자로부터 개인 보유의 건강 정보, 개인별 의료 정보가 제공됨에 따라 개인별 데이터를 관리를 수행할 수 있고, 개인별 특성을 분석하여 개인별 건강관리 서비스를 제공할 수 있다. 이를 통해 PHR 연계 서비스가 제공될 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 지자체로부터 미동의될 경우, 수집된 데이터에 대한 비식별화 조치를 취할 수 있다. 예를 들면, 바이오마커 생성 시스템은 개인 정보(식별 정보)에 대한 개인식별 요소를 제거하는 비식별 조치를 취할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 수집된 데이터에 대한 추적 및 비식별화 등을 통한 익명화 기능을 제공할 수 있으며, 사용자별 데이터 통계 기능 제공을 위한 기능을 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 식별자 조치 기준, 속성자 조치 기준을 설정할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 설정된 식별자 조치 기준 및 속정자 조치 기준에 기초하여 수집된 데이터에 대한 조치를 취할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 제3자 측이 서비스로부터 직접 수집한 데이터 또는 서비스 제공자 측으로부터 제공받은 프로파일, 통계 정보 등에 대한 관리 기능을 제공할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 데이터 저장 및 처리와 관련된 보안, 비식별화, 익명화에 대한 정보를 명세화하고, 명세화된 정보에 기반하여 서비스에 대한 등록 여부를 결정할 수 있다. 또한, 바이오마커 생성 시스템은 데이터 저장 및 처리와 관련된 데이터 저장소가 SaaS(Software as a Service) 형태로 제공되는 서비스인 경우, 외부로부터의 데이터 저장소에 대한 접근을 모니터링할 수 있다. 특히, 사용자 측의 클라이언트, 서비스 제공자 측 또는 정부기관 등이 수집한 데이터의 활용에 대한 모니터링 기능을 요구하는 경우, 수집한 정보를 통계 형태로 제공할 수 있으며, 필요시 수집된 정보를 즉시 삭제할 수 있다.
일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템은 서비스 제공자 측의 관점에서 제3자 측으로부터 서비스에 대한 명세, 서비스를 사용하는 사용자 측으로부터의 사용자 동의 정보를 수신하여 관리하고, 사용자 측의 사용자 환경 또는 플랫폼 환경에서의 데이터 저장 및 처리와 관련된 프로세스를 검수 및 모니터링하며, 서비스 제공자 측의 데이터 저장소에 저장되는 데이터에 대한 모니터링 기능을 제공하는 개인정보 위험 식별 기술을 제공할 수 있다. 또한, 바이오마커 생성 시스템은 사용자 측의 관점에서 제3자 측의 서비스에 대한 사용자 동의 정보를 저장 및 제공하고, 사용자와 관련된 장치의 데이터 저장소에 대한 물리적 접근 여부를 모니터링하며, 수집된 데이터 현황에 대한 질의 기능을 제공하는 개인정보 위험 식별 기술을 제공할 수 있다.
도 5은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템에서 홀몸 어르신 안심케어 서비스 운영 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일례로, 댁내 상황을 감지하기 위한 장치들이 설치됨으로써 IoT 홈 서비스가 구축될 수 있다. 장치 연동 및 데이터 수집을 위한 IoT 홈 서비스가 구축될 수 있고, 구축된 IoT 홈 서비스를 통하여 지자체와의 협의를 통하여 상황 모니터링 및 대응 매뉴얼이 준비될 수 있다. 이때, 지자체는 장치들의 설치를 확인하고, 생활관리사를 연계할 수 있다. 대상자 선정을 위한 조건 및 방법이 결정됨으로써 대상자가 선정될 수 있다. 예를 들면, 독거 어르신, 싱글족, 1인 가구 등이 대상자로 설정될 수 있다. 선정된 대상자의 현장에 장치가 설치되고, 장치의 작동이 검증될 수 있다. 이에, 댁내 상황이 감지될 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 사물인터넷 LoRa 전용망에 기반하여 IoT 데이터 포맷에 따른 데이터를 수집할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 운영 모니터링 및 1차 데이터 분석을 수행할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 운영 모니터링 및 1차 데이터 분석이 수행됨에 따라 알림 메시지 대응 및 모니터링 관리를 할 수 있다. 이때, 응급 상황 및 장비 오류가 감지될 수 있다. 응급 상황으로 감지될 경우, 생활관리사 및 보호자, 119에게 연락될 수 있고, 장비 오류로 감지될 경우, 장치 담당자에 의하여 유지보수 될 수 있도록 연락될 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 운영 모니터링 및 2차 데이터 분석을 수행할 수 있다. 이때, 딥러닝(예를 들면, DNN)에 기반하여 1차 데이터 분석 또는 2차 데이터 분석이 수행될 수 있다. 운영 모니터링 및 2차 데이터 분석이 수행됨에 따라 바이오마커 생성 시스템의 관리자에 의하여, 장치 등록 및 사용자가 관리될 수 있고, 장치 상태(상황)이 모니터링되고, 홀몸 어르신의 활동 상태 현황, 실내 환경 정보, 응급 상황 알림 등이 수행될 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템에서 건강케어 서비스를 운영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
