KR102522172B1 - 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 척추 통증에 대한 사전문진의 정확도를 향상시키기 위한 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템에 관한 것이다. 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은 피검진자의 병증을 알기 위해 필요한 분석데이터를 획득하도록 마련된 챗봇모듈; 상기 챗봇모듈에 의해 획득된 상기 분석데이터를 분석하여 진단데이터를 도출하도록 마련된 서버모듈; 및 상기 서버모듈에 의해 도출된 진단데이터를 검진자에게 디스플레이하도록 마련된 단말모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템을 제공한다.
Description
본 발명은 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 척추 통증에 대한 사전문진의 정확도를 향상시키기 위한 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템에 관한 것이다.
전 연령대에서 스마트폰, 컴퓨터 이용이 증가하고, 앉아서 생활하는 시간이 길어지면서 척추 질환자 수가 해마다 큰 폭으로 증가하고 있는 추세이다.
이에 따라, 척추 질환으로 인해서 병원을 찾는 사람들도 해마다 증가하고 있다.
이처럼 척추 통증으로 병원을 찾은 환자와의 외래 진료시 의사와 환자와의 인터뷰는 환자가 어떤 점을 가장 불편해하는지 파악하기 위해 필요한 과정이라고 할 수 있다.
인터뷰에서 의사는 환자의 X-Ray, MRI, CT 이미지를 보고, 환자와의 문진을 참고하여 환자의 병증 및 치료 방법을 결정해야 한다.
그러나, 의사가 각 이미지를 통해 5가지 병소들을 찾아낸다고 하더라도, 어떤 병소들은 무증상인 경우가 있고 어떤 병소는 경미한 유증상, 어떤 병소는 주된 유증상 병소일 수 있다. 즉, 병소의 위치와 병변의 성격에 따라 증상들은 다르게 나타나기 때문에 환자와의 문진을 통해 환자가 어느 부분을 가장 불편해하는지 캐치해야 하며 여러 병소 중에 가장 시급하게 치료가 필요한 병소가 어디인지 찾아내는 데에도 많은 시간이 소요되었다.
또한, 의사는 주된 유증상 병소에 대해서도 수술을 반드시 필요로 하는지 비수술치료로 충분한지 등을 결정해야 하는데, 이처럼 복잡한 결정을 3분 내지 5분의 짧은 외래 시간동안 정확하게 결정하는 것은 현실적으로 어려움이 있었다.
상기와 같은 문제를 해결하기 위한 본 발명의 목적은 인공지능의 진단 정확도를 향상시키기 위한 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은 피검진자의 병증을 알기 위해 필요한 분석데이터를 획득하도록 마련된 챗봇모듈; 상기 챗봇모듈에 의해 획득된 상기 분석데이터를 분석하여 진단데이터를 도출하도록 마련된 서버모듈; 및 상기 서버모듈에 의해 도출된 진단데이터를 검진자에게 디스플레이하도록 마련된 단말모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 분석데이터는, 문진 정보, 음성 정보, 영상 정보를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 챗봇모듈은, 상기 서버모듈로부터 문진 정보를 제공받고, 상기 서버모듈에 상기 분석데이터를 제공하도록 마련된 챗봇통신부; 상기 챗봇통신부로부터 제공받은 상기 문진 정보를 피검진자에게 표시하도록 마련된 디스플레이부; 상기 문진 정보를 피검진자에게 읽어주도록 마련된 스피커부; 및 피검진자의 답변을 인식하여 문진 정보를 획득하고, 피검진자의 음성을 녹음한 음성 정보를 획득하도록 마련된 음성인식부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 챗봇모듈은, 문진시 피검진자의 행동 및 표정을 녹화하여 영상 정보를 획득하도록 마련된 촬영부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 서버모듈은, 상기 챗봇모듈로부터 분석데이터를 제공받도록 마련된 서버통신부; 상기 문진 정보를 분석하도록 마련된 문진분석부; 상기 음성 정보를 분석하도록 마련된 음성분석부; 상기 영상 정보에서 피검진자의 행동을 분석하도록 마련된 행동분석부; 상기 영상 정보에서 피검진자의 표정을 분석하도록 마련된 표정분석부; 및 상기 문진분석부, 상기 음성분석부, 상기 행동분석부, 상기 표정분석부의 분석 결과를 종합하여 피검진자의 병증을 진단하여 예상 병증 정보를 생성하도록 마련된 진단부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 문진분석부는, 통증관련 설문, VAS(visual analogue scale) 점수 및 ODI(Oswestry Disability Index) 점수에 따라 신체 부위 별로 통증 점수를 산정하도록 마련된 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 음성분석부는, 상기 음성 정보에서 피검진자의 목소리 톤을 분석하여 상기 통증 점수에서 신체 