KR102571814B1 - 혈액 투석기 제어 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따르면, 혈액 투석기 제어 시스템이 개시된다. 상기 시스템은, 환자에 대한 혈액 투석을 수행할 수 있도록 구성되는 혈액 투석기; 상기 환자에 대한 전자의무기록을 저장하는 EMR 서버; 및 상기 혈액 투석기 및 상기 EMR 서버와 통신망을 통해 연결되는 서비스 제공 장치를 포함한다. 또한, 상기 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함한다. 또한, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 혈액 투석기로부터 환자정보를 가공하여 상기 전자의무기록을 생성하는 동작; 및 상기 전자의무기록을 상기 EMR 서버에 전송하는 동작을 포함한다.

Description

혈액 투석기 제어 시스템{HEMODIALYSIS MACHINE CONTROL SYSTEM}
본 발명은 혈액 투석기 제어 장치, 시스템, 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
진료기관은 환자에 대한 진료를 수행했을 때, 진료기록에 대한 전자의무기록을 남겨야한다. 따라서, 전자의무기록을 효과적으로 관리하기 위한 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다.
혈액 투석기에 의한 투석과정을 거친 경우에도, 진료기록에 대한 전자의무기록을 남겨야한다. 다만, 현재는 의료진이 진료기록에 대한 전자의무기록을 일일이 입력하고 있어 의료진 업무과다 및 진료기록 누락이 발생되고 있다.
미국 특허출원공개공보 US2020/0005947호(2020.01.02.) 일본 공개특허공보 특개2005-235098호(2005.09.02.) 대한민국 공개특허공보 제10-2018-0099434호(2018.09.05.)
본 발명은, 혈액 투석기에 의한 투석과정에 대한 진료기록을 EMR에 바로 저장될 수 있는 형태로 가공할 수 있는, 혈액 투석기 제어 장치, 시스템, 방법 및 프로그램을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
본 발명은, 혈액 투석기에 의한 투석과정 중 이상상태가 발생되는 것을 탐지할 수 있는, 혈액 투석기 제어 장치, 시스템, 방법 및 프로그램을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 혈액 투석기 제어 시스템을 제공한다.
상기 시스템은, 환자에 대한 혈액 투석을 수행할 수 있도록 구성되는 혈액 투석기; 상기 환자에 대한 전자의무기록을 저장하는 EMR 서버; 및 상기 혈액 투석기 및 상기 EMR 서버와 통신망을 통해 연결되는 서비스 제공 장치를 포함한다.
또한, 상기 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함한다.
또한, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 혈액 투석기로부터 환자정보를 가공하여 상기 전자의무기록을 생성하는 동작; 및 상기 전자의무기록을 상기 EMR 서버에 전송하는 동작을 포함한다.
또한, 상기 적어도 하나의 동작은, 혈액 투석을 수행하는 동안 상기 혈액 투석기로부터 지속적으로 제1 투석정보를 수신하는 동작; 상기 제1 투석정보를 이용하여 이상상태 발생여부를 결정하는 동작; 이상상태가 발생된 경우, 의료진의 의료진 단말에 이상상태 발생신호를 전송하는 동작; 및 상기 제1 투석정보를 이용하여 학습데이터를 생성하는 동작을 포함한다.
또한, 상기 제1 투석정보를 이용하여 이상상태 발생여부를 결정하는 동작은, 데이터베이스에서 상기 제1 투석정보에 포함된 복수의 파라미터 각각과 매칭되는 안전수치범위를 검색하는 동작; 및 복수의 파라미터 중 적어도 하나가 상기 안전수치범위를 벗어나는 경우, 이상상태가 발생된 것으로 판단하는 동작을 포함한다.
또한, 상기 제1 투석정보를 이용하여 학습데이터를 생성하는 동작은, 이상상태가 발생된 시점으로부터 미리 설정된 제1 시간 이전에 수신된 상기 제1 투석정보에 포함된 복수의 파라미터에 상기 안전수치범위를 벗어난 파라미터를 라벨링하여 학습데이터를 생성하는 동작이다.