바이오마커 생성 시스템은 우울 방지, 낙상 방지, 자살 방지, 수면 상태, 장비 관리, 콜 상담 서비스 등의 건강케어 서비스를 운영할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 사용자의 생활 분석 결과를 조회할 수 있다. 예를 들면, 동일 사용자를 기준으로 생활 에너지량을 분석할 수 있고, 또는, 사용자와 유사한 사용자의 그룹과 비교될 수도 있다. 바이오마커 생성 시스템은 사용자의 건강케어 수치를 조회할 수 있다. 예를 들면, 바이오마커 생성 시스템은 사용자의 건강케어 수치에 기초하여 사용자의 상태를 안정, 보통, 케어 등으로 분류할 수 있다. 구체적으로, 다양한 센서 데이터 값들의 퓨전(fusion) 등을 활용한 AI 기반 안심 지수를 산출할 수 있다.
바이오마커 생성 시스템은 서비스 대상자의 동의(지자체)를 통해 설치된 IoT 장치(센서)들로부터 발생되는 데이터를 수집할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 수집된 데이터의 분석을 통해 형태별 위험군을 분류하고 생체 모니터링 정보와 객체/행동 인식 정보의 결합을 통한 정교하게 사용자의 생활을 분석할 수 있다. 사용자(독거 어르신)로부터 도움이 요청됨에 따라 센서 데이터가 측정될 수 있다. 이때, 바이오마커 생성 시스템은 측정된 센서 데이터를 수집함에 따라 서비스 대상자별 데이터 전처리를 수행할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 사용자(독거 어르신)의 활동 상태 및 기기 상태를 감지할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 평상시 건강 데이터 기반의 이상 여부를 탐지 및 분석할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 행위 및 행동 기반 낙상/돌연사를 탐지할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 활동 징후 분석을 통한 상황 및 응급 알람 서비스를 연계할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 대상자들의 활동 패턴으로부터 응급상황 및 질병징후 추측을 위한 학습 모델을 생성할 수 있고, 생성된 학습 모델에 기반하여 수집된 데이터의 분석을 수행할 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 분석을 수행함에 따라 획득된 예측 정보를 제공할 수 있다. 이때, 대상자 유형별로 예측 정보가 제공될 수 있다. 바이오마커 생성 시스템은 사용자를 모니터링하고, 상태를 분석한 정보를 사용자와 관련된 복지시설(돌봄 센터, 생활 관리사)로 전달할 수 있다. 복지시설에서는 사용자와 관련된 정보를 확인할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템의 구성을 설명하기 위한 블록도이고, 도 8은 일 실시예에 따른 바이오마커 생성 시스템에서 바이오마커를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
바이오마커 생성 시스템(100)에 포함된 프로세서는 데이터 수집부(710), 패턴 정보 획득부(720), 바이오마커 생성부(730) 및 진단부(740)를 포함할 수 있다. 이러한 프로세서 및 프로세서의 구성요소들은 도 8의 바이오마커를 생성하는 방법이 포함하는 단계들(810 내지 840)을 수행하도록 바이오마커 생성 시스템을 제어할 수 있다. 이때, 프로세서 및 프로세서의 구성요소들은 메모리가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서의 구성요소들은 바이오마커 생성 시스템(100)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 프로세서에 의해 수행되는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다.
프로세서는 바이오마커를 생성하는 방법을 위한 프로그램의 파일에 저장된 프로그램 코드를 메모리에 로딩할 수 있다. 예를 들면, 바이오마커 생성 시스템(100)에서 프로그램이 실행되면, 프로세서는 운영체제의 제어에 따라 프로그램의 파일로부터 프로그램 코드를 메모리에 로딩하도록 바이오마커 생성 시스템을 제어할 수 있다.
