KR102515982B1 - 섬망 발생 여부 판단 장치 및 이를 이용한 섬망 발생 여부 판단 방법 - Google Patents

섬망 발생 여부 판단 장치 및 이를 이용한 섬망 발생 여부 판단 방법 Download PDF

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Abstract

섬망 발생 여부 판단 장치 및 이를 이용한 섬망 발생 여부 판단 방법이 제공된다. 상기 장치는 디스플레이부, 피진단자의 섬망 발생 여부 판단을 위한 적어도 하나의 섬망 발생 판단 프로그램을 구비한 메모리, 상기 피진단자의 머리에 착용 가능하도록 형성되며, 상기 피진단자의 뇌파 및 심전도를 측정하는 측정부(120) 및 상기 프로그램을 실행하고, 상기 실행된 프로그램을 통해 상기 측정된 뇌파 및 심전도를 분석하여 뇌파 이상 여부 및 심전도 이상 여부를 판단하고, 상기 이상 여부 판단 결과에 따라 상기 피진단자의 섬망 발생 여부를 판단하고, 상기 판단된 결과를 상기 디스플레이부 상에 표시하는 제어부를 포함한다.

Description

섬망 발생 여부 판단 장치 및 이를 이용한 섬망 발생 여부 판단 방법 {APPARATUS FOR DECIDING OCCURRENCE OF DELIRIUM AND METHOD FOR DECIDING OCCURRENCE OF DELIRIUM USING THE SAME}
본 발명은 섬망 발생 여부 판단 장치 및 이를 이용한 섬망 발생 여부 판단 방법에 관한 것이다.
섬망은 불면증, 기억력 저하, 사고장애, 초조, 방향감각 상실, 혼돈, 피해망상 등이 나타나는 정신과 질환이다. 섬망은 비교적 흔한 질환으로 전체 병원 입원 환자의 10~15%가 섬망을 경험한다.
중환자실에서 급작스럽게 발생하는 섬망은 환자의 질병의 예후에 심각한 영향을 줄 뿐만 아니라, 환자의 재원기간을 연장하고 의료비용 소비를 증가시키고, 심지어 사망률을 증가시키는 요인으로 작용할 수 있다. 그렇기 때문에 중환자실 환자에 대한 섬망 관리는 매우 중요하다.
그러나, 섬망의 병태생리가 불분명하고 급성으로 발생하며 시간에 따라 증상의 변화가 심하기 때문에 의료진들이 섬망을 인지하지 못하거나(Missed), 늦게 발견하거나(Detected late), 오인하는(Misdiagnosed) 경우가 발생한다.
또한, 중환자실 환자들의 심각한 질병의 중증도와 관련된 치료의 급박함에 의해 섬망 관리는 우선 순위에서 밀리게 된다. 이로 인해, 막대한 의료 서비스를 제공함에도 불구하고 섬망 관리는 다른 간호중재들과 질적인 격차가 큰 실정이다.
공개특허공보 제10-2020-0046946호, 2020.05.07.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 피진단자의 뇌파 및 심전도를 기반으로 섬망 발생 여부를 판단하는 섬망 발생 여부 판단 장치 및 이를 이용한 섬망 발생 여부 판단 방법을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기된 바와 같은 과제로 한정되지 않으며, 또다른 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 섬망 발생 여부 판단 장치는, 디스플레이부, 피진단자의 섬망 발생 여부 판단을 위한 적어도 하나의 섬망 발생 판단 프로그램을 구비한 메모리, 상기 피진단자의 머리에 착용 가능하도록 형성되며, 상기 피진단자의 뇌파 및 심전도를 측정하는 측정부 및 상기 프로그램을 실행하고, 상기 실행된 프로그램을 통해 상기 측정된 뇌파 및 심전도를 분석하여 뇌파 이상 여부 및 심전도 이상 여부를 판단하고, 상기 이상 여부 판단 결과에 따라 상기 피진단자의 섬망 발생 여부를 판단하고, 상기 판단된 결과를 상기 디스플레이부 상에 표시하는 제어부를 포함한다.
본 발명에서, 상기 측정부는, 적어도 하나의 제1 전극센서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 제1 전극센서를 이용하여 상기 피진단자의 머리로부터 뇌파를 측정하는 뇌파 측정모듈, 및 적어도 하나의 제2 전극센서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 제2 전극센서를 이용하여 상기 피진단자의 가슴으로부터 심전도를 측정하는 심전도 측정모듈을 포함할 수 있다.
본 발명에서, 상기 뇌파 측정모듈은, 복수의 제1 전극센서를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 복수의 제1 전극센서 중에서 기 설정된 위치 및 기 설정된 개수에 상응하는 상기 적어도 하나의 제1 전극센서를 통해 측정되는 뇌파를 분석할 수 있다.
본 발명에서, 상기 제어부는, 상기 측정된 뇌파의 주파수별 활성화 여부를 통해 상기 피진단자의 뇌파 이상 여부를 판단할 수 있다.
본 발명에서, 상기 주파수는, 델타(delta), 세타(theta), 알파(alpha), 베타(beta) 및 감마(gamma)를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 델타(delta), 상기 세타(theta)가 활성화인 상태이고 상기 알파(alpha), 상기 베타(beta) 및 상기 감마(gamma)가 비활성화인 상태이면, 상기 피진단자의 뇌파에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다.
본 발명에서, 상기 제어부는, 상기 측정된 심전도의 파형의 변화 여부를 통해 상기 피진단자의 심전도 이상 여부를 판단할 수 있다.