부위 별로 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련된 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 행동분석부는, 상기 영상 정보에서 피검진자의 행동을 분석하여 상기 통증 점수에서 신체 부위 별로 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련된 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 표정분석부는, 상기 영상 정보에서 피검진자의 얼굴 표정을 분석하여 상기 통증 점수에서 신체 부위 별로 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련된 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 진단부는, 상기 문진분석부에 의해 산정된 신체 부위 별 통증 점수에 상기 음성분석부, 상기 행동분석부, 상기 표정분석부의 분석 결과에 따라 추가 산정된 신체 부위 별 통증 가중치를 합산하여 상기 예상 병증 정보를 생성하도록 마련된 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 단말모듈은, 상기 서버모듈로부터 진단된 예상 병증 정보를 제공받는 단말통신부; 및 상기 단말통신부에 제공된 예상 병증 정보를 검진자에게 표시하는 정보표시부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 단말모듈은, 검진자로부터 진단된 피검진자의 실제 병증에 대한 진단 병증 정보를 입력하도록 마련된 입력부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 서버모듈은, 상기 입력부에 입력된 상기 진단 병증 정보와 진단부에 의해 도출된 예상 병증 정보를 비교하여 머신러닝하도록 마련된 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 입력부에는 피검진자의 성격 정보가 더 입력되도록 마련되며, 상기 진단부는 상기 성격 정보에 따라 통증 가중치를 조정하도록 마련된 것을 특징으로 할 수 있다.
상기와 같은 구성에 따르는 본 발명의 효과는, 피검진자와의 외래 진료 전 사전 문진을 통해 환자의 신체 부위 별 통증 정도를 쉽게 파악할 수 있다.
진단부가 피검진자의 음성, 표정, 행동을 부가하여 예상 진단 정보를 산출함으로써, 보다 정확하게 피검진자의 병증을 예상할 수 있다.
의사가 피검진자의 병증에 대해 보다 잘 이해한 상태에서 피검진자와 외래 진료를 진행할 수 있기 때문에, 짧은 외래 진료 시간 내에 보다 정확하게 환자에게 시급하게 치료가 필요한 병소 및 치료 방법을 결정할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템의 구성예시도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 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 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
본 명세서에서 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 명세서에서, "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.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템의 구성예시도이다.
도 1을 참조하면, 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템(100)은 챗봇모듈(110), 서버모듈(120) 및 단말모듈(130)을 포함할 수 있다.
상기 챗봇모듈(110)은 피검진자의 병증을 알기 위해 필요한 분석데이터를 획득하도록 마련되며, 챗봇통신부(111), 디스플레이부(112), 스피커부(113), 음성인식부(114) 및 촬영부(115)를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 분석데이터는, 문진 정보, 음성 정보, 영상 정보를 포함할 수 있다.
상기 챗봇통신부(111)는, 상기 서버모듈(120)로부터 문진 정보를 제공받고, 상기 서버모듈(120)에 상기 분석데이터를 제공하도록 마련될 수 있다.
구체적으로, 상기 챗봇통신부(111)는 상기 서버모듈(120)로부터 VAS(visual analogue scale) 설문 및 ODI(Oswestry Disability Index) 설문 및 기타 통증 관련 설문을 포함하여 피검진자의 병증을 파악하기 위해 필요한 질문들을 제공받도록 마련될 수 있다.
그리고, 챗봇통신부(111)는 제공받은 설문들을 상기 디스플레이부(112) 및 스피커부(113)에 제공할 수 있으며, 음성인식부(114) 및 촬영부(115)로부터 제공받은 정보를 서버모듈(120)로 제공하도록 마련될 수 있다.
상기 디스플레이부(112)는 상기 챗봇통신부(111)로부터 제공받은 상기 문진 정보를 피검진자에게 표시하도록 마련될 수 있다.