또한, 적어도 하나의 동작은, 혈액 투석을 수행하는 동안 상기 혈액 투석기로부터 지속적으로 제2 투석정보를 수신하는 동작; 상기 제2 투석정보에 포함된 복수의 파라미터를 미리 학습된 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 상기 인공신경망으로부터 상기 제2 투석정보에 포함된 복수의 파라미터 각각과 매칭되는 이상상태 발생확률을 획득하는 동작; 상기 제2 투석정보에 포함된 복수의 파라미터 각각의 이상상태 발생확률을 미리 설정된 기준발생확률과 비교하는 동작; 및 이상상태 발생확률이 기준발생확률보다 큰 적어도 하나의 파라미터가 존재하는 경우, 상기 의료진 단말에 이상상태 예견신호를 전송하는 동작을 포함한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 혈액 투석기에 의한 투석과정에 대한 진료기록이 자동으로 가공되어 EMR에 전송되므로, 의료진의 업무가중을 절감시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 혈액 투석기에 의한 투석과정에서 발생되는 이상상태가 탐지되며, 이상상태가 발생됨이 의료진에게 바로 전달된다. 이를 통해, 발생된 이상상태에 대해 의료진이 신속하게 대처할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 혈액 투석기 제어 시스템에 대한 개요도이다.
도 2는 도 1에 따른 서비스 제공 장치의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1에 따른 서비스 제공 장치가 환자정보를 가공하여 전자의무기록 서버에 저장하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 4는 도 1에 따른 서비스 제공 장치가 투석정보를 이용해 이상상태를 탐지하고 학습데이터를 생성하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 5는 도 1에 따른 서비스 제공 장치가 산출된 이상상태 발생확률을 이용해 학습데이터를 생성하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 도 1에 따른 서비스 제공 장치의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 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. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 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 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 혈액 투석기 제어 시스템에 대한 개요도이다.
도 1을 참조하면, 혈액 투석기 제어 시스템은, 서비스 제공 장치(100), 혈액 투석기(200), EMR 서버(300) 및 의료진 단말(400)을 포함한다. 서비스 제공 장치(100), 혈액 투석기(200), EMR 서버(300) 및 의료진 단말(400)은 서로 통신 가능하게 연결될 수 있다.
혈액 투석기(200)는, 환자에 대한 혈액투석 과정을 실행할 수 있도록 구성된다. 일 실시 예에서, 혈액 투석기(200)는, 환자로부터 혈액을 제공받아 여과과정을 거친 후, 여과과정이 완료된 혈액을 환자에 주입할 수 있도록 구성된다.
EMR 서버(300)는, 환자에 대한 정보 중 전자의무기록 사항을 저장하는 서버로서, 서비스 제공 장치(100)로부터 정보를 수신하여 저장한다.
의료진 단말(400)은, 서비스 제공 장치(100)로부터 이상상태 발생여부를 수신할 수 있다. 또한, 의료진 단말(400)은, 서비스 제공 장치(100)에 혈액 투석기(200)의 동작/정지 신호를 제공할 수 있다. 서비스 제공 장치(100)는, 의료진 단말(400)에 이상상태 발생여부를 수신하고, 동작/정지 신호를 입력하기 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
의료진 단말(400)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
도 2는 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 2를 참고하면, 서비스 제공 장치(100)는, 투석기 제어부(101), 환자정보 가공부(102), 이상상태 탐지부(103) 및 학습데이터 생성부(104)를 포함한다.
도 3은 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)가 환자정보를 가공하여 전자의무기록 서버에 저장하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
먼저, 투석기 제어부(101)는, 혈액 투석기(200)에 동작신호를 제공한다(S110).
또한, 혈액 투석기(200)는, 수신한 동작신호에 따라 동작한다(S120).
일 실시 예에서, 혈액 투석기(200)는, 동작신호가 수신됨에 따라, 혈액 투석을 시작한다.
또한, 혈액 투석기(200)는, 동작하는 과정에서 투석정보를 생성하고, 생성된 투석정보를 서비스 제공 장치(100)에 제공한다(S130).
일 실시 예에서, 투석정보는, 혈류 속도, 축적된 혈류 속도, 정맥 압력, 동맥 압력, 축적된 한외여과 부피, 투석액 유량, 투석액 나트륨 농도, 투석액 중탄산염 농도, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 압력 펄스, 축적된 헤파린 부피, 우레아의 투석기 클리어런스, 우레아의 투석기 클리어런스에 시간을 곱하여 요소 분포량으로 나눈 값, 우레아의 투석기 클리어런스에 시간을 곱한 값, 상대 혈액량 백분율, 대류체적, 대류 클리어런스 비율 등을 포함할 수 있다.
또한, 혈액 투석기(200)는, 동작이 완료됨에 따라 환자정보를 생성하고, 생성된 환자정보를 서비스 제공 장치(100)에 제공한다(S140).
일 실시 예에서, 환자정보는, 이름, 주민등록번호, 성별, 진료와 관련된 기록 등을 포함할 수 있다.
또한, 환자정보 가공부(102)는, 수신된 환자정보를 가공한다(S150).