본 발명에서, 상기 제어부는, 상기 뇌파 이상 여부 및 상기 심전도 이상 여부가 판단되면, 섬망 발생 가능성을 제1 값으로 산출하고, 상기 뇌파 이상 여부만 판단되면, 상기 섬망 발생 가능성을 상기 제1 값보다 작은 제2 값으로 산출하고, 상기 심전도 이상 여부만 판단되면, 상기 섬망 발생 가능성을 상기 제2 값보다 작은 제3 값으로 산출할 수 있다.
본 발명에서, 상기 측정부는, 적어도 하나의 제3 전극센서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 제3 전극센서를 이용하여 상기 피진단자의 관자놀이로부터 맥박 및 맥파를 측정하는 맥박 및 맥파 측정모듈을 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 측정된 맥박 및 맥파의 속도의 변화 여부를 통해 상기 피진단자의 맥박 및 맥파 이상 여부를 판단할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 섬망 발생 여부 판단 장치에 의해 수행되는 섬망 발생 여부 판단 방법은, 적어도 하나의 제1 전극센서를 이용하여 피진단자의 머리로부터 뇌파를 측정하는 단계, 적어도 하나의 제2 전극센서를 이용하여 상기 피진단자의 가슴으로부터 심전도를 측정하는 단계, 상기 피진단자의 섬망 발생 여부 판단을 위한 섬망 발생 판단 프로그램을 실행하는 단계, 상기 프로그램을 통해 상기 측정된 뇌파의 주파수별 활성화 여부를 통해 상기 피진단자의 뇌파 이상 여부를 판단하는 단계, 상기 측정된 심전도의 파형의 변화 여부를 통해 상기 피진단자의 심전도 이상 여부를 판단하는 단계, 상기 이상 여부 판단 결과에 따라 상기 피진단자의 섬망 발생 여부를 판단하는 단계 및 상기 판단된 결과를 화면 상에 표시하는 단계를 포함한다.
본 발명에서, 상기 피진단자의 뇌파를 측정하는 단계는, 복수의 제1 전극센서 중에서 기 설정된 위치 및 기 설정된 개수에 상응하는 상기 적어도 하나의 제1 전극센서를 이용하여 뇌파를 측정하는 것일 수 있다.
본 발명에서, 상기 주파수는, 델타(delta), 세타(theta), 알파(alpha), 베타(beta) 및 감마(gamma)를 포함하며, 상기 피진단자의 뇌파 이상 여부를 판단하는 단계는, 상기 델타(delta), 상기 세타(theta)가 활성화인 상태이고 상기 알파(alpha), 상기 베타(beta) 및 상기 감마(gamma)가 비활성화인 상태이면, 상기 피진단자의 뇌파에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다.
본 발명에서, 상기 피진단자의 섬망 발생 여부를 판단하는 단계는, 상기 이상 여부 판단 결과에 따라 섬망 발생 가능성을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에서, 상기 섬망 발생 가능성을 산출하는 단계는, 상기 뇌파 이상 여부 및 상기 심전도 이상 여부가 판단되면, 섬망 발생 가능성을 제1 값으로 산출하고, 상기 뇌파 이상 여부만 판단되면, 상기 섬망 발생 가능성을 상기 제1 값보다 작은 제2 값으로 산출하고, 상기 심전도 이상 여부만 판단되면, 상기 섬망 발생 가능성을 상기 제2 값보다 작은 제3 값으로 산출할 수 있다.
본 발명에서, 적어도 하나의 제3 전극센서를 이용하여 상기 피진단자의 관자놀이로부터 맥박 및 맥파를 측정하는 단계, 및 상기 측정된 맥박 및 맥파의 속도의 변화 여부를 통해 상기 피진단자의 맥박 및 맥파 이상 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 섬망 발생 여부 판단 방법을 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상술한 본 발명에 의하면, 피진단자의 머리에 착용 가능한 하나의 디바이스를 통해 피진단자의 뇌파뿐만 아니라 맥박 및 맥파의 측정이 가능하다.
측정된 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파를 포함하는 다양한 생체 신호에 대한 이상 여부를 각각 판단하여 섬망 발생 가능성을 산출함으로써, 보다 객관적이고 정밀한 분석이 가능하다.
또한, 중환자실의 환자들에 대한 24시간 모니터링을 수행하면서 측정되는 뇌파 및 심전도를 이용하기 때문에, 섬망 유무를 빠르게 인지할 수 있다.
모자 형태의 디바이스를 통해 뇌파와, 맥박 및 맥파를 측정하고, 무선 패치를 이용하여 심전도를 측정하기 때문에, 중환자실의 환자들이 침대에 누워서도 측정이 가능하며, 비침습적이고 저비용으로 측정 가능하다는 장점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 섬망 발생 여부 판단 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 섬망 발생 여부 판단 방법의 순서도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 섬망 발생 여부 판단 장치의 측정부의 예시도이다.
도 5는 본 발명에 따른 절대 파워 스펙트럼 분석에 따른 섬망군과 비섬망 군의 차이를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 상대 파워 스펙트럼 분석에 따른 섬망군과 비섬망 군의 차이를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 머리의 영역별 섬망군과 비섬망 군의 차이를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 섬망군과 비섬망 군의 브레인 맵핑을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 섬망 발생 여부 판단 장치의 실제 적용 상황을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 섬망 발생 여부 판단 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 섬망 발생 여부 판단 방법의 순서도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 섬망 발생 여부 판단 장치의 측정부의 예시도이다.
도 5는 본 발명에 따른 절대 파워 스펙트럼 분석에 따른 섬망군과 비섬망 군의 차이를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 상대 파워 스펙트럼 분석에 따른 섬망군과 비섬망 군의 차이를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 머리의 영역별 섬망군과 비섬망 군의 차이를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 섬망군과 비섬망 군의 브레인 맵핑을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 섬망 발생 여부 판단 장치의 실제 적용 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 섬망 발생 여부 판단 장치(100)는 측정부(120), 제어부(140), 디스플레이부(160) 및 메모리(180)를 포함한다.