이때, 상기 디스플레이부(112)는 피검진자에게 설문을 보여주기만 하는 것이 아니라 터치 스크린으로 마련되어 피검진자가 답변을 직접 선택할 수 있도록 마련될 수도 있다.
상기 스피커부(113)는 상기 문진 정보를 피검진자에게 읽어주도록 마련될 수 있다.
구체적으로, 상기 스피커부(113)는 상기 디스플레이부(112)에 표시된 설문 내용을 피검진자에게 읽어주고, 답변을 하도록 안내할 수 있다. 이처럼 마련된 스피커부(113)는 피검진자가 실제 문진과 같이 자연스럽게 대화를 하도록 유도함으로써 다양한 표정 변화 및 행동 변화를 이끌어낼 수 있다.
상기 음성인식부(114)는 피검진자의 답변을 인식하여 문진 정보를 획득하고, 피검진자의 음성을 녹음한 음성 정보를 획득하도록 마련될 수 있다.
상기 촬영부(115)는 문진시 피검진자의 행동 및 표정을 녹화하여 영상 정보를 획득하도록 마련될 수 있다.
이처럼 획득된 문진 정보, 음성 정보, 영상 정보는 상기 챗봇통신부(111)에 의해 서버모듈(120)에 전송될 수 있다.
상기 서버모듈(120)은, 상기 챗봇모듈(110)에 의해 획득된 상기 분석데이터를 분석하여 진단데이터를 도출하도록 마련되며, 서버통신부(121), 문진분석부(122), 음성분석부(123), 행동분석부(124), 표정분석부(125), 진단부(126) 및 학습부(127)를 포함할 수 있다.
상기 서버통신부(121)는 상기 챗봇모듈(110)로부터 분석데이터를 제공받도록 마련될 수 있다.
구체적으로, 상기 서버통신부(121)는 상기 챗봇통신부(111)로부터 문진 정보, 음성 정보, 영상 정보를 전송받을 수 있다. 상기 서버통신부(121)는 문진 정보를 상기 음성분석보 또는 문진분석부(122)에 제공하며, 음성 정보를 음성 분석부에 제공할 수 있다. 그리고 상기 서버통신부(121)는 영상 정보를 행동분석부(124)와 표정분석부(125)에 제공할 수 있다.
상기 문진분석부(122)는 상기 문진 정보를 분석하도록 마련될 수 있다.
상기 문진분석부(122)는 VAS(visual analogue scale) 설문 및 ODI(Oswestry Disability Index) 설문 및 기타 설문의 내용을 서버통신부(121)를 통해 챗봇모듈(110)에 제공하도록 마련될 수 있다.
그리고, 상기 문진분석부(122)는 상기 음성분석부(123)에 의해 분석된 문진에 대한 피검진자의 답변을 제공받도록 마련될 수 있다. 또는, 피검진자가 문진에 대한 답을 디스플레이부(112)에 직접 선택한 방식을 취한 경우에는 음성분석부(123)를 거치지 않고 직접 서버통신부(121)로부터 문진에 대한 답변을 제공받도록 마련될 수도 있다.
이처럼 마련된, 상기 문진분석부(122)는 피검진자가 답변한 VAS(visual analogue scale) 점수 및 ODI(Oswestry Disability Index) 점수에 따라 신체 부위 별로 통증 점수를 산정하도록 마련될 수 있다.
상기 음성분석부(123)는 상기 음성 정보를 분석하도록 마련될 수 있다.
구체적으로, 상기 음성분석부(123)는, 피검진자의 문진에 대한 답변을 분석하여 문진 정보를 도출한 후 이를 문진 분석부에 제공하도록 마련될 수 있다.
그리고, 상기 음성분석부(123)는, 상기 음성 정보에서 피검진자의 목소리 톤을 분석하여 상기 통증 점수에서 신체 부위 별로 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련될 수 있다.
일 예로, 상기 음성분석부(123)는 피검진자의 설문 중 특정 답변에서 목소리 톤이 전체 평균에 비해 급격하게 올라가거나 내려가는 지점에 대해 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련될 수 있다.
또는 상기 음성분석부(123)는 피검진자의 답변 중 반복적으로 언급되는 신체 부위에 대해 가중치를 더 높게 산정하도록 마련될 수 있다.
상기 행동분석부(124)는 상기 영상 정보에서 피검진자의 행동을 분석하도록 마련될 수 있다.
