KR102456584B1 - 디지털 약국 서버의 동작 방법 및 그 서버 - Google Patents

디지털 약국 서버의 동작 방법 및 그 서버 Download PDF

Info

Publication number
KR102456584B1
KR102456584B1 KR1020210114142A KR20210114142A KR102456584B1 KR 102456584 B1 KR102456584 B1 KR 102456584B1 KR 1020210114142 A KR1020210114142 A KR 1020210114142A KR 20210114142 A KR20210114142 A KR 20210114142A KR 102456584 B1 KR102456584 B1 KR 102456584B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
digital
information
user terminal
engine
search
Prior art date
Application number
KR1020210114142A
Other languages
English (en)
Inventor
오홍석
이석복
Original Assignee
주식회사 심바트
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 심바트 filed Critical 주식회사 심바트
Priority to KR1020210114142A priority Critical patent/KR102456584B1/ko
Priority to KR1020220131739A priority patent/KR102495345B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102456584B1 publication Critical patent/KR102456584B1/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
    • G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • 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
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Toxicology (AREA)

Abstract

디지털 약국 서버는 복수의 디지털 치료제(Digital therapeutics, DTx)와 관련된 정보를 저장한 디지털 치료제 DB를 생성하고, 네트워크를 통해 접속한 사용자 단말에게 상기 디지털 치료제 DB로부터 획득한 디지털 치료제의 인증 상황 정보 또는 사용자의 병명, 증상 및 복용약 중 적어도 하나에 따라 결정한 디지털 치료제 추천 정보를 전송한다.

Description

디지털 약국 서버의 동작 방법 및 그 서버{Operating method of digital pharmacy server and the digital pharmacy server}
본 발명은 디지털 약국 서버의 동작 방법 및 그 서버에 관한 것이다.
2017년 이후부터 2020년까지 FDA(Food and Drug Administration) 또는 CE (Conformite Europeenne Mark)의 인증을 받은 디지털 치료제(Digital Therapeutics, DTx)는 100여개가 넘으며, 해마다 수십개의 디지털 치료제가 나오고 있다.
세계 디지털 치료제 시장은 예측 기간(2020~2025) 동안 26.7%의 연평균 성장율(compound annual growth rate, CAGR)로 2020년 21억 달러에서 2025년까지 69억 달러에 이를 것으로 예상되고 있다.
또한, PWC 설문 결과에 따르면, 미국 의사들의 50% 이상이 환자들과 디지털 치료제를 활용하는 것을 환자와 논의한 적이 있다고 한다.
하지만, 디지털 치료제에 대한 정보를 찾기가 어렵고 어떤 디지털 치료제나 프로그램이 환자의 어떤 증상에 도움이 되는지 쉽게 알기 어려운 실정이다.
최초의 디지털 치료제는 'peartherapeutics(www.peartherapeutics.com)'에서 만든 약물 중독 치료 모바일 앱인 'reSET'이다. 개발사에서는 본 디지털 치료제의 사용과 확산을 돕기 위해 reSET Recovery Center(https://www.resetforrecovery.com/patient/)를 운영하고 있다.
reSET Recovery Center는 의사와 환자들에게 디지털 치료제인 reSET에 대한 효과, 사용 병원 및 실제 처방을 받을 수 있는 의사들에 대한 다양한 정보를 제공하고 있으며, reSET 사용시 애로 사항에 대한 지원 센터에 대한 역할도 수행하고 있다.
그러나, reSET Recovery Center의 경우 자사의 디지털 치료제인 'reSET'과 'reSET-O'에만 국한하여 지원하므로, 타사에서 개발된 FDA 인증 디지털 치료제에 대한 다양한 정보는 제공하지 않는다.
이처럼, 현재 FDA에서 승인을 받은 수많은 디지털 치료제들이 개발사의 개별 홈페이지나 전용 지원 센터에서 정보를 제공하면서 사용을 지원하고 있으나, 전체적인 디지털 치료제의 통합 검색 및 지원이 가능한 플랫폼은 존재하지 않는다.
또한, FDA에서 제공하는 Medical Devices Data Base (https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm)의 경우, 디지털 치료제가 Medical Device로 분류되어 있으며, 별도로 디지털 치료제로 구분되어 있지 않다. 따라서, 찾고자 하는 Device에 대한 정보, 예컨대, 이름, 개발사, 신청 날짜 등을 알아야 검색이 가능하다. 디지털 치료제에 대한 정보만을 찾고자 할 때에는 사용이 불가능하다.
이와 같이, 현재 개발되어 FDA 인증을 받은 디지털 치료제에 대한 정보는 개발사의 개별 전용 사이트에서 찾아야 한다. 따라서, 환자의 병명이나 증상에 따른 가장 효과적인 디지털 치료제를 찾는 것이 어렵다. 이미 어떤 병에 어떤 디지털 치료제가 개발되었는지에 대한 정보를 가진 상태에서는 찾을 수 있지만, 단순하게 이런 증상에 사용할 수 있는 디지털 치료제로는 무엇이 있는지 찾고자 할 경우에는 사용할 수 없다.
또한, 실제 디지털 치료제를 처방 받을 수 있는 의사나 병원에 대한 정보를 찾기가 어렵다. FDA 승인 후 시간이 경과하면서 인지도가 높아진 디지털 치료제의 경우 실제 사용하는 의사들이 있으나, 승인을 새롭게 받은 신생 디지털 치료제의 경우 실제 사용해 본 의사들도 거의 없고, 처방할 수 있는 의사들도 없는 관계로 디지털 치료제를 처방받기가 어렵다.
해결하고자 하는 과제는 인증 기관의 승인을 받은 디지털 치료제에 대한 정보를 제공하고, 환자의 병명, 증상, 상태 및 복용약 중 적어도 하나에 따라 적절한 치료 효과를 가진 디지털 치료제를 추천하며, 사용자 단말의 위치를 기준으로 디지털 치료제를 제공하는 서비스 프로바이더의 위치를 사용자 단말의 맵 상에 표시하는 온라인 상의 디지털 약국을 제공하는 방법 및 그 서버를 제공하는 것이다.
한 특징에 따르면, 디지털 약국 서버의 동작 방법으로서, 복수의 디지털 치료제(Digital therapeutics, DTx)와 관련된 정보를 저장한 디지털 치료제 DB를 생성하는 단계, 그리고 네트워크를 통해 접속한 사용자 단말에게 상기 디지털 치료제 DB에 저장된 복수의 디지털 치료제 관련 정보를 상기 사용자 단말에게 전송하는 단계를 포함한다.