다만, 본 발명에서의 섬망 발생 여부 판단 장치(100)는 도 1에 도시된 구성요소보다 더 적은 수의 구성요소나 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.
측정부(120)와 제어부(140)는 각각 통신모듈을 구비하여 서로 정보 및 신호를 송수신한다. 여기서, 통신모듈은 유선, 무선 통신 링크 또는 광파이버 케이블 등을 포함할 수 있다. 또한, 통신모듈은 인트라넷, 블루투스(Bluetooth), 근거리 통신망(LAN)이나 광역 통신망(WAN)과 같은 여러 가지 각종 네트워크로 구현될 수 있다.
측정부(120)는 뇌파 측정모듈(122), 심전도 측정모듈(124) 및 맥박 및 맥파 측정모듈(126)을 포함한다.
뇌파 측정모듈(122)은 적어도 하나의 제1 전극센서(1221)를 포함하여 뇌파를 측정한다.
심전도 측정모듈(124)은 적어도 하나의 제2 전극센서(1224)를 포함하여 심전도를 측정한다.
맥박 및 맥파 측정모듈(126)은 적어도 하나의 제3 전극센서(1261)을 포함하여 맥박 및 맥파를 측정한다
본 발명에 따라, 측정부(120)는 모자 등과 같이 머리에 착용 가능한 디바이스를 통해 피진단자(즉, 환자)의 뇌파와, 맥박 및 맥파를 측정하며, 가슴에 부착되는 패치를 통해 피진단자의 심전도를 측정한다.
즉, 뇌파 측정모듈(122) 및 맥박 및 맥파 측정모듈(126)은 머리에 착용 가능한 디바이스로 형성되고, 심전도 측정모듈(124)은 가슴에 부착되는 패치로 형성될 수 있다. 여기서, 디바이스와 패치는 무선으로 연결되어 서로 정보 및 신호를 송수신할 수 있다.
측정부(120)는 측정된 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파 중 적어도 하나를 제어부(140)에 송신한다.
일 예로, 디바이스와 패치가 일체의 기기로 구현되는 경우, 패치로부터 측정된 결과(심전도)는, 패치와 무선으로 연결된 디바이스를 통해 제어부(140)로 송신될 수 있다. 즉, 디바이스는 패치로부터 측정된 결과(심전도)를 수신하여, 디바이스에서 측정된 결과(뇌파와 맥박 및 맥파)와 함께 제어부(140)로 송신할 수 있다. 이때, 디바이스와 패치는 각각 통신모듈을 구비한다.
다른 예로, 디바이스와 패치가 개별적인 기기로 구현되는 경우, 패치는 측정된 결과(심전도)를 제어부(140)로 송신하고, 디바이스는 측정된 결과(뇌파와 맥박 및 맥파)를 제어부(140)로 송신할 수 있다. 즉, 패치와 디바이스는 측정 결과를 각각 제어부(140)로 송신할 수 있다. 이때, 디바이스와 패치는 각각 통신모듈을 구비한다.
메모리(180)는 피진단자의 섬망 발생 여부 판단을 위한 적어도 하나의 섬망 발생 판단 프로그램을 구비한다.
제어부(140)는 섬망 발생 판단 프로그램을 실행하고, 실행된 프로그램을 통해 수신된 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파 중 적어도 하나를 이용하여 피진단자의 섬망 발생 여부를 판단한다.
제어부(140)는 판단된 결과를 디스플레이부(160) 상에 표시한다. 이때, 디스플레이부(160)는 LCD(Liquid Crystal Display), LED(Light Emitting Diode), PDP(Plasma Display Panel), OLED(Organic Light Emitting Diode) 등 다양한 디스플레이 장치로 구현될 수 있다.
본 발명에 따라, 피진단자의 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파뿐만 아니라 눈전위도 및 근전도 등과 같이 다양한 생체 신호를 이용하여 섬망 발생 여부를 판단할 수도 있다.
일 예로, 측정부(120)는 모자와 같이 머리에 착용 가능한 디바이스가 피진단자의 눈 위를 덮도록 형성되어, 피진단자의 눈 근육의 변화에 대한 눈전위도를 측정할 수 있다.
이하에서는, 도 2 내지 도 4를 참조하여, 섬망 발생 여부 판단 장치(100)를 이용하여 피진단자의 섬망 발생 여부를 판단하는 방법에 대해서 구체적으로 설명하도록 한다.
도 2를 참조하면, 제어부(140)의 제어에 따라, 측정부(120)는 적어도 하나의 제1 전극센서(1221)를 이용하여 피진단자의 머리로부터 뇌파를 측정하고(S210), 적어도 하나의 제2 전극센서(1241)를 이용하여 피진단자의 가슴으로부터 심전도를 측정한다(S220).
또한, 도 2에 도시하지는 않았지만, 제어부(140)의 제어에 따라, 측정부(120)는 적어도 하나의 제3 전극센서(1261)를 이용하여 피진단자의 관자놀이로부터 맥박 및 맥파를 측정한다.
상술한 바와 같이, 측정부(120)는 모자 형태의 디바이스 및 디바이스와 무선으로 연결되는 패치로 구성될 수 있다. 이때, 모자 형태의 디바이스는 도 3에 도시된 바와 같이, 양측면의 일부가 아래로(예를 들어, 관자놀이를 덮는 길이만큼) 내려오도록 형성된다.
도 3을 참조하면, 제어부(140)의 제어에 따라, 뇌파 측정모듈(122)은 3개의 제1 전극센서(1221)를 이용하여, 3개의 제1 전극센서(1221)가 접촉된 피진단자의 머리 위치에서의 뇌파를 측정한다.
