KR102495086B1 - 의료 ai 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템 - Google Patents

의료 ai 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 검진자의 생체 정보를 측정하는 RMC 측정기기; 상기 RMC 측정기기로부터 검진자의 생체 정보를 수신하고, 상기 수신된 생체 정보를 의료 AI 엔진을 통하여 분석후 검진자의 건강 검진 및 질병 예측을 수행하는 EHR 서버; 및 상기 EHR 서버와 웹 또는 어플리케이션을 통하여 연동되어 회원 가입후, 상기 RMC 측정기기를 통하여 측정된 검진자의 생체 정보에 대응되는 검진자의 건강 검진 및 질병 예측 정보를 제공받는 검진자 단말을 포함하고, 상기 EHR 서버에 제공되는 API를 통하여 상기 RMC 측정기기 및 검진자 단말이 연동되어 데이터를 송수신하는 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템에 관한 것으로, 다양한 질병(특히 만성질환 등)의 치료 및 관리 측면에서 파급 효과가 있고, 고혈압이나 당뇨 같은 만성질환자, 거동이 불편한 고령자 및 장애인 등, 기타 수술이나 입원 뒤 사후 관리가 필요한 환자와 가정폭력 피해자 및 의료 취약지역 주거민 등도 보다 편리하게 의료 혜택을 받을 수 있음에 따라 스마트한 질병관리를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

Description

의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING TELEMEDICINE SERVICE FOR HEALTH EXAMINATION AND DISEASE PREDICTION USING MEDICAL AI ENGINE}
본 발명은 원격진료 플랫폼 시스템에 관한 것으로, 특히 환자와 의료진이 지리적으로 원격지에 위치한 상황에서 치료 및 처방 등의 진료행위를 수행할 수 있도록 하는 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템에 관한 것이다.
일반적인 대면진료의 경우, 환자가 인접한 지역의 병원을 직접 방문하여 의사로부터 진료를 받고, 의사가 처방해 준 처방전에 따라 병원에 부속된 병원약국이나 일반 시중약국에서 약품을 조제 및 구입하여 섭취하게 된다. 또한, 환자가 거동할 수 없는 상황일 때에는 환자가 있는 장소까지 의사가 내방하여 진료행위를 하고 약품을 제공하게 된다.
그러나, 전술한 대면진료는, 의사와 환자가 지리적으로 멀리 떨어져 있을 경우에는 환자가 원격지의 병원까지 장시간 이동해야만 하며 진료시간까지 대기하는 시간 또한 상당히 소모되는 문제점이 있다.
또한, 종합의료기관이 없는 외곽지역에서는 전문의 자격을 가진 의사가 근무하지 않는 경우가 대부분임에 따라 근처의 일반의에게 진료를 받게 되는데, 이럴 경우 정확한 질병에 대한 진단을 받지 못하게 되어 조기에 질병을 치료하지 못하는 문제가 발생할 가능성이 있으며, 일반적인 의사의 진료는 주간에 진행됨에 따라 직장인인 환자는 근무시간에 연차를 이용하여 병원을 방문해야 하므로, 진료를 받는데 경제적인 불이익을 감수해야만 하는 문제점이 있다.
공개특허공보 제10-2020-0117118호 (공개일자: 2020. 10. 14) 공개특허공보 제10-2020-0078350호 (공개일자: 2020. 07. 10)
전술한 문제점을 개선하기 위한 본 발명 실시예들의 목적은 환자가 직접 병원 등의 의료기관을 방문하는 대면방식이 아닌, 온라인을 통해 환자와 의사를 서로 연결하여 진료를 수행하는 비대면 방식을 구현하는 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템을 제공하는 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 의한 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템은 검진자의 생체 정보를 측정하는 RMC 측정기기; 상기 RMC 측정기기로부터 검진자의 생체 정보를 수신하고, 상기 수신된 생체 정보를 의료 AI 엔진을 통하여 분석후 검진자의 건강 검진 및 질병 예측을 수행하는 EHR 서버; 및 상기 EHR 서버와 웹 또는 어플리케이션을 통하여 연동되어 회원 가입후, 상기 RMC 측정기기를 통하여 측정된 검진자의 생체 정보에 대응되는 검진자의 건강 검진 및 질병 예측 정보를 제공받는 검진자 단말을 포함하고, 상기 EHR 서버에 제공되는 API를 통하여 상기 RMC 측정기기 및 검진자 단말이 연동되어 데이터를 송수신할 수 있다.
본 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템은 상기 EHR 서버에 제공되는 API를 통하여 상기 EHR 서버와 연동되고, 상기 RMC 측정기기로부터 수신된 검진자의 생체 정보를 기초로 비대면 원격 진료를 수행한 후 상기 EHR 서버로 진료 결과 정보 및 처방전 발행 정보를 제공하는 의료 단말을 더 포함할 수 있다.
상기 검진자 단말은 상기 검진자가 구비하는 단말 장치나 상기 검진자가 이용하는 키오스 단말 장치를 포함하고, 상기 의료 단말은 상기 EHR 서버에 제공되는 API를 통하여 상기 검진자 단말과 연동되고, 상기 RMC 측정기기로부터 수신된 검진자의 생체 정보를 기초로 상기 검진자 단말과 연결된 화상 채널을 통하여 의료진과 검진자 간의 원격 상담이 이루어질 수 있다.
상기 EHR 서버는 상기 검진자의 회원 정보 및 검진 이력 정보를 저장 및 관리하고, 상기 검진자의 생체 정보를 상기 의료 AI 엔진에 포함된 인공지능 빅데이터 알고리즘을 이용하여 전처리, 정보 분석 및 질병 예측 정보를 추출할 수 있다.