상기 디지털 치료제 DB를 생성하는 단계는, 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어를 토대로 인터넷 검색을 수행하여, 상기 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어에 대응하는 검색 데이터를 수집하는 단계, 인공지능 모델을 이용하여, 상기 수집한 검색 데이터로부터 디지털 치료제 명칭을 추출하는 단계, 추출한 디지털 치료제 명칭으로 인증 기관 서버를 검색하여 상기 추출한 디지털 치료제 명칭에 대응하는 디지털 치료제의 인증 현황 데이터를 수집하는 단계, 그리고 상기 수집한 검색 데이터 및 상기 수집한 인증 현황 데이터를 토대로, 디지털 치료제 명칭 별로 디지털 인증 현황을 매핑한 정보를 토대로 상기 디지털 치료제 DB를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자 단말에게 전송하는 단계는, 상기 사용자 단말의 요청에 따라 인증 기관에 의해 인증 승인된 적어도 하나의 디지털 치료제 정보를 상기 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
상기 사용자 단말에게 전송하는 단계는, 상기 디지털 치료제 명칭 별로 디지털 인증 현황을 매핑한 정보를 표시한 대시보드를 상기 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
상기 추출하는 단계 이후, 상기 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어와 상기 디지털 치료제 명칭을 매핑한 정보를 상기 디지털 치료제 DB에 추가로 저장하는 단계, 상기 사용자 단말로부터 디지털 치료제 관련 검색어를 포함하는 검색 요청을 수신하는 단계, 그리고 상기 사용자 단말로부터 검색 요청된 디지털 치료제 관련 검색어에 대응하는 디지털 치료제 명칭을 상기 디지털 치료제 DB로부터 획득하고, 획득한 디지털 치료제 명칭을 검색 결과 데이터로 상기 사용자 단말에게 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 디지털 치료제 DB를 생성하는 단계는, 외부에서 입력된 질병 정보, 환자 증상, 환자 상태 및 약 정보 중 적어도 하나의 항목을 해당하는 디지털 치료제와 매핑하여, 매핑한 정보를 상기 디지털 치료제 DB에 저장하고, 상기 사용자 단말에게 전송하는 단계는, 상기 사용자 단말로부터 질병 명칭, 증상, 환자의 상태 및 복용약 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 수신하는 단계, 그리고 상기 디지털 치료제 DB로부터 상기 수신한 사용자 정보에 따른 디지털 치료제를 선택하고, 선택한 디지털 치료제를 상기 사용자 단말에게 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추천하는 단계는, 상기 선택한 디지털 치료제 및 상기 선택한 디지털 치료제의 다운로드 사이트 정보를 포함하는 추천 정보를 전송할 수 있다.
상기 사용자 단말에게 전송하는 단계 이후, 상기 사용자 단말로부터 위치 정보를 포함하는 서비스 프로바이더 찾기 요청을 수신하는 단계, 그리고 상기 위치 정보를 토대로, 정해진 거리 내에 위치하는 복수의 서비스 프로바이더를 지도 상에 표시한 서비스 프로바이더 정보를 상기 사용자 단말에게 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 특징에 따르면, 디지털 약국 서버로서, 복수의 디지털 치료제(Digital therapeutics, DTx) 별로 상기 복수의 디지털 치료제에 대한 인증 기관의 인증 승인 정보를 매핑한 복수의 디지털 치료제 관련 정보를 저장한 디지털 치료제 DB, 그리고 네트워크를 통해 접속한 사용자 단말에게 상기 복수의 디지털 치료제 관련 정보를 전송하는 검색 엔진을 포함한다.
상기 디지털 약국 서버는 검색어 DB에 저장된 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어를 토대로 인터넷 검색을 수행하여, 상기 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어에 대응하는 검색 데이터를 수집하는 수집 엔진, 그리고 인공지능 모델을 이용하여 상기 수집한 검색 데이터에 대한 의미 분석을 수행하고, 의미 분석을 통해 상기 검색 데이터로부터 디지털 치료제 명칭을 추출하는 의미 분석 엔진을 더 포함하고, 상기 검색 엔진은, 상기 추출한 디지털 치료제 명칭으로 인증 기관 서버를 검색하여 상기 추출한 디지털 치료제 명칭에 대응하는 디지털 치료제의 인증 현황 데이터를 수집하고, 상기 디지털 치료제 명칭과 상기 인증 현황 데이터를 매핑하여 상기 디지털 치료제 DB에 등록할 수 있다.
상기 디지털 약국 서버는 상기 디지털 치료제 명칭과 상기 인증 현황 데이터를 표시한 대시보드를 상기 사용자 단말에게 전송하는 대시보드 엔진을 더 포함할 수 있다.
상기 디지털 치료제 DB는, 상기 복수의 디지털 치료제에 대응하는 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어, 디지털 치료제 명칭, 질병 정보, 환자 증상, 환자 상태 및 약 정보 중 적어도 하나의 항목을 매핑한 정보를 추가로 포함하고, 상기 적어도 하나의 항목 중에서 사용자 단말로부터 수신한 항목에 따른 적어도 하나의 디지털 치료제를 결정하고, 결정한 적어도 하나의 디지털 치료제를 상기 사용자 단말에게 추천하는 추천 엔진을 더 포함할 수 있다.
상기 추천 엔진은, 상기 사용자 단말에서 입력한 설문 데이터 또는 상기 사용자 단말에게 제공한 게임 형식의 테스트 결과 데이터 중 적어도 하나를 통해 상기 환자 증상 또는 환자 상태를 판단하고, 상기 환자 증상 또는 상기 환자 상태에 따른 디지털 치료제를 결정할 수 있다.
상기 디지털 약국 서버는 상기 복수의 디지털 치료제를 제공하는 복수의 서비스 프로바이더 중에서 상기 사용자 단말로부터 수신한 위치 정보를 기준으로 정해진 거리에 위치하는 복수의 서비스 프로바이더의 위치를 지도 상에 표시한 서비스 프로바이더 정보를 상기 사용자 단말에게 제공하는 정보 제공 엔진을 더 포함할 수 있다.
상기 디지털 약국 서버는 복수의 사용자 단말로부터 수신한 디지털 치료제 사용 후기들을 피드백 정보 DB에 저장하고, 피드백 정보를 요청한 사용자 단말에게 상기 피드백 정보 DB에 저장된 디지털 치료제 사용 후기들을 전송하는 피드백 엔진을 더 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, FDA 혹은 CE의 인증을 받은 디지털 치료제에 대한 정보를 한번에 찾을 수 있다.
또한, 환자로부터 제공된 병명, 증상, 상태, 복용약 중 적어도 하나에 기초하여 적절한 디지털 치료제를 검색 혹은 추천해주어 디지털 치료제 선택에 도움을 줄 수 있다.
또한, 확인 시점을 기준으로 FDA에서 인증 받은 디지털치료제의 현황을 한눈에 알 수 있다.
또한, 실제 디지털 치료제를 처방하는 의사와 병원 정보를 얻을 수 있다.
또한, 디지털 치료제에 대한 실제 사용자들의 리뷰와 평가 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 실시예에 따른 디지털 약국 시스템의 구성도이다.
도 2는 실시예에 따른 디지털 약국 제공 방법을 나타낸다.
도 3은 실시예에 따른 디지털 약국 서버의 세부적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 실시예에 따른 인증 기관에 의해 인증이 승인된 디지털 치료제 정보를 제공하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 5는 한 실시예에 따른 디지털 치료제를 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 디지털 치료제를 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 7은 실시예에 따른 디지털 치료제를 제공하는 서비스 프로바이더 정보를 제공하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 8은 실시예에 따른 병명에 따른 디지털 치료제 추천을 위한 UI(User Interface)의 예시도이다.
도 9는 한 실시예에 따른 설문 데이터 예시도이다.
도 10은 다른 실시예에 따른 설문 데이터 예시도이다.
도 11은 한 실시예에 따른 사용자 상태 측정을 위한 테스트 예시도이다.
도 12는 다른 실시예에 따른 사용자 상태 측정을 위한 테스트 예시도이다.
도 13은 또 다른 실시예에 따른 사용자 상태 측정을 위한 테스트 예시도이다.
도 14는 또 다른 실시예에 따른 사용자 상태 측정을 위한 테스트 예시도이다.
도 15는 또 다른 실시예에 따른 사용자 상태 측정을 위한 테스트 예시도이다.
도 16은 실시예에 따른 서비스 프로바이더 위치를 표시한 화면 예시도이다.
도 17은 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성을 나타낸 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러가지 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.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "…모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 발명에서 설명하는 장치들은 적어도 하나의 프로세서, 메모리 장치, 통신 장치 등을 포함하는 하드웨어로 구성되고, 지정된 장소에 하드웨어와 결합되어 실행되는 프로그램이 저장된다. 하드웨어는 본 발명의 방법을 실행할 수 있는 구성과 성능을 가진다. 프로그램은 도면들을 참고로 설명한 본 발명의 동작 방법을 구현한 명령어(instructions)를 포함하고, 프로세서와 메모리 장치 등의 하드웨어와 결합하여 본 발명을 실행한다.
