KR102607650B1 - 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 보험 설계를 위한 질환예측 서비스 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 사용자의 건강검진 데이터에 더해 유전전검사 데이터 및 생활습관 데이터를 함께 고려하면서 사용자별 가중치를 달리 적용하여 사용자 맞춤형 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있고, 특히 사용자의 연령대 및 성별에 따른 또한, 사용자의 현재시점, 근미래, 원미래에 대한 질환위험도 예측에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용하며, 추가로 질환 위험도 예측에 활용하는 유전자검사 데이터에는 해당 사용자의 가족 관련 유전자 질환에 대한 데이터에 대한 가중치를 적용하며, 또한 사용자의 신체 부위 및 신체 부위별 건강변화 정도에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용하며 특히, 사용자의 신체 부위에 따라 다양한 생활습관에 따른 데이터의 적용 가중치를 달리 적용함으로써 신체부위별 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 보험 설계를 위한 질환예측 서비스 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 사용자의 건강검진 데이터에 더해 유전전검사 데이터 및 생활습관 데이터를 함께 고려하면서 사용자별 가중치를 달리 적용하여 사용자 맞춤형 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있고, 특히 사용자의 연령대 및 성별에 따른 또한, 사용자의 현재시점, 근미래, 원미래에 대한 질환위험도 예측에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용하며, 추가로 질환 위험도 예측에 활용하는 유전자검사 데이터에는 해당 사용자의 가족 관련 유전자 질환에 대한 데이터에 대한 가중치를 적용하며, 또한 사용자의 신체 부위 및 신체 부위별 건강변화 정도에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용하며 특히, 사용자의 신체 부위에 따라 다양한 생활습관에 따른 데이터의 적용 가중치를 달리 적용함으로써 신체부위별 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 보험은 우발적 사고나 병 따위의 장차 발생할 수 있는 일에 대비하여 미리 일정한 돈을 내게 하고, 약정된 조건이 성립될 경우 그에 맞는 일정 금액을 지급하는 제도이다. 대표적인 보험으로는 의료실비보험, 암보험 등이 있다. 생활 수준이 높아지고 의료 기술이 발전함에 따라, 사람의 예상 기대 수명도 증가하여 의료비 부담 또한 증가하고 있다. 따라서, 예상 기대 수명의 증가로 인한 의료비 부담을 절감하기 위해, 암보험, 의료실비보험 등의 보험에 가입하여 질병에 대비하고 있다. 보험사들은 고객의 질병이 발생할수록 지급하는 보험금이 늘어나게 된다.
한편, 개인마다 건강상태, 체질, 생활 습관 등 다양한 요인에 따라 걸릴 수 있는 질병의 종류와 발병 확률이 다르다. 그럼에도 불구하고, 단순히 성별, 나이, 직업에만 맞춰 보험에 가입하게 되므로, 비교적 걸릴 확률이 낮은 질병에 대하여 고액의 보험료를 납부하게 되거나, 꼭 필요한 질병에 대하여 대비하지 못하는 사례가 발생할 수 있다.
반대로, 보험회사의 입장에서, 가입시 예상치보다 질병이 많이 발생되는 경우, 사차손(mortality loss) 등 손해가 발생할 수 있다. 따라서, 고객의 니즈를 최대한으로 충족시키는 것과 동시에 사차손이 발생할 가능성(또는 사차리스크)을 줄이기 위한 다양한 시도들이 보험업계 내에서 이루어지고 있다.
이를 위해, 각종 의료 시설에서 기초적인 진료를 받은 이후, 이러한 의료 시설의 진료 결과 및 피보험자의 현재 상태에 따라 예상 관련 질병의 보험에 가입시키려는 기술이 제시되고 있는데, 이러한 선행기술들은 피보험자 및 보험사 양측에 초기진료 단계에 의한 정확한 보험료 산출 및 질환예측 정확도를 제공하려는 것이다.
<특허문헌> 등록특허 제10-2442873호(2022.09.14.공고) "보험 설계를 위한 질환예측 서비스 시스템"
상기 <특허문헌>에 개시된 종래 기술 역시, 문진을 통해 신체 정보, 과거력, 가족력, 생활 습관 등 고객의 건강관련 기본정보를 수집하고, 과거 건강검진 정보와 인구사회학적 변수를 수집하고, 이들 수집된 데이터 중 결측 데이터를 보정하여, 해당 고객의 예상 질환 및 그 예상 질환의 발병 확률을 예측하는 개념만을 개시하고 있을 뿐, 사용자별 연령대, 성별, 가족유전질환력 내지는 신체부위별 상태를 고려하여 판단 요소가 되는 데이터(건강검진, 생활습관 등)들을 어떻게 상황별로 다르게 고려함으로써 질환예측의 정확도를 높일 수 있게 하는 것과는 전혀 무관하다.