일 실시 예에서, 환자정보 가공부(102)는, 환자정보에 포함된 복수의 정보 중 일부 정보를 선택한다. 환자정보 가공부(102)에 의해 선택되는 정보의 종류는 미리 설정될 수 있다.
또한, 환자정보 가공부(102)는, 가공된 환자정보를 EMR 서버(300)에 제공한다(S160).
일 실시 예에서, 환자정보 가공부(102)는, 환자정보에 포함된 복수의 정보에서 선택한 일부 정보를 EMR 서버(300)에 제공한다.
EMR 서버(300)는, 수신받은 가공된 환자정보를 저장한다(S170).
도 4는 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)가 투석정보를 이용해 이상상태를 탐지하고 학습데이터를 생성하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
먼저, 투석기 제어부(101)는, 혈액 투석기(200)에 동작신호를 제공한다(S210).
또한, 혈액 투석기(200)는, 수신한 동작신호에 따라 동작한다(S220).
일 실시 예에서, 혈액 투석기(200)는, 동작신호가 수신됨에 따라, 혈액 투석을 시작한다.
또한, 혈액 투석기(200)는, 동작하는 과정에서 투석정보를 생성하고, 생성된 투석정보를 서비스 제공 장치(100)에 제공한다(S230).
일 실시 예에서, 혈액 투석기(200)는, 환자로부터 감지되는 투석정보를 동작하는 동안 지속적으로 서비스 제공 장치(100)에 제공한다.
일 실시 예에서, 투석정보는, 복수의 파라미터를 포함한다. 일 실시 예에서, 혈류 속도, 축적된 혈류 속도, 정맥 압력, 동맥 압력, 축적된 한외여과 부피, 투석액 유량, 투석액 나트륨 농도, 투석액 중탄산염 농도, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 압력 펄스, 축적된 헤파린 부피, 우레아의 투석기 클리어런스, 우레아의 투석기 클리어런스에 시간을 곱하여 요소 분포량으로 나눈 값, 우레아의 투석기 클리어런스에 시간을 곱한 값, 상대 혈액량 백분율, 대류체적, 대류 클리어런스 비율 등이 복수의 파라미터에 해당될 수 있다.
또한, 이상상태 탐지부(103)는, 수신한 투석정보를 이용해 이상상태를 탐지한다(S240).
데이터베이스에는 투석정보에 포함된 복수의 파라미터 각각과 안전수치범위가 매칭되어 저장된다. 일 실시 예에서, 데이터베이스에는, 혈류 속도, 축적된 혈류 속도, 정맥 압력, 동맥 압력, 축적된 한외여과 부피, 투석액 유량, 투석액 나트륨 농도, 투석액 중탄산염 농도, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 압력 펄스, 축적된 헤파린 부피, 우레아의 투석기 클리어런스, 우레아의 투석기 클리어런스에 시간을 곱하여 요소 분포량으로 나눈 값, 우레아의 투석기 클리어런스에 시간을 곱한 값, 상대 혈액량 백분율, 대류체적 및 대류 클리어런스 비율과 매칭되는 복수의 안전수치범위가 저장된다.
이상상태 탐지부(103)는, 투석정보에 포함된 복수의 파라미터 중 적어도 하나가 안전수치범위를 벗어나는 경우, 이상상태가 발생됨을 감지할 수 있다.
또한, 이상상태가 발생된 경우, 이상상태 탐지부(103)는, 의료진 단말(400)에 이상상태 발생신호를 제공한다(S250).
일 실시 예에서, 이상상태 발생신호는, 안전수치범위를 벗어난 파라미터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 이상상태 발생신호는, 안전수치범위를 벗어난 파라미터와 매칭되는 대응가이드를 포함할 수 있다.
데이터베이스에는 복수의 파라미터 각각과 복수의 대응가이드 각각이 매칭되어 저장된다. 대응가이드는, 특정한 파라미터 이상이 발생된 경우에 의료진이 취해야하는 대처법에 대한 정보를 포함한다.
또한, 학습데이터 생성부(104)는, 투석정보를 이용하여 학습데이터를 생성한다(S270).
일 실시 예에서, 학습데이터 생성부(104)는, 이상상태가 발생된 시점으로부터 미리 설정된 제1 시간 이전에 수신된 투석정보에 안전수치범위를 벗어난 파라미터를 라벨링하여 학습데이터를 생성한다. 예를 들어, 미리 설정된 제1 시간이 20초이고, 이상상태가 발생된 파라미터가 정맥 압력인 경우, 이상상태가 발생된 시점에서 20초 이전에 수신된 투석정보에 정맥 압력을 라벨링하여 학습데이터를 생성할 수 있다.