구체적으로, 상기 행동분석부(124)는, 상기 영상 정보에서 피검진자의 행동을 분석하여 상기 통증 점수에서 신체 부위 별로 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련될 수 있다.
일 예로, 상기 행동분석부(124)는 영상 정보에서 피검진자의 설문 중 특정 답변에서 손이 많이 움직이거는 등 자세의 변화가 많아질 경우 해당 질문에서 해당하는 신체 부위에 대한 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련될 수 있다.
상기 표정분석부(125)는 상기 영상 정보에서 피검진자의 표정을 분석하도록 마련될 수 있다.
구체적으로, 상기 표정분석부(125)는 상기 영상 정보에서 피검진자의 얼굴 표정을 분석하여 상기 통증 점수에서 신체 부위 별로 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련될 수 있다.
일 예로, 상기 표정분석부(125)는 피검진자가 설문 중 특정 질문에서 얼굴 표정이 찡그리는 등의 표정 변화가 발생한 경우 특정 질문에 해당하는 신체 부위에 대한 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련될 수 있다.
상기 진단부(126)는 상기 문진분석부(122), 상기 음성분석부(123), 상기 행동분석부(124), 상기 표정분석부(125)의 분석 결과를 종합하여 피검진자의 병증을 진단하여 예상 병증 정보를 생성하도록 마련될 수 있다.
구체적으로, 상기 진단부(126)는, 상기 문진분석부(122)에 의해 산정된 신체 부위 별 통증 점수에 상기 음성분석부(123), 상기 행동분석부(124), 상기 표정분석부(125)의 분석 결과에 따라 추가 산정된 신체 부위 별 통증 가중치를 합산하여 상기 예상 병증 정보를 생성하도록 마련될 수 있다.
일 예로, 상기 문진분석부(122)의 분석 결과, 엉치, 골반, 허벅지 옆부분, 허벅지 뒷부분, 종아리 옆부분, 허리, 종아리 뒷부분, 발등, 발바닥, 엄지발가락 등에 높은 통증 점수가 매겨질 수 있다. 이 경우, 요추 추간판 탈출증으로 요추 4번, 5번, 천추 1번에 문제가 있는 것으로 볼 수 있다.
여기서, 상기 음성분석부(123), 행동분석부(124), 표정분석부(125)의 분석 결과에 따라 허리, 엉치, 골반, 허벅지 뒷부분, 종아리 뒷부분, 발바닥의 통증 점수에 통증 가중치가 부여된다고 가정하면, 진단부(126)는 가장 문제가 시급한 부분이 요추 5번, 천추 1번에 해당하며, 요추 추간판 탈출증이 있다고 예상 병증 정보를 생성할 수 있다.
이처럼, 상기 서버모듈(120)은 문진 결과만이 아니라, 피검진자의 음성, 행동, 표정 변화를 종합적으로 판단하여 피검진자의 병증을 진단하고 그 중에서도 가장 시급하게 해결이 필요한 부분을 진단하도록 마련될 수 있다.
또한, 상기 진단부(126)는 예상 병증 정보에서 신체 부위 별 통증 정도에 따라 가능한 치료 방법들을 함께 추천하도록 마련될 수도 있다.
상기 단말모듈(130)은 상기 서버모듈(120)에 의해 도출된 진단데이터를 검진자에게 디스플레이하도록 마련되며, 단말통신부(131), 정보표시부(132), 입력부(133)를 포함할 수 있다.
상기 단말통신부(131)는 상기 서버모듈(120)로부터 진단된 예상 병증 정보를 제공받도록 마련될 수 있다.
구체적으로, 상기 단말통신부(131)는 상기 서버모듈(120)로부터 진단된 진단데이터인 예상 병증 정보를 제공받아 정보표시부(132)에 제공하고, 상기 입력부(133)에 입력된 정보를 상기 서버모듈(120)에 제공하도록 마련될 수 있다.
상기 정보표시부(132)는 상기 단말통신부(131)에 제공된 예상 병증 정보를 검진자에게 표시하도록 마련될 수 있다.
상기 정보 표시부는 컴퓨터, 휴대폰, 노트북, 모니터 등의 전자 장치를 모두 포함할 수 있다.
