KR102498558B1 - 엑스알(xr)기반 중증외상 처치훈련 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 XR(eXtended Reality)기반 중증외상 처치훈련 시스템에 관한 것으로, 훈련자 정보 등록 및 관리, 훈련 시나리오 등록 및 수정, 훈련 평가 기준 정보관리기능을 수행하는 훈련시나리오정보처리수단, 심전도, 심박수, 산소포화도, 분당 호흡수, 체온, 혈압 정보를 처리하는 기능을 수행하는 마네킹 환자 생체정보 처리수단, 맥박밴드, 햅틱글러브, 홀로렌즈, 청진기, CPR 정보를 처리하는 기능을 수행하는 상기 훈련 기기정보 처리수단, 상기 훈련 시나리오 정보처리수단, 마네킹 환자 생체정보 처리수단, 및 훈련 기기정보 처리수단으로부터의 처리 결과를 수집하고 훈련데이터를 분석하는 기능을 수행하는 중증외상 처리 훈련 플랫폼, 상기 중증외상처치 훈련 플랫폼과 연결되어 원격지에서 통신망을 통해 접수된 데이터의 관리 및 저장 및 제공기능을 수행하는 클라우드 인프라, 상기 중증외상 처리 훈련 플랫폼(100)에 연결되어 동작하며, 훈련정보 등록 UI, 실시간 훈련 모니터링 UI, 훈련평가관리 UI(User Interface)를 포함하는 중증외상 처치훈련/평가 UI/UX, 상기 중증외상 처치 훈련플랫폼과 연결되어 개인평가정보, 팀워크별 평가정보, 종합훈련 평가정보를 관리 및 저장 및 제공하게 되는 훈련평가정보 처리부, 상기 중증외상 처치 훈련플랫폼과 연결되어 군병원 정보공유, 훈련교육자료 공유, 데이터 보안관리 기능을 제공하게 되는 오픈 플랫폼을 포함한다.
Description
본 발명은 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, VR(Virtual Reality) 기술, AR(Augmented Reality)기술, MR (Mixed) 기술을 이용하여 중증외상과 관련한 컨텐츠를 제공하여 의료현장에서 간호사, 의사 들, 의료종사자들의 중증외상 치료훈련을 하도록 하여 중증환자의 처치를 효과적으로 수행할 수 있도록 돕는 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템에 관한 것이다.
본 출원건과 관련된 연구과제명은 XR기반 중증외상 처치훈련 시스템 구축(Development of a training system to treat severe trauma based on XR)입니다(부처명 : 과학기술정보통신부, 과제관리기관명 : 정보통신산업진흥원(NIPA)).
본 출원건과 관련된 연구과제명은 XR기반 중증외상 처치훈련 시스템 구축(Development of a training system to treat severe trauma based on XR)입니다(부처명 : 과학기술정보통신부, 과제관리기관명 : 정보통신산업진흥원(NIPA)).
VR(Virtual Reality) 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG (Computer Graphic) 영상으로만 제공하고, AR(Augmented Reality) 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR (Mixed) 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다. 전술한 VR, AR, MR 등을 모두 간단히 XR (extended reality) 기술로 지칭하기도 한다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 안경 타입의 글래스, 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑,데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
상기와 같은 XR 디바이스는 정보를 표시하는 디스플레이로써, 투명 디스플레이가 탑재될 수 있다.
사용자는 상기 투명 디스플레이를 통해 상기 투명 디스플레이의 건너편에 위치한 현실 세계의 객체를 볼 수 있고, 또한 상기 투명 디스플레이를 통해 XR 디바이스에서 제공하는 정보를 볼 수 있다.
상기와 같은 XR 기술을 기반으로 한 다양한 응용기술이 실시되고 있다.
한편, 기존 의료 실습 및 시뮬레이터 실습의 한계점에 대하여 설명한다.
가르치는 의료진과 배우는 사람 모두 시간이 제한적이며, 배워야 하는 기술은 많고 다양하다. 의료 참관에 대한 환자의 거부감이 증가하고 있다. 현장에서의 실습은 의료사고를 발생시킬 수 있다. (Virtual reality surgical simulation in training, Patel et al, Expert Rev. Anticancer Ther, 2012).
간호대학생에게 임상 실습은 필수적이나, 때때로 임상 실습은 환자 안전과 사생활 보호를 이유로 제한된 범위에서만 이루어지게 된다 (간호대학생의 가상 시뮬레이션 실습 경험, 김윤정 등, JKASNE, 2020).
가상현실을 이용한 수술 트레이닝을 받은 그룹은 그렇지 않은 그룹보다 29% 빠른 습득력을 보였으며, 9배 이상의 성공률을 보였고, 합병증의 발생률은 1/5로 낮췄다(Virtual Reality Training Improves Operating Room Performance, Seymour et al, ANNALS OF SURGERY, 2002).
전립선 암 환자 간호교육에 가상현실 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 지식과 자신감이 향상되었고 가상 게임을 이용 한 아동 간호술기 개발 및 효과 연구의 경우, 간호학생이 가상 게임을 통해 아동 간호 술기를 배우는 것에 대한 만족도가 높았다고 보고하였다. (천식 아동 간호에 대한 가상현실 시뮬레이션과 블렌디드 시뮬레이션 교육 효과, 김미강 등, CHNR, 2019).
한편, 국내외의 다양한 국가들이 국가 자격고시 평가에 XR 기반의 훈련 시스템을 도입하고 있다.
미국/이스라엘/독일/덴마크/호주 등에서는 시뮬레이터를 사용한 국가 자격고시를 시행 중이다.
텍사스 Abbott 주지사는 ‘20.3.21 코로나 바이러스로 인한 간호인력 확보를 위해 시뮬레이션으로 50% 이상 훈련한 자는 임상 목표 달성자로 인정한다고 공표하였다.
미국의 50개 주와 워싱턴 DC 등의 30곳에서 간호 프로그램의 의료 시뮬레이션 사용 규정을 문서화 하고 있다.