도 5는 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)가 산출된 이상상태 발생확률을 이용해 학습데이터를 생성하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
먼저, 투석기 제어부(101)는, 혈액 투석기(200)에 동작신호를 제공한다(S310).
또한, 혈액 투석기(200)는, 수신한 동작신호에 따라 동작한다(S320).
일 실시 예에서, 혈액 투석기(200)는, 동작신호가 수신됨에 따라, 혈액 투석을 시작한다.
또한, 혈액 투석기(200)는, 동작하는 과정에서 투석정보를 생성하고, 생성된 투석정보를 서비스 제공 장치(100)에 제공한다(S330).
일 실시 예에서, 투석정보는, 복수의 파라미터를 포함한다. 일 실시 예에서, 혈류 속도, 축적된 혈류 속도, 정맥 압력, 동맥 압력, 축적된 한외여과 부피, 투석액 유량, 투석액 나트륨 농도, 투석액 중탄산염 농도, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 압력 펄스, 축적된 헤파린 부피, 우레아의 투석기 클리어런스, 우레아의 투석기 클리어런스에 시간을 곱하여 요소 분포량으로 나눈 값, 우레아의 투석기 클리어런스에 시간을 곱한 값, 상대 혈액량 백분율, 대류체적, 대류 클리어런스 비율 등이 복수의 파라미터로 설정될 수 있다.
또한, 이상상태 탐지부(103)는, 수신한 투석정보를 이용해 이상상태 발생확률을 결정하고, 이상상태 발생확률을 미리 설정된 기준발생확률 비교한다(S340).
일 실시 예에서, 이상상태 탐지부(103)는, 미리 학습된 인공신경망에 투석정보에 포함된 복수의 파라미터를 입력 값으로 입력하고, 인공신경망으로부터 복수의 파라미터 각각에 대한 이상상태 발생확률을 획득한다. 인공신경망은, 학습데이터를 이용한 기계학습을 통해 생성될 수 있으며, Random Forest, 다중회귀분석, Xgboost 등이 인공신경망의 학습에 사용될 수 있다.
일 실시 예에서, 0.7이 기준발생확률로 설정될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 생성된 인공신경망의 성능에 따라 다르게 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 이상상태 탐지부(103)는, 복수의 파라미터 각각의 이상상태 발생확률과 기준발생확률을 비교한다.
또한, 이상상태 발생확률이 미리 설정된 기준발생확률보다 큰 경우, 이상상태 탐지부(103)는, 이상상태 예견신호를 의료진 단말(400)에 제공한다(S350).
일 실시 예에서, 이상상태 탐지부(103)는, 이상상태 발생확률이 기준발생확률보다 큰 적어도 하나의 파라미터가 존재하는 경우, 이상상태 예견신호를 의료진 단말(400)에 제공한다.
일 실시 예에서, 이상상태 예견신호는, 이상상태 발생확률이 기준발생확률보다 큰 파라미터를 포함할 수 있다.
또한, 이상상태 탐지부(103)는, 수신된 투석정보를 이용해 이상상태를 탐지한다(S360).
데이터베이스에는 투석정보에 포함된 복수의 파라미터 각각과 안전수치범위가 매칭되어 저장된다. 일 실시 예에서, 데이터베이스에는, 혈류 속도, 축적된 혈류 속도, 정맥 압력, 동맥 압력, 축적된 한외여과 부피, 투석액 유량, 투석액 나트륨 농도, 투석액 중탄산염 농도, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 압력 펄스, 축적된 헤파린 부피, 우레아의 투석기 클리어런스, 우레아의 투석기 클리어런스에 시간을 곱하여 요소 분포량으로 나눈 값, 우레아의 투석기 클리어런스에 시간을 곱한 값, 상대 혈액량 백분율, 대류체적 및 대류 클리어런스 비율과 매칭되는 복수의 안전수치범위가 저장된다.
이상상태 탐지부(103)는, 투석정보에 포함된 복수의 파라미터 중 적어도 하나가 안전수치범위를 벗어나는 경우, 이상상태가 발생됨을 감지할 수 있다.
또한, 미리 설정된 제2 시간 내에 이상상태가 발생된 경우, 학습데이터 생성부(104)는, 이상상태 발생확률을 결정한 투석정보를 이용해 학습데이터를 생성한다(S360).