본 명세서에서 "전송 또는 제공"은 직접적인 전송 또는 제공하는 것 뿐만 아니라 다른 장치를 통해 또는 우회 경로를 이용하여 간접적으로 전송 또는 제공도 포함할 수 있다.
본 명세서에서 단수로 기재된 표현은 "하나" 또는 "단일" 등의 명시적인 표현을 사용하지 않은 이상, 단수 또는 복수로 해석될 수 있다.
본 명세서에서 도면에 관계없이 동일한 도면번호는 동일한 구성요소를 지칭하며, "및/또는" 은 언급된 구성 요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
본 명세서에서, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어들은 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를들어, 본 개시의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
본 명세서에서 도면을 참고하여 설명한 흐름도에서, 동작 순서는 변경될 수 있고, 여러 동작들이 병합되거나, 어느 동작이 분할될 수 있고, 특정 동작은 수행되지 않을 수 있다.
도 1은 실시예에 따른 디지털 약국 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 디지털 약국 시스템은 디지털 약국 서버(100), 사용자 단말(200), 인터넷(300) 및 인증 기관 서버(400)를 포함한다.
디지털 약국 서버(100)는 인증 기관에 의해 인증 승인된 디지털 치료제(Digital Therapeutics, DTx) 정보를 제공하는 온라인 디지털 약국 서비스를 제공한다.
디지털 약국 서버(100)는 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어를 통해 인터넷(300)을 검색하여 디지털 치료제 관련 검색 데이터를 수집한다.
디지털 약국 서버(100)는 수집한 검색 데이터로부터 디지털 치료제 명칭을 추출하고, 추출한 디지털 치료제 명칭으로 인증 기관 서버(400)를 검색하여 인증 승인 진행 상황을 확인한다.
디지털 약국 서버(100)는 네트워크를 통해 접속한 사용자 단말(200)에게 인증 승인된 디지털 치료제 관련 정보를 전송한다.
여기서, 사용자 단말(200)은 의사 단말, 환자 단말을 포함할 수 있으며, 실시예에 따른 디지털 약국은 특정 사용자로 국한되지 않는다.
디지털 약국 서버(100)는 개별 개발사들의 디지털 치료제 인증에 대한 온라인 뉴스 검색을 통해 파악된 정보를 바탕으로 FDA Data Base에서 인증 현황을 검색하여 뉴스 기사의 내용이 맞을 경우, 대시보드에 표기하는 방식으로 FDA의 디지털치료제 인증 현황에 대한 정보를 제공할 수 있다.
디지털 약국 서버(100)는 기본적인 온라인 검색에 대한 검색어를 입력하면 뉴스봇이 의학 관련 뉴스 사이트를 검색하여 디지털 치료제의 FDA 승인 여부를 확인하고, 승인이 되었다는 뉴스기사가 나오면 FDA Data Base에서 디지털 치료제에 대응하는 Medical Device 명으로 검색하여 FDA 승인이 확인되면 디지털 치료제 현황을 표시한 대시보드에 표시할 수 있다.
디지털 약국 서버(100)는 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어, 병명, 증상, 상태 및 복용약에 따른 디지털 치료제 검색, 디지털 치료제 추천, 디지털 치료제를 제공하는 서비스 프로바이더 정보 제공, 디지털 치료제 사용 후기 검색 중 적어도 하나의 온라인 디지털 약국 서비스를 제공할 수 있다.
디지털 약국 서버(100)는 맞춤형 의료 추천 서비스로서, 환자의 병명, 증상, 복용약에 대한 정보를 입력하면 자동으로 현재 FDA(Food and Drug Administration) 또는 CE(Conformite Europeenne Mark)에서 인증을 받은 디지털 치료제(DTx)를 추천해 주는 웹 서비스 또는 앱 서비스를 제공할 수 있다.
도 2는 실시예에 따른 디지털 약국 제공 방법을 나타낸다.
도 2를 참조하면, 디지털 약국 서버(100)는 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어에 기초한 검색 요청을 인터넷(300)으로 전송(S101)하여, 디지털 치료제 관련 웹 정보를 포함하는 검색 결과를 수신한다(S102).
디지털 약국 서버(100)는 S102의 검색 결과로부터 디지털 치료제 명칭을 추출하고, 추출한 디지털 치료제 명칭으로 인증 기관 서버(400)의 DB에서 인증 승인 진행 상황을 검색한다(S103).
디지털 약국 서버(100)는 인증 기관 서버(400)로부터 인증 승인 진행 상황 정보를 수신한다(S104).
디지털 약국 서버(100)는 S104에서 수신한 정보를 토대로, 복수의 디지털 치료제에 대한 인증 기관의 인증 승인 정보를 매핑한 복수의 디지털 치료제 관련 정보를 저장한 디지털 치료제 DB를 생성한다(S105).
디지털 약국 서버(100)는 네트워크를 통해 접속(S106)한 사용자 단말(200)에게 디지털 치료제 DB에 저장된 복수의 디지털 치료제 관련 정보를 전송한다(S106). S106에서 디지털 약국 서버(100)는 푸쉬(Push) 전송 방식 또는 풀(Pull) 전송 방식으로 디지털 치료제 관련 정보를 전송할 수 있다.
실시예에 따르면, 푸쉬 전송 방식은 사용자 단말(200)의 요청이 없이도, 신규 디지털 치료제의 인증 승인이 확인되면, 새로운 디지털 치료제 관련 정보를 사용자 단말(200)에게 전송할 수 있다. 즉, 신규 인증 승인이 될때마다 그 디지털 치료제 관련 정보를 제공할 수 있다.
실시예에 따르면, 풀 전송 방식은 사용자 단말(200)의 요청에 따른 디지털 치료제 관련 정보를 사용자 단말(200)에게 전송할 수 있다.
도 3은 실시예에 따른 디지털 약국 서버의 세부적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3을 참조하면, 디지털 약국 서버(100)는 검색어 DB(101), 수집 엔진(102), 의미 분석 엔진(103), 검색 엔진(104), 대시보드 엔진(105), 디지털 치료제 DB(106), 추천 엔진(107), 서비스 프로바이더 DB(108), 정보 제공 엔진(109), 피드백 DB(110), 피드백 엔진(111) 및 사용자 인터페이스부(112)를 포함한다.
여기서, 수집 엔진(102), 의미 분석 엔진(103), 검색 엔진(104), 대시보드 엔진(105), 추천 엔진(107), 정보 제공 엔진(109), 피드백 엔진(111)은 독립된 프로세서로 구현되거나 또는 하나의 프로세서 내에 구현되는 소프트웨어 모듈일 수 있다.
검색어 DB(101)는 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어를 저장한다. 예를들어, 검색어는 'Digital Therapeutics', 'DTx', 'FDA', 'Approved', 'software', '디지털 치료제', '승인' 등을 포함할 수 있다.
수집 엔진(102)은 검색어 DB(101)에 저장된 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어를 토대로 인터넷(300)을 검색하여, 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 키워드에 대응하는 검색 데이터를 수집한다. 이때, 검색 데이터는 디지털 치료제 관련 뉴스, 웹 사이트 문서 등을 포함할 수 있다.
수집 엔진(102)은 운용자의 요청에 따른 수동 검색 또는 정해진 일정 주기에 따른 자동 검색을 수행할 수 있다.