상기 EHR 서버는 상기 검진자의 검진 이력 정보인 비정형 데이터로부터 연관성 있는 정보를 추출하기 위하여 빅데이터 분석 기법 중 빅데이터 마이닝을 이용하여 의료 정보 간의 연관 관계를 분석하고, 상기 연관 관계 분석 결과 최소 지지도를 만족하는 트랜잭션으로 구성된 상황 집합을 추출하며, 기 설정된 빈도를 초과하는 고빈도 상황 집합으로 발견된 상황 집합을 기반으로 잠재적으로 상황의 개수가 증가한 새로운 고빈도 상황 집합을 계산하고, 새로운 고빈도 집합이 발견되지 않을 때까지 반복하며, 상기 고빈도 상황 집합 중 기 정의된 부정적(Negative) 의료 토픽을 추출하고, 상기 추출된 의료 토픽이 상기 검진자로부터 발현될 가능성을 계산하고, 상기 계산 결과 기 설정된 안정 범위를 초과하는 경우, 상기 질병 예측 정보로 추출할 수 있다.
상기 검진자의 검진 이력 정보는 실시간 검진 정보 및 과거 검진 정보를 포함할 수 있다.
상기 EHR 서버는 코호트 분석법(Cohort Study)을 이용하여 상기 검진 이력 정보로부터 상기 검진자의 질병 예측 데이터를 추출하고, 상기 검진자와 동일 증상의 모든 환자 데이터를 색인 및 분석하여, 상기 검진자와 유사 환자와 일반적인 병의 진행 추세를 파악하고, 상기 실시간 검진 데이터를 이용하여 빅데이터 분석을 수행하기 위하여, 상기 각 구성요소 간의 통신은 분석 노드가 유연하게 확장되도록 MQTT 프로토콜을 이용하고, 배치(Batch) 및 스트림(Stream) 처리를 동시에 처리하는 람다(Lamda) 구조를 기반으로 하둡(Hadoop)의 배치 프로세스(Batch Processing)을 통하여 상기 빅데이터의 분석을 실시간으로 처리할 수 있다.
상기 RMC 측정기기는 혈압계, 혈당측정기계, 산소포화도 측정기계, 심전도 측정기계 및 체온계 중 적어도 하나 이상을 포함하고, 상기 검진자의 생체 정보는 상기 검진자의 혈압, 혈당, 산소포화도, 심전도 및 체온 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템은 다양한 질병(특히 만성질환 등)의 치료 및 관리 측면에서 파급 효과가 있고, 고혈압이나 당뇨 같은 만성질환자, 거동이 불편한 고령자 및 장애인 등, 기타 수술이나 입원 뒤 사후 관리가 필요한 환자와 가정폭력 피해자 및 의료 취약지역 주거민 등도 보다 편리하게 의료 혜택을 받을 수 있음에 따라 스마트한 질병관리를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 다양한 첨단 의료기기를 이용한 의사-환자 간 원격의료 서비스는 ICT 기술력과 융합되면서 더욱 다양한 시너지효과를 내며, 향후에는 ICT 기반 의료기기-장비의 개발이 더욱 가속화될 것으로 예상되어 원격의료를 허용하고 있는 국가에 대한 관련 기기 및 기술의 수출 확대에도 기여할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 EHR 서버의 구성을 개략적으로 나타내는 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템의 검진자 단말에 설치되는 어플리케이션의 기능 및 화면을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템의 의료 단말이 제공하는 의료정보 화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템이 제공하는 진단을 위한 솔루션을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템에서 검진자의 진료 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템에서 의료진의 원격 진료 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.
상기한 바와 같은 본 발명을 첨부된 도면들과 실시예들을 통해 상세히 설명하도록 한다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이고, 도 2는 도 1의 EHR 서버의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템의 검진자 단말에 설치되는 어플리케이션의 기능 및 화면을 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템의 의료 단말이 제공하는 의료정보 화면을 나타낸 도면이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템이 제공하는 진단을 위한 솔루션을 설명하기 위한 도면이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템에서 검진자의 진료 프로세스를 설명하기 위한 도면이며, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템에서 의료진의 원격 진료 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템은 온라인을 통해 환자와, 의사를 포함하는 의료기관을 네트워크를 통해 서로 연결하여 원격진료를 수행할 수 있도록 하는 플랫폼으로서, 이를 위하여 RMC 측정기기(10), EHR 서버(20), 검진자 단말(미도시) 및 의료 단말(30)을 포함한다. 이때, 본 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템은 EHR 서버(20)가 제공하는 API를 통해서 각각의 구성들 간에 RMC 데이터 및 어플리케이션의 데이터를 연동할 수 있다.
상기 RMC(Reaxys Medicinal Chemistry) 측정기기(10)는 검진자의 생체 정보를 측정하는 장치로서, 혈압계, 혈당측정기계, 산소포화도 측정기계, 심전도 측정기계 및 체온계 중 적어도 하나 이상을 포함한다. 이에 따라, 상기 검진자의 생체 정보는 검진자의 혈압, 혈당, 산소포화도, 심전도 및 체온 정보 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
또한, 상기 RMC 측정기기(10)는 기초 5가지(당뇨, 혈압, 체온, 혈중산소분포도, 심박수체크) 측정 할 수 있는 이동이 가능한 측정 검진기기로서, 측정터미널 좌우 양쪽의 USB 포트에 5가지 측정 도구를 연결하여 측정을 할 수 있는 모듈을 포함할 수 있고, 이동성 스마트 검진기기 터미널인 Android OS기반으로 측정기기 및, 측정한 검진 정보를 Wi-Fi 등을 통해서 클라우드 서버와의 데이터 송수신 기능을 포함할 수 있다.
이러한 RMC 측정기기(10)는 혈압계, 혈당측정기계, 산소포화도 측정기계, 심전도 측정기계, 체온계와 같은 5가지의 장비를 연결하여 그 검진자의 데이터를 수집하고 웹(WEB)을 통하여 EHR 서버(20)로 전송하는 검진기기일 수 있다.
상기 EHR(Electronic Health Record) 서버(20)는 RMC 측정기기(10)로부터 검진자의 생체 정보를 수신하고, 상기 수신된 생체 정보를 의료 AI 엔진을 통하여 분석후 검진자의 건강 검진 및 질병 예측을 수행하는 서버장치이다.
상기 EHR 서버(20)는, 본 발명에 따른 기본 의료 데이터에 기초하여 최적화된 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 데이터를 생성, 가공, 저장 등 처리하거나 그를 지원하는 하드웨어/소프트웨어(Hardware/Software)를 의미하고, 본 발명에 따른 최적화된 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스를 위한 서비스 플랫폼과 그와 관련된 다양한 데이터를 처리하거나 지원할 수 있다.