도 3을 참조하면, 제어부(140)의 제어에 따라, 맥박 및 맥파 측정모듈(126)은 2개의 제3 전극센서(1261)를 이용하여, 2개의 제3 전극센서가 접촉된 피진단자의 관자놀이로부터 맥박 및 맥파를 측정한다.
도 3에서는 제1 전극센서(1221)가 3개이고 제3 전극센서(1261)가 2개인 것으로 도시하였지만, 개수는 이에 한정되지 않는다.
또한, 도 3에서는 제1 전극센서(1221)가 머리의 앞부분에 배치된 것으로 도시하였지만, 이에 한정되지 않고 제1 전극센서(1221)는 머리의 뒷부분 또는 정수리 부분에 배치될 수도 있다.
또한, 도 3에서는 도시하지 않았지만, 제어부(140)의 제어에 따라, 무선 패치 형태의 심전도 측정모듈(124)은 3개의 제2 전극센서(1241)를 이용하여, 3개의 제2 전극센서(1241)가 접촉된 피진단자의 가슴으로부터 심전도를 측정한다.
상기에서는 제2 전극센서(1241)가 3개인 것으로 설명하였지만, 개수는 이에 한정되지 않는다.
S220 다음으로, 제어부(140)는 피진단자의 섬망 발생 여부 판단을 위한 섬망 발생 판단 프로그램을 실행한다(S230).
여기서, 섬망 발생 판단 프로그램은 메모리(180)에 구비되어, 측정부(120)가 피진단자의 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파 중 적어도 하나를 측정하면 제어부(140)에 의해 실행된다.
그러나 본 발명에 따라, 섬망 발생 판단 프로그램은 측정부(120)가 피진단자의 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파 중 적어도 하나를 측정하면 제어부(140)에 의해 실행되는 것이 아니라, 상시 실행 상태로 유지될 수도 있다.
S230 다음으로, 제어부(140)는 실행된 프로그램을 통해 측정된 뇌파를 분석하여, 뇌파의 주파수별 활성화 여부를 통해 피진단자의 뇌파 이상 여부를 판단한다(S240).
뇌파는 다양한 주파수로 구분되며, 이러한 주파수는 뇌의 상태를 나타낸다.
주파수는 델타(delta), 세타(theta), 알파(alpha), 베타(beta) 및 감마(gamma)를 포함한다.
델타(delta)는 0-3.99Hz의 뇌파로서, 깊은 수면 상태에서 나타나는 파형이다.
세타(theta)는 4-7.99Hz의 뇌파로서, 명상하거나 졸린 상태에서 나타나는 파형이다.
알파(alpha)는 8-11.99Hz의 뇌파로서, 이완되거나 안정된 상태에서 나타나는 파형이다.
베타(beta)는 12-29.99Hz의 뇌파로서, 긴장하거나 각성, 활성 상태에서, 또는 인지적 사고 활동을 할 때 나타나는 파형이다.
감마(gamma)는 30-49.99Hz의 뇌파로서, 긴장하거나 흥분 상태에서 나타나는 파형이다.
S240에서, 제어부(140)는 측정된 뇌파를 BatchPro-Addon 및 BrainMap-Addon 등과 같은 분석 알고리즘을 이용하여 분석한다. 그러나, 이에 한정되지 않고 뇌파를 분석하는 알고리즘이라면 모두 이용할 수 있다.
이후, 분석 결과에 기초하여, 제어부(140)는 델타(delta), 세타(theta)가 활성화인 상태이고 알파(alpha), 베타(beta) 및 감마(gamma)가 비활성화인 상태이면, 피진단자의 뇌파에 이상이 있는 것으로 판단한다.
섬망이 발생한 환자는 이완, 인지, 각성에 대해 느려지고 졸리거나 수면 초기 상태를 나타나게 된다.
따라서, 수면 상태나 졸린 상태에서, 또는 명상 시에 나타나는 델타(delta) 및 세타(theta)가 활성화되고, 반면에 이완, 인지, 각성 상태에서 나타나는 알파(alpha), 베타(beta) 및 감마(gamma)가 비활성화된 경우, 피진단자의 뇌파에 이상이 있는 것으로 판단하는 것이다.
본 발명에 따라, 뇌파 측정모듈(122)은 복수의 제1 전극센서(1221)를 포함할 수 있고, 이에 따라 제어부(140)는 복수의 제1 전극센서(1221) 중에서 기 설정된 위치 및 기 설정된 개수에 상응하는 적어도 하나의 제1 전극센서(1221)를 통해 측정되는 뇌파를 분석할 수 있다.
뇌파 측정모듈(122)은 머리 전체적으로 제1 전극센서(1221)가 배치될 수 있으며, 이때 전체 제1 전극센서(1221)로부터 뇌파를 측정하는 것이 아니라, 배치된 전체 제1 전극센서(1221) 중에서 특정 위치에 배치된 특정 개수의 제1 전극센서(1221)만을 선택하여 뇌파를 측정할 수 있다.
즉, 머리의 전체 영역 중에서 섬망 발생과 관련하여 뇌파 변화의 차이가 명확히 나타나는 특정 영역을 파악하고, 해당 영역에 배치된 제1 전극센서(1221)에 의해서만 뇌파가 측정되도록 함으로써, 보다 빠르고 정밀하게 뇌파 분석이 가능하다.
도 4를 참조하면, 뇌파 측정모듈(122)에 포함된 수많은 제1 전극센서(1221) 중에서, 제어부(140)는 머리 앞부분에 배치된 3개의 제1 전극센서(1221)에 의해서 측정된 뇌파를 가지고 분석을 수행한다. 이때, 나머지 제1 전극센서(1221)는 뇌파를 측정하지 않는다.