검진자는 상기 정보 표시부에 표시된 예상 병증 정보를 토대로 피검진자의 병증 및 통증이 심한 부위를 예상하고 문진을 시작할 수 있기 때문에 보다 신속하게 피검진자에 대한 병증을 진단하고 치료 요법을 결정하게 될 수 있다.
상기 입력부(133)는 검진자로부터 진단된 피검진자의 실제 병증에 대한 진단 병증 정보를 입력하도록 마련될 수 있다. 그리고, 상기 입력부(133)에는 치료 방법이나, 피검진자의 성격 등에 대해서도 더 입력하도록 마련될 수 있다. 여기서 성격이란, 통증에 대해 반응하는 정도로서, 예상되는 통증에 비해 과장이 심한편인지 등을 점수 등으로 입력하도록 마련될 수 있다.
상기 단말통신부(131)는 상기 입력부(133)로부터 상기 진단 병증 정보, 피검진자의 성격 정보, 치료 방법 등을 서버통신부(121)로 제공하도록 마련될 수 있다.
상기 서버통신부(121)는 상기 진단 병증 정보, 치료 방법을 상기 학습부(127)에 제공하도록 마련될 수 있다.
상기 학습부(127)는 상기 단말모듈(130)에 마련된 입력부(133)에 입력된 진단 병증 정보와 진단부(126)에 의해 도출된 예상 병증 정보를 비교하여 머신러닝하도록 마련될 수 있다.
그리고, 상기 학습부(127)는 추천한 치료 방법과 검진자가 진단한 치료 방법을 비교하여 인공 지능에 의해 머신러닝을 하도록 마련되고, 머신러닝한 결과에 따라 상기 진단부(126)를 업데이트하여 보다 정확한 진단이 이루어지도록 할 수 있다.
또한, 상기 서버통신부(121)는 피검진자의 성격 정보를 진단부(126)에 제공함으로써, 상기 진단부(126)는 상기 성격 정보에 따라 상기 통증 가중치를 조정하도록 마련될 수 있다.
일 예로, 예상되는 통증에 비해 몸짓이나 목소리 톤의 변동이 큰 사람일 경우, 이에 대한 통증 가중치를 낮추도록 할 수 있다.
전술한 바와 같이 마련된 본 발명은 문진 결과만이 아니라, 피검진자의 음성, 행동, 표정 변화를 인공지능에 의해 종합적으로 판단하여 피검진자의 병증을 진단하고 그 중에서도 가장 시급하게 해결이 필요한 부분을 진단하도록 마련될 수 있다.
그리고, 검진자는 산출된 예상 병증 정보를 토대로 피검진자의 병증 및 통증이 심한 부위를 예상하고 문진을 시작할 수 있기 때문에 짧은 외래 시간 내에 보다 피검진자에 대한 병증을 정확하게 진단하고 가장 적절한 치료 요법을 결정하게 될 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 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: 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템
110: 챗봇모듈
111: 챗봇통신부
112: 디스플레이부
113: 스피커부
114: 음성인식부
115: 촬영부
120: 서버모듈
121: 서버통신부
122: 문진분석부
123: 음성분석부
124: 행동분석부
125: 표정분석부
126: 진단부
127: 학습부
130: 단말모듈
131: 단말통신부
132: 정보표시부
133: 입력부
110: 챗봇모듈
111: 챗봇통신부
112: 디스플레이부
113: 스피커부
114: 음성인식부
115: 촬영부
120: 서버모듈
121: 서버통신부
122: 문진분석부
123: 음성분석부
124: 행동분석부
125: 표정분석부
126: 진단부
127: 학습부
130: 단말모듈
131: 단말통신부
132: 정보표시부
133: 입력부
Claims (14)
- 척추 통증에 대한 사전문진의 정확도를 향상시키기 위한 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템에 있어서,
피검진자의 병증을 알기 위해 필요한 문진 정보, 음성 정보, 영상 정보를 포함하는 분석데이터를 획득하도록 마련된 챗봇모듈;
상기 챗봇모듈로부터 분석데이터를 제공받도록 마련된 서버통신부, VAS(visual analogue scale) 점수 및 ODI(Oswestry Disability Index) 점수에 따라 신체 부위 별로 통증 점수를 산정하도록 마련된 상기 문진 정보를 분석하도록 마련된 문진분석부, 상기 음성 정보를 분석하도록 마련된 음성분석부, 상기 영상 정보에서 피검진자의 행동을 분석하도록 마련된 행동분석부, 상기 영상 정보에서 피검진자의 표정을 분석하도록 마련된 표정분석부 및 상기 문진분석부, 상기 음성분석부, 상기 행동분석부, 상기 표정분석부의 분석 결과를 종합하여 피검진자의 병증을 진단하여 예상 병증 정보를 생성하도록 마련된 진단부를 포함하고, 상기 챗봇모듈에 의해 획득된 상기 분석데이터를 분석하여 진단데이터를 도출하도록 마련된 서버모듈; 및
검진자로부터 진단된 피검진자의 실제 병증에 대한 진단 병증 정보 및 성격 정보를 입력하도록 마련된 입력부를 포함하고, 상기 서버모듈에 의해 도출된 진단데이터를 검진자에게 디스플레이하도록 마련된 단말모듈을 포함하고,
상기 음성분석부는, 상기 음성 정보에서 피검진자의 목소리 톤을 분석하여 상기 통증 점수에서 신체 부위 별로 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련되며,
상기 진단부는 상기 성격 정보에 따라 통증 가중치를 조정하되, 예상되는 통증에 비해 목소리 톤의 변동이 큰 사람에 대한 통증 가중치를 낮추도록 마련되는 것을 특징으로 하는 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템.