2021년 치과의사 국가시험 실기시험 과목이 신설되며, 한국보건의료국가시험원이 실기시험에 가상현실(VR)기술 도입 여부를 검토중이다. 즉, 시험의 일부 과정을 VR에서 진행하여 장비, 표준화 환자 훈련비용 절약 및 제작 모델의 영구적 재사용, 행동 데이터 수집으로 정량적 채점 및 채점 인건비 절약이 가능하다.
한편, 2018년 03월 범부처 『중증외상 진료체계 개선대책』 발표하여 외상센터 진료역량, 수련센터 확대 등 3대 분야 10대 중과제 추진하고 있다.
국방부와 보건복지부는 외상센터 인력의 전문화 훈련을 위한 군의관 권역외상센터 파견 및 외상전문의 수련센터 확대 계획(수련여건 및 외상진료역량이 뛰어난 권역외상센터에 군(軍)전공의 파견 수련 추진, 외상팀을 통한 다학제적 진료·외상소생구역 등 외상센터의 특성화된 진료과정 수련을 위해서는 권역외상센터 수련 필요)을 추진하고 있다.
또한, 현재 실제 임상 데이터를 기반으로 가상 인체를 생성하고 다양한 시뮬레이션을 통한 분석을 수행하는 기술이 개발되고 있다.
한국과학정보연구원(KISTI)는 e-Spine사업을 통해 인체 척추 부분에 대한 퇴행성 척추질환을 갖는 골격 형상 모델의 구축 및 척추 임플란트 개발을 위한 시뮬레이션 시스템을 개발하였다.
또한, KIST에서는 MRI와 CT 이미지를 3D로 구현하여 인공지능으로 질병을 진단하고 수술을 계획하는 소프트웨어를 개발하였다.
한국전자통신연구원은 임상데이터를 기반으로 근골격계 질환의 진단조력을 위한 메디컬 트윈을 개발하고 3D 시뮬레이션 기반의 무릎관절염, 자세 이상, 근육 감소증, 어깨질환에 대한 진단조력 및 질환 예측 기술을 개발하였다.
이와 같이, 사용자에게 가상현실 상의 다양한 물리적 햅틱 감각을 제시하기 위한 디바이스들이 개발되고 있다.
또한, 의료 가상 3D 인체 분야의 국내외 특허는 의료분야에 ICT를 접목하려는 시도로 지속적으로 증가할 것으로 예상된다.
또한, 의료 시뮬레이션 분야에 직접적인 표준화 활동은 존재하지 않으며, 대부분 의료 정보와 관련한 표준화가 진행되어 왔다.
한편, 의료정보와 관련하여 국가기술표준원에서는 ISO/TC215에서 개발한 국제표준을 KS표준으로 적용하는 작업을 수행 중이며 HL7, IEEE, DICOM 등 국제표준에 대한 국내산업 활성화 여건 등 고려하여 국가표준화 작업 중이다.
HL7(Health Level 7)은 의료정보의 통신규약을 지칭하는 표준으로서 의료분야 데이터의 교환을 위한 응용 프로토콜을 규정하고 있으며 한국보건산업진흥원에 HL7 한국지부를 협약에 의거 설치 운영 중이다.
또한, 가상 의료 시뮬레이션을 기반으로 훈련을 수행하는 다양한 서비스가 개발되고 있다,
LA의 Cedars-Sinai병원에서 300명 이상의 의사가 VR을 통해 환자의 증상을 평가하거나 보호장비를 착용하면서 심폐소생술을 수행하는 방법과 같은 기술을 습득한다.
2019년 APN(간호 학교) 학생들은 교과 과정 전체에 기술을 통합하고 이전에 언급 한 초기 간호학에 대한 훈련뿐만 아니라 목표 구조적 임상 시험 (OSCE)을 통합하여, 기술 훈련, 충실도 높은 마네킹 훈련 및 표준화 된 환자 및 마네킹과의 하이브리드 훈련을 실시한다.
Johanniter Clinic-Waldkrankenhaus의 응급의료 및 의료 시뮬레이션 교육 센터는 심혈관 및 신경학적 문제로 인한 장애, 장애 및 사망을 줄이기 위해 전 세계 80개국 이상에서 250,000명 이상 참가하였다.
캐나다 CAE사는 민항공기 시뮬레이터 전문회사로 오랜 시뮬레이터 개발 경험을 의료로 확대하여 의료 시뮬레이터 및 건강관리 서비스를 개발하였다.
영국 Oxford Medical Simulation(OMS)는 옥스포드 대학교와 파트너십을 맺어 학생들이 VR 헤드셋을 사용하여 환자 치료를 연습하고 성과 향상을 위해 취한 조치에 대한 피드백 받을 수 있도록 서비스하고 있다.
한편, 실제와 유사한 의료 상황을 XR로 재현하여 훈련하는 시스템의 상용화 노력이 계속되고 있다.
또한, 가상현실 기기 확대 및 수술 환경의 특수성으로 해부 및 수술 관련 기술이 개발되어 상용화 서비스 중이다.