의미 분석 엔진(103)은 인공지능 모델을 이용하여 수집 엔진(102)이 수집한 검색 데이터에 대한 의미 분석을 수행하고, 의미 분석을 통해 검색 데이터로부터 디지털 치료제 명칭을 추출한다.
의미 분석 엔진(103)은 단어들의 의미를 분석하도록 학습된 인공지능 모델을 이용하여 수집 엔진(102)이 수집한 검색 데이터로부터 디지털 치료제 명칭을 추출한다. 여기서, 단어들의 의미를 분석하도록 학습된 인공지능 모델은 딥러닝 모델을 사용할 수 있다. 단어들의 의미를 분석하도록 학습된 인공지능 모델은 공지되어 있는 다양한 의미 분석 모델을 사용할 수 있다.
의미 분석 엔진(103)은 학습 데이터를 구성하고, 구성한 학습 데이터를 사용하여 자연어 검색-형태소 분석 알고리즘 또는 머신러닝 학습 방식을 사용하여 텍스트 문서로부터 디지털 치료제 명칭을 추출하도록 학습된 디지털 치료제 명칭 추출 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 학습 데이터는 NASA.Data.json에서 제공하는 'Software Enabled Therapeutics for Psychiatry, Neurology, and Pain'의 데이터(https://catalog.data.gov/dataset/software-enabled-therapeutics-for-psychiatry-neurology-and-pain)와 한국연구재단-KCI논문정보(https://www.data.go.kr/data/15083283/fileData.do)로 구성할 수 있다.
또한, 자연어 검색-형태소 분석 알고리즘은 공지된 기술(예, https://aiopen.etri.re.kr/guide_wiseNLU.php)을 사용할 수 있다.
검색 엔진(104)은 의미 분석 엔진(103)이 출력한 디지털 치료제 명칭을 검색어로 사용하여 인증 기관 서버(400)의 DB로부터 인증 현황 데이터를 검색한다. 여기서, 검색어로 사용한 디지털 치료제 명칭은 인증 기관 서버(400)의 DB에서 사용 또는 인식 가능한 형태로서, 메디컬 디바이스 명칭을 지칭할 수 있다.
여기서, 인증 기관 서버(400)는 FDA DB 서버일 수 있다. 의미 분석 엔진(103)이 출력한 디지털 치료제 명칭은 FDA에서 제공하는 Medical Devices Data Base (https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm)에서 디지털 치료제를 분류한 용어인 Medical Device 명칭일 수 있다.
의미 분석 엔진(103)에 의해 추출된 디지털 치료제 명칭, 검색 엔진(104)에 의해 검색된 디지털 치료제의 인증 현황 데이터는 디지털 치료제 DB(106)에 저장된다. 이때, 인증 현황 데이터는 인증 승인 정보를 포함할 수 있다.
디지털 치료제 DB(106)는 복수의 디지털 치료제 별로 복수의 디지털 치료제에 대한 인증 기관의 인증 승인 정보, 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어, 디지털 치료제 명칭, 질병 정보, 환자 증상, 환자 상태 및 약 정보 중 적어도 하나의 항목을 매핑한 복수의 디지털 치료제 관련 정보를 저장할 수 있다.
적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어는 검색 엔진(104)에 의해 저장될 수 있다.
디지털 치료제 명칭, 질병 정보, 환자 증상, 환자 상태 및 약 정보 중 하나의 항목과 디지털 치료제 정보는 외부에서 입력되어 저장될 수 있다.
검색 엔진(104)은 사용자 단말(200)로부터 수신한 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어에 대응하는 디지털 치료제 정보를 디지털 치료제 DB(106)로부터 추출하고, 추출한 디지털 치료제 정보를 사용자 단말(200)에게 검색 결과로 제공할 수 있다.
대시보드 엔진(105)은 디지털 치료제 명칭 그리고 디지털 치료제 명칭에 대응하는 인증 현황 데이터를 표시한 대시보드를 생성하고, 대시보드를 사용자 단말(200)에게 전송한다. 이때, 대시보드는 웹 사이트 또는 사용자 단말(200)에서 실행된 어플리케이션을 통해 제공될 수 있다.
대시보드 엔진(105)은 사용자 단말(200)의 요청이 없이도, 새로 인증 승인된 디지털 치료제가 발생하면, 대시보드를 새로 인증 승인된 디지털 치료제 정보를 업데이트하고 이러한 대시보드를 푸쉬 방식으로 전송할 수 있다.
대시보드 엔진(105)은 현재 FDA에서 인증 받은 디지털 치료제의 현황을 대시보드형태로 한눈에 파악할 수 있게 한다.
추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)로부터 수신한 병명, 증상, 상태 및 복용약 중 적어도 하나에 따른 적어도 하나의 디지털 치료제를 결정하고, 결정한 적어도 하나의 디지털 치료제를 사용자 단말(200)에게 추천한다.
추천 엔진(107)은 협업 필터링 알고리즘과 같은 공지된 다양한 추천 알고리즘 중에서 채택한 추천 알고리즘을 이용하여 병명, 증상, 상태 및 복용약 중 적어도 하나에 가장 적합한 디지털 치료제를 추천할 수 있다.
한 실시예에 따르면, 추천 엔진(107)은 디지털 치료제 개발사 DB, 사이트 등으로부터 수집하거나, 의사들로부터 수집하거나 또는 검증된 논문 문서 등을 통해 수집하는 등 다양한 경로로 수집한 디지털 치료제와, 디지털 치료제와 관련된 질병, 증상, 상태 정보, 복용약 등을 학습 데이터로 사용하여 디지털 치료제 추천 모델을 학습시킬 수 있다. 디지털 치료제 추천 모델은 병명, 증상, 상태 및 복용약 중 적어도 하나가 입력되면, 입력에 상응하는 디지털 치료제를 추천할 수 있도록 학습된다.
추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)에서 입력한 설문 데이터 또는 사용자 단말(200)에게 제공한 게임 형식의 테스트 결과 데이터 중 적어도 하나를 통해 사용자 증상 또는 사용자 상태를 판단하고, 사용자 증상 또는 사용자 상태에 따른 디지털 치료제를 추천할 수 있다.
추천 엔진(107)은 의사 혹은 환자가 질환 분야, 병명, 대응방식을 선택하면 자동으로 가장 적합한 디지털 치료제를 추천해 주는 병명에 따른 추천 서비스를 제공할 수 있다. 추천 엔진(107)은 환자가 증상을 선택하거나, 설문 혹은 CNT(Computerized Neurocognitive function Test) 프로그램을 진행하면 그 결과에 따라 자동으로 가장 적합한 디지털 치료제를 추천해 주는 증상 분석에 따른 추천 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, CNT의 경우 ADHD(주의력 결핍 행동장애), 우울증, ASD(자폐스텍트럼 장애)의 경향을 파악할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 의미한다.
추천 엔진(107)은 디지털 치료제 추천시 해당 디지털 치료제를 다운로드할 수 있는 사이트 링크를 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다.
추천 엔진(107)은 디지털 치료제에 대한 정보를 의사들에게 제공하고 처방을 유도할 수 있다.
서비스 프로바이더 DB(108)는 복수의 디지털 치료제 별로 각각의 디지털 치료제를 제공하는 서비스 프로바이더(service provider)와 그 서비스 프로바이더의 위치를 매핑한 정보를 저장한다. 서비스 프로바이더는 병원, 약국, 개발사 센터 등을 포함할 수 있다.
정보 제공 엔진(109)은 실제 디지털 치료제를 처방 받을 수 있는 의사나 병원에 대한 정보를 위치 기반으로 제공할 수 있다.