단계(810)에서 데이터 수집부(710)는 IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경을 기반으로 난치성 노인질환 진단을 위한 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 수집부(710)는 IoT 센서 중 스마트 렌즈를 이용하여 생체, 객체 및 행동을 센싱함에 따라 영상 데이터를 획득할 수 있다. 데이터 수집부(710)는 IoT 센서 중 무자각 생체 센서를 이용하여 생체 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 수집부(710)는 IoT 센서 중 인공지능 스피커를 이용하여 음성 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 수집부(720)는 치매, 파킨슨 또는 노인 우울증과 관련된 질환 데이터 항목 정의 및 수집을 위한 난치성 노인질환 데이터베이스를 구축할 수 있다.
단계(820)에서 패턴 정보 획득부(720)는 수집된 데이터의 분석을 수행함에 따라 패턴 정보를 획득할 수 있다. 패턴 정보 획득부(720)는 IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경(AmI)에 기반하여 수집된 데이터를 이용하여 기 설정된 사용자의 공간에서 사용자의 행동 패턴 및 수면 패턴을 분석하고, 분석된 행동 패턴 및 수면 패턴을 포함하는 라이프로그를 획득할 수 있다. 패턴 정보 획득부(720)는 수집된 데이터에 대한 비식별화 및 익명화를 수행할 수 있다. 패턴 정보 획득부(720)는 획득된 영상 데이터를 이용하여 보행, 대화, 행위를 포함하는 행동 패턴을 분석할 수 있다. 패턴 정보 획득부(720)는 IoT 센서 중 무자각 생체 센서를 이용하여 수집된 생체 데이터에 기초하여 총 수면시간, 뒤척임 횟수, 수면의 질, 수면 중 움직임, 수면 무호흡 여부를 포함하는 수면 패턴을 분석하고, 분석된 수면 패턴으로부터 심박수, 호흡, 움직임을 포함하는 건강 상태를 파악할 수 있다. 패턴 정보 획득부(720)는 수집된 음성 데이터에 기초하여 통화, 혼잣말, 대화 여부를 포함하는 발화 정보를 분석하고, 분석된 발화 정보를 이용하여 대화, 인지 기능을 포함하는 행동 패턴을 분석하고, 분석된 행동 패턴으로부터 사용자의 심리상태를 파악할 수 있다.
단계(830)에서 바이오마커 생성부(730)는 획득된 패턴 정보를 포함하는 복수의 바이오마커를 생성할 수 있다.
단계(840)에서 진단부(740)는 생성된 복수의 바이오마커를 이용하여 난치성 노인질환을 진단할 수 있다. 진단부(740)는 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면호흡장애가 기 설정된 기준 이상 발생하고, 기 설정된 시간동안 무호흡, 저호흡 발생 횟수에 따라 경증, 중등증, 중증을 판단하고, 행동 패턴에서 야간 착란, 배회, 안절부절하고, 보행 장애가 발생하고, 대화 패턴에서 혼잣말하거나 화를 쉽게 내거나, 같은말을 기 설정된 횟수 이상 반복할 경우, 치매로 진단할 수 있다. 진단부(740)는 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 렘수면 행동 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 얼굴 굳음, 떨림, 서동, 기 설정된 기준 이하의 보폭, 발을 질질 끄는 보행, 가속 보행, 온몸 현상, 대화하면 걷지 못할 경우, 파킨슨 병으로 진단할 수 있다. 진단부(740)는 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 보폭이 비일정하거나, 기 설정된 기준 이상의 보폭, 불규칙한 걸음, 주춤거림이 있고, 대화 패턴에서 비이성적으로 짜증이 존재할 경우, 노인 우울증으로 진단할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 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.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 컴퓨터로 구현되는 바이오마커 생성 시스템에 의해 수행되는 바이오마커 생성 방법에 있어서,
    IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경(AmI)을 기반으로 지자체와의 협의를 통한 데이터 활용 방안 및 데이터 관리 기준에 따라 사용자의 난치성 노인질환 진단을 위한 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 데이터의 분석을 수행함에 따라 패턴 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 패턴 정보를 포함하는 복수의 바이오마커를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 복수의 바이오마커를 이용하여 치매, 파킨슨병, 노인 우울증을 포함하는 난치성 노인질환을 진단하는 단계