상기 EHR 서버(20)는, 클라우드(Cloud) 서버, IMS(IP Multimedia Subsystem) 서버, 텔레포니 어플리케이션(Telephony Application) 서버, IM(Instant Messaging) 서버, MGCF(Media Gateway Control Function)서버, MSG(Messaging Gateway) 서버, CSCF(Call Session Control Function) 서버 등 중 어느 하나일 수 있다.
상기 EHR 서버(20)는, 회원으로 가입된 검진자의 식별자를 기준으로 검진자의 생체정보를 수집하는 서버일 수 있고, 또한 각 병원이나 보건소 등과 같은 의료 기관 서버로부터 검진자의 진료 기록을 일괄적으로 수집하는 서버일 수 있다. 여기서, 상기 EHR 서버(20)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
그리고, 상기 EHR 서버(20)는, 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 전자 헬스 데이터 처리 서버시스템으로서, RMC 측정기기(10)로부터 전송된 데이터를 의료 AI 엔진(260)을 통하여 분석하여 환자 및 의사에게 리포트를 모바일 및 어플리케이션을 통하여 전송할 수 있다. 또한, 상기 EHR 서버(20)는 검진자의 회원정보 관리, 의사의 회원정보 관리 및, 검진자의 상담이력관리 등의 기능을 제공할 수 있다.
또한, 상기 EHR 서버(20)는 검진자의 회원 정보 및 검진 이력 정보를 저장 및 관리하고, 검진자의 생체 정보를 의료 AI 엔진(260)에 포함된 인공지능 빅데이터 알고리즘을 이용하여 전처리, 정보 분석 및 질병 예측 정보를 추출할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 EHR 서버(20)는 검진자의 검진 이력 정보인 비정형 데이터로부터 연관성 있는 정보를 추출하기 위하여 빅데이터 분석 기법 중 빅데이터 마이닝을 이용하여 의료 정보 간의 연관 관계를 분석하고, 연관 관계 분석 결과 최소 지지도를 만족하는 트랜잭션으로 구성된 상황 집합을 추출하며, 기 설정된 빈도를 초과하는 고빈도 상황 집합으로 발견된 상황 집합을 기반으로 잠재적으로 상황의 개수가 증가한 새로운 고빈도 상황 집합을 계산하고, 새로운 고빈도 집합이 발견되지 않을 때까지 반복하며, 고빈도 상황 집합 중 기 정의된 부정적(Negative) 의료 토픽을 추출하고, 상기 추출된 의료 토픽이 검진자로부터 발현될 가능성을 계산하고, 계산 결과 기 설정된 안정 범위를 초과하는 경우, 이를 기초로 질병 예측 정보로 추출할 수 있다.
여기서, 상기 검진자의 검진 이력 정보는 실시간 검진 정보 및 과거 검진 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 EHR 서버(20)는 코호트 분석법(Cohort Study)을 이용하여 검진 이력 정보로부터 검진자의 질병 예측 데이터를 추출하고, 검진자와 동일 증상의 모든 환자 데이터를 색인 및 분석하여, 검진자와 유사 환자와 일반적인 병의 진행 추세를 파악하고, 실시간 검진 데이터를 이용하여 빅데이터 분석을 수행하기 위하여, 각 구성요소 간의 통신은 분석 노드가 유연하게 확장되도록 MQTT 프로토콜을 이용하고, 배치(Batch) 및 스트림(Stream) 처리를 동시에 처리하는 람다(Lamda) 구조를 기반으로 하둡(Hadoop)의 배치 프로세스(Batch Processing)을 통하여 빅데이터의 분석을 실시간으로 처리할 수 있다.
도 2를 참조하면, 상기 EHR 서버(20)는, 데이터 수신부(210), 데이터 수집부(220), 데이터 추출부(230), 데이터 전송부(240), 비대면 진료부(250) 및 의료 AI 엔진(260)을 포함할 수 있다.
상기 EHR 서버(20)는 별도의 의료 데이터베이스를 포함하며, RMC 측정기기(10)/검진자 단말/의료 단말(30)로부터 입력된 데이터, 의료 서비스와 관련된 학습된 데이터, 의사 등 의료 분야 관계자에 의해 업로드 된 동영상, 이미지, 텍스트 등 다양한 의료 관련 데이터를 저장할 수 있다. 상기 의료 데이터베이스는 전술한 데이터 외에 본 발명에 따른 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스와 관련된 또는 필요한 모든 형태의 데이터를 저장할 수 있다
상기 EHR 서버(20)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 검진자 단말, 및 의료 단말(30)로 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 검진자 단말 및 의료 단말(30)은, 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 검진자 단말 및 의료 단말(30)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: world wide web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다.
한편, 전세계적으로 헬스케어 분야에 대한 관심이 증가하고 있으며, 최근 헬스케어 분야 전문 개발 업체인 RockHealth에 따르면 2016 년 1 분기 동안 헬스케어 분야의 펀딩이 2015 년도 추세 대비 급증하고 있다. 특히, 웨어러블기기, 바이오 센싱, 의료 빅데이터 분석이 헬스케어 분야의 주요 이슈로 조사되었다. 따라서 다양한 센서 및 의료 데이터를 이용한 의료 빅데이터 분석 기술이 중요하게 고려되고 있다.
현재 다양한 의료 관련 서비스에서 의료 데이터 분석을 위해 코호트 연구 방법론에 기반한 진료 기록 분석, 백신 정보 분석, 건강 결과 분석 등의 다양한 분석 방법들을 시도하고 있다. 하지만, 보안을 위해 불가피한 사설 의료 클라우드 환경에서는 한정된 성능과 분석 방법으로 인해 의료 빅데이터의 코호트 연구를 제한된 시간 내에 수행하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 공공 주치의 서비스는, 공공 클라우드와의 연계로 다양한 사용자 요구사항에 대응 가능한 하이브리드 클라우드에서의 성능 효율적인 빅데이터 처리 방법을 제공한다.