또는, 뇌파 측정모듈(122)에 포함된 수많은 제1 전극센서(1221) 중에서, 제어부(140)는 머리 앞부분에 배치된 3개의 제1 전극센서(1221)에 의해서 측정된 뇌파를 가지고 분석을 수행한다. 이때, 나머지 제1 전극센서(1221)도 뇌파를 측정하지만 제어부(140)에 의한 분석에 사용되지 않는다.
도 4에서는 기 설정된 위치 및 기 설정된 개수가 머리의 앞부분 및 3개인 것으로 도시하였지만, 이에 한정되지 않는다.
다시 도 2를 참조하면, 제어부(140)는 측정된 심전도를 분석하여, 심전도의 파형의 변화 여부를 통해 피진단자의 심전도 이상 여부를 판단한다(S250).
심전도는 심장의 전기적 활동을 분석하여 파형으로 나타난다. 여기서, 파형은 P, QRS Complex, T 로 구분된다.
정상적인 심전도는 P-QRS Complex-T 이 일정하게 반복되는 파형으로 나타난다. 따라서, 심전도의 파형이 불규칙하게 나타나게 되면, 피진단자의 심전도에 이상이 있는 것으로 판단하는 것이다.
제어부(140)는 이상 여부 판단 결과에 따라 피진단자의 섬망 발생 여부를 판단한다(S260).
제어부(140)는 뇌파에 이상이 있는 것으로 판단되고 심전도에 이상이 있는 것으로 판단되면 피진단자에게 섬망이 발생한 것으로 판단하게 된다.
본 발명에 따라, 제어부(140)는 뇌파 이상 여부 또는 심전도 이상 여부에 따라, 섬망 발생 가능성을 산출할 수 있다.
구체적으로, 제어부(140)는 뇌파 이상 여부 및 심전도 이상 여부가 판단되면, 섬망 발생 가능성을 제1 값으로 산출하고, 뇌파 이상 여부만 판단되면, 섬망 발생 가능성을 상기 제1 값보다 작은 제2 값으로 산출하고, 심전도 이상 여부만 판단되면, 섬망 발생 가능성을 상기 제2 값보다 작은 제3 값으로 산출한다.
심전도보다 뇌파가 섬망 발생과 미발생 간의 차이를 보다 명확하게 나타내기 때문에, 뇌파와 심전도 모두에 이상이 있는 경우, 뇌파에만 이상이 있는 경우, 심전도에만 이상이 있는 경우를 구분하여 단계적으로 섬망 발생 가능성을 산출하는 것이다.
따라서, 섬망 발생 가능성이 제3 값으로 산출된 경우, 피진단자의 뇌파에는 아직 이상이 없지만, 진단자는 피진단자의 뇌파에 이상이 생길 것을 미리 파악할 수 있어 섬망을 조기에 판단할 수 있게 된다.
상기에서는 뇌파 이상 여부 또는 심전도 이상 여부에 따라 섬망 발생 가능성이 3개의 값으로 구분하여 산출되는 것으로 설명하였지만, 이에 한정되지 않고 뇌파 측정모듈(122)에 포함된 복수의 제1 전극모듈 각각에서 측정된 뇌파의 이상 여부를 개별적으로 판단하여, 제1 전극모듈이 배치된 위치에 따라 상이한 값으로 섬망 발생 가능성을 산출할 수도 있다.
도 2에 도시하지는 않았지만, 제어부(140)는 측정된 맥박 및 맥파를 분석하여, 맥박 및 맥파의 속도의 변화 여부를 통해 피진단자의 맥박 및 맥파 이상 여부를 판단한다.
맥박 및 맥파의 속도가 일정 기준 이상으로 빨라지거나, 느려지거나, 또는 불규칙한 경우, 피진단자의 맥박 및 맥파에 이상이 있는 것으로 판단하는 것이다.
뇌파 및 심전도뿐만 아니라 맥박 및 맥파도 고려하는 경우, S260에서, 제어부(140)는 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파가 전부 이상이 있는 것으로 판단되면 피진단자에게 섬망이 발생한 것으로 판단하게 된다.
본 발명에 따라, 제어부(140)는 뇌파 이상 여부, 심전도 이상 여부 또는 맥박 및 맥파 이상 여부에 따라, 섬망 발생 가능성을 산출할 수 있다.
즉, 상기 뇌파 또는 심전도의 이상 여부를 고려하는 것과 마찬가지로, 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파, 3개의 생체 신호 중 적어도 하나에 대해 이상 여부가 발견되는 경우의 수에 따라 섬망 발생 가능성을 각각 상이하게 산출할 수 있다.
제어부(140)는 상기 판단된 결과를 화면 상에 표시한다(S270).
판단된 결과는 피진단자의 섬망 발생 결과를 나타내는 데이터뿐만 아니라, 뇌파, 뇌전도, 맥박 및 맥파 중 적어도 하나와 관련된 영상 데이터 등을 포함할 수 있다.
본 발명에서 디스플레이부(160)는 출력부로써 설명하고 있지만, 디스플레이부(160)는 섬망 발생 여부 판단 프로그램을 출력하는 출력부의 역할을 수행하는 것은 물론, 진단자로부터 입력 신호를 입력받는 입력부의 역할도 수행할 수 있다.
이러한 디스플레이부(160)는 일반적으로 사용하는 터치패널, 터치스크린, 터치형 모니터 등이 적용되는 것을 의미한다.
한편, 메모리(180)는 인공지능 모델을 더 구비한다.
S260에서 피진단자가 섬망 발생된 것으로 진단된 경우, 제어부(140)는 인공지능 모델에 피진단자의 뇌파, 뇌전도, 맥박 및 맥파 중 적어도 하나의 데이터를 적용하여 피진단자의 섬망 진행 속도를 예측한다.