[선행기술문헌]
대한민국 특허공개번호 제10-2019-0098925호(2019년08월23일 공개)(발명의 명칭: XR 디바이스 및 그 제어방법)
본 발명은 상기한 종래의 실정을 감안하여 제안된 것으로, VR(Virtual Reality) 기술, AR(Augmented Reality)기술, MR (Mixed) 기술을 이용하여 중증외상과 관련한 컨텐츠를 제공하여 의료현장에서 간호사, 의사 들, 의료종사자들의 중증외상 치료훈련을 하도록 하여 중증환자의 처치를 효과적으로 수행할 수 있도록 돕는 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은 실제 중증외상 데이터기반의 메디컬 트윈을 개발하고, 실감형 MR 콘텐츠를 제작하여 중증 외상처치 훈련시스템 플랫폼에 적용하여, 군 간호 훈련 시뮬레이션 센터를 통한 중증외상 처치를 위한 군 간호 훈련 실증을 수행하고, 권역별 외상센터 인력 양성을 위한 훈련 체계를 보급 확산을 위한 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템을 제공하고자 하는데 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면,
엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템은
XR(eXtended Reality) 기반 컨텐츠를 제공하여 의료종사자들의 중증외상 치료훈련을 하기 위한 중증외상처치 훈련 시스템에 있어서,
훈련자 정보 등록 및 관리, 훈련 시나리오 등록 및 수정, 훈련 평가 기준 정보관리기능을 수행하는 훈련시나리오정보처리수단,
심전도, 심박수, 산소포화도, 분당 호흡수, 체온, 혈압 정보를 처리하는 기능을 수행하는 마네킹 환자 생체정보 처리수단,
맥박밴드, 햅틱글러브, 홀로렌즈, 청진기, CPR 정보를 처리하는 기능을 수행하는 훈련 기기정보 처리수단,
상기 훈련 시나리오 정보처리수단, 마네킹 환자 생체정보 처리수단, 및 훈련 기기정보 처리수단으로부터의 처리 결과를 수집하고 훈련데이터를 분석하는 기능을 수행하는 중증외상 처리 훈련 플랫폼,
상기 중증외상처치 훈련 플랫폼과 연결되어 원격지에서 통신망을 통해 접수된 데이터의 관리 및 저장 및 제공기능을 수행하는 클라우드 인프라,
상기 중증외상 처리 훈련 플랫폼(100)에 연결되어 동작하며, 훈련정보 등록 UI, 실시간 훈련 모니터링 UI, 훈련평가관리 UI(User Interface)를 포함하는 중증외상 처치훈련/평가 UI/UX,
상기 중증외상 처치 훈련플랫폼과 연결되어 개인평가정보, 팀워크별 평가정보, 종합훈련 평가정보를 관리 및 저장 및 제공하게 되는 훈련평가정보 처리부,
상기 중증외상 처치 훈련플랫폼과 연결되어 군병원 정보공유, 훈련교육자료 공유, 데이터 보안관리 기능을 제공하게 되는 오픈 플랫폼을 포함하며,
상기 훈련시나리오 정보 처리수단으로부터 훈련 시나리오 및 훈련자 정보를 입력 받고 처리훈련에 대한 모니터링(마네킹 정보, 훈련생 동작 트래킹 정보) 정보를 연동하여 종합적인 훈련 평가 및 평가 정보를 분석하는 기능을 제공하는 중증외상처리 훈련 플랫폼을 제공하고,
상기 중증외상처치 훈련 플랫폼의 훈련평가시스템은 훈련자 정보관리, 훈련 시나리오, 훈련 평가정보를 관리하는 훈련정보 관리부, 훈련 모니터링, 훈련 동작추적, 훈련 마네킹 처치 정보를 관리하는 훈련 처치 관리부, 개인별/팀워크별 관리, 훈련 성과 평가, 종합 분석 Report를 제공하는 훈련 평가 관리부를 포함하고,
데이터 수집, PHR정보 수집, 서비스 데이터 저장소와 같은 OPEN API를 포함하고, DATA LAKE, DARA SANDBOX같은 기술지원 포탈을 포함하는 훈련데이터 수집 시스템을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 중증외상처치 훈련 플랫폼의 훈련평가시스템은 훈련자 정보관리, 훈련 시나리오, 훈련 평가정보를 관리하는 훈련정보 관리부, 훈련 모니터링, 훈련 동작추적, 훈련 마네킹 처치 정보를 관리하는 훈련 처치 관리부, 개인별/팀워크별 관리, 훈련 성과 평가, 종합 분석 Report를 제공하는 훈련 평가 관리부를 포함하고,
데이터 수집, PHR정보 수집, 서비스 데이터 저장소와 같은 OPEN API를 포함하고, DATA LAKE, DARA SANDBOX같은 기술지원 포탈을 포함하는 훈련데이터 수집 시스템을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 중증외상처리 훈련 플랫폼은, 훈련 관련정보 로그 수집기능을 수행하되, 마네킹 환자 생체 정보 처리수단으로부터 마네킹 환자 생체 정보(심전도, 심박수, 산소포화도, 분당 호흡수, 체온, 혈압) 수집 및 분석을 수행하고,
상기 훈련기기정보 처리수단으로부터 수집된 정보를 통해 훈련생 동작 트래킹 정보 수집 및 분석과정을 수행하는 것을 특징으로 한다.
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상기한 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템에 의하면, 실효성있는 XR 기반의 의료훈련이 가능하게 되며, 중증 외상처치 과정에서 신속 정확한 대응으로 환자의 생존률 향상이 가능하게 되며, XR 중증외상 처치를 위한 가상훈련을 통해 중증외상 처치를 위한 신체사정 능력 및 처치 능력 숙달이 가능하게 되는 효과가 있다.
도 1은 미래 의료 플랫폼을 설명하는 설명도이다.
도 2는 개방형 헬스케어 플랫폼의 개략적인 시스템 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼의 일예를 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템의 일예를 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 5는 도 4의 시스템에서의 의료표준 HL7 통신구조의 일예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 훈련기기 데이터 연동 어댑터 개발과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 훈련기기 데이터 연동 어댑터 개발과정을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 훈련기기 데이터 연동 어댑터 개발과정을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 데이터 보안과정을 나타낸 도면이다.
도 2는 개방형 헬스케어 플랫폼의 개략적인 시스템 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼의 일예를 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템의 일예를 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 5는 도 4의 시스템에서의 의료표준 HL7 통신구조의 일예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 훈련기기 데이터 연동 어댑터 개발과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 훈련기기 데이터 연동 어댑터 개발과정을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 훈련기기 데이터 연동 어댑터 개발과정을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 데이터 보안과정을 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
이하, 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템을 바람직한 실시예를 중심으로 첨부도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 미래 의료 플랫폼을 설명하는 설명도이고, 도 2는 개방형 헬스케어 플랫폼의 개략적인 시스템 구성도이고, 도 3은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼의 일예를 개략적으로 나타낸 구성도이고, 도 4는 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템의 일예를 개략적으로 나타낸 구성도이고, 도 5는 도 4의 시스템에서의 의료표준 HL7 통신구조의 일예를 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 훈련기기 데이터 연동 어댑터 개발과정을 나타낸 도면이고, 도 7은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 훈련기기 데이터 연동 어댑터 개발과정을 나타낸 도면이고, 도 8은 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 훈련기기 데이터 연동 어댑터 개발과정을 나타낸 도면이고, 도 9는 본 발명에 따른본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 플랫폼에서의 데이터 보안과정을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 미래 의료 플랫폼 기술은 환자 PHR 데이터를 활용한 개인 맞춤형 건강관리, HL7 FHIR 표준 기반의 의료플랫폼 기술 적용, 및 3D 인체 모델링을 통한 건강관리 서비스 제공을 수행한다.