이때, 코흐트 연구(Cohort study)는 전향성 추적조사를 의미한다. 특정 요인에 노출된 집단과 노출되지 않은 집단을 추적하고 연구 대상 질병의 발생률을 비교하여 요인과 질병 발생 관계를 조사하는 연구 방법이다. 이를 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 EHR 서버(20)는, 일 예로 의료 히스토리 제공 서버인 국민건강보험공단에서 데이터를 수집하는데, 예를 들어, 건강보험청구자료와 유전체 정보를 이용할 수 있다.
건강보험청구자료의 구성은 크게 4가지로 나뉜다. 그 중 첫 번째는 자격DB인데 건강보험가입자 및 의료급여수급권자를 대상으로 성, 연령대, 지역, 소득분위 등 사회경제적 변수를 포함하고 있다. 두 번째로는 진료DB로 대상자가 요양기관에 방문하여 진료 등을 받은 내역에 대해 요양기관으로부터 요양급여가 청구된 자료이고, 명세서(T20), 진료내역(T30), 상병내역(T40), 처방전교부상세내역(T60)으로 이루어져있다. 세 번째 구성은 건강검진DB로 건강검진에 대한 주요 결과와 생활습관 등의 내용을 포함하고 있다. 마지막은 요양기관DB로 요양기관의 종류, 설립구분, 지역에 따른 현황에 대한 내용을 담고 있다.
이러한 데이터와 질병관리본부의 유전체 데이터와 병력 히스토리를 연계할 수 있으며, 유전체 데이터는 가족, 개인, 부모의 ID와 성별, 유전체 타입에 대한 내용을 포함할 수 있다. 다만, 연계할 데이터는 상술한 유전체 데이터에 한정하지 않는다.
그리고, 건강보험청구자료에서 모든 테이블의 모든 필드를 사용하지 않고, 환자 데이터 확인에 필수적인 요소만 추출할 수 있는데, 예를 들어, 건강검진자료로부터는 신장, 체중, 허리둘레, 총 콜레스테롤 등, 자격으로부터는 기준년도, 개인일련번호, 성, 연령대, 명세서로부터는 청구일련번호, 진료기관구분, 요양개시일자, 진료과목코드, 주상병, 부상병, 진료내역으로부터는 일련번호, 분류유형코드, 분류코드, 1일 투여량 또는 실시횟수, 총 투여량 또는 실시 횟수, 1회 투약량, 처방전 교부상세내역으로부터는 일련번호, 일반명코드, 상병 내역으로부터는 일련 번호, 상병 기호 등일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고 구현예에 따라 달라질 수 있음은 자명하다 할 것이다.
상술한 의료 히스토리에 기초하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스는, 맞춤형 진료를 제공하고, 더 나아가 개인의 질병을 예측하고 관리하도록 하며, 의료 전문가를 교육시키고 의사 결정을 지원할 수 있으며, 신뢰도에 기반한 근거를 가지고 진단하고 치료의 방향을 결정하는 병원의 경쟁력 및 국민의 삶의 질을 높일 수 있는 플랫폼을 제공할 수 있다.
도 2를 참조하면, 데이터 수신부(210)는, RMC 측정기기(10)로부터 검진자의 생체 정보 및 의료 히스토리 데이터를 이용하는데 동의하는 동의 이벤트를 수신할 수 있다.
상기 데이터 수집부(220)는, 수신된 동의 이벤트를 기초로 검진자의 식별자를 기준으로 검진자의 의료 히스토리 데이터를 수집할 수 있다. 상술한 바와 같이, 상기 데이터 수집부(220)는, 검진자의 식별자를 기준으로 의료 히스토리 데이터를 수집할 수 있다. 이때, 수집되는 데이터는 DO Layer 와 BP Layer 에서 전처리 및 온톨로지 생성 과정을 거쳐 데이터 저장소에 저장되고 온톨로지 그래프로 관리될 수 있다. 이후에 사용자가 분석을 요청하면 SV Layer 에서 분석 요청의 성능 요구사항과 리소스 현황에 따라 동적으로 노드를 확장하고 워크플로우를 생성할 수 있다. 생성된 워크플로우에 따라 DO Layer 에서 분석할 데이터와 온톨로지 정보를 준비하고, BP Layer 에서 빅데이터 처리를 수행할 수 있다. 마지막으로 BP Layer 에서는 워크플로우에 명시된 처리 과정에 따라 각 Tier 들간 유기적인 처리를 수행할 수 있다. SV Layer 에서 결정된 판단에 따라 Batch Tier 에 의한 데이터 샘플링으로 데이터를 재가공하며, 데이터 샘플링은 최적의 트레이드 오프가 충족될 때까지 반복 수행될 수 있다.
이를 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템의 구조는 사설 클라우드의 제한된 자원 환경을 극복하고 의료 빅데이터를 사용자의 요구사항에 따라 처리하기 위해 개인정보보호를 고려한 하이브리드 클라우드 환경에서 시스템이 구성될 수 있다.
또한, 본 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템에 구성된 스트림 처리, 마이크로 배치(Batch) 처리, 배치 처리를 최적의 워크플로우로 구성하기 위해서는 Directed Acyclic Graph (DAG) 기반의 워크플로우 분석이 필요하다. DAG 는 병렬 프로그램의 기본적 모델로, 시스템의 스케줄링, 데이터 프로세싱 네트워크의 표현 등을 위해 사용될 수 있다. 특히, Apache Open Source Project 들 중 데이터 처리 분야에서 각광받고 있는 Spark, Storm 등에서 복잡한 Job 들의 실행 모델 구성을 위해 DAG 를 이용하고 있다. 여기서, FB 는 배치 처리를 수행하는 함수, FM 은 마이크로 배치 처리를 수행하는 함수, FS 는 스트림 처리를 수행하는 함수를 나타내며, W 는 각 처리 단계에 따라 발생 가능한 전체 데이터 처리를 위한 대기 시간에 해당된다.