따라서, 사용자들에 대한 보다 신뢰성 있고 정확한 보험설계를 위해, 보다 정확하게 사용자별 맞춤형 질환예측을 제공하는 시스템에 대한 니즈는 증대되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로,
본 발명의 목적은, 사용자의 건강검진 데이터에 더해 유전전검사 데이터 및 생활습관 데이터를 함께 고려하여 사용자별 특정 질환에 대한 위험을 정확하게 예측하고, 그에 따른 맞춤형 보험을 설계할 수 있도록 서비스하는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 질환예측을 위해 사용하는 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 사용자별 가중치를 달리 적용하여 사용자 맞춤형 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 사용자의 연령대 및 성별에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용하여 사용자 맞춤형 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 사용자의 현재시점, 근미래, 원미래에 대한 질환위험도 예측에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용함으로써 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 질환 위험도 예측에 활용하는 유전자검사 데이터에는 해당 사용자의 가족 관련 유전자 질환에 대한 데이터에 대한 가중치를 적용하여 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 사용자의 신체 부위 및 신체 부위별 건강변화 정도에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용함으로써 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 사용자의 신체 부위에 따라 다양한 생활습관에 따른 데이터의 적용 가중치를 달리 적용함으로써 신체부위별 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명은 앞서 본 목적을 달성하기 위해서 다음과 같은 구성을 가진 실시예에 의해서 구현된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템은, 사용자의 유전자검사 데이터를 수집,분석하는 유전자분석부; 사용자의 건강검진 데이터를 수집,분석하는 건강검진분석부; 사용자의 생활습관 데이터를 수집,분석하는 생활습관분석부; 사용자의 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터를 반영하여 사용자의 질환위험도를 산출하는 질환위험예측분석부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 있어서 상기 질환위험예측분석부는, 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 사용자별 가중치를 적용하여 사용자 맞춤형 질환위험도를 정확하게 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 있어서 상기 질환위험예측분석부는, 사용자의 연령대에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리하는 연령별가중치적용모듈을 포함하며, 상기 연령별가중치적용모듈은, 저연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터의 가중치는 상대적으로 낮게 적용하고 유전자검사 데이터의 가중치는 상대적으로 높게 적용하는 저연령대가중치적용모듈과, 고연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터의 가중치는 상대적으로 높게 적용하고 유전자검사 데이터의 가중치는 상대적으로 낮게 적용하는 고연령대가중치적용모듈과, 중연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터의 가중치를 균등하게 적용하는 중연령대가중치적용모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 있어서 상기 질환위험예측분석부는, 사용자의 성별에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리하는 성별가중치적용모듈을 추가로 포함하며, 상기 성별가중치적용모듈은, 여성 사용자에 대해서는 유전자검사 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하고, 남성 사용자에 대해서는 생활습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 있어서 상기 질환위험예측분석부는, 사용자의 현재 시점에 질환위험도에는 상기 건강검진 데이터의 가중치를 높게 적용하고, 근미래의 질환위험도에는 상기 생활습관 데이터의 가중치를 높게 적용하고, 원미래의 질환위험도에는 상기 유전자검사 데이터의 가중치를 높게 적용하여 사용자의 생애주기 질환위험도를 정확하게 산출하는 생애주기별가중치적용모듈을 추가로 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 있어서 상기 유전자분석부는, 사용자에 대해 사용자의 가족이 걸린 유전자 질환에 대한 데이터를 수집,분석하는 가족력질환분석모듈을 포함하며, 상기 질환위험예측분석부는, 상기 유전자검사 데이터에 상기 가족력질환분석모듈에서 분석,제공되는 가족 관련 유전자 질환 데이터를 가중치 적용하여 신체부위별 유전자 질환에 대한 데이터를 제공하는 유전자질환가중치적용모듈을 추가로 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 있어서 상기 건강검진분석부는, 사용자의 누적된 건강검진 데이터를 비교,분석하는 건강검진이력데이터분석모듈과, 상기 건강검진이력데이터분석모듈의 분석 결과를 기반으로 사용자의 신체부위별 건강변화에 대한 추세를 분석하는 신체부위별건강변화분석모듈을 포함하며, 상기 질환위험예측분석부는, 사용자의 신체 부위에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리하는 신체부위별가중치적용모듈을 추가로 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 있어서 상기 신체부위별가중치적용모듈은, 상기 신체부위별건강변화분석모듈을 통해 건강변화가 나빠진 신체부위에 대해서는 건강검진 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하고, 건강변화가 없는 신체부위에 대해서는 생활습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 있어서 상기 생활습관분석부는, 사용자의 일상생활이 이루어지는 주변 환경에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활주변환경분석모듈과, 사용자의 일상생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활움직임분석모듈과, 사용자의 여가생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 정보를 수집,분석하는 여가생활활동량분석모듈과, 사용자의 일상생활에서의 식습관에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활식습관분석모듈과, 사용자의 일상생활에서의 뇌사용량에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활뇌사용량분석모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 있어서 상기 신체부위별가중치적용모듈은, 기관지나 폐와 같은 호흡기 부위에 대해서는 상기 일상생활주변환경분석모듈의 주변 환경 데이터 및 상기 일상생활식습관분석모듈의 식습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 호흡기부위가중치적용모듈과, 척추나 관절과 같은 척추/관절 부위에 대해서는 상기 일상생활움직임분석모듈 및 여가생활활동량분석모듈에서의 신체 움직임 정도 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 척추/관절부위가중치적용모듈과, 심장이나 혈관과 같은 혈관계 부위에 대해서는 상기 일상생활식습관분석모듈의 식습관 데이터 및 상기 일상생활움직임분석모듈와 여가생활활동량분석모듈에서의 신체 움직임 정도 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 심혈관부위가중치적용모듈과, 치매와 같은 뇌 부위에 대해서는 상기 일상생활뇌사용량분석모듈의 뇌사용량 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 뇌부위가중치적용모듈과, 암 질환에 대해서는 상기 유전자질환가중치적용모듈의 신체부위별 유전자 질환에 대한 데이터 및 상기 일상생활식습관분석모듈의 식습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 암질환가중치적용모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 앞서 본 실시예와 하기에 설명할 구성과 결합, 사용관계에 의해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.
본 발명은, 사용자의 건강검진 데이터에 더해 유전전검사 데이터 및 생활습관 데이터를 함께 고려하여 사용자별 특정 질환에 대한 위험을 정확하게 예측하고, 그에 따른 맞춤형 보험을 설계할 수 있도록 서비스하는 효과를 갖는다.
본 발명은, 질환예측을 위해 사용하는 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 사용자별 가중치를 달리 적용하여 사용자 맞춤형 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 효과를 갖는다.
본 발명은, 사용자의 연령대 및 성별에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용하여 사용자 맞춤형 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 효과를 갖는다.
본 발명은, 사용자의 현재시점, 근미래, 원미래에 대한 질환위험도 예측에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용함으로써 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 효과를 갖는다.
본 발명은, 질환 위험도 예측에 활용하는 유전자검사 데이터에는 해당 사용자의 가족 관련 유전자 질환에 대한 데이터에 대한 가중치를 적용하여 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 효과를 갖는다.
본 발명은, 사용자의 신체 부위 및 신체 부위별 건강변화 정도에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용함으로써 신체부위별 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 효과를 갖는다.
본 발명은, 사용자의 신체 부위에 따라 다양한 생활습관에 따른 데이터의 적용 가중치를 달리 적용함으로써 신체부위별 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있는 효과를 갖는다.