즉, 피진단자의 뇌파, 뇌전도, 맥박 및 맥파 중 적어도 하나의 데이터를 인공지능 모델에 적용하면, 제어부(140)는 현재 피진단자의 섬망이 어느 정도 진행된 상태인지, 앞으로 어떻게 진행될 것인지를 예측할 수 있다.
이때, 제어부(140)는 인공지능 모델에 피진단자의 정보, 예를 들어, 나이, 성별, 질병의 중등도 등을 포함하는 정보를 함께 적용하여 피진단자의 섬망 진행 속도를 예측할 수 있다.
예를 들어, 피진단자의 나이가 70대인 경우, 피진단자의 나이를 고려했을 때 섬망 발생 초기 단계인 현재 상태에서 며칠 뒤에 얼만큼 악화될 것인지, 치료를 받게 되면 며칠 뒤에 회복될 수 있을 것인지 등을 예측할 수 있다.
여기서, 인공지능 모델은 피진단자별 섬망 발생 및 진행 관련 예측 데이터와 실제 데이터를 학습하여 구축되는 것이다.
이때, 인공지능 모델은 각 피진단자들의 나이, 성별, 질병의 중등도 등을 포함하는 정보 등을 모두 고려하여, 예측 데이터와 실제 데이터를 학습하여 구축될 수 있다.
즉, 인공지능 모델은 피진단자의 나이에 따른, 성별에 따른, 질병의 중등도 에 따른 섬망의 진행 양상 등을 학습하여 구축될 수 있다.
이하에서는, 도 5 내지 도 8을 참조하여, 섬망 발생 환자(이하, 섬망군)의 뇌파와 섬망 미발생 환자(이하, 비섬망군)의 뇌파의 차이를 설명하도록 한다.
섬망 발생에 주요한 변화를 나타내는 두정엽 영역(Centroparietal 와 Parietal 포함)을 선정하여 섬망군과 비섬망군의 뇌파를 비교 설명하도록 한다.
도 5를 참조하면, 절대 파워 스펙트럼(absolute power spectrum) 분석 결과, 절대 알파(absolute alpha), 절대 베타(absolute beta), 절대 감마(absolute gamma)는 두정엽 영역의 모든 채널에서 비섬망군보다 섬망군에서 비활성화 상태를 보인다. 이와 마찬가지로 절대 세타(absolute theta)는 2개의 채널에서, spectral edge frequency 50%(SEF50)은 12개 채널에서 비섬망군보다 섬망군에서 비활성화된 경향을 보인다. 그러나 절대 델타(absolute delta)는 P3과 P5채널에서 비섬망군보다 섬망군에서 더 활성화 되는 경향을 보인다. 여기서, spectral edge frequency 50%(SEF50)은 대뇌피질의 각성을 나타내는 데이터이다.
도 6을 참조하면, 상대 파워 스펙트럼(relative power spectrum) 분석 결과, 상대 알파(relative alpha)는 15개 채널에서, 상대 베타(relative beta)는 10개 채널에서, 그리고 상대 감마(relative gamma)는 7개 채널에서 비섬망군보다 섬망군에서 비활성화된 경향을 보인다.
도 7을 참조하면, 두정엽 영역을 우측 전측 두정엽(right centroparietal lobe), 우측 두정엽(right parietal lobe), 좌측 전측 두정엽(left pentroparital lobe), 좌측 두정엽(left parietal lobe) 영역으로 나누어 분석한 결과, 절대 파워 스펙트럼(absolute power spectrum)과 상대 파워 스펙트럼(relative power spectrum)은 다르게 나타난다.
우측 전측 두정엽(right centroparietal lobe)에서는 절대 알파(absolute alpha)(p, 0.007), 절대 베타(absolute beta)(p, 0.017), 절대 감마(absolute gamma)(p, 0.016), 상대 알파(relative alpha)(p, <0.001), 상대 베타(relative beta)(p, 0.021), spectral edge frequency 50%(SEF50)(p, 0.004)가 비섬망군보다 섬망군에서 비활성화되고, 유독 상대 세타(relative theta)(p, 0.010)에서만 비섬망군보다 섬망군에서 더 활성화된 경향을 보인다.
우측 두정엽(right parietal lobe)에서는 절대 알파(absolute alpha)(p, 0.049), 상대 알파(relative alpha)(p, 0.000)가 비섬망군보다 섬망군에서 비활성화된 경향을 보인다. 좌측 전측 두정엽(left centroparital lobe)에서는 절대 델타(absolute delta)(p, 0.019), 상대 베타(absolute beta)(p, 0.001), 상대 세타(relative theta)(p, <0.001), 상대 알파(relative alpha)(p, 0.006), 상대 베타(relative beta)(p, <0.001), 상대 감마(relative gamma)(p, 0.011)가 비섬망군보다 섬망군에서 더 활성화되었지만 절대 알파(absolute alpha(p, 0.000), 절대 감마(absolute gamma)(p, 0.002), spectral edge frequency 50%(SEF50)(p, <0.001)은 비활성화된 경향을 보인다.
좌측 두정엽(left parietal lobe)에서는 절대 세타(absolute theta)(p, 0.042), 절대 베타(absolute beta)(p, 0.029), 상대 알파(relative alpha)(p, 0.005)가 비섬망군보다 섬망군에서 비활성화되는 경향을 보인다.
도 8을 참조하면, 뇌파 전반적 분포 및 차이는 brain mapping에서 전반적인 차이를 보인다. 비섬망군보다 섬망군에서 절대 델타(absolute delta), 절대 세타(absolute theta), 상대 세타(relative theta), 상대 감마(relative gamma)가 더 활성화 되고, 절대 알파(absolute alpha), 절대 베타(absolute beta), 절대 감마(absolute gamma), 상대 알파(relative alpha), 상대 베타(relative beta), spectral edge frequency 50%(SEF50)는 덜 활성화 되는 경향을 보인다.