마이크로배치 처리와 스트림 처리는 처리되는 데이터의 단위가 배치 처리에 비해 작은 단위로 구성되어, 단일 반복에서 데이터 처리 방식에 따라 단위 DAG 의 전체 지연 시간이 변화될 수 있다. 배치(Batch) 처리의 경우에는 소스 데이터가 모두 HDFS에 저장된 후에 처리가 시작되므로, 전체 스트림 처리 시간이 전체 지연 시간으로 고려되어 가장 지연 시간이 크게 소모된다. 마이크로-배치 와 스트림 처리의 경우에는 각 반복에서 다음 태스크의 처리 시간이 현재 태스크의 지연 시간과 근사할 수록 전체 지연 시간이 적게 소모될 수 있다.
이에 따라, 하이브리드 클라우드에서 의료 빅데이터를 분석하기 위한 의료 AI 엔진(260)에서 고려되는 스트림, 마이크로 배치, 배치 처리 방법 간의 단위 DAG 기반 워크플로우 생성 방법으로 분석 요구사항을 충족시키기 위한 최적의 트레이드 오프를 선정할 수 있다. 특히, 성능 평가 결과와 같이 각 처리 방법 간의 최적화된 워크플로우 생성으로, 사용자 요구사항을 충족시키기 위한 최적화 방안을 마련할 수 있다.
상기 데이터 추출부(230)는, 수신된 생체 정보 및 수집된 의료 히스토리 데이터(즉, 검진 이력 정보)에 포함된 개인건강기록을 인공지능 빅데이터 알고리즘을 이용하여 전처리, 정보 분석 및 질병 예측 정보를 추출할 수 있다. 이때, 상기 데이터 추출부(230)는, 수신된 생체 정보 및 수집된 의료 히스토리 데이터에 포함된 개인건강기록을 인공지능 빅데이터 알고리즘을 이용하여 전처리, 정보 분석 및 질병 예측 정보를 추출할 때, 비정형 데이터로부터 연관성 있는 정보를 추출하기 위하여 빅데이터 분석 기법 중 빅데이터 마이닝을 이용하여 의료 정보 간의 연관 관계를 분석할 수 있다. 그리고, 상기 데이터 추출부(230)는, 연관 관계 분석 결과 최소 지지도를 만족하는 트랜잭션으로 구성된 상황 집합을 추출하고, 기 설정된 빈도를 초과하는 고빈도 상황 집합으로 발견된 상황 집합을 기반으로 잠재적으로 상황의 개수가 증가한 새로운 고빈도 상황 집합을 계산하고, 새로운 고빈도 집합이 발견되지 않을 때까지 반복할 수 있다. 이때, 상기 데이터 추출부(230)는, 고빈도 상황 집합 중 기 정의된 부정적(Negative) 의료 토픽을 추출하고, 추출된 의료 토픽이 정보 제공자로부터 발현될 가능성을 계산하고, 계산 결과 기 설정된 안정 범위를 초과하는 경우, 질병 예측 정보로 추출할 수 있다.
이때, 데이터 마이닝은 빅데이터 분석 기법 중에서 순차 패턴 탐색 알고리즘을 이용할 수 있고, 이를 통하여 의료 정보간의 연관 관계를 발견할 수 있다. 즉, 데이터 마이닝 분야에서도 데이터 스트림에 내재된 다양한 지식들을 탐색하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있고, 빈발 패턴 탐색을 포함하는 연관규칙 탐색 및 순차패턴 탐색 분야에서 활발히 진행되고 있다.
순차패턴 탐색은 분석 대상 데이터 집합 및 출현 빈도 수 임계값이 주어졌을 때 해당 임계값 이상의 출현빈도수를 갖는 모든 순차패턴을 찾는 작업이다. 일반적으로 마이닝 수행 결과로 얻어지는 순차패턴의 수가 매우 많으며, 이를 바로 응용 분야의 특성을 이해하기 위해서 활용하는데 어려움이 있다. 따라서, 중요도나 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서는 일반적인 순차패턴 탐색으로 얻어진 결과를 다시 분석해야 한다. 한편, 하나의 순차패턴에 있어서 이를 구성하는 단위항목 들의 단순 발생 순서뿐만 아니라 단위항목들 간의 발생 간격 등도 중요한 고려사항이 될 수 있다.
즉, 관심도나 흥미도가 큰 순차패턴을 탐색하기 위한 방법으로 순차패턴을 구성하는 항목들간의 발생 간격을 일정 수준으로 제한하는 방법을 이용하면, 한정적인 데이터 집합을 분석 대상으로 이전의 기본적인 접근 방법들과 달리 데이터 스트림에 대한 순차 데이터 스트림에서 발생 간격 제한 조건을 활용한 빈발 순차 패턴 탐색, 순차 패턴 탐색 과정에서 효율적으로 적용할 수 있는 발생 간격 제한 빈발 순차패턴 탐색 방법으로서, 이를 활용하여 메모리 사용량 및 수행 시간 최소화 등과 같은 데이터 스트림 처리를 위한 기본적인 요구 조건을 만족하면서 데이터 스트림에서 관심도나 흥미도가 큰 순차패턴을 효율적으로 얻을 수 있다.
상기 데이터 전송부(240)는, 추출된 질병 예측 정보를 의료 기관의 의료 단말(30)로 전송할 수 있다.
상기 비대면 진료부(250)는, 데이터 수집부(220)에서 수신된 동의 이벤트를 기초로 검진자의 식별자를 기준으로 검진자의 의료 히스토리 데이터를 수집한 후, 수집된 의료 히스토리 데이터에 포함된 개인건강기록을 인공지능 빅데이터 알고리즘을 이용하여 전처리 및 정보 분석을 수행한 후, 의료 단말(30)로 전송할 수 있다. 이때, 상기 의료 단말(30)은 정보 분석 결과를 이용하여 원격에서 비대면으로 맞춤형 진료를 시행하도록 정보를 출력할 수 있다.
상기 비대면 진료부(250)는 검진자 단말과 의료 단말(30)을 화상 채널을 통하여 연결시켜 화상으로 비대면 원격진료가 가능하도록 할 수 있다. 이를 위하여, 상기 비대면 진료부(250)는 의료 AI 엔진(260)의 음성인식, 자연어 인식 및 처리, 공용 데이터셋 등의 활용을 통하여 검진자 질의 정보를 수집하여, 패턴 매칭, 워드 넷, 딥-러닝을 기반으로 학습 과정 또한 처리할 수 있다.