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 챗봇모듈은,
상기 서버모듈로부터 문진 정보를 제공받고, 상기 서버모듈에 상기 분석데이터를 제공하도록 마련된 챗봇통신부;
상기 챗봇통신부로부터 제공받은 상기 문진 정보를 피검진자에게 표시하도록 마련된 디스플레이부;
상기 문진 정보를 피검진자에게 읽어주도록 마련된 스피커부; 및
피검진자의 답변을 인식하여 문진 정보를 획득하고, 피검진자의 음성을 녹음한 음성 정보를 획득하도록 마련된 음성인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템.
- 제 3 항에 있어서,
상기 챗봇모듈은,
문진시 피검진자의 행동 및 표정을 녹화하여 영상 정보를 획득하도록 마련된 촬영부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 행동분석부는,
상기 영상 정보에서 피검진자의 행동을 분석하여 상기 통증 점수에서 신체 부위 별로 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련된 것을 특징으로 하는 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 표정분석부는,
상기 영상 정보에서 피검진자의 얼굴 표정을 분석하여 상기 통증 점수에서 신체 부위 별로 통증 가중치를 추가 산정하도록 마련된 것을 특징으로 하는 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 진단부는,
상기 문진분석부에 의해 산정된 신체 부위 별 통증 점수에 상기 음성분석부, 상기 행동분석부, 상기 표정분석부의 분석 결과에 따라 추가 산정된 신체 부위 별 통증 가중치를 합산하여 상기 예상 병증 정보를 생성하도록 마련된 것을 특징으로 하는 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 단말모듈은,
상기 서버모듈로부터 진단된 예상 병증 정보를 제공받는 단말통신부; 및
상기 단말통신부에 제공된 예상 병증 정보를 검진자에게 표시하는 정보표시부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템.
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 서버모듈은,
상기 입력부에 입력된 상기 진단 병증 정보와 상기 진단부에 의해 도출된 예상 병증 정보를 비교하여 머신러닝하도록 마련된 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 문진용 음성 분석을 통한 주관적 통증의 임상 연계성 분석 시스템. - 삭제
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|---|---|---|---|
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| KR102118585B1 (ko) * | 2019-12-13 | 2020-06-03 | 가천대학교 산학협력단 | 시니어 케어를 위한 스마트미러 챗봇 시스템 및 방법 |
| US10827973B1 (en) * | 2015-06-30 | 2020-11-10 | University Of South Florida | Machine-based infants pain assessment tool |
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| KR102366251B1 (ko) | 2019-04-22 | 2022-02-22 | 주식회사 엠티에스컴퍼니 | 챗봇 문진을 이용한 신체 검진 방법 및 시스템 |
-
2021
- 2021-01-22 KR KR1020210009652A patent/KR102522172B1/ko active IP Right Grant
- 2021-11-16 WO PCT/KR2021/016726 patent/WO2022158689A1/ko active Application Filing
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10827973B1 (en) * | 2015-06-30 | 2020-11-10 | University Of South Florida | Machine-based infants pain assessment tool |
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