환자(P)의 라이프로그(1), 진료데이터(2), 건강검진데이터(3)를 메디컬(의료) 플랫폼(4)에서 수집한다.
메디컬 플랫폼(4)은 인체 디지털트윈 프로세싱을 수행한 후에, 건강검진시스템, AI 의사결정지원시스템, PHR 건강관리시스템, 병원정보시스템을 통해 원격정보 저장소인 클라우드 인프라에 데이터를 저장관리한다.
클라우드인프라에는 개인정보, 건강검진정보, 바이오 정보, EMR정보, 공공의료정보, 코호트정보, 임상정보, PHR 정보가 저장관리된다.
메디컬 플랫폼(4)에 처리된 인체 디지털트윈 프로세싱 결과는 환자상태 3D/AR 모니터링이 가능한 장치를 통해 볼 수 있게된다.
또한 질환예측 시뮬레이션(6)이 메디컬 플랫폼(4)과 연동되어 질환을 예측하게 된다.
도 2를 참조하면, 개방형 헬스케어 플랫폼의 일예를 살펴보면, HL7 FHIR기반의 국제 표준을 지원하고, 라우드기반의 Micro Service Archtecture 구조로 확장성 제공하며, 의료 빅데이터를 활용한 만성질환 5종 예측 알고리즘 탑재하고, 블록체인 기반의 PHR 데이터 공유 기능 제공하며, 데이터레이크와 데이터 샌드박스를 이용한 정밀의료 서비스 개발 환경 제공한다. HL7 FHIR 호환성 인증 획득하였다.
개방형 헬스케어 플랫폼(일명 레드우드 플랫폼)(10)은
PHR기반 헬스케어 서비스(서버)(20)와 통신연결되어 데이터 조회/제어기능을 수행하게 된다.
사용자 단말의 헬스케어모바일앱(30)은 헬스케어 관련 자료를 PHR기반 헬스케어서비서(서버)(20)와 송수신하게 된다.
PHR 공급기관(서버)(40)는 개방형 헬스케어 플랫폼(10)에 연결되어 표준 인터페이스를 통해 PHR을 공급하게된다.
PHR 디바이스(50)는 상기 개방형 헬스케어 플랫폼(10)에 연결되어 표준 인터페이스를 통해 PHR을 공급하게된다.
중소벤처기업지원포탈(70)은 상기 개방형 헬스케어 플랫폼(10)과 연계되어 개발자(단말)(중소기업, 개인, 스타트업자의 단말)(60)을 지원하게 된다.
PHR 이용기관(서버)(80)는 표준 인터페이스를 통해 개방형 헬스케어 플랫폼(10)에 연결되게 된다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 엑스알(XR) 기반 중증외상 처치 플랫폼을 통한 XR 기반 중증외상 처치훈련 시스템 구축과 관련한 전반적인 개념도로서, 실제 중증외상 데이터기반의 메디컬 트윈을 개발하고, 실감형 MR 콘텐츠를 제작하여 중증 외상처치 훈련시스템 플랫폼에 적용하여, 군 간호 훈련 시뮬레이션 센터를 통한 중증외상 처치를 위한 군 간호 훈련 실증을 수행하고, 권역별 외상센터 인력 양성을 위한 훈련 체계를 보급 확산하고자 하는 개념을 실현하도록 하는 것이다.
각 로컬 지역의 중증외상센터로 부터 수집되는 중증외상 데이터(110)는 메디컬트윈제작시스템(120)을 통해 수집되며, 중증외상 처치훈련 플랫폼(130)을 통해 관리/저장 되고 훈련 평가가 수행된다.
원격지의 중증외상 처치훈련 강평장(140)과, 중증외상 처치 훈련장(150)은 중증외상 처치 훈련 플랫폼(130)과 통신망을 통해 연결되어 데이터의 송수신이 가능한 시스템이다.
한편, 메디컬트윈에 대해 간단히 설명하면, 기존 산업에 가상융합(XR) 기술을 접목했을 때 기대할 수 있는 효과들중의 하나로서, AR 글라스처럼 일부는 이미 실제로 활용되고 있다. 예비 의료진이 외상 상황에서 처치 훈련을 가상으로 받을 수 있고, 개인 의료정보를 반영해 디지털로 복제한 `메디컬 트윈(가상인체)`을 활용해 미래 건강 상태를 예측하고 관리할 수도 있다.
한편, 신체 사정훈련의 주요과정을 살펴보면, 신체 사정은 문진(질의/응답), 시진(관찰), 청진(듣고), 촉진(만져보고), 타진(두드려보는) 등의 행위를 통하여 환자의 상태를 파악하는 과정이다. XR 중증외상 훈련에서는 MR 디바이스와 실감콘텐츠를 기반으로 임의증상의 환자를 제시하여 적절한 처치를 판단하여 오판하기 쉬운 다양한 증상들에 대한 신체 사정 기술을 습득할 수 있도록 제시하는 것이 필요하다. 전시 혹은 대량 재해 상황에서 발생할 수 있는 대규모 응급환자 분류를 XT 기반으로 실감 훈련할 수 있는 기술적 배경을 제공하게 된다.
XR 신체 사정훈련의 기술적 분석을 살펴보면, 문진(음성인식기반 상호작용), 시진(실-가상 정합 랜더링 제시), 청진(질환 관련 음향 재생), 촉진 및 타진(햅틱 랜더링, 피드백)을 통하여 분석하게 된다.
외상 처치훈련의 주요과정을 살펴보면, 신체 사정 진단 결과 기반으로 처치 계획 수립 및 외과적 처치를 수행하는 과정이고, XR 처치훈련은 물리적 감각을 제공하는 마네킨과 MR 콘텐츠를 융합한 실-가상 융합 체계에서 상호작용을 통한 적절한 처치 절차를 훈련하는 과정이다.