이때, 검진자의 검진 이력 정보는, 실시간 진료 데이터 및 과거 진료 데이터를 포함한다.
상기 의료 AI 엔진(260)은, 코호트 분석법(Cohort Study)을 이용하여 개인건강기록으로부터 검진자의 질병 예측 데이터를 추출하고, 검진자와 동일 증상의 모든 환자 데이터를 색인 및 분석하여, 검진자와 유사 환자와 일반적인 병의 진행 추세를 파악할 수 있다.
그리고, 실시간 진료 데이터를 이용하여 빅데이터 분석을 수행하기 위하여, 각 구성요소 간의 통신은 분석 노드가 유연하게 확장되도록 MQTT 프로토콜을 이용하고, 배치(Batch) 및 스트림(Stream) 처리를 동시에 처리하는 람다(Lamda) 구조를 기반으로 하둡(Hadoop)의 배치 프로세스(Batch Processing)을 통하여 빅데이터의 분석을 실시간으로 처리할 수 있다.
또한, 상기 의료 AI 엔진(260)은 데이터 마이닝을 위하여 텍스트 마이닝을 실시할 수 있는데, 이를 위하여 데이터 추출부(230)에서는, 인공지능 빅데이터 알고리즘을 이용하여 전처리를 할 때, 의료 히스토리 데이터에 포함된 비정형 텍스트 문서를 벡터의 형태로 구조화하여 구조화된 텍스트 문서를 생성할 때, 복수의 특질(Feature)을 처리가능한 수의 차원으로 표현하도록 차원 축소 기법을 이용할 수 있다. 이때, 차원 축소 기법은, PCA(Principal Component Analysis), SVD(Singular Value Decomposition), 및 NMF(Non-Negative Matrix Factorization) 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합이 이용되고, 비정형 텍스트 문서에 포함된 용어의 동시출현(Co-occurrence) 정보를 이용하여 용어간 의미적 유사성을 산출하기 위하여, LDA(Latent Dirichlet Allocation), LSA(Latent Semantic Analysis), 및 pLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis) 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합이 이용될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고 다른 텍스트 마이닝 기법 또는 데이터 마이닝 방법이 이용될 수 있음은 자명하다 할 것이다.
또한, 상기 의료 AI 엔진(260)은 딥 러닝 알고리즘 및 의료 빅 데이터를 이용하여 복수의 정보 테이블(480)(410~480)을 산출한다. 본 명세서에서 딥 러닝 알고리즘은 예컨대 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 제한 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann Machine, RBM), 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN) 및 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks)와 같은 알고리즘을 지칭하거나, 예시되지 않은 다른 딥 러닝 알고리즘을 지칭할 수도 있다. 본 명세서에서 의료 빅 데이터는 병원, 약국 및 요양 기관과 같은 의료 기관의 환자 진료 및 처방 정보, 의료 기관의 의료 인력 및 시설 또는 장비 보유 현황 정보, 보건복지부, 식품의약품안전처, 보건소, 국민건강보험공단, 제약업체 및 건강보험심사평가원과 같은 지원 기관의 정보 등을 포함할 수 있다.
상기 복수의 정보 테이블은 음성입력과 복수의 증상 정보를 포함하는 증상 그룹의 대응 관계를 포함하는 테이블과, 복수의 증상 정보를 포함하는 증상 그룹과 복수의 질병 정보를 포함하는 질병 그룹의 대응 관계를 포함하는 테이블과, 복수의 질병 정보를 포함하는 질병 그룹과 복수의 문진 정보를 포함하는 문진 그룹의 대응 관계를 포함하는 테이블과, 인구학적 정보(성별에 따른 질병 별 발병률 정보, 나이에 따른 질병 별 발병률 정보)를 포함하는 테이블과, 병원/병원비/건강정보/병원목록에 대한 정보를 포함하는 테이블을 포함할 수 있다.
상기 검진자 단말은 EHR 서버(20)와 웹 또는 어플리케이션을 통하여 연동되어 회원 가입후, RMC 측정기기(10)를 통하여 측정된 검진자의 생체 정보에 대응되는 검진자의 건강 검진 및 질병 예측 정보를 제공받는 단말장치이다.
이때, 상기 EHR 서버(20)에 제공되는 API를 통하여 RMC 측정기기(10) 및 검진자 단말이 연동되어 데이터를 송수신할 수 있다.
상기 검진자 단말은 도 6에 도시된 바와 같이, EHR 서버(20)에서 제공하는 웹페이지 상에 접속하여 로그인, 환자 등록, 계정 설정, 건강 상태 질문, RMC 기본검사 정보 입력을 통하여 자신의 생체 정보를 EHR 서버(20)에 제공할 수 있다.
한편, 상기 검진자 단말은 검진자가 구비하는 단말 장치나 검진자가 이용하는 키오스 단말 장치를 포함할 수 있다.
이때, 상기 의료 단말(30)은 EHR 서버(20)에 제공되는 API를 통하여 검진자 단말과 연동되고, RMC 측정기기(10)로부터 수신된 검진자의 생체 정보를 기초로 검진자 단말과 연결된 화상 채널을 통하여 의료진과 검진자 간의 원격 상담이 이루어질 수 있다.
상기 의료 단말(30)은 EHR 서버(20)에 제공되는 API를 통하여 EHR 서버(20)와 연동되고, RMC 측정기기(10)로부터 수신된 검진자의 생체 정보를 기초로 비대면 원격 진료를 수행한 후 EHR 서버(20)로 진료 결과 정보 및 처방전 발행 정보를 제공하는 의료기관 또는 의료진의 단말장치이다.