도 1은 본 발명에 따른 사용자별 질환예측 서비스 시스템의 구성도
도 2는 유전자분석부 구성도
도 3은 건강검진분석부 구성도
도 4는 생활습관분석부 구성도
도 5는 질환위험예측분석부 구성도
도 2는 유전자분석부 구성도
도 3은 건강검진분석부 구성도
도 4는 생활습관분석부 구성도
도 5는 질환위험예측분석부 구성도
이하에서는 본 발명에 따른 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템의 바람직한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 특별한 정의가 없는 한 본 명세서의 모든 용어는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 기술자가 이해하는 당해 용어의 일반적 의미와 동일하고 만약 본 명세서에 사용된 용어의 의미와 충돌하는 경우에는 본 명세서에 사용된 정의에 따른다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 또한 명세서에 기재된 "...부", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1 내지 도 5 를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템은, 사용자의 유전자검사 데이터를 수집,분석하는 유전자분석부(10); 사용자의 건강검진 데이터를 수집,분석하는 건강검진분석부(20); 사용자의 생활습관 데이터를 수집,분석하는 생활습관분석부(30); 사용자의 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터를 반영하여 사용자의 질환위험도를 산출하는 질환위험예측분석부(40);를 포함할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 본 발명의 경우, 사용자의 건강검진 데이터에 더해 유전전검사 데이터 및 생활습관 데이터를 함께 고려하면서 사용자별 가중치를 달리 적용하여 사용자 맞춤형 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있게 하는 것이 특징인바, 이에 대해 이하에서 상술하도록 한다. 한편, 이하에서 설명하는 유전자분석부(10), 건강검진분석부(20), 생활습관분석부(30), 질환위험예측분석부(40) 등의 구성 및 기능은 질환예측 및 보험설계를 위한 분석 전용 웹 또는 어플리케이션을 제공하면서 해당 웹 또는 어플리케이션을 통해 분석 결과 등을 제공하는 별도의 서버 등을 통해 구현될 수 있다.
상기 유전자분석부(10)는, 사용자의 유전자검사 데이터를 수집,분석하는 구성으로, 사용자가 자신이 유전자검사 기관에 검사하여 받은 유전자검사 데이터를 직접 어플리케이션 등을 통해 시스템에 제공하거나 또는 유전자검사 기관에 개인정보제공 동의 등을 통해 제공하는 사용자별 유전자검사 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하거나 이를 분석한 데이터를 제공하는 기능을 수행하게 된다. 상기 유전자분석부(10)를 통해 수집 및 분석된 사용자별 유전자검사 데이터는 후술할 질환위험예측분석부(40)에서 다양하게 활용하게 되며, 상기 유전자분석부(10)의 세부 구성에 대해서는 후술하도록 한다.
상기 건강검진분석부(20)는, 사용자의 건강검진 데이터를 수집,분석하는 구성으로, 사용자가 건강보험관리공단에서 받은 건강검진 데이터 내지는 의료기관에서 받은 건강검진 데이터를 직접 어플리케이션 등을 통해 시스템에 제공하거나 또는 건강보험관리공단 내지는 의료기관에 개인정보제공 동의 등을 통해 제공하는 사용자별 건강검진 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하거나 이를 분석한 데이터를 제공하는 기능을 수행하게 된다. 상기 건강검진분석부(20)를 통해 수집 및 분석된 사용자별 건강검진 데이터는 후술할 질환위험예측분석부(40)에서 다양하게 활용하게 되며, 상기 건강검진분석부(20)의 세부 구성에 대해서는 후술하도록 한다.
상기 생활습관분석부(30)는, 사용자의 생활습관 데이터를 수집,분석하는 구성으로, 사용자가 직접 어플리케이션 등을 통해 시스템에 제공하는 자신의 주변환경, 움직임, 식습관 등에 대한 생활습관 관련 데이터 내지는 별도의 활동량 분석 어플리케이션 내지는 식습관/식사량 분석 어플리케이션 등을 통해 관리되는 데이터를 통해 연동 제공되는 데이터 등을 수집하여 데이터베이스에 저장하거나 이를 분석한 데이터를 제공하는 기능을 수행하게 된다. 상기 생활습관분석부(30)를 통해 수집 및 분석된 사용자별 생활습관 데이터는 후술할 질환위험예측분석부(40)에서 다양하게 활용하게 되며, 상기 생활습관분석부(30)의 세부 구성에 대해서는 후술하도록 한다.
상기 질환위험예측분석부(40)는, 상기 유전자분석부(10), 건강검진분석부(20) 및 생활습관분석부(30) 등을 통해 제공되는 사용자의 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터를 반영하여 사용자의 질환위험도를 산출하여 제공하는 구성으로, 특히 본 발명에서 상기 질환위험예측분석부(40)는 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 사용자별 상황에 맞는 가중치를 적용하여 사용자 맞춤형 질환위험도를 정확하게 산출하는 것을 특징으로 한다.
이에 대해 보다 구체적으로 설명하면, 상기 질환위험예측분석부(40)는, 사용자의 연령대에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리하는 연령별가중치적용모듈(410)과, 사용자의 성별에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리하는 성별가중치적용모듈(420)과, 사용자의 현재 시점에 질환위험도에는 상기 건강검진 데이터의 가중치를 높게 적용하고, 근미래의 질환위험도에는 상기 생활습관 데이터의 가중치를 높게 적용하고, 원미래의 질환위험도에는 상기 유전자검사 데이터의 가중치를 높게 적용하여 사용자의 생애주기 질환위험도를 정확하게 산출하는 생애주기별가중치적용모듈(430)을 포함할 수 있다.
상기 연령별가중치적용모듈(410)은 사용자의 연령대에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리함으로써 사용자별 질환위험도를 보다 정확하게 산출할 수 있게 하는 구성으로, 보다 구체적으로 상기 연령별가중치적용모듈(410)은 저연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터의 가중치는 상대적으로 낮게 적용하고 유전자검사 데이터의 가중치는 상대적으로 높게 적용하는 저연령대가중치적용모듈(411)과, 고연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터의 가중치는 상대적으로 높게 적용하고 유전자검사 데이터의 가중치는 상대적으로 낮게 적용하는 고연령대가중치적용모듈(413)과, 중연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터의 가중치를 균등하게 적용하는 중연령대가중치적용모듈(412)을 포함할 수 있다.