    를 포함하고,
    상기 수집하는 단계는,
    사용자 선정 시 정보 활용에 대한 동의 여부와 법적 책임이 고지됨에 따라 지자체의 동의 여부를 수신받고, 상기 지자체로부터 동의될 경우, 개인 데이터 활용 동의서를 작성하고, 개인 데이터의 활용 방안 및 데이터 관리 기준에 기초하여 데이터를 수집 및 분석하여 사용자 유형별 응급 대응을 예측하는 기능을 제공하도록 설정하고, 사용자 개인별 특성을 분석하여 개인별 건강관리 서비스를 위한 기능을 제공하도록 설정하고, 상기 지자체로부터 미동의될 경우, 상기 수집된 데이터에 대한 비식별화 및 익명화를 수행하여 사용자별 데이터 통계를 제공하는 기능을 제공하도록 설정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 패턴 정보를 획득하는 단계는,
    딥러닝을 이용하여 스마트(IoT) 게이트웨이를 통해 상기 IoT 센서로부터 수집된 데이터로부터 기 설정된 사용자의 공간에서 사용자의 행동 패턴 및 수면 패턴을 분석하고, 상기 분석된 행동 패턴 및 수면 패턴을 포함하는 라이프로그를 획득하는 단계
    를 포함하는 바이오마커 생성 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터를 수집하는 단계는,
    상기 IoT 센서 중 스마트 렌즈를 이용하여 생체, 객체 및 행동을 센싱함에 따라 영상 데이터를 획득하는 단계
    를 포함하고,
    상기 패턴 정보를 획득하는 단계는,
    상기 획득된 영상 데이터를 이용하여 보행, 대화, 행위를 포함하는 행동 패턴을 분석하는 단계
    를 포함하는 바이오마커 생성 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 데이터를 수집하는 단계는,
    상기 IoT 센서 중 무자각 생체 센서를 이용하여 생체 데이터를 수집하는 단계
    를 포함하고,
    상기 패턴 정보를 획득하는 단계는,
    상기 IoT 센서 중 무자각 생체 센서를 이용하여 수집된 생체 데이터에 기초하여 총 수면시간, 뒤척임 횟수, 수면의 질, 수면 중 움직임, 수면 무호흡 여부를 포함하는 수면 패턴을 분석하고, 상기 분석된 수면 패턴으로부터 심박수, 호흡, 움직임을 포함하는 건강 상태를 파악하는 단계
    를 포함하는 바이오마커 생성 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 데이터를 수집하는 단계는,
    상기 IoT 센서 중 인공지능 스피커를 이용하여 음성 데이터를 수집하는 단계
    를 포함하고,
    상기 패턴 정보를 획득하는 단계는,
    상기 수집된 음성 데이터에 기초하여 통화, 혼잣말, 대화 여부를 포함하는 음성 정보를 분석하고, 상기 분석된 음성 정보를 이용하여 대화, 인지 기능을 포함하는 행동 패턴을 분석하여 사용자의 심리상태를 파악하는 단계
    를 포함하는 바이오마커 생성 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 진단하는 단계는,
    상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면호흡장애가 기 설정된 기준 이상 발생하고, 기 설정된 시간동안 무호흡, 저호흡 발생 횟수에 따라 경증, 중등증, 중증을 판단하고, 행동 패턴에서 야간 착란, 배회, 안절부절하고, 보행 장애가 발생하고, 대화 패턴에서 혼잣말하거나 화를 쉽게 내거나, 같은말을 기 설정된 횟수 이상 반복할 경우, 치매로 진단하는 단계
    를 포함하는 바이오마커 생성 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 진단하는 단계는,
    상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 렘수면 행동 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 얼굴 굳음, 떨림, 서동, 기 설정된 기준 이하의 보폭, 발을 질질 끄는 보행, 가속 보행, 온몸 현상, 대화하면 걷지 못할 경우, 파킨슨 병으로 진단하는 단계
    를 포함하는 바이오마커 생성 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 진단하는 단계는,
    상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 보폭이 비일정하거나, 기 설정된 기준 이상의 보폭, 불규칙한 걸음, 주춤거림이 있고, 대화 패턴에서 비이성적으로 짜증이 존재할 경우, 노인 우울증으로 진단하는 단계
    를 포함하는 바이오마커 생성 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 데이터를 수집하는 단계는,
    치매, 파킨슨 또는 노인 우울증과 관련된 질환 데이터 항목 정의 및 수집을 위한 난치성 노인질환 데이터베이스를 구축하는 단계
    를 포함하는 바이오마커 생성 방법.