정보 제공 엔진(109)은 개발사에서 제공하는 서비스 프로바이더에 대한 정보 외에 본 디지털 약국에서 디지털 치료제를 처방하고 싶어하는 의사들을 모집하여 사용법을 교육하고, 서비스 프로바이더로 등록한 후, 등록된 서비스 프로바이더 정보를 제공할 수 있다. 이를 통해, 디지털 치료제의 처방을 활성화하고 관련 정보를 환자들에게 제공하여 처방할 수 있는 의사와 환자를 연결할 수 있다.
정보 제공 엔진(109)은 서비스 프로바이더 DB(108)에 저장된 복수의 서비스 프로바이더 중에서 사용자 단말(200)의 위치와 근접한 거리에 위치하는 서비스 프로바이더 정보를 추출하고, 이러한 서비스 프로바이더 정보를 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다. 정보 제공 엔진(109)은 지도 상에 사용자 단말(200)의 위치를 표시하고, 사용자 단말(200)로부터 일정 거리 반경에 위치하는 복수의 서비스 프로바이더의 위치를 표시할 수 있다. 예컨대, 정보 제공 엔진(109)은 사용자 단말(200)의 위치를 표시하는 구글 맵에 서비스 프로바이더의 위치를 표시할 수 있다.
이때, 정보 제공 엔진(109)은 사용자 단말(200)이 유선 단말일 경우, 사용자 단말(200)의 IP 주소를 이용하여 사용자 위치를 추정할 수 있다.
또한, 정보 제공 엔진(109)은 사용자 단말(200)이 무선 단말일 경우, 셀 ID, 또는 GPS 정보를 이용하여 사용자 위치를 확인할 수 있다.
피드백 DB(110)는 복수의 디지털 치료제 별로 각각의 디지털 치료제에 대한 사용 후기들을 저장한다. 사용 후기들은 효과성, 작동시 불편 및 불만사항 등을 포함할 수 있다.
피드백 엔진(111)은 사용자 단말(200)로부터 수신한 디지털 치료제 사용 후기들을 상기 피드백 DB(110)에 저장한다. 피드백 엔진(111)은 피드백 정보를 검색 또는 요청한 사용자 단말(200)에게 피드백 DB(110)에 저장된 디지털 치료제 사용 후기 들을 전송한다.
사용자 인터페이스부(112)는 디지털 치료제 검색, 디지털 치료제 추천, 서비스 프로바이더 검색, 디지털 치료제 후기 검색 등을 위한 사용자 인터페이스를 생성하여 사용자 단말(200)에게 전송할 수 있다. 그리고 사용자 인터페이스부(112)는 사용자 인터페이스를 통해 선택 또는 입력된 정보를 검색 엔진(104), 추천 엔진(107), 정보 제공 엔진(108), 피드백 엔진(111)으로 전달할 수 있다.
사용자 인터페이스부(112)는 웹 브라우저 구동하에 실행되는 웹 사이트 또는 모바일 어플리케이션을 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다.
도 4는 실시예에 따른 인증 기관에 의해 인증이 승인된 디지털 치료제 정보를 제공하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 4를 참조하면, 수집 엔진(102)은 검색 트리거 이벤트가 발생(S201)하면, 검색어 DB(101)에 저장된 검색어들을 토대로, 인터넷 검색을 실행한다(S202).
검색 트리거 이벤트는 수동 또는 자동으로 발생할 수 있다. 검색 트리거 이벤트는 사용자 단말(200)에게 제공한 사용자 인터페이스에서 검색 버튼이 클릭되면, 검색 버튼 클릭 신호에 따라 발생(S201)할 수 있다.
검색 트리거 이벤트는 정해진 주기가 도래하면, 발생(S201)할 수 있다.
의미 분석 엔진(103)은 기 학습된 인공지능 모델을 토대로, S202의 실행에 따라 수집된 인터넷 검색 결과로부터 디지털 치료제 명칭을 추출한다(S203).
검색 엔진(104)은 S203에서 추출한 디지털 치료제 명칭으로 인증 기관 서버(400)의 DB를 검색하여 인증 현황 데이터를 획득한다(S204). 여기서, 검색 엔진(104)은 FDA DB에서 검색어로 사용할 수 있는 Medical Device 명칭으로 FDA DB에 접근하여 FDA 510(K) Premarket Notification에서 인증 현황을 확인할 수 있다.
검색 엔진(104)은 인증 현황 데이터를 분석(S205)하여 인증 현황 분석 결과 SESE(Substantially Equivalent)인지 판단한다(S206).
검색 엔진(104)은 S206의 판단 결과, 인증 현황 분석 결과 SESE가 아니라면, FDA 인증이 되지 않은 것으로 판단하고, 검색을 종료한다. 그리고 S201 부터 다시 시작할 수 있다.
반면, 검색 엔진(104)은 인증 현황 분석 결과 SESE라면, S203에서 추출한 디지털 치료제 명칭과 S204에서 획득한 인증 현황 데이터(SESE)를 매핑하여 디지털 치료제 DB(106)에 등록한다(S207).
대시보드 엔진(105)은 S203에서 추출한 디지털 치료제 명칭과 S204에서 획득한 인증 현황 데이터(SESE)를 대시보드 현황판에 등록(S208)하고, 대시보드 현황판을 사용자 단말(200)에 제공한다(S209).
이와 같이, 검색 엔진(104)은 주기적으로 인터넷 검색을 통해 FDA에서 인증을 받은 디지털 치료제 정보를 검색하고 그 결과를 대시보드에 반영하여 디지털 치료제에 대한 인증 현황 정보를 관리할 수 있다.
검색 엔진(104)은 사용자 단말(200)로부터 요청(S210)된 검색어를 이용하여 디지털 치료제 DB(106)를 검색하고, 검색어에 대응하는 디지털 치료제 정보를 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다(S211).
도 5는 한 실시예에 따른 디지털 치료제를 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 5를 참조하면, 추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)에게 제공한 질환 분야 선택 인터페이스를 통하여 질환 분야 선택을 수신한다(S301).
추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)에게 제공한 병명 선택 인터페이스를 통해 병명 선택을 수신한다(S302).
추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)에게 제공한 병에 대한 대응 방식 선택 인터페이스를 통해 대응 방식 선택을 수신한다(S303).
추천 엔진(107)은 복수의 디지털 치료제 중에서 S301에서 선택한 질환 분야, S302에서 선택한 병명, S303에서 선택한 대응 방식에 기초하여 가장 반응률이 높은 디지털 치료제를 결정한다(S304).
추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)에게 S304에서 결정한 적어도 하나의 디지털 치료제를 추천 디지털 치료제 정보로 제공한다(S305).
도 6은 다른 실시예에 따른 디지털 치료제를 추천하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 6을 참조하면, 추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)에게 증상 설문 인터페이스를 제공하여 증상 설문 답변을 수신할 수 있다(S401).
추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)에게 상태 분석 게임 인터페이스를 제공하여 게임 진행 데이터를 수집할 수 있다(S402).
추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)에게 정보 입력 인터페이스를 제공하여 복용 약 정보를 수신할 수 있다(S403).
추천 엔진(107)은 S401에서 수신한 증상 설문 답변에 기초한 증상, S402에서 수집한 게임 진행 데이터로부터 도출된 사용자 상태, S403에서 수신한 복용 약 정보 중 적어도 하나에 따라 추천 디지털 치료제를 결정한다(S404).
이때, 복용 약 정보는 약품명, 제조사, 약품성분 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추천 엔진(107)은 복용 약 정보를 바탕으로 환자의 병명을 추정하고, 추정된 병명에 따라 디지털 치료제를 추천할 수 있다.
추천 엔진(107)은 S404에서 결정한 추천 디지털 치료제 정보를 사용자 단말(200)에게 제공한다(S405).