도 5 내지 도 8을 참조하여 상술한 바와 같이, 섬망 발생 환자는 미발생 환자에 비해 델타(delta), 세타(theta)가 활성화되고, 알파(alpha), 베타(beta), 감마(gamma)가 비활성화되는 것으로 나타나기 때문에, 피진단자의 뇌파의 주파수별 활성화 여부에 따라 섬망 발생 여부를 판단할 수 있는 것이다.
본 발명의 섬망 발생 여부 판단 장치(100)는 중환자실 환자를 대상으로 하여 적용될 수 있다.
중환자실 환자는 스스로 움직이지 못하거나 말을 하지 못하는 상태인 경우가 대부분이다. 이러한 중환자실 환자는 스스로 자신의 증상을 말하거나 표현할 수가 없기 때문에, 중환자실 환자의 생체신호를 이용하여 섬망 증상을 진단하는 것은 중요하다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 섬망 발생 여부 판단 장치(100)는 침대에 누워만 있는 중환자실 환자의 머리와 가슴에 측정부(120)를 착용 및 부착하여 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파를 측정할 수 있다.
즉, 중환자실 환자의 머리에 모자 형태의 디바이스를 착용시켜 뇌파와맥박 및 맥파를 측정하고, 중환자실 환자의 가슴에 패치를 부착하여 심전도를 측정할 수 있다.
섬망 발생 여부 판단 장치(100)를 통해 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파 중 적어도 하나를 24시간 모니터링(측정 및 분석)함으로써, 뇌파, 심전도, 맥박 및 맥파 중 적어도 하나에 이상 발생 시 바로바로 파악이 가능하고, 이로써 중환자실 환자에게 섬망이 발생하는 것을 조기에 판단할 수 있게 된다.
도 9에서는 측정부(120)와 제어부(140)가 유선으로 연결된 것으로 도시하였지만, 측정부(120)와 제어부(140)는 무선으로 연결될 수도 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 섬망 발생 여부 판단 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, Ruby, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 섬망 발생 여부 판단 장치
120 : 측정부
122 : 뇌파 측정모듈
1221 : 제1 전극센서
124 : 심전도 측정모듈
1241 : 제2 전극센서
126 : 맥박 및 맥파 측정모듈
1261 : 제3 전극센서
140 : 제어부
160 : 디스플레이부
180 : 메모리

Claims (15)

  1. 디스플레이부;
    피진단자의 섬망 발생 여부 판단을 위한 적어도 하나의 섬망 발생 판단 프로그램을 구비한 메모리;
    상기 피진단자의 머리에 착용 가능하도록 형성되며, 상기 피진단자의 뇌파 및 심전도를 측정하는 측정부; 및
    상기 프로그램을 실행하고, 상기 실행된 프로그램을 통해 상기 측정된 뇌파 및 심전도를 분석하여 뇌파 이상 여부 및 심전도 이상 여부를 판단하고, 상기 이상 여부 판단 결과에 따라 상기 피진단자의 섬망 발생 여부를 판단하고, 상기 판단된 결과를 상기 디스플레이부 상에 표시하는 제어부;를 포함하고,
    상기 측정부는,
    적어도 하나의 제1 전극센서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 제1 전극센서를 이용하여 상기 피진단자의 머리로부터 뇌파를 측정하는 뇌파 측정모듈; 및
    적어도 하나의 제2 전극센서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 제2 전극센서를 이용하여 상기 피진단자의 가슴으로부터 심전도를 측정하는 심전도 측정모듈;을 포함하고,
    상기 뇌파 측정모듈이 복수의 제1 전극센서를 포함하는 경우,
    상기 제어부는, 상기 머리의 전체 영역에 걸쳐 위치하는 상기 복수의 제1 전극센서 중에서 기 설정된 위치 및 기 설정된 개수에 상응하도록 제1 전극센서를 선택하고, 상기 선택된 제1 전극센서만을 통해 측정되는 뇌파를 분석하고,
    상기 위치 및 상기 개수는, 상기 머리의 전체 영역 중에서 섬망 발생과 관련한 뇌파 변화의 차이가 나타나는 특정 영역에 대응하도록 설정되고,
    상기 제어부는,
    상기 뇌파 및 상기 심전도가 모두 이상한 것으로 판단되면 섬망 발생 가능성을 제1 값으로 산출하고, 상기 뇌파만 이상한 것으로 판단되면 상기 섬망 발생 가능성을 상기 제1 값보다 작은 제2 값으로 산출하고, 상기 심전도만 이상한 것으로 판단되면 상기 섬망 발생 가능성을 상기 제2 값보다 작은 제3 값으로 산출하되,
    상기 선택된 제1 전극센서 각각에서 측정된 뇌파의 이상 여부를 개별적으로 판단하고, 상기 선택된 제1 전극센서 중에서 상기 측정된 뇌파가 이상한 것으로 판단된 제1 전극센서의 배치 위치에 따라 상이한 값을 적용하여 상기 섬망 발생 가능성을 산출하고,
    상기 제어부가 상기 피진단자에 대해 섬망이 발생된 것으로 판단한 경우, 인공지능 모델을 이용하여 상기 피진단자의 상기 측정된 뇌파 및 뇌전도, 상기 피진단자의 나이, 성별 및 질병 중증도를 분석함으로써, 상기 피진단자의 상기 나이, 상기 성별 및 상기 질병 중증도를 기준으로 상기 피진단자의 현재 섬망 증상 단계에서 어느 정도까지 악화될지에 대한 악화 정도 및 상기 악화 정도까지 도달하는데 소요되는 소요 기간을 예측하며,
    상기 인공지능 모델은 나이, 성별, 질병의 중증도에 따른 섬망의 진행 양상을 학습하여 구축되는,
    섬망 발생 여부 판단 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 측정된 뇌파의 주파수별 활성화 여부를 통해 상기 피진단자의 뇌파 이상 여부를 판단하는,
    섬망 발생 여부 판단 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 주파수는, 델타(delta), 세타(theta), 알파(alpha), 베타(beta) 및 감마(gamma)를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 델타(delta), 상기 세타(theta)가 활성화인 상태이고 상기 알파(alpha), 상기 베타(beta) 및 상기 감마(gamma)가 비활성화인 상태이면, 상기 피진단자의 뇌파에 이상이 있는 것으로 판단하는,
    섬망 발생 여부 판단 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 측정된 심전도의 파형의 변화 여부를 통해 상기 피진단자의 심전도 이상 여부를 판단하는,
    섬망 발생 여부 판단 장치.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 측정부는,
    적어도 하나의 제3 전극센서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 제3 전극센서를 이용하여 상기 피진단자의 관자놀이로부터 맥박 및 맥파를 측정하는 맥박 및 맥파 측정모듈;을 더 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 측정된 맥박 및 맥파의 속도의 변화 여부를 통해 상기 피진단자의 맥박 및 맥파 이상 여부를 판단하는,
    섬망 발생 여부 판단 장치.