본 발명에 따른 XR 중증 외상훈련 과정 개발을 간략하게 설명한다.
XR 기반 중증 외상훈련 교육을 위해 가상의 중증환자를 시뮬레이터에 교수가 지정한 임의의 환자를 제시하고, 신속한 환자 진단 및 처치 능력 향상을 위한 훈련을 실시하고 평가를 수행하도록 한다.
중증외상 사례제시: 실제 중증외상 사례를 기반으로 실감훈련 콘텐츠를 제작하여 반복 훈련이 가능하도록 제공한다.
진단 및 처치: 학생들은 시뮬레이션 훈련으로 A-B-C-D-E 순서에 의한 초기 평가 및 처치 역량 및 외상 사례별 경험 습득하게 된다. 즉,
A. Airway는 목뼈를 움직이지 않도록 고정을 하며, 기도유지를 하여 환자의 숨길을 확보
B. Breathing는 숨길은 확보되었으나, 편안하게 잘 쉬는지, 소리는 괜찮은지, 산소는 부족하지 않은지 판단해 알맞은 보조를 실시
C. Circulation는 몸에 혈액이 부족하지 않은지 평가하고, 출혈이 보이는 곳은 지혈을 해주며, 수액 공급을 해주며, 수혈 공급을 고려
D. Disability는 의식을 포함한 다른 신경학적 검사
E. Exposure and Environment는 옷을 제거하고 체온을 유지
평가: 학생들의 처치 행동들을 저장, 객관적 평가 지표 개발로 평가를 실시하게 된다.
결과물의 핵심 수요처인 국군간호사관학교 등에서 활용되는 간호 교육과정은 대체로 간호사정, 간호진단, 간호계획, 간호중재, 간호평가로 구성되어 있다.
본 발명에 따르면, 도제식 교육을 탈피, 디지털 기반 의료 사례 보존 및 확산, 교육체계 도입을 위한 시스템이다.
실제 환자 사례를 기반으로 가상 인체를 생성하는 메디컬 트윈 기술은 실감 콘텐츠를 기반으로 의료 사례를 디지털화하여 인적 역량에 의해 보존되던 기술과 경험을 디지털화하는 의의를 가지게 된다.
한편, 지역적 인구 분포 불균형으로 인한 환자 수의 차이로 의료진의 역량을 향상시키는데 많은 격차가 발생하고 있으며, 유럽의 경우 인구 10만명당 의사수가 충분하지 않은 의료사막화 증가의 해결책으로 원격 의료 서비스를 적극 지원하고 있다. 본 발명에 따른 XR Transformation 기반 의료 훈련체계는 온라인 기반의 환자 경험사례 공유를 위한 플랫폼으로 확장, 지역별 의료진 역량 불균형 해소 및 장기적으로 해외 의료진 역량 강화에 활용되는 새로운 의료 교육체계를 선도할 수 있을 것으로 예상한다.
또한, 포스트코로나 시대에 적합한 XR Transformation 기반 의료 콘텐츠 신시장 창출할 수 있을 것이다.
감염병 등으로 촉발된 비대면 원격 의료 훈련에 대한 수요 급증과 더불어 응급처치 의무교육 대상자 확대, 환자 인권 강화, 카데바 부족 등으로 XR기반 의료훈련 수요는 꾸준히 증가할 것으로 예상한다.
본 발명에서는 임의증상 재현이 가능한 메디컬 트윈 모델 개발이 수행된다. 즉, 실제 중증외상 사례를 재현하는 메디컬 트윈 기반 훈련 콘텐츠를 개발하고, 대량 재해를 재현할 수 있는 차별화된 훈련 체계 개발한다.
또한, 본 발명에서는 메디컬 트윈 기반 중증 외상처치 훈련 시뮬레이터 구축을 수행한다. 즉, 온라인 오픈 플랫폼을 통한 환자 사례 및 경험 공유 훈련 플랫폼 개발하고, 실제감을 극대화하는 훈련 시뮬레이터 환경을 구축(헬기, 수술실, 야전 제시)한다.
또한, 본 발명에서는 군 간호 시뮬레이션센터 기반 처치훈련 선진화를 위한 실증 추진과정을 수행한다. 즉, 국군간호사관학교 교육과정 도입을 통한 실증과 국군수도병원, 아주대학교 병원 활용을 통한 실증 추진하고, 국군수도병원 외상센터* 전문인력 등 전국 군의관, 간호장교 약 2,800명 대상의 중증외상 처치 보수교육 프로그램 개발 및 시행한다.
도 4를 참조하면, 중증외상 처치훈련 관리시스템은 군 간호 훈련센터 실증 연계를 위한 훈련관리와 평가 도구를 제공 시스템으로,
중증외상처치 훈련 플랫폼(100)은 훈련시나리오 정보 처리수단(300)으로부터 훈련 시나리오 및 훈련자 정보를 입력 받고 처리훈련에 대한 모니터링(마네킹 정보, 훈련생 동작 트래킹 정보) 정보를 연동하여 종합적인 훈련 평가 및 평가 정보를 분석하는 기능을 제공한다.
중증외상처리 훈련 플랫폼(100)은, 훈련 관련정보 로그 수집기능을 수행하는데, 즉, 마네킹 환자 생체 정보 처리수단(400)으로부터 마네킹 환자 생체 정보(심전도, 심박수, 산소포화도, 분당 호흡수, 체온, 혈압) 수집 및 분석을 수행한다.( 심전도는 심장의 전기적 활동에 대한 기록- 심박수는 단위 시간당 심장박동 수- 분당 호흡수는 1분당 호흡 수- 체온은 환자의 체온- 혈압은 혈액이 혈관의 벽에 주는 수축기 압력과 이완기 압력)
또한, 중증외상 처리 훈련 플랫폼(100)은 훈련기기정보 처리수단(500)으로부터 수집된 정보를 통해 훈련생 동작 트래킹 정보 수집 및 분석과정을 수행한다(맥박 밴드 : 마네킹의 맥박 정보- 햅틱 글러브 : 훈련생의 촉감 관련 처치 정보 트래킹- Holo Lens : 훈련생의 시각 관련 처치 정보 트래킹- 청진기 : 마네킹의 호흡수 정보- CPR : 가슴 압박 관련 정보).