일 실시 예에서, 적어도 하나의 파라미터에 이상상태가 발생된 경우, 학습데이터 생성부(104)는, 이상상태가 발생된 파라미터가 이상상태 예견신호에 포함된 파라미터와 일치하는지 판단한다. 이상상태가 발생된 파라미터가 이상상태 예견신호에 포함된 파라미터와 일치하는 경우, 학습데이터 생성부(104)는, 이상상태가 이상상태 예견신호가 의료진 단말(400)에 전송된 이후 제2 시간 내에 발생되었는지 판단한다. 이상상태 발생이 이상상태 예견신호 전송 이후 제2 시간 내에 이루어진 경우, 학습데이터를 생성한다(S370).
학습데이터 생성부(104)는, 이상상태 발생확률 결정에 사용된 복수의 파라미터에 안전수치범위를 벗어난 파라미터를 라벨링하여 학습데이터를 생성한다.
도 6은 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 적어도 하나의 프로세서(110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 동작은 전술한 서비스 제공 장치(100)의 구성부들(101~104)이나 기타 기능 또는 동작 방법을 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시 예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.
또한, 장치(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
장치(100)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (5)

  1. 혈액 투석기 제어 시스템으로서,
    환자에 대한 혈액 투석을 수행할 수 있도록 구성되는 혈액 투석기;
    상기 환자에 대한 전자의무기록을 저장하는 EMR 서버; 및
    상기 혈액 투석기 및 상기 EMR 서버와 통신망을 통해 연결되는 서비스 제공 장치를 포함하되,
    상기 장치는,
    적어도 하나의 프로세서(processor); 및
    상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 동작은,
    상기 혈액 투석기로부터 환자정보를 가공하여 상기 전자의무기록을 생성하는 동작; 및
    상기 전자의무기록을 상기 EMR 서버에 전송하는 동작을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 동작은,
    혈액 투석을 수행하는 동안 상기 혈액 투석기로부터 지속적으로 제1 투석정보를 수신하는 동작;
    상기 제1 투석정보를 이용하여 이상상태 발생여부를 결정하는 동작;
    이상상태가 발생된 경우, 의료진의 의료진 단말에 이상상태 발생신호를 전송하는 동작; 및
    상기 제1 투석정보를 이용하여 학습데이터를 생성하는 동작;을 더 포함하고,
    상기 적어도 하나의 동작은,
    혈액 투석을 수행하는 동안 상기 혈액 투석기로부터 지속적으로 제2 투석정보를 수신하는 동작;
    상기 제2 투석정보에 포함된 복수의 파라미터를, 상기 학습데이터를 이용해 미리 학습된 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 상기 인공신경망으로부터 상기 제2 투석정보에 포함된 복수의 파라미터 각각과 매칭되는 이상상태 발생확률을 획득하는 동작;
    상기 제2 투석정보에 포함된 복수의 파라미터 각각의 이상상태 발생확률을 미리 설정된 기준발생확률과 비교하는 동작; 및
    상기 이상상태 발생확률이 기준발생확률보다 큰 적어도 하나의 파라미터가 존재하는 경우, 상기 의료진 단말에 이상상태 예견신호를 전송하는 동작을 더 포함하고,
    상기 제1 투석정보를 이용하여 이상상태 발생여부를 결정하는 동작은,
    데이터베이스에서 상기 제1 투석정보에 포함된 복수의 파라미터 각각과 매칭되는 안전수치범위를 검색하는 동작; 및
    복수의 파라미터 중 적어도 하나가 상기 안전수치범위를 벗어나는 경우, 이상상태가 발생된 것으로 판단하는 동작을 포함하고,
    상기 제1 투석정보를 이용하여 학습데이터를 생성하는 동작은,
    이상상태가 발생된 시점으로부터 미리 설정된 제1 시간 이전에 수신된 상기 제1 투석정보에 포함된 복수의 파라미터에 상기 안전수치범위를 벗어난 파라미터를 라벨링하여 학습데이터를 생성하는 동작이고,
    상기 적어도 하나의 동작은,
    이상상태가 발생된 경우, 이상상태가 발생된 파라미터가 상기 이상상태 예견신호에 포함된 파라미터와 일치하는지 판단하는 동작;
    상기 이상상태가 발생된 파라미터가 상기 이상상태 예견신호에 포함된 파라미터와 일치하는 경우, 상기 이상상태가 상기 이상상태 예견신호가 상기 의료진 단말에 전송된 이후 미리 설정된 제2 시간 내에 발생되었는지 판단하는 동작; 및
    상기 이상상태 발생이 상기 이상상태 예견신호 전송 이후 상기 제2 시간 이내에 발생된 경우, 상기 이상상태 발생확률의 결정에 사용된 복수의 파라미터에 상기 안전수치범위를 벗어난 파라미터를 라벨링하여 상기 학습 데이터를 생성하는 동작;을 더 포함하는,
    시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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