  11. 컴퓨터로 구현되는 바이오마커 생성 시스템에 있어서,
    IoT 센서, 빅데이터 및 인공 지능을 포함하는 지능환경(AmI)을 기반으로 지자체와의 협의를 통한 데이터 활용 방안 및 데이터 관리 기준에 따라 사용자의 난치성 노인질환 진단을 위한 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 수집된 데이터의 분석을 수행함에 따라 패턴 정보를 획득하는 패턴 정보 획득부;
    상기 획득된 패턴 정보를 포함하는 복수의 바이오마커를 생성하는 바이오마커 생성부; 및
    상기 생성된 복수의 바이오마커를 이용하여 치매, 파킨슨병, 노인 우울증을 포함하는 난치성 노인질환을 진단하는 진단부
    를 포함하고,
    상기 데이터 수집부는,
    사용자 선정 시 정보 활용에 대한 동의 여부와 법적 책임이 고지됨에 따라 지자체의 동의 여부를 수신받고, 상기 지자체로부터 동의될 경우, 개인 데이터 활용 동의서를 작성하고, 개인 데이터의 활용 방안 및 데이터 관리 기준에 기초하여 데이터를 수집 및 분석하여 사용자 유형별 응급 대응을 예측하는 기능을 제공하도록 설정하고, 사용자 개인별 특성을 분석하여 개인별 건강관리 서비스를 위한 기능을 제공하도록 설정하고, 상기 지자체로부터 미동의될 경우, 상기 수집된 데이터에 대한 비식별화 및 익명화를 수행하여 사용자별 데이터 통계를 제공하는 기능을 제공하도록 설정하는 것을 포함하고,
    상기 패턴 정보 획득부는,
    딥러닝을 이용하여 스마트(IoT) 게이트웨이를 통해 상기 IoT 센서로부터 수집된 데이터로부터 기 설정된 사용자의 공간에서 사용자의 행동 패턴 및 수면 패턴을 분석하고, 상기 분석된 행동 패턴 및 수면 패턴을 포함하는 라이프로그를 획득하는
    바이오마커 생성 시스템.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는,
    상기 IoT 센서 중 스마트 렌즈를 이용하여 생체, 객체 및 행동을 센싱함에 따라 영상 데이터를 획득하고, 상기 IoT 센서 중 무자각 생체 센서를 이용하여 생체 데이터를 수집하고, 상기 IoT 센서 중 인공지능 스피커를 이용하여 음성 데이터를 수집하는 것을 포함하고,
    상기 패턴 정보 획득부는,
    상기 획득된 영상 데이터를 이용하여 보행, 대화, 행위를 포함하는 행동 패턴을 분석하고,
    상기 IoT 센서 중 무자각 생체 센서를 이용하여 수집된 생체 데이터에 기초하여 총 수면시간, 뒤척임 횟수, 수면의 질, 수면 중 움직임, 수면 무호흡 여부를 포함하는 수면 패턴을 분석하고, 상기 분석된 수면 패턴으로부터 심박수, 호흡, 움직임을 포함하는 건강 상태를 파악하고,
    상기 수집된 음성 데이터에 기초하여 통화, 혼잣말, 대화 여부를 포함하는 음성 정보를 분석하고, 상기 분석된 음성 정보를 이용하여 대화, 인지 기능을 포함하는 행동 패턴을 분석하여 사용자의 심리상태를 파악하는
    것을 특징으로 하는 바이오마커 생성 시스템.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 진단부는,
    상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면호흡장애가 기 설정된 기준 이상 발생하고, 기 설정된 시간동안 무호흡, 저호흡 발생 횟수에 따라 경증, 중등증, 중증을 판단하고, 행동 패턴에서 야간 착란, 배회, 안절부절하고, 보행 장애가 발생하고, 대화 패턴에서 혼잣말하거나 화를 쉽게 내거나, 같은말을 기 설정된 횟수 이상 반복할 경우, 치매로 진단하고,
    상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 렘수면 행동 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 얼굴 굳음, 떨림, 서동, 기 설정된 기준 이하의 보폭, 발을 질질 끄는 보행, 가속 보행, 온몸 현상, 대화하면 걷지 못할 경우, 파킨슨 병으로 진단하고,
    상기 생성된 복수의 바이오마커를 통해 수면 패턴에서 수면 장애가 존재하고, 행동 패턴에서 보폭이 비일정하거나, 기 설정된 기준 이상의 보폭, 불규칙한 걸음, 주춤거림이 있고, 대화 패턴에서 비이성적으로 짜증이 존재할 경우, 노인 우울증으로 진단하는
    것을 특징으로 하는 바이오마커 생성 시스템.
KR1020200024078A 2020-02-27 2020-02-27 무자각 IoT 센서를 이용한 지능환경(Aml=AI/ML)구성 방법 및 디지털 바이오마커 생성 기술 및 그 시스템 KR102429188B1 (ko)

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