상기 훈련 시나리오정보 처리수단(300)은 훈련자 정보 등록 및 관리, 훈련 시나리오 등록 및 수정, 훈련 평가 기준 정보관리기능을 수행한다.
상기 마네킹 환자 생체정보 처리수단(400)은 심전도, 심박수, 산소포화도, 분당 호흡수, 체온, 혈압 정보를 처리하는 기능을 수행한다.
상기 훈련 기기정보 처리수단(500)은 맥박밴드, 햅틱글러브, 홀로렌즈, 청진기, CPR 정보를 처리하는 기능을 수행한다.
중증외상처치 훈련 플랫폼(100)은 상기 훈련 시나리오 정보처리수단(300), 마네킹 환자 생체정보 처리수단(400), 및 훈련 기기정보 처리수단(500)으로부터의 처리 결과를 수집하고 훈련데이터를 분석하는 기능을 수행한다.
즉, 중증외상처치 훈련 플랫폼(100)의 훈련평가시스템은 훈련자 정보관리, 훈련 시나리오, 훈련 평가정보를 관리하는 훈련정보 관리부, 훈련 모니터링, 훈련 동작추적, 훈련 마네킹 처치 정보를 관리하는 훈련 처치 관리부, 개인별/팀워크별 관리, 훈련 성과 평가, 종합 분석 Report를 제공하는 훈련 평가 관리부를 포함한다.
또한 중증외상처치 훈련 플랫폼(100)은 데이터 수집, PHR정보 수집, 서비스 데이터 저장소와 같은 OPEN API를 포함하고, DATA LAKE, DARA SANDBOX같은 기술지원 포탈을 포함하는 훈련데이터 수집 시스템을 포함한다.
클라우드 인프라(900)은 중증외상처치 훈련 플랫폼(100)과 연계하여 원격지에서 통신망을 통해 접수된 데이터의 관리 및 저장 및 제공기능을 수행한다.
중증외상 처치훈련/평가 UI/UX(200)는 상기 중증외상 처리 훈련 플랫폼(100)에 연결되어 동작하며, 훈련정보 등록 UI, 실시간 훈련 모니터링 UI, 훈련평가관리 UI(User Interface)를 포함한다.
훈련평가정보 관리부(600)는 상기 중증외상 처치 훈련플랫폼(100)과 연결되어 개인평가정보, 팀워크별 평가정보, 종합훈련 평가정보를 관리 및 저장 및 제공하게 된다.
오픈 플랫폼(700)은 상기 중증외상 처치 훈련플랫폼(100)과 연결되어 군병원 정보공유, 훈련교육자료 공유, 데이터 보안관리 기능을 제공하게 된다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 중증외상 처리 훈련플랫폼(100)은 중증임상 사례 의료기관 데이터 연동 체계 개발훈련 Device(HL7 기반) 데이터 연동 어댑터와 외부시스템(훈련 MR 서버)연동 어댑터를 설계 및 구현하며 의료 데이터 연동 체계를 제공하게 된다.
도 5를 참조하면, 송수신 간에 1~N Bytes의 데이터 구조를 가지고 송수신 하게 된다. Data Contenst가 HL7메시지를 가지게 된다.
도 6을 참조하면, 중증외상 훈련 플랫폼(100)은 훈련 디바이스(500-1)를 통한 훈련기기 정보를 게이트웨이(훈련시스템)(800)을 통해 수신한다.
상기 중증외상 훈련 플랫폼(100)은
훈련 기기 데이터 수집(PHR 기반)부,
PHR 코어(PHR 기반),
훈련 공통기능 및 데이터 처리부를 포함한다.
상기 훈련기기 데이터(PHR 기반)부는 PHR기반으로 수집하여 수집된 데이터를 분석이 가능하도록 데이터 처리를 수행하되, 훈련 표준 어댑터, 외부 훈련시스템연동(API), 웨어러블 IoT 어댑터, 훈련기기 HL7 FHIR어댑터를 포함한다.
상기 PHR 코어는 Core API, 매니저 API, MASTER API, 수집 데이터 베이스를 포함하고, 상기 훈련기기 데이터 수집부로부터의 데이터를 훈련공통기능 및 데이터 처리부를 전달한다.
훈련 공통기능 및 데이터 처리부는 API GW, OPEN API, 인증보안, 훈련정보 관리, 서비스 데이터베이스를 포함하며, 상기 PHR 코어로부터 전송된 데이터를 처리하는 기능을 수행한다. 도 6에서는 훈련기기 데이터 연동 어댑터를 개발할 수 있게 된다.즉,
● 훈련 Device (햅틱 렌더링 디바이스, 마네킹 생체 정보) 를 연동하여 데이터 수집 기능을 제공
● 의료표준 HL7 프로토콜 기반 연동 구조 설계
● 의료표준 HL7 프로토콜 기반의 연동 어댑터 구현
과정이 수행된다.
도 7을 참조하면, 도 6과 유사한 도면으로서, 훈련 디바이스(500-2)는 MR기기로서, 이를 통해 수집된 MR 데이터는 게이트웨이(훈련시스템)(Hospital Gateway)(800)을 통해 중증외상 훈련 플랫폼(100)에 전달되어 처리되게 된다. 도 7에서는, 외부시스템 연동 어댑터가 개발되게 된다. 즉,
● HL7 미지원 훈련기기 및 중증외상 훈련 플랫폼과 직접 연동이 불가한 훈련데이터를 연동
● 데이터 특성에 따라 다양한 연동 규격의 분석 및 설계
과정이 수행된다.
도 7에서는 HL7 미지원 외부 훈련 데이터 수집 연동 구현 및 테스트가 수행될 수 있다.