  9. 섬망 발생 여부 판단 장치에 의해 수행되는 섬망 발생 여부 판단 방법에 있어서,
    적어도 하나의 제1 전극센서를 이용하여 피진단자의 머리로부터 뇌파를 측정하는 단계;
    적어도 하나의 제2 전극센서를 이용하여 상기 피진단자의 가슴으로부터 심전도를 측정하는 단계;
    상기 피진단자의 섬망 발생 여부 판단을 위한 섬망 발생 판단 프로그램을 실행하는 단계;
    상기 프로그램을 통해 상기 측정된 뇌파의 주파수별 활성화 여부를 통해 상기 피진단자의 뇌파 이상 여부를 판단하는 단계;
    상기 측정된 심전도의 파형의 변화 여부를 통해 상기 피진단자의 심전도 이상 여부를 판단하는 단계;
    상기 이상 여부 판단 결과에 따라 상기 피진단자의 섬망 발생 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 결과를 화면 상에 표시하는 단계;를 포함하고,
    상기 제1 전극센서가 복수인 경우,
    상기 머리의 전체 영역에 걸쳐 위치하는 상기 복수의 제1 전극센서 중에서 기 설정된 위치 및 기 설정된 개수에 상응하도록 제1 전극센서를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 제1 전극센서만을 통해 측정되는 뇌파를 분석하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 위치 및 상기 개수는, 상기 머리의 전체 영역 중에서 섬망 발생과 관련한 뇌파 변화의 차이가 나타나는 특정 영역에 대응하도록 설정되고,
    상기 피진단자의 섬망 발생 여부를 판단하는 단계는,
    상기 이상 여부 판단 결과에 따라 섬망 발생 가능성을 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 섬망 발생 가능성을 산출하는 단계는,
    상기 뇌파 및 상기 심전도가 모두 이상한 것으로 판단되면 섬망 발생 가능성을 제1 값으로 산출하고, 상기 뇌파만 이상한 것으로 판단되면 상기 섬망 발생 가능성을 상기 제1 값보다 작은 제2 값으로 산출하고, 상기 심전도만 이상한 것으로 판단되면 상기 섬망 발생 가능성을 상기 제2 값보다 작은 제3 값으로 산출하되,
    상기 선택된 제1 전극센서 각각에서 측정된 뇌파의 이상 여부를 개별적으로 판단하고, 상기 선택된 제1 전극센서 중에서 상기 측정된 뇌파가 이상한 것으로 판단된 제1 전극센서의 배치 위치에 따라 상이한 값을 적용하여 상기 섬망 발생 가능성을 산출하고,
    상기 피진단자에 대해 섬망이 발생된 것으로 판단한 경우, 인공지능 모델을 이용하여 상기 피진단자의 상기 측정된 뇌파 및 뇌전도, 상기 피진단자의 나이, 성별 및 질병 중증도를 분석하는 단계; 및
    상기 피진단자의 상기 나이, 상기 성별 및 상기 질병 중증도를 기준으로 상기 피진단자의 현재 섬망 증상 단계에서 어느 정도까지 악화될지에 대한 악화 정도 및 상기 악화 정도까지 도달하는데 소요되는 소요 기간을 예측하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 인공지능 모델은 나이, 성별, 질병의 중증도에 따른 섬망의 진행 양상을 학습하여 구축되는,
    섬망 발생 여부 판단 방법.
  10. 삭제
  11. 제9항에 있어서,
    상기 주파수는, 델타(delta), 세타(theta), 알파(alpha), 베타(beta) 및 감마(gamma)를 포함하며,
    상기 피진단자의 뇌파 이상 여부를 판단하는 단계는,
    상기 델타(delta), 상기 세타(theta)가 활성화인 상태이고 상기 알파(alpha), 상기 베타(beta) 및 상기 감마(gamma)가 비활성화인 상태이면, 상기 피진단자의 뇌파에 이상이 있는 것으로 판단하는,
    섬망 발생 여부 판단 방법.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 제9항에 있어서,
    적어도 하나의 제3 전극센서를 이용하여 상기 피진단자의 관자놀이로부터 맥박 및 맥파를 측정하는 단계; 및
    상기 측정된 맥박 및 맥파의 속도의 변화 여부를 통해 상기 피진단자의 맥박 및 맥파 이상 여부를 판단하는 단계;를 더 포함하는,
    섬망 발생 여부 판단 방법.
  15. 컴퓨터와 결합하여 제9항, 제11항 및 제14항 중 어느 한 항의 섬망 발생 여부 판단 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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