도 7은 실시예에 따른 디지털 치료제를 제공하는 서비스 프로바이더 정보를 제공하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 7을 참조하면, 정보 제공 엔진(109)은 디지털 치료제를 제공하는 서비스 프로바이더 정보를 맵 사이트의 지도 정보와 매칭한 정보를 저장하는 서비스 프로바이더 DB(108)를 생성한다(S501).
정보 제공 엔진(109)은 서비스 프로바이더 DB(108)로부터 사용자 단말(200)의 위치 정보를 토대로, 정해진 거리 내에 위치하는 서비스 프로바이더 정보를 추출한다(S502).
정보 제공 엔진(109)은 S502에서 추출한 서비스 프로바이더 정보를 사용자 단말 위치를 기점으로 표시한 지도 정보를 생성하고, 생성한 지도 정보를 사용자 단말(200)에게 제공한다(S503).
도 8은 실시예에 따른 병명에 따른 디지털 치료제 추천을 위한 UI(User Interface)의 예시도이다.
도 8을 참조하면, 추천 엔진(107)은 질환 분야 선택 UI(P1)를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 이때, 질환 분야 선택 UI(P1)는 복수의 병명들이 나열되어 있다. 각 질환 분야에는 복수의 병명들이 매칭되어 있으며, 표 1과 같을 수 있다.
질환 분야 병명
중추신경계 질환 치매
알츠하이머
뇌졸증
ADHD
조현병
하위 토픽 6
만성질환 암
고혈압
당뇨
호흡기질환
COPD 및 천식
행동교정 금연
약물중독
오피오이드중독
우울증
불면증
PTSD
공황장애
자폐증
통증
기타 근감소증
시야장애
헬스케어
추천 엔진(107)은 질환 분야 선택 UI(P1)에서 사용자 단말(200)로부터 '중추신경계 질환'이 선택되면, '중추신경계 질환'에 속하는 복수의 병명이 나열된 병명 선택 UI(P2)를 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다.
추천 엔진(107)은 병명 선택 UI(P2)에서 사용자 단말(200)로부터 '뇌졸증'이 선택되면, '뇌졸증'에 대한 복수의 대응 방식이 나열된 대응 방식 선택 UI(P3)를 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다.
추천 엔진(107)은 대응 방식 선택 UI(P3)에서 사용자 단말(200)로부터 '영양요법'이 선택되면, 추천 엔진(107)은 추천 UI(P4)를 통해 '중추신경계 질환', '뇌졸증', '영양요법'에 따른 디지털 치료제(DTx1)를 추천할 수 있다.
또한, 추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)로부터 증상을 선택 또는 입력받거나 또는 CNT(Computerized Neurocognitive function Test)와 같은 설문을 통해 사용자의 상태를 분석할 수 있다.
도 9는 한 실시예에 따른 설문 데이터 예시도이다.
도 9를 참조하면, 추천 엔진(107)은 증상에 대한 체크 리스트로서, 예컨대,우울척도 분석 체크 리스트를 사용자 단말(200)에게 제공하고, 사용자 단말(200)로부터 수신한 답변을 토대로 표 2와 같은 기준에 의해 우울증을 판단할 수 있다.
점수 기준 0점(전혀 그렇지 않다), 1점(몇일), 2점(7일 이상), 3점(거의 매일) 총합 : 0점 ~ 27점
판단 기준 0점~4점(최소. Minimal), 5점~9점(약간, Mild), 10점~14점(중간, Moderate), 15점~19점(중증도 중증 Moderately severe), 20-27(중증, severe)
추천 엔진(107)은 우울증 판단에 따른 디지털 치료제를 사용자 단말(200)에게 추천할 수 있다.
도 10은 다른 실시예에 따른 설문 데이터 예시도이다.
도 10을 참조하면, 추천 엔진(107)은 증상에 대한 체크 리스트로서, 예컨대,불안척도 분석 체크 리스트를 사용자 단말(200)에게 제공하고, 사용자 단말(200)로부터 수신한 답변을 토대로 표 3과 같은 기준에 의해 불안 상태를 판단할 수 있다.
점수 기준 0점(전혀 그렇지 않다), 1점(몇일), 2점(7일 이상), 3점(거의 매일)
판단 기준 9점 이상이면 불안이 높은 상태로 판단
추천 엔진(107)은 불안 상태 판단에 따른 디지털 치료제를 사용자 단말(200)에게 추천할 수 있다.
또한, 추천 엔진(107)은 도 11 내지 도 16과 같은 CNT 프로그램을 통해 사용자 상태를 분석할 수 있다.
도 11은 한 실시예에 따른 사용자 상태 측정을 위한 테스트 예시도이고, 도 12는 다른 실시예에 따른 사용자 상태 측정을 위한 테스트 예시도이며, 도 13은 또 다른 실시예에 따른 사용자 상태 측정을 위한 테스트 예시도이고, 또 다른 실시예에 따른 사용자 상태 측정을 위한 테스트 예시도이고, 도 15는 또 다른 실시예에 따른 사용자 상태 측정을 위한 테스트 예시도다.
도 11을 참조하면, 추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)이 로그인하면, CNT 프로그램, 예컨대, 신경 인지 검사를 실행할 수 있다. 신경 인지 검사는 5개의 영역별 게임 형태로 진행될 수 있다.
추천 엔진(107)은 고위 인지기능 검사를 위한 카드(Card) 테스트(Test)를 진행할 수 있다. 카드 테스트는 색상 카드 왼편 그림과 같은 모양이 되도록 오른쪽 카드를 쌓도록 한다. 추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)의 게임 진행에 따라 전체 정답률, 난이도별 정답률, 카드 이동 횟수, 전체 걸린 시간 등을 포함하는 평가 항목을 체크하여 고위 인지기능 상태를 확인할 수 있다.
도 12를 참조하면, 추천 엔진(107)은 운동 능력 검사를 위한 태핑(TAPPING) 테스트를 진행할 수 있다. 태핑(TAPPING) 테스트는 화면의 지시에 따라 좌우 손 또는 손가락을 사용하여 버튼을 누르도록 한다. 추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)의 게임 진행에 따라 전체 문항 정답률, 좌측 반응 유효율, 우측 반응 유효율, 무효율, 전체 걸린 시간 등을 포함하는 평가 항목을 체크하여 운동 능력을 확인할 수 있다.
도 13을 참조하면, 추천 엔진(107)은 감정 지각 검사를 위한 EP(Emotional Perception) 테스트를 진행할 수 있다. EP 테스트는 다양한 이미지 중에서 상이한 감정의 이미지를 선택하게 한다. 이때, 이미지는 감정을 표현하는 픽토그램 (pictogram), 이모지(Emoji), 아이콘, 그림 문자 등을 포함할 수 있다.
추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)의 게임 진행에 따라 전체 문항 정답률, 긍정적 이미지 정답률, 부정적 이미지 정답률, 전체 걸린 시간 등을 포함하는 평가 항목을 체크하여 감정 지각을 확인할 수 있다.
도 14를 참조하면, 추천 엔진(107)은 기억력 검사를 위한 N-BACK 테스트를 진행할 수 있다. N-BACK 테스트는 직전에 제시된 숫자를 난이도 구성에 따라 정확하게 맞추도록 한다. 추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)의 게임 진행에 따라 전체 문항 정답률, 1-Back 정답률, 2-Back 정답률, 3-Back 정답률, 전체 걸린시간 등을 포함하는 평가 항목을 체크하여 작업 기억을 확인할 수 있다.
도 15를 참조하면, 추천 엔진(107)은 집중력 검사를 위한 MR(Mental Rotation) 테스트를 진행할 수 있다. MR 테스트는 좌측의 이미지와 동일한 이미지를 선택하게 한다. 추천 엔진(107)은 사용자 단말(200)의 게임 진행에 따라 전체 문항 정답률, X-축 회전 이미지 정답률, Y-축 회전 이미지 정답률, Z-축 회전 이미지 정답률, 전체 걸린 시간 등을 포함하는 평가 항목을 체크하여 집중력을 확인할 수 있다.