도 8을 참조하면, 도 7과 유사한 도면으로서, 훈련 디바이스(500-3)는 마네킹 생체정보, 헵틱 랜더링 디바이스, MR훈련정보로서 게이트웨이를 통하지 않고, 직접 중증외상 훈련 플랫폼(100)에 접속되어 데이터를 전송할 수 도 있다. 중증외상 훈련 플랫폼의 서비스 데이터베이스에는 훈련정보 이력/로그 통계, 이벤트 로그, 기기상태정보가 저장될 수 있다. 즉,
● 훈련 디바이스 데이터 처리
● 대용량 데이터 분산처리
● 데이터 통합 수집 로그 분석 및 처리
과정이 수행된다.
기타, 본 발명에 따르면, 다음과 같은 기능수행이 가능하게 된다.즉,
훈련 동작트래킹 시스템
훈련 대상들의 행동을 분석하기 위한 동작 트래킹 정보를 통해 훈련 동작을 추적
MR기반 중증외상 훈련(마네킹 환자 생체 정보 등)에서 발생하는 다양한 로그들을 수집하여 저장하는 생체 신호 처리
장소 및 상황에 따른 훈련 카테고리 분류와 현재 훈련 중인 시나리오 정보 관리를 할 수 있는 전체 훈련 관리 환경을 제공하게 된다.
훈련 시나리오 업데이트 등의 관리 시스템
훈련 시나리오 정보를 등록 할 수 있는 UI 및 기능,
훈련자 정보 및 평가 기준 등록 및 수정, 삭제 기능,
훈련 실시간 정보를 모니터링 할 수 있는 종합 모니터링 UI 및 기능,
훈련 평가에 대한 종합적인 data와 평가 점수를 종합으로 관리 할 수 있는 기능이 가능하게 된다.
훈련상황 모니터링
훈련 시작부터 훈련 종료까지 개인 및 팀 단위 훈련자들의 훈련 상황에 대한 모니터링 기능,
부 훈련 상황과 실내 및 밀폐된 공간 훈련 상황 모니터링
훈련자의 각 훈련 시나리오 상황에 따른 정보 연동기능
훈련 내용에 대한 영상 녹화 및 다양한 각도로 훈련 상황을 파악 할 수 있는 모니터링 기능
평가자가 긴급 응급 시나리오를 추가 하여 모니터링을 할 수 있는 기능이 가능하게 된다.
마네킹 생체정보 모니터링
훈련 마네킹 정보를 연동 할 수 있는 인터페이스제공,
훈련 마네킹에서 전달되는 data를 각 생체 기능 별로 모니터링 할 수 있는 기능
훈련자 개인별 마네킹 처치 정보에 대한 개별 모니터링 기능
평가자가 훈련자의 응급 처치 내용을 실시간으로 볼 수 있는 종합 모니터링 UI 및 기능이 수행될 수 있다.
훈련 데이터 분석
훈련 시나리오에 대한 평가 기준 data 연동가능,
훈련 시작 후 여러 가지 상황에 대한 훈련자 data 분석에 필요한 알고리즘 연동가능,
훈련 마네킹, 햅릭 랜더링 디바이스, MR 훈련 정보 종합적인 훈련 data 분석이 가능하게 된다.
훈련 평가도구
훈련 평가 프로세스
● 처치훈련 수행절차는 기도확보, 호흡확인, 순환유지, 의식확인, 노출환경 조절의 절차로 진행된다.
● 훈련 평가의 대상은 신체사정 및 응급처치 항목으로 구분하여 훈련 시나리오를 구성하여 각각의 평가 방식을 적용하게 된다.
● 신체사정의 훈련평가는 MR의 기능을 활용하고, 응급처치의 훈련평가는 마네킹과 MR을 동시에 활용하여 평가하는 방식을 적용하게 된다.
훈련 평가 프로세스
중증외상 평가체계 개발 및 학습 효과 분석
● 국제 표준의 외상 지침 및 교과서를 바탕으로 중증외상 평가체계 개발 및 학습 효과 분석
● 처치 훈련의 시나리오 관리 및 평가체계는 ATLS, PHTLS 등과 같은 국제 표준을 적용
● 햅틱, 모션인식 기술, 생체신호 데이터 등과 연동된 평가 지표를 개발
● 객관적인 훈련 데이터를 기반으로 자동화된 훈련 평가시스템을 구축
과정이 수행되게된다.
도 9를 참조하면, 본 발명에 있어서, 데이터 보안에 관하여 설명한다.
데이터 및 DB 데이터 보안
플랫폼 내의 데이터와 DB 데이터를 암복호화 하여 환자정보 디지털화의 보안 기능 적용
● 데이터 보안
● 개인정보와 생체정보를 대상으로 함
● 수집시에는 암호화 데이터로 전송을 하며 DB 및 스토리지에 암호화된 형태로 저장
도 9를 참조하면, 중증외상 처리 플랫폼(100)은
디바이스를 통해 수집된 수집데이터/영상/파일(116), API GW(118)가 데이터 및 파일 암호화 요청시 권한/인증 체크를 수행하고, 암호화, 복호화, 및 복호화키 관리부를 구비한 암복화모듈(112)이 개인정보/생체정보를 암호화하여 저장하고, 진료기록/영상정보 파일을 암호화하여 데이터베이스(114)에 저장하게 된다.
상기 중증외상 처리 플랫포(100)은 클라이언트(1000) 단말기와 SSL기반의 데이터/파일/영상 송수신을 수행하게 된다.
데이터 보안과정은, 전송시에는 요청자의 권한 및 인증 체크 후 복호화 키와 전송된 암호화 데이터를 복호화하여 클라이언트(1000)에 표시하게 된다.
데이터 보안은, 즉,
● DB보안
● 개인정보, 생체정보 현황을 조사하여 암호화 대상을 식별
● 단방향, 양방향 암호화 대상 데이터를 분류
● DB에 저장되는 데이터에 대해 암호화를 수행하여, 권한이 허용되지 않는 사용자의 불법적인 접근에 의한 DB데이터 유출을 원천적으로 방지
하는 과정을 수행하게 된다.