상기 저연령대가중치적용모듈(411)은, 저연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터의 가중치는 상대적으로 낮게 적용하고 유전자검사 데이터의 가중치는 상대적으로 높게 적용하는 구성으로, 2~30대와 같은 저연령대 사용자의 경우에는 신체적 특성상 상대적으로 건강상태가 양호하게 나오기 때문에 질환 예측의 관점에서는 현재의 건강검진 데이터로는 향후의 질환 예측에 큰 기여를 하기는 어려운 데이터인 반면, 유전자검사 데이터의 경우에는 유전적으로 향후 발생 가능한 질환에 대한 예측에 있어서는 크게 참고할 수 있는 데이터이며, 여기에 더해 생활습관 데이터 역시 현재의 생활습관으로 인한 저연령대 사용자에게 향후 발생 가능한 질환 예측에 보다 도움이 될 수 있는 데이터로 보다 크게 기여할 수 있다. 따라서, 저연령대 사용자에 대한 질환예측에 활용하는 데이터의 가중치로는 유전자검사 데이터>생활습관 데이터>건강검진 데이터 순으로 가중치를 달리 적용함으로써, 신체적 특성상 현재 양호하게 나오는 건강검진 데이터에도 불구하고 향후 발생이 예측되는 질환에 대해 보다 정확하게 산출할 수 있게 한다.
상기 고연령대가중치적용모듈(413)은, 고연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터의 가중치는 상대적으로 높게 적용하고 유전자검사 데이터의 가중치는 상대적으로 낮게 적용하는 구성으로, 50대 후반 이상과 같은 고연령대 사용자의 경우에는 상대적으로 그 동안의 생활습관이나 신체적 변화 등이 누적되어 나타나는 현재의 건강상태가 향후 발생가능한 질환에 대한 예측에 보다 직접적인 바로미터가 될 수 있고, 상대적으로 유전적으로 향후 발생 가능한 질환에 대한 유전자검사 데이터의 경우에는 이미 신체적으로 특별한 징후가 나타나지 않은 이상 고연령대에서는 새로운 질환 예측에는 상대적으로 큰 기여를 하기는 어려운 데이터인 반면, 건강검진 데이터에 더해 생활습관 데이터 역시 그 동안 누적된 생활습관으로 인한 발생 가능한 질환 예측에 보다 도움이 될 수 있는 데이터로 기여할 수 있다. 따라서, 고연령대 사용자에 대한 질환예측에 활용하는 데이터의 가중치로는 건강검진 데이터>생활습관 데이터>유전자검사 데이터 순으로 가중치를 달리 적용함으로써, 그 동안 누적된 건강검진 데이터 및 생활습관 데이터를 통해 향후 발생이 예측되는 질환에 대해 보다 정확하게 산출할 수 있게 한다.
상기 중연령대가중치적용모듈(412)은, 중연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터의 가중치를 균등하게 적용하는 구성으로, 30대 후반부터 50대 초반과 같은 중연령대 사용자의 경우에는 그 동안에 어느 정도는 누적된 생활습관이나 신체의 건강생태 변화(건강검진 데이터)는 물론 향후 발생 가능한 질환에 대한 유전자검사 데이터의 경우에도 새로운 질환 예측에 기여할 수 있는 데이터이다. 따라서, 중연령대 사용자에 대한 질환예측에 활용하는 데이터의 가중치에서는 건강검진 데이터=생활습관 데이터=유전자검사 데이터의 가중치를 균등한 기준에서 고려하여 적용함으로써, 일정 정도 누적된 건강검진 데이터 및 생활습관 데이터에 향후 예상되는 질환에 대한 유전자검사 데이터를 종합적으로 반영하여 향후 발생이 예측되는 질환에 대해 보다 정확하게 산출할 수 있게 한다.
상기 성별가중치적용모듈(420)은 사용자의 성별에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리함으로써 사용자별 질환위험도를 보다 정확하게 산출할 수 있게 하는 구성으로, 보다 구체적으로 상기 성별가중치적용모듈(420)은 여성 사용자에 대해서는 유전자검사 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하고, 남성 사용자에 대해서는 생활습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 것을 특징으로 한다. 즉, 남성들의 경우에는 생활습관에서 오는 흡연, 음주 등의 건강에 악영향을 미치는 식습관은 물론, 주말에 거의 소파에서 TV를 본거나 운동을 하지 않는 것 등과 같은 생활습관으로 인해 즉, 생활습관 데이터의 향후에 발생 가능한 질환 예측과의 상관관계가 보다 높게 연계되는 반면, 여성들의 경우에는 소식 내지는 비흡연, 비음주 또는 평소 체중관리 내지 운동관리 등 상대적으로 양호하게 나타나는 생활습관 데이터로부터의 향후 질환 예측 상관관계보다는, 유전적으로 향후 발생 가능한 질환에 대한 예측에 있어서는 크게 참고할 수 있는 유전자검사 데이터로부터의 향후 질환 예측 상관관계가 상대적으로 더 높게 연계되는바, 상기 성별가중치적용모듈(420)에서는 남성 사용자에 대해서는 상대적으로 데이터들 중 생활습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하고, 여성 사용자에 대해서는 상대적으로 데이터들 중 유전자검사 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용함으로써, 사용자의 성별에 따른 질환위험도 예측을 보다 정확하게 산출할 수 있게 한다.
상기 생애주기별가중치적용모듈(430)은 사용자의 생애주기 즉, 현재 시점/근미래/원미래에서의 질환위험도 예측시에 각각 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리함으로써 생애주기 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있게 하는 구성으로, 사용자의 현재 시점에 질환위험도에는 상기 건강검진 데이터의 가중치를 높게 적용하고, 근미래의 질환위험도에는 상기 생활습관 데이터의 가중치를 높게 적용하고, 원미래의 질환위험도에는 상기 유전자검사 데이터의 가중치를 높게 적용하는 것을 특징으로 한다. 즉, 사용자의 전체 생애에 걸친 맞춤형 보험설계를 최적화하여 제시하기 위해서는, 해당 사용자의 생애주기 즉, 일 예로 20대 사용자의 경우 현재 시점과 근미래(3~40대) 및 원미래(50대 이후)에 각각 예상되는 질환위험도가 정확하게 산출된다면 그에 따라 맞춤형 보험설계를 최적화여 제시할 수 있게 된다. 따라서, 상기 생애주기별가중치적용모듈(430)은 특정 사용자에 대한 질환위험도를 단순하게 예측,제시하는 것이 아닌, 해당 사용자의 생애주기별 질환위험도를 구분하여 보다 정확한 예측치를 산출할 수 있게 하는 것이다. 이를 위해 상기 생애주기별가중치적용모듈(430)에서는, 현재 시점의 질환위험도 예측에서는 현재의 건강검진 데이터에 기반하여 즉, 건강검진 데이터의 가중치를 가장 높게 적용하여 예상가능한 질환을 예측하고, 근미래의 질환위험도 예측에서는 어느 정도 누적되는 생활습관 데이터가 영향을 미치는 관련 질환에 대한 위험도를 가장 비중있게 고려하여 예상가능한 질환을 예측하고, 원미래의 질환위험도 예측에서는 유전적으로 향후 발생 가능한 질환에 대한 위험도 즉, 유전자검사 데이터의 가중치를 가장 높게 적용함으로써, 사용자의 생애주기 구간별로의 질환위험도를 구분하여 보다 정확하게 예측,제시함으로써 사용자의 전체 생애에 걸친 맞춤형 보험설계를 최적화,제시하는데 기여하게 된다.