추천 엔진(107)은 도 9 및/또는 도 10의 설문 답변을 통해 분석한 사용자 상태와 도 11 ~ 도 15에서 확인한 사용자 상태를 종합 분석하고, 종합 분석에 따라 우울증, 불안증, ADHD(주의력 결핍 행동장애), ASD(자폐스텍트럼장애) 수치가 높을 경우 관련 디지털 치료제(DTx)를 추천할 수 있다.
도 16은 실시예에 따른 서비스 프로바이더 위치를 표시한 화면 예시도이다.
도 16을 참조하면, 정보 제공 엔진(109)은 위치 기반 디지털 치료제 처방 의사나 병원 정보를 제공할 수 있다. 정보 제공 엔진(109)은 디지털 치료제(DTx) 개발사에서 제공하는 서비스 프로바이더에 대한 정보를 DB(도 3의 108)에 정리할 수 있다. 정보 제공 엔진(109)은 서비스 프로바이더 정보 DB(108)에 저장된 정보를 토대로, 사용자 단말(200)의 위치와 서비스 프로바이더 위치를 지도 사이트(예, 구글 맵)에서 제공하는 지도 상에 표시할 수 있다.
사용자 단말(200), 예컨대, 환자 또는 보호자가 사용자 단말(200)을 통해 지도상에서 내 주변의 서비스 프로바이더 찾기를 누를 경우 사용자의 위치 정보 제공 동의 여부를 질의한다. 사용자 단말(200)로부터 위치 정보 제공 동의가 이루어지면, 정보 제공 엔진(109)은 사용자 위치를 토대로 기 정의된 거리 반경에 위치하는 서비스 프로바이더들의 위치를 표시할 수 있다.
만약, 사용자 단말(200)로부터 위치 정보 제공 동의가 이루어지지 않으면, 사용자에게 검색할 지역을 입력하게 하고, 입력된 지역 명칭을 기반으로 그 지역명칭을 대표할 수 있는 관공서(예, 시청, 구청, 동사무소등)를 기준으로 가장 가까운 거리의 서비스 프로바이더의 위치를 지도상에 표시할 수 있다.
한편, 도 17은 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성을 나타낸 블록도이다.
도 17을 참고하면, 도 1 ~ 도 16에서 설명한 디지털 약국 서버(100)는 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(500)로 구현될 수 있고, 본 개시의 동작을 실행하도록 기술된 명령들(instructions)이 포함된 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있다.
컴퓨팅 장치(500)의 하드웨어는 적어도 하나의 프로세서(510), 메모리(530), 저장 장치(550), 네트워크 인터페이스(570)를 포함할 수 있고, 버스를 통해 연결될 수 있다. 이외에도 입력 장치 및 출력 장치 등의 하드웨어가 포함될 수 있다. 컴퓨팅 장치(500)는 컴퓨터 프로그램을 구동할 수 있는 운영 체제를 비롯한 각종 소프트웨어가 탑재될 수 있다.
프로세서(510)는 컴퓨팅 장치(500)의 동작을 제어하는 장치로서, 컴퓨터 프로그램에 포함된 명령들을 처리하는 다양한 형태의 프로세서일 수 있고, 예를 들면, CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 등 일 수 있다. 또한, 프로세서(510)는 위에서 설명한 방법을 실행하기 위한 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.
메모리(530)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(530)는 본 개시의 동작을 실행하도록 기술된 명령들이 프로세서(510)에 의해 처리되도록 해당 컴퓨터 프로그램을 저장 장치(550)로부터 로드할 수 있다. 메모리(530)는 예를 들면, ROM(read only memory), RAM(random access memory) 등 일 수 있다. 스토리지 (550)는 본 개시의 동작을 실행하는데 요구되는 각종 데이터, 컴퓨터 프로그램 등을 저장할 수 있다. 스토리지(550)는 컴퓨터 프로그램을 비임시적으로 저장할 수 있다. 스토리지 (550)는 비휘발성 메모리로 구현될 수 있다.
통신 장치(570)는 유/무선 통신 모듈일 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 어플리케이션 계층에서 동작하는 에이전트 프로그램을 포함할 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 각종 네트워크 인터페이스 드라이버 소프트웨어를 포함할 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 웹 사이트 프로그램을 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (15)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 복수의 디지털 치료제(Digital therapeutics, DTx) 별로 상기 복수의 디지털 치료제에 대한 인증 기관의 인증 승인 정보를 매핑한 복수의 디지털 치료제 관련 정보, 그리고 상기 복수의 디지털 치료제에 대응하는 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어, 디지털 치료제 명칭, 질병 정보, 환자 증상, 환자 상태 및 약 정보 중 적어도 하나의 항목을 매핑한 정보를 저장하는 디지털 치료제 DB,
    검색어 DB에 저장된 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어를 토대로 인터넷 검색을 수행하여, 상기 적어도 하나의 디지털 치료제 관련 검색어에 대응하는 검색 데이터를 수집하는 수집 엔진,
    인공지능 모델을 이용하여 상기 수집한 검색 데이터에 대한 의미 분석을 수행하고, 상기 의미 분석을 통해 상기 검색 데이터로부터 디지털 치료제 명칭을 추출하는 의미 분석 엔진,
    네트워크를 통해 접속한 사용자 단말에게 상기 복수의 디지털 치료제 관련 정보를 전송하고, 상기 의미 분석 엔진에 의해 추출된 디지털 치료제 명칭으로 인증 기관 서버를 검색하여 상기 추출된 디지털 치료제 명칭에 대응하는 디지털 치료제의 인증 현황 데이터를 수집하고, 상기 추출된 디지털 치료제 명칭과 상기 인증 현황 데이터를 매핑하여 상기 디지털 치료제 DB에 등록하는 검색 엔진,
    디지털 치료제 명칭과 인증 현황 데이터를 표시한 대시보드를 상기 사용자 단말에게 전송하는 대시보드 엔진,
    상기 디지털 치료제 DB에 저장된 적어도 하나의 항목 중에서 사용자 단말로부터 수신한 항목에 따른 적어도 하나의 디지털 치료제를 결정하고, 결정한 적어도 하나의 디지털 치료제를 사용자 단말에게 추천하며, 사용자 단말에서 입력한 설문 데이터 또는 사용자 단말에게 제공한 게임 형식의 테스트 결과 데이터 중 적어도 하나를 통해 환자 증상 또는 환자 상태를 판단하고, 환자 증상 또는 환자 상태에 따른 디지털 치료제를 결정하는 추천 엔진,
    복수의 디지털 치료제를 제공하는 복수의 서비스 프로바이더 중에서 사용자 단말로부터 수신한 위치 정보를 기준으로 정해진 거리에 위치하는 복수의 서비스 프로바이더의 위치를 지도 상에 표시한 서비스 프로바이더 정보를 사용자 단말에게 제공하는 정보 제공 엔진, 그리고
    복수의 사용자 단말로부터 수신한 디지털 치료제 사용 후기들을 피드백 정보 DB에 저장하고, 피드백 정보를 요청한 사용자 단말에게 상기 피드백 정보 DB에 저장된 디지털 치료제 사용 후기들을 전송하는 피드백 엔진을 포함하고,
    상기 추천 엔진은,
    사용자 단말에게 상태 분석 게임 인터페이스를 제공하여 게임 진행 데이터를 수집하고, 상기 수집한 게임 진행 데이터로부터 도출된 사용자 상태에 따라 추천 디지털 치료제를 결정하며,
    상기 게임 진행 데이터는,
    전체 정답률, 난이도별 정답률, 카드 이동 횟수 및 전체 걸린 시간을 포함하는 고위 인지기능 상태를 확인하기 위한 평가 항목,
    전체 문항 정답률, 좌측 반응 유효율, 우측 반응 유효율, 무효율 및 전체 걸린 시간을 포함하는 운동 능력을 확인하기 위한 평가 항목,
    전체 문항 정답률, 긍정적 이미지 정답률, 부정적 이미지 정답률 및 전체 걸린 시간을 포함하는 감정 지각 확인을 위한 평가 항목,
    전체 문항 정답률, 1-Back 정답률, 2-Back 정답률, 3-Back 정답률 및 전체 걸린시간을 포함하는 작업 기억 확인을 위한 평가 항목, 그리고
    전체 문항 정답률, X-축 회전 이미지 정답률, Y-축 회전 이미지 정답률, Z-축 회전 이미지 정답률 및 전체 걸린 시간을 포함하는 집중력 확인을 위한 평가 항목
    을 포함하는, 디지털 약국 서버.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
KR1020210114142A 2021-08-27 2021-08-27 디지털 약국 서버의 동작 방법 및 그 서버 KR102456584B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210114142A KR102456584B1 (ko) 2021-08-27 2021-08-27 디지털 약국 서버의 동작 방법 및 그 서버