상기 의료 단말(30)은 도 7에 도시된 바와 같이, EHR 서버(20)에 제공되는 웹 페이지 상에 접속하여 로그인후, 환자 리스트를 열랍하여, 해당 환자의 건강상태를 확인하고, 화상 채널을 통하여 원격진료를 수행하며, 의료기록으로 저장한 후, 해당 처방전을 발행할 수 있다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템의 검진자 단말에 설치되는 어플리케이션은, 스마트 폰 어플리케이션으로서, 진료예약 기능, 검진자와 의사 간의 비대면 원격진료 및 상담 기능, 의사의 처방전 발행 및 검진자에 전달 기능, 원격 의료협업 지원 기능, 의료 AI 분석 정보제공 기능 및, 검진 기록 및 상담내역 확인 기능을 제공할 수 있다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템은, 의료단말을 통하여 제공되는 의료정보로서, 성별, 나이, 혈압, 혈당, 걸음수/운동량 종합 등급의 데이터를 딥러닝으로 학습시킨 모델에 대입하여 예상 cvrisk 수치를 제공할 수 있다.
또한, 추천 목표 체중 및 체지방률, 총콜레스테롤, 중성지방, HDL, LDL 등의 자료를 통해 검진자로부터 임바디 출력자료 등의 기초 의료정보로 제공할 수 있다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템은, 질병 예측 및 진단을 위한 솔루션으로서, 이를 통해 신체 부위별/질병별 최적 알고리즘을 제공하고, 인공지능 알고리즘을 통해 X-Ray, MRI, PET-CT 영상 등의 자료를 분석하여 질병에 대한 솔루션을 제공할 수 있다.
도 1 내지 도 7을 통해 설명된 일 실시예에 따른 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템의 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스가 어플리케이션 형태로 제공되는 경우, 네트워크가 연결되지 않더라도 검진자 단말이나 의료 단말(30)은 미리 다운로드되어 설치된 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 어플리케이션의 실행을 통하여 최적화된 의료 서비스를 제공할 수 있다. 이때, 상기 EHR 서버(20)는 어플리케이션과 관련하여 주기/비주기로 최적화된 의료 서비스 어플리케이션 데이터를 업데이트할 수 있다.
상기 검진자 단말/의료 단말(30)과 EHR 서버(20)는 유/무선 통신 네트워크를 통하여 본 발명에 따른 다양한 관련 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 데이터를 주고받을 수 있다.
본 명세서에서 기술되는 검진자 단말/의료 단말(30)은, 고정 단말, 이동 단말을 포함하여 본 발명에 따른 제품 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스를 위한 데이터를 제공하거나 상기 서비스를 제공 가능한 모든 형태의 디바이스(device)를 통칭한다.
상기 검진자 단말/의료 단말(30)은 적어도 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스의 입출력을 위한 스피커(speak), 기본 의료 데이터의 입력을 위한 마이크로 폰(microphone), 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 데이터의 출력 또는 제공을 위한 디스플레이(display)를 포함할 수 있다. 더불어, 상기 디스플레이의 사이즈나 형태에 따른 제한은 없다. 통상 상기 디스플레이는 터치 스크린을 포함하거나 키보드, 마우스, 스타일러스(stylus) 등을 통한 사용자의 이용 편의에 부응할 수 있다.
또한, 상기 검진자 단말/의료 단말(30)은 카메라 센서(내장 또는 외장)를 통하여 본 발명에 따른 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스를 위한 기본 의료 데이터의 입력 시의 제스처 등 모션 데이터, 홍채 반응 데이터 등도 함께 저장할 수 있으며, 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스를 위한 다양한 데이터를 센싱하는 센싱 모듈을 더 포함하여 구성될 수 있다.
이러한 상기 검진자 단말/의료 단말(30)로, 스마트폰, PC, 태블릿 PC, TV, 모니터, 웨어러블 디바이스, 녹음기, 카세트 테이프, 최적화된 의료 서비스 전용 디바이스, 키오스크 장치 등과 같이, 데이터 입/출력을 위한 구성요소를 포함하거나 그와 연결 가능한 모든 형태의 디바이스가 포함될 수 있다. 다만, 본 발명의 권리범위가 상기한 예시들에 의해 한정되는 것은 아니다.
상기 검진자 단말/의료 단말(30)로, 단말 장치, 터미널(Terminal), MS(Mobile Station), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), AMS(Advanced Mobile Station), WT(Wireless terminal), MTC(Machine-Type Communication) 장치, M2M(Machine-to-Machine) 장치, D2D 장치(Device-to-Device) 장치 중 적어도 하나를 예시할 수 있다.
전술한 단말은 어디까지나 예시에 불과할 뿐이며, 본 발명에서의 단말은 상술한 예시들 이외에도 현재 개발되어 상용화되었거나 또는 향후 개발될 데이터 또는 신호 전송이 가능한 모든 장치를 포함하는 개념으로 해석되어야 한다.
또한, 상기 검진자 단말/의료 단말(30)은 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스를 위한 또는 지원하기 위한 어플리케이션 데이터를 처리하기 위한 API(Application Program Interface) 등을 포함할 수 있다. 이때, 상기 어플리케이션 데이터라 함은, 본 발명에 따른 제품 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스를 위한 어플리케이션이 검진자 단말/의료 단말(30)에 다운로드 및 설치된 후에 그와 관련된 데이터 및 추후 업데이트되는 데이터를 포함할 수 있다.
이에 따라, 본 발명에 따른 최적화된 의료 AI 엔진(260)을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스는 검진자 단말/의료 단말(30)에 설치된 어플리케이션의 실행을 통하여 제공되거나 url(Uniform Resource Locator)에 기반한 웹 서비스 형태로 제공될 수도 있다.
본 명세서에서 기본 의료 데이터라 함은, 반드시 전문적인 의료 용어를 이용하여 입력되는 데이터가 아니라 일반인의 기준으로 질환, 증상 등과 같이 상황을 설명하는 일반적인 데이터를 의미할 수 있다.
이상에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시예들에 대하여 도시하고 또한 설명하였다. 그러나 본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 아니하며, 특허 청구의 범위에서 첨부하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능할 것이다.