상기한 본 발명에 따른 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템에 의하면, 실효성있는 XR 기반의 의료훈련이 가능하게 되며, 중증 외상처치 과정에서 신속 정확한 대응으로 환자의 생존률 향상이 가능하게 되며, XR 중증외상 처치를 위한 가상훈련을 통해 중증외상 처치를 위한 신체사정 능력 및 처치 능력 숙달이 가능하게 된다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100: 중증외상 처치 플랫폼
112: 암복화모듈
114: 데이터베이스
116: 수집데이터/영상/파일
118: API GW
110: 중증외상 데이터
120: 메디컬트윈제작시스템
140: 중증외상처치훈련강평장
150: 중증외상 처치훈련장
200: 중증외상 처치훈련/평가 UI/UX
300: 훈련시나리오 정보 처리수단
400: 마네킹 환자 생체정보처리수단
500: 훈련기기 정보 처리수단
500-1,500-2,500-3: 훈련디바이스
600: 훈련평가 정보처리부
700: 오픈 플랫폼
800: 게이트웨이(훈련시스템)
112: 암복화모듈
114: 데이터베이스
116: 수집데이터/영상/파일
118: API GW
110: 중증외상 데이터
120: 메디컬트윈제작시스템
140: 중증외상처치훈련강평장
150: 중증외상 처치훈련장
200: 중증외상 처치훈련/평가 UI/UX
300: 훈련시나리오 정보 처리수단
400: 마네킹 환자 생체정보처리수단
500: 훈련기기 정보 처리수단
500-1,500-2,500-3: 훈련디바이스
600: 훈련평가 정보처리부
700: 오픈 플랫폼
800: 게이트웨이(훈련시스템)
Claims (3)
- XR(eXtended Reality) 기반 컨텐츠를 제공하여 의료종사자들의 중증외상 치료훈련을 하기 위한 중증외상처치 훈련 시스템에 있어서,
훈련자 정보 등록 및 관리, 훈련 시나리오 등록 및 수정, 훈련 평가 기준 정보관리기능을 수행하는 훈련시나리오정보처리수단,
심전도, 심박수, 산소포화도, 분당 호흡수, 체온, 혈압 정보를 처리하는 기능을 수행하는 마네킹 환자 생체정보 처리수단,
맥박밴드, 햅틱글러브, 홀로렌즈, 청진기, CPR 정보를 처리하는 기능을 수행하는 훈련 기기정보 처리수단,
상기 훈련 시나리오 정보처리수단, 마네킹 환자 생체정보 처리수단, 및 훈련 기기정보 처리수단으로부터의 처리 결과를 수집하고 훈련데이터를 분석하는 기능을 수행하는 중증외상 처리 훈련 플랫폼,
상기 중증외상처리 훈련 플랫폼과 연결되어 원격지에서 통신망을 통해 접수된 데이터의 관리 및 저장 및 제공기능을 수행하는 클라우드 인프라,
상기 중증외상 처리 훈련 플랫폼(100)에 연결되어 동작하며, 훈련정보 등록 UI, 실시간 훈련 모니터링 UI, 훈련평가관리 UI(User Interface)를 포함하는 중증외상 처치훈련/평가 UI/UX,
상기 중증외상 처리 훈련플랫폼과 연결되어 개인평가정보, 팀워크별 평가정보, 종합훈련 평가정보를 관리 및 저장 및 제공하게 되는 훈련평가정보 처리부,
상기 중증외상 처리 훈련플랫폼과 연결되어 군병원 정보공유, 훈련교육자료 공유, 데이터 보안관리 기능을 제공하게 되는 오픈 플랫폼을 포함하며
상기 훈련시나리오 정보 처리수단으로부터 훈련 시나리오 및 훈련자 정보를 입력 받고 처리훈련에 대한 모니터링(마네킹 정보, 훈련생 동작 트래킹 정보) 정보를 연동하여 종합적인 훈련 평가 및 평가 정보를 분석하는 기능을 제공하는 중증외상처리 훈련 플랫폼을 제공하고,
상기 중증외상처리 훈련 플랫폼의 훈련평가시스템은 훈련자 정보관리, 훈련 시나리오, 훈련 평가정보를 관리하는 훈련정보 관리부, 훈련 모니터링, 훈련 동작추적, 훈련 마네킹 처치 정보를 관리하는 훈련 처치 관리부, 개인별/팀워크별 관리, 훈련 성과 평가, 종합 분석 Report를 제공하는 훈련 평가 관리부를 포함하고,
데이터 수집, PHR정보 수집, 서비스 데이터 저장소와 같은 OPEN API를 포함하고, DATA LAKE, DARA SANDBOX같은 기술지원 포탈을 포함하는 훈련데이터 수집 시스템을 포함하는 것을 특징으로 하는 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템. - 제 1 항에 있어서,
중증외상처리 훈련 플랫폼은, 훈련 관련정보 로그 수집기능을 수행하되, 마네킹 환자 생체 정보 처리수단으로부터 마네킹 환자 생체 정보(심전도, 심박수, 산소포화도, 분당 호흡수, 체온, 혈압) 수집 및 분석을 수행하고,
상기 훈련기기정보 처리수단으로부터 수집된 정보를 통해 훈련생 동작 트래킹 정보 수집 및 분석과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 엑스알(XR)기반 중증외상 처치훈련 시스템. - 삭제
Priority Applications (1)
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| KR1020200187995A KR102498558B1 (ko) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 엑스알(xr)기반 중증외상 처치훈련 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200187995A KR102498558B1 (ko) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 엑스알(xr)기반 중증외상 처치훈련 시스템 |
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| KR1020200187995A KR102498558B1 (ko) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 엑스알(xr)기반 중증외상 처치훈련 시스템 |
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|---|---|---|---|---|
| KR102606746B1 (ko) * | 2022-12-26 | 2023-11-29 | 주식회사 인터랙트 | XR(extended reality) 컨텐츠를 이용한 훈련 시스템, 방법 및 장치 |
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|---|---|---|---|---|
| US20040197727A1 (en) * | 2001-04-13 | 2004-10-07 | Orametrix, Inc. | Method and system for comprehensive evaluation of orthodontic treatment using unified workstation |
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2020
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Patent Citations (2)
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