KR1020220131739A KR102495345B1 (ko) 2021-08-27 2022-10-13 디지털 치료제 관련 정보를 제공하는 온라인 상의 디지털 약국 서버의 동작 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210114142A KR102456584B1 (ko) 2021-08-27 2021-08-27 디지털 약국 서버의 동작 방법 및 그 서버

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220131739A Division KR102495345B1 (ko) 2021-08-27 2022-10-13 디지털 치료제 관련 정보를 제공하는 온라인 상의 디지털 약국 서버의 동작 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102456584B1 true KR102456584B1 (ko) 2022-10-19

Family

ID=83804542

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210114142A KR102456584B1 (ko) 2021-08-27 2021-08-27 디지털 약국 서버의 동작 방법 및 그 서버
KR1020220131739A KR102495345B1 (ko) 2021-08-27 2022-10-13 디지털 치료제 관련 정보를 제공하는 온라인 상의 디지털 약국 서버의 동작 방법

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220131739A KR102495345B1 (ko) 2021-08-27 2022-10-13 디지털 치료제 관련 정보를 제공하는 온라인 상의 디지털 약국 서버의 동작 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (2) KR102456584B1 (ko)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102636860B1 (ko) * 2023-02-20 2024-02-16 주식회사 파이디지털헬스케어 일회성 코드를 활용한 디지털 치료제 App 인증/연동 시스템 및 방법
KR102636838B1 (ko) * 2023-02-20 2024-02-16 주식회사 파이디지털헬스케어 연속 처방 및 다기관 연속 처방을 지원하는 디지털 치료제 플랫폼 시스템 및 디지털 치료제 제공 방법
KR20240130220A (ko) 2023-02-21 2024-08-29 주식회사 네이처센스 사용자 맞춤형 디지털치료제에 대한 매칭 및 제공방법 및 이를 위한 시스템
KR102659367B1 (ko) * 2023-08-04 2024-04-22 웰트 주식회사 멀티소스 데이터 분석을 기반으로 한 맞춤형 디지털 치료제 생성 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
KR102661561B1 (ko) * 2023-08-22 2024-04-29 주식회사 힐링사운드 블록체인 기반 건강관리 플랫폼 제공 시스템 및 방법
KR102675557B1 (ko) * 2023-08-22 2024-06-17 주식회사 힐링사운드 블록체인 기반 건강 기록 분석 플랫폼 서비스 제공 시스템

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090031017A (ko) * 2007-09-21 2009-03-25 삼성전자주식회사 데이터베이스 구축하는 방법 및 상기 데이터베이스를이용한 질병분석 방법
KR20160127308A (ko) * 2015-04-26 2016-11-03 김정훈 전자문서형태의 비정형화된 의약품 정보 항목별 자동분류 및 의약품 허가사항 정보 분석을 통한 자동 복약안내문 및 복약픽토그램 생성 장치 및 자동화된 환자별 맞춤 복용약물 제시 시스템 및 그 방법
KR102088980B1 (ko) * 2019-04-19 2020-03-13 이정의 사용자 맞춤형 의료정보 제공 시스템 및 이의 구동방법
JP2020537462A (ja) * 2017-10-11 2020-12-17 ペア セラピューティクス インコーポレイテッド デジタル療法を用いた疾患及び障害の治療においてデータセキュリティを確保するためのシステム及び方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090031017A (ko) * 2007-09-21 2009-03-25 삼성전자주식회사 데이터베이스 구축하는 방법 및 상기 데이터베이스를이용한 질병분석 방법
KR20160127308A (ko) * 2015-04-26 2016-11-03 김정훈 전자문서형태의 비정형화된 의약품 정보 항목별 자동분류 및 의약품 허가사항 정보 분석을 통한 자동 복약안내문 및 복약픽토그램 생성 장치 및 자동화된 환자별 맞춤 복용약물 제시 시스템 및 그 방법
JP2020537462A (ja) * 2017-10-11 2020-12-17 ペア セラピューティクス インコーポレイテッド デジタル療法を用いた疾患及び障害の治療においてデータセキュリティを確保するためのシステム及び方法
KR102088980B1 (ko) * 2019-04-19 2020-03-13 이정의 사용자 맞춤형 의료정보 제공 시스템 및 이의 구동방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102495345B1 (ko) 2023-02-06
KR102495345B9 (ko) 2024-02-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102456584B1 (ko) 디지털 약국 서버의 동작 방법 및 그 서버
Pollock et al. How to do a systematic review
US7647285B2 (en) Tools for health and wellness
JP6755128B2 (ja) 認知症診断支援装置とその作動方法および作動プログラム、並びに認知症診断支援システム
US20090062623A1 (en) Identifying possible medical conditions of a patient
US20100076786A1 (en) Computer System and Computer-Implemented Method for Providing Personalized Health Information for Multiple Patients and Caregivers
KR20140050352A (ko) 병원 추천 방법 및 시스템
US20230035208A1 (en) Clinical trial/patient follow-up platform
JP2018511894A (ja) コンテキスト認識型ケアフローエンジン、プラットフォーム、装置、システム、方法及びコンピュータ可読媒体
US20140200914A1 (en) Data collection
US20110054924A1 (en) Patient communications device
US20190172586A1 (en) System and method for determining medical risk factors for patients
JP2013073253A (ja) 患者由来情報システム、及び診療情報抽出システム
Kaur et al. A context-aware usability model for mobile health applications
US20160048603A1 (en) Online decision engine for applied research and statistics
Spreckelsen et al. Adolescence and the risk of ART non-adherence during a geographically focused public health intervention: an analysis of clinic records from Nigeria
Aina et al. Perception and acceptance of medical chatbot among undergraduates in Ekiti State University, Nigeria
McRae et al. Cluster-randomized trials: a closer look
WO2023007699A1 (ja) 医療サービス提供主体情報を提供するシステム、情報処理装置、方法及びプログラム
Elison et al. The rapid recovery progression measure: a brief assessment of biopsychosocial functioning during substance use disorder recovery
JP6585458B2 (ja) 診療支援システム
WO2015045086A1 (ja) サービス提案装置、サービス提案方法及びサービス提案プログラム
JP6431274B2 (ja) 診療支援システム
JP2022142234A (ja) プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置
Harrington et al. Digital wellbeing assessments for people affected by dementia

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
A107 Divisional application of patent
GRNT Written decision to grant