한편, 본 발명의 사용자별 질환예측 서비스 시스템에서는, 질환 위험도 예측에 활용하는 유전자검사 데이터에 대해, 해당 사용자의 가족 관련 유전자 질환 데이터에 대한 가중치를 적용하여 질환위험도를 정확하게 산출할 수 있게 하는데, 이를 위해, 상기 유전자분석부(10)는 사용자에 대해 사용자의 가족이 걸린 유전자 질환에 대한 데이터를 수집,분석하는 가족력질환분석모듈(110)을 포함하며, 상기 질환위험예측분석부(40)는 상기 유전자검사 데이터에 상기 가족력질환분석모듈(110)에서 분석,제공되는 가족 관련 유전자 질환 데이터를 가중치 적용하여 신체부위별 유전자 질환에 대한 데이터를 제공하는 유전자질환가중치적용모듈(440)을 추가로 포함할 수 있다.
상기 가족력질환분석모듈(110)은, 사용자에 대해 사용자의 가족이 걸린 유전자 질환에 대한 데이터를 수집,분석하는 구성으로, 사용자가 자신의 가족들이 유전자검사 기관에 검사하여 받은 유전자검사 데이터 내지는 자신의 가족이 걸리 유전자질환에 대한 데이터를 직접 어플리케이션 등을 통해 시스템에 제공하거나 또는 유전자검사 기관에 개인정보제공 동의 등을 통해 제공하는 사용자별 해당 가족의 유전자질환 관련 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하거나 이를 분석한 데이터를 제공하는 기능을 수행하게 된다. 상기 가족력질환분석모듈(110)을 통해 수집 및 분석된 사용자별 가족 관련 유전자 질환 데이터는 특히 후술할 유전자질환가중치적용모듈(440)에서 다양하게 활용되면서 사용자의 유전자질환 관련 예측의 정확도를 높이게 된다.
상기 유전자질환가중치적용모듈(440)은, 상기 유전자검사 데이터에 상기 가족력질환분석모듈(110)에서 분석,제공되는 가족 관련 유전자 질환 데이터를 가중치 적용하여 특정 사용자에 대한 신체부위별 유전자 질환에 대한 데이터로 제공하는 구성으로, 즉 특정 사용자가 자신의 유전자검사 데이터를 제공함과 아울러 자신의 가족이 걸린 유전자 질환에 대한 데이터(내지는 자신 가족의 유전자검사 데이터)를 제공하게 되면, 상기 유전자질환가중치적용모듈(440)에서는 해당 사용자 자신의 유전자검사 데이터에 해당 사용자의 가족 관련 유전자 질환 데이터를 가중치 적용하여 즉, 해당 사용자의 유전자검사 데이터에서 간암 발병 가능성이 예측되었는데, 그 가족의 유전자 질환에 대한 데이터에서도 감암 발병 가족력이 있다거나 또는 간암 발병 가능성이 예측된 경우라면, 이를 가중 적용하여 해당 사용자의 간암 발병 관련 유전자검사 데이터에서 질환 위험가능성을 보다 높게 가중치 적용하여 제공하게 된다. 이와 같이 상기 유전자질환가중치적용모듈(440)은 질환 위험도 예측에 활용하는 유전자검사 데이터에서 해당 사용자의 가족 관련 유전자 질환에 대한 데이터에 대한 가중치를 적용하여 질환위험도를 보다 정확하게 산출하는데 기여하게 된다.
또한, 본 발명의 사용자별 질환예측 서비스 시스템에서는, 사용자의 신체 부위 및 신체 부위별 건강변화 정도에 따라 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리 적용함으로써 신체부위별 질환위험도를 보다 정확하게 산출할 수 있게 하는데, 이를 위해, 상기 건강검진분석부(20)는 사용자의 누적된 건강검진 데이터를 비교,분석하는 건강검진이력데이터분석모듈(210)과 상기 건강검진이력데이터분석모듈(210)의 분석 결과를 기반으로 사용자의 신체부위별 건강변화에 대한 추세를 분석하는 신체부위별건강변화분석모듈(220)을 포함하며, 상기 질환위험예측분석부(40)는 사용자의 신체 부위에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리하는 신체부위별가중치적용모듈(450)을 추가로 포함할 수 있다.
상기 건강검진이력데이터분석모듈(210)은, 사용자의 누적된 건강검진 데이터를 비교,분석하는 구성으로, 사용자가 제공하는 건강검진 데이터가 일정 기간 누적되었거나 또는 일정 기간 누적된 데이터를 제공하는 경우, 해당 누적된 건강검진 데이터를 기반으로 이를 비교,분석하여 후술할 신체부위별건강변화분석모듈(220) 등에 제공하게 된다.
상기 신체부위별건강변화분석모듈(220)은, 상기 건강검진이력데이터분석모듈(210)의 분석 결과를 기반으로 사용자의 신체부위별 건강변화에 대한 추세를 분석하는 구성으로, 즉 사용자의 신체부위를 호흡기, 심혈관 등으로 세분화한 다음, 누적된 건강검진 데이터를 기반으로 해당 신체부위별 건강상태 변화에 대해 추세를 분석하게 되는데, 일 예로 심혈관 부위에 대한 건강상태가 시간이 경과함에 따라 상태가 더 악화하는 추세인지 또는 관절 부위에 대한 건강상태가 갈수록 호전되는 추세인지 등의 건강변화에 대한 추세분석 데이터를 제공하게 된다.