10: RMC 측정기기 20: EHR 서버
30: 의료 단말 210: 데이터 수신부
220: 데이터 수집부 230: 데이터 추출부
240: 데이터 전송부 250: 비대면 진료부
260: 의료 AI 엔진

Claims (8)

  1. 검진자의 생체 정보를 측정하는 RMC(Reaxys Medicinal Chemistry) 측정기기;
    상기 RMC 측정기기로부터 검진자의 생체 정보를 수신하고, 상기 수신된 생체 정보를 의료 AI 엔진을 통하여 분석후 검진자의 건강 검진 및 질병 예측을 수행하는 EHR(Electronic Health Record) 서버;
    상기 EHR 서버와 웹 또는 어플리케이션을 통하여 연동되어 회원 가입후, 상기 RMC 측정기기를 통하여 측정된 검진자의 생체 정보에 대응되는 검진자의 건강 검진 및 질병 예측 정보를 제공받는 검진자 단말; 및
    상기 EHR 서버에 제공되는 API를 통하여 상기 EHR 서버와 연동되고, 상기 RMC 측정기기로부터 수신된 검진자의 생체 정보를 기초로 비대면 원격 진료를 수행한 후 상기 EHR 서버로 진료 결과 정보 및 처방전 발행 정보를 제공하는 의료 단말을 포함하고,
    상기 EHR 서버에 제공되는 API를 통하여 상기 RMC 측정기기 및 검진자 단말이 연동되어 데이터를 송수신하고,
    상기 EHR 서버는 상기 검진자의 회원 정보 및 검진 이력 정보를 저장 및 관리하고, 상기 검진자의 생체 정보를 상기 의료 AI 엔진에 포함된 인공지능 빅데이터 알고리즘을 이용하여 전처리, 정보 분석 및 질병 예측 정보를 추출하고,
    상기 검진자의 검진 이력 정보는 실시간 검진 정보 및 과거 검진 정보를 포함하고,
    상기 의료 AI 엔진은 상기 의료단말을 통하여 제공되는 성별, 나이, 혈압, 혈당, 걸음수/운동량 종합 등급의 데이터를, 딥러닝으로 학습시킨 모델에 대입하여 상기 검진자의 예상 cvrisk(Cardiovascular Risk, 심혈관질환 위험도) 수치를 제공하며,
    상기 의료 AI 엔진은 딥러닝 알고리즘 및 의료 빅데이터를 이용하여 복수의 정보 테이블을 산출하되, 상기 딥러닝 알고리즘은 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 제한 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann Machine, RBM), 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN) 및 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks) 알고리즘 중 어느 하나인 것이고, 상기 복수의 정보 테이블은 음성입력과 복수의 증상 정보를 포함하는 증상 그룹의 대응 관계를 포함하는 테이블과, 복수의 증상 정보를 포함하는 증상 그룹과 복수의 질병 정보를 포함하는 질병 그룹의 대응 관계를 포함하는 테이블과, 복수의 질병 정보를 포함하는 질병 그룹과 복수의 문진 정보를 포함하는 문진 그룹의 대응 관계를 포함하는 테이블과, 성별에 따른 질병 별 발병률 정보 및 나이에 따른 질병 별 발병률 정보가 포함된 인구학적 정보를 포함하는 테이블과, 병원, 병원비, 건강정보 및 병원목록에 대한 정보를 포함하는 테이블을 포함하며, 상기 의료 빅데이터는 병원, 약국 및 요양 기관을 포함하는 의료 기관의 환자 진료 및 처방 정보와, 의료 기관의 의료 인력 및 시설 또는 장비 보유 현황 정보와, 보건복지부, 식품의약품안전처, 보건소, 국민건강보험공단, 제약업체 및 건강보험심사평가원을 포함하는 지원 기관의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 검진자 단말은 상기 검진자가 구비하는 단말 장치나 상기 검진자가 이용하는 키오스 단말 장치를 포함하고,
    상기 의료 단말은 상기 EHR 서버에 제공되는 API를 통하여 상기 검진자 단말과 연동되고, 상기 RMC 측정기기로부터 수신된 검진자의 생체 정보를 기초로 상기 검진자 단말과 연결된 화상 채널을 통하여 의료진과 검진자 간의 원격 상담이 이루어지는 것을 특징으로 하는 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 EHR 서버는 상기 검진자의 검진 이력 정보인 비정형 데이터로부터 연관성 있는 정보를 추출하기 위하여 빅데이터 분석 기법 중 빅데이터 마이닝을 이용하여 의료 정보 간의 연관 관계를 분석하고, 상기 연관 관계 분석 결과 최소 지지도를 만족하는 트랜잭션으로 구성된 상황 집합을 추출하며, 기 설정된 빈도를 초과하는 고빈도 상황 집합으로 발견된 상황 집합을 기반으로 잠재적으로 상황의 개수가 증가한 새로운 고빈도 상황 집합을 계산하고, 새로운 고빈도 집합이 발견되지 않을 때까지 반복하며, 상기 고빈도 상황 집합 중 기 정의된 부정적(Negative) 의료 토픽을 추출하고, 상기 추출된 의료 토픽이 상기 검진자로부터 발현될 가능성을 계산하고, 상기 계산 결과 기 설정된 안정 범위를 초과하는 경우, 상기 질병 예측 정보로 추출하는 것을 특징으로 하는 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 EHR 서버는 코호트 분석법(Cohort Study)을 이용하여 상기 검진 이력 정보로부터 상기 검진자의 질병 예측 데이터를 추출하고, 상기 검진자와 동일 증상의 모든 환자 데이터를 색인 및 분석하여, 상기 검진자와 유사 환자와 일반적인 병의 진행 추세를 파악하고, 상기 실시간 검진 데이터를 이용하여 빅데이터 분석을 수행하기 위하여, 상기 각 구성요소 간의 통신은 분석 노드가 유연하게 확장되도록 MQTT(Message Queueing Telemetry Transport) 프로토콜을 이용하고, 배치(Batch) 및 스트림(Stream) 처리를 동시에 처리하는 람다(Lamda) 구조를 기반으로 하둡(Hadoop)의 배치 프로세스(Batch Processing)을 통하여 상기 빅데이터의 분석을 실시간으로 처리하는 것을 특징으로 하는 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 RMC 측정기기는 혈압계, 혈당측정기계, 산소포화도 측정기계, 심전도 측정기계 및 체온계 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
    상기 검진자의 생체 정보는 상기 검진자의 혈압, 혈당, 산소포화도, 심전도 및 체온 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 AI 엔진을 활용한 건강검진 및 질병 예측 원격진료 서비스 시스템.
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