상기 신체부위별가중치적용모듈(450)은, 사용자의 신체 부위에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리하는 구성으로, 보다 구체적으로 상기 신체부위별가중치적용모듈(450)은, 상기 신체부위별건강변화분석모듈(220)을 통해 건강변화가 나빠진 신체부위에 대해서는 건강검진 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하고, 건강변화가 없는 신체부위에 대해서는 생활습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용함으로써 신체부위별 질환위험도를 보다 정확하게 산출할 수 있게 한다. 즉, 특정 신체부위에 대해 해당 부위에 대한 건강검진 데이터에서 건강상태가 갈수록 악화되고 있다고 나타나는 경우라면 이는 향후 해당 부위에 대한 질환 발생 가능성이 더 높게 예측되는 경우이고, 다른 예로 특정 신체부위(일 예로, 간 부위)에 대해 그 동안 누적된 건강검진 데이터에서 건강변화는 특별히 나타나지 않는 경우라면, 이때는 생활습관 데이터(음주,흡연 여부 등)에 더 비중을 두고 해당 신체부위에 대한 향후 발생가능한 질환을 예측하는 것이 보다 정확하게 질환위험도를 산출할 수 있게 된다.
추가로, 본 발명의 사용자별 질환예측 서비스 시스템에서는, 사용자별 생활습관에 대한 데이터를 보다 세분화해서 수집,관리,분석함과 아울러, 추가로 사용자의 신체 부위에 따라 세분화되어 수집,관리되는 다양한 생활습관에 따른 데이터의 적용 가중치를 달리 적용함으로써, 신체부위별 질환위험도를 보다 정확하게 산출할 수 있게 하는데, 이를 위해, 상기 생활습관분석부(30)는, 사용자의 일상생활이 이루어지는 주변 환경에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활주변환경분석모듈(310)과, 사용자의 일상생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활움직임분석모듈(320)과, 사용자의 여가생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 정보를 수집,분석하는 여가생활활동량분석모듈(330)과, 사용자의 일상생활에서의 식습관에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활식습관분석모듈(340)과, 사용자의 일상생활에서의 뇌사용량에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활뇌사용량분석모듈(350)을 포함할 수 있으며, 또한 상기 신체부위별가중치적용모듈(450)은, 기관지나 폐와 같은 호흡기 부위에 대해서는 상기 일상생활주변환경분석모듈(310)의 주변 환경 데이터 및 상기 일상생활식습관분석모듈(340)의 식습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 호흡기부위가중치적용모듈(451)과, 척추나 관절과 같은 척추/관절 부위에 대해서는 상기 일상생활움직임분석모듈(320) 및 여가생활활동량분석모듈(330)에서의 신체 움직임 정도 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 척추/관절부위가중치적용모듈(452)과, 심장이나 혈관과 같은 혈관계 부위에 대해서는 상기 일상생활식습관분석모듈(340)의 식습관 데이터 및 상기 일상생활움직임분석모듈(320)와 여가생활활동량분석모듈(330)에서의 신체 움직임 정도 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 심혈관부위가중치적용모듈(453)과, 치매와 같은 뇌 부위에 대해서는 상기 일상생활뇌사용량분석모듈(350)의 뇌사용량 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 뇌부위가중치적용모듈(454)과, 암 질환에 대해서는 상기 유전자질환가중치적용모듈(440)의 신체부위별 유전자 질환에 대한 데이터 및 상기 일상생활식습관분석모듈(340)의 식습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 암질환가중치적용모듈(455)을 포함할 수 있다.
상기 일상생활주변환경분석모듈(310)은, 사용자의 일상생활이 이루어지는 주변 환경에 대한 정보를 수집,분석하는 구성으로, 사용자가 자신의 주변 환경시설 등에 대한 정보를 직접 어플리케이션 등을 통해 시스템에 제공하거나 또는 사용자의 위치정보제공 동의 등을 통해 제공하는 사용자별 위치정보에 기반한 주변 환경시설 정보 등의 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하거나 이를 분석한 데이터를 제공하는 기능을 수행하게 된다. 상기 일상생활주변환경분석모듈(310)을 통해 수집 및 분석된 사용자별 주변 환경에 대한 정보는 후술할 신체부위별가중치적용모듈(450)에서 다양하게 활용하게 된다. 일 예로, 사용자가 직접 제공한 주변 환경시설 정보 내지는 사용자의 거주하는 위치정보에 기반한 주변 환경시설 정보에서, 사용자의 거주지 주변에 쓰레기소각장 내지 시멘트공장 등과 같은 유해가스 내지 미세먼지가 많이 발생되는 환경시설이 위치하고 있다던지 또는 지하수를 사용하는 환경에서 주변에 축사시설 등이 있다던지 등 이와 같은 사용자의 일상생활이 이루어지는 주변에서의 환경시설 등에 대한 정보를 수집,분석,제공하게 된다.
상기 일상생활움직임분석모듈(320)은, 사용자의 일상생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 정보를 수집,분석하는 구성으로, 사용자가 자신의 평소 걸음량, 운동량 등에 대한 정보를 직접 어플리케이션 등을 통해 시스템에 제공하거나 또는 사용자가 자신이 착용하는 스마트워치 내지 사용하는 건강관리어플리케이션 등을 통해 수집되는 움직임 정도 등에 대한 데이터 제공동의 등을 통해 제공하는 사용자별 일상생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하거나 이를 분석한 데이터를 제공하는 기능을 수행하게 된다. 상기 일상생활움직임분석모듈(320)을 통해 수집 및 분석된 사용자별 움직임 정도에 대한 정보는 후술할 신체부위별가중치적용모듈(450)에서 다양하게 활용하게 된다. 일 예로, 사용자가 직접 제공한 자신의 일상생활에서의 움직임 정도가 택배배달과 같이 많이 걷거나 계단을 많이 오르내리는 상태인지 또는 직장 작업환경이 허리를 구부려서 장시간 작업을 하는 상태 내지는 의자에 장시간 앉아서 업무를 보는 상태인지 등에 대한 정보에서 해당 사용자의 일상 생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 정보를 수집,분석하여 제공하게 된다.
상기 여가생활활동량분석모듈(330)은, 사용자의 여가생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 정보를 수집,분석하는 구성으로, 사용자가 자신이 주말이나 공휴일에 즐기는 여가생활에서의 걸음량, 운동량 등에 대한 정보를 직접 어플리케이션 등을 통해 시스템에 제공하거나 또는 사용자가 자신이 착용하는 스마트워치 내지 사용하는 건강관리어플리케이션 등을 통해 수집되는 여가활동시의 움직임 정도 등에 대한 데이터 제공동의 등을 통해 제공하는 사용자별 여가생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하거나 이를 분석한 데이터를 제공하는 기능을 수행하게 된다. 상기 여가생활활동량분석모듈(330)을 통해 수집 및 분석된 사용자별 여가생활에서의 움직임 정도에 대한 정보는 후술할 신체부위별가중치적용모듈(450)에서 다양하게 활용하게 된다. 일 예로, 사용자가 직접 제공한 자신의 여가생활에서의 움직임 정도가 축구를 하는 것과 같이 많이 뛰거나 움직이는 상태인지 또는 장시간 TV를 보거나 책을 읽는 것과 같이 거의 움직임이 없는 상태인지 또는 페러글라이딩이나 암벽등반 등 위험성 있는 레저를 주로 하는지 등에 대한 정보에서 해당 사용자의 여가생활에서의 신체 움직임 정도 내지는 부상의 위험성 등에 대한 정보를 수집,분석하여 제공하게 된다.
상기 일상생활식습관분석모듈(340)은, 사용자의 일상생활에서의 식습관에 대한 정보를 수집,분석하는 구성으로, 사용자가 자신의 평소 먹는 식사량, 칼로리, 식단(음식 종류) 등에 대한 정보를 직접 어플리케이션 등을 통해 시스템에 제공하거나 또는 사용자가 자신이 사용하는 건강관리어플리케이션 등을 통해 수집되는 식단 등에 대한 데이터 제공동의 등을 통해 제공하는 사용자별 생활에서의 식습관에 대한 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하거나 이를 분석한 데이터를 제공하는 기능을 수행하게 된다. 상기 일상생활식습관분석모듈(340)을 통해 수집 및 분석된 사용자별 식습관에 대한 정보는 후술할 신체부위별가중치적용모듈(450)에서 다양하게 활용하게 된다. 일 예로, 사용자가 평소 즐겨 먹는 음식이 튀김류 등과 같이 콜레스테롤이 상당량 축적되는 음식류인지 내지는 평소 먹는 식사량이 과식으로 위에 부담을 주는 정도의 많은 음식을 섭취하는지 또는 과도한 칼로리를 섭취하는지 등에 대한 사용자의 식습관에 대한 정보를 수집,분석하여 제공하게 된다.
상기 일상생활뇌사용량분석모듈(350)은, 사용자의 일상생활에서의 뇌사용량에 대한 정보를 수집,분석하는 구성으로, 사용자가 자신의 직업 또는 업무 관련된 내용이나 여가생활로 어떤 활동을 즐기는지 등에 대한 정보를 직접 어플리케이션 등을 통해 시스템에 제공하거나 또는 사용자가 자신이 착용하는 스마트워치 내지 사용하는 건강관리어플리케이션 등을 통해 수집되는 정보 등에 대한 데이터 제공동의 등을 통해 제공하는 사용자별 일상생활에서 뇌사용량 관련 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하거나 이를 분석한 데이터를 제공하는 기능을 수행하게 된다. 상기 일상생활뇌사용량분석모듈(350)을 통해 수집 및 분석된 사용자별 뇌사용량 정도에 대한 정보는 후술할 신체부위별가중치적용모듈(450)에서 다양하게 활용하게 된다. 일 예로, 사용자가 자신의 직업이 전문직으로 평소에 업무 특성상 뇌사용량이 활발하게 이루어지는지 내지는 휴일에 주로 소파에서 TV를 시청하는 등 여가생활에서 뇌사용량이 많지 않은 상태인지 또는 휴일에 책을 즐겨 읽으면서 뇌 사용량이 많은 상태인지 등에 대한 사용자의 뇌사용량에 대한 정보를 수집,분석하여 제공하게 된다.
상기 호흡기부위가중치적용모듈(451)은, 기관지나 폐와 같은 호흡기 부위에 대해서는 생활습관 데이터들 중에서 특히, 상기 일상생활주변환경분석모듈(310)의 주변 환경 데이터 및 상기 일상생활식습관분석모듈(340)의 식습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 구성으로, 질환위험을 예측함에 있어 특히, 기관지나 폐와 같은 호흡기 부위와 관련한 질환에서는 기관지나 폐에 영향을 주는 미세먼지나 유해가스 내지는 관련 식습관에 의한 영향이 다른 생활습관 대비 상관관계가 높게 나타남에 따라 상기 호흡기부위가중치적용모듈(451)에서는 이에 대한 가중치를 높게 적용하여 관련 질환의 예측 정확도를 높일 수 있게 한다. 일 예로, 상기 일상생활주변환경분석모듈(310)을 통해 사용자의 주변 환경시설 정보에서 사용자의 거주지 주변에 쓰레기소각장 내지 시멘트공장 등과 같은 유해가스 내지 미세먼지가 많이 발생되는 환경시설이 위치하고 있다면 이를 반영하여 호흡기 부위에 대한 질환예측에 그 가중치를 높게 적용하여 발병가능성을 높게 산출하거나 또는 상기 일상생활식습관분석모듈(340)을 통해 사용자의 식습관 정보에서 사용자가 호흡기에 좋은 도라지 등의 관련 음식을 자주 섭취하고 있다면 이를 반영하여 호흡기 부위에 대한 질환예측에 그 가중치를 높게 적용하여 발병가능성을 낮게 산출하는 등 호흡기 부위에 밀접하게 관련된 생활습관데이터만을 보다 가중치를 부여하여 분석함으로써, 질환예측의 정확도를 높일 수 있게 한다.
상기 척추/관절부위가중치적용모듈(452)은, 척추나 관절과 같은 척추/관절 부위에 대해서는 생활습관 데이터들 중에서 특히, 상기 일상생활움직임분석모듈(320) 및 여가생활활동량분석모듈(330)에서의 신체 움직임 정도 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 구성으로, 질환위험을 예측함에 있어 특히, 척추나 관절과 같은 척추/관절 부위와 관련한 질환에서는 일상생활 내지는 여가활동에서의 무릅과 같은 관절이나 척추 등을 사용하는 정도가 다른 생활습관 대비 상관관계가 높게 나타남에 따라 상기 척추/관절부위가중치적용모듈(452)에서는 이에 대한 가중치를 높게 적용하여 관련 질환의 예측 정확도를 높일 수 있게 한다. 일 예로, 상기 일상생활움직임분석모듈(320)을 통해 사용자의 움직임 정도가 택배배달과 같이 많이 걷거나 계단을 많이 오르내리는 상태인지 또는 직장 작업환경이 허리를 구부려서 장시간 작업을 하는 상태 내지는 의자에 장시간 앉아서 업무를 보는 상태인지 등에 대한 정보 및 상기 여가생활활동량분석모듈(330)을 통해 사용자의 여가생활에서의 움직임 정도가 축구를 하는 것과 같이 많이 뛰거나 움직이는 상태인지 등의 정보를 기반으로 이를 반영하여 관절이나 척추 부위에 대한 질환예측에 그 가중치를 높게 적용하여 발병가능성을 높게 산출하는 등 척추/관절 부위에 밀접하게 관련된 생활습관데이터만을 보다 가중치를 부여하여 분석함으로써, 질환예측의 정확도를 높일 수 있게 한다.
상기 심혈관부위가중치적용모듈(453)은, 심장이나 혈관과 같은 혈관계 부위에 대해서는 생활습관 데이터들 중에서 특히, 상기 일상생활식습관분석모듈(340)의 식습관 데이터 및 상기 일상생활움직임분석모듈(320)와 여가생활활동량분석모듈(330)에서의 신체 움직임 정도 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 구성으로, 질환위험을 예측함에 있어 특히, 심장,혈관 등 혈관계 부위와 관련한 질환에서는 일상생활 내지는 여가활동에서의 활동량이나 평소에 즐겨 먹는 음식 등에서의 콜레스테롤양 등의 정도가 다른 생활습관 대비 상관관계가 높게 나타남에 따라 상기 심혈관부위가중치적용모듈(453)에서는 이에 대한 가중치를 높게 적용하여 관련 질환의 예측 정확도를 높일 수 있게 한다. 일 예로, 상기 일상생활식습관분석모듈(340)을 통해 사용자가 평소 즐겨 먹는 음식이 튀김류 등과 같이 콜레스테롤이 상당량 축적되는 음식류인지 또는 상기 일상생활움직임분석모듈(320)와 여가생활활동량분석모듈(330)을 통해 사용자가 평소 내지 휴일 등에도 거의 활동량이 많지 않고 소파에서 TV를 주로 시청하는 등 활동량이 많지 않은 상태인지 등의 정보를 기반으로 이를 반영하여 심근경색이나 뇌출혈 등 심혈관/혈관계 부위에 대한 질환예측에 그 가중치를 높게 적용하여 발병가능성을 높게 산출하는 등 심혈관 부위에 밀접하게 관련된 생활습관데이터만을 보다 가중치를 부여하여 분석함으로써, 질환예측의 정확도를 높일 수 있게 한다.
상기 뇌부위가중치적용모듈(454)은, 치매와 같은 뇌 부위에 대해서는 생활습관 데이터들 중에서 특히, 상기 일상생활뇌사용량분석모듈(350)의 뇌사용량 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 구성으로, 질환위험을 예측함에 있어 특히, 치매 등 뇌부위와 관련한 질환에서는 일상생활 등에서 어느 정도 뇌를 충분히 잘 활용 내지는 사용하고 있는지 등의 정도가 다른 생활습관 대비 상관관계가 높게 나타남에 따라 상기 뇌부위가중치적용모듈(454)에서는 이에 대한 가중치를 높게 적용하여 관련 질환의 예측 정확도를 높일 수 있게 한다. 일 예로, 상기 일상생활뇌사용량분석모듈(350)을 통해 사용자가 자신의 직업이 전문직으로 평소에 업무 특성상 뇌사용량이 활발하게 이루어지는지 내지는 휴일에 책을 즐겨 읽으면서 뇌 사용량이 많은 상태인지 등에 대한 사용자의 뇌사용량에 대한 정보를 기반으로 이를 반영하여 치매 등의 뇌부위에 대한 질환예측에 그 가중치를 높게 적용하여 발병가능성을 낮게 산출하는 등 뇌 부위에 밀접하게 관련된 생활습관데이터만을 보다 가중치를 부여하여 분석함으로써, 질환예측의 정확도를 높일 수 있게 한다.
상기 암질환가중치적용모듈(455)은, 암 질환에 대해서는 유전자검사 데이터 중 특히, 상기 유전자질환가중치적용모듈(440)의 신체부위별 유전자 질환에 대한 데이터 및 생활습관 데이터들 중에서 특히, 상기 일상생활식습관분석모듈(340)의 식습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 구성으로, 질환위험을 예측함에 있어 특히, 암 질환에서는 유전자 관련 영향 및 일상생활 등에서 식습관 관련 정도가 다른 생활습관 대비 상관관계가 높게 나타남에 따라 상기 암질환가중치적용모듈(455)에서는 이에 대한 가중치를 높게 적용하여 관련 질환의 예측 정확도를 높일 수 있게 한다. 일 예로, 상기 유전자질환가중치적용모듈(440)을 통해 특정 사용자의 유전자검사 데이터에서 간암 발병 가능성이 예측되었고 거기에 더해 그 가족의 유전자 질환에 대한 데이터에서도 감암 발병 가족력이 있다거나 또는 간암 발병 가능성이 예측된 경우라서 해당 사용자의 간암 발병 관련 위험가능성을 보다 높게 가중치 적용하여 제공한다거나 또는 상기 일상생활식습관분석모듈(340)을 통해 해당 사용자가 평소에 음주를 즐겨함으로써 간 부위에 대한 악영향이 예상되는 정보를 제공하는 경우 이러한 정보를 기반으로 이를 반영하여 간암과 같은 질환예측에 그 가중치를 높게 적용하여 발병가능성을 높게 산출하는 등 암 질환과 밀접하게 관련된 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터만을 보다 가중치를 부여하여 분석함으로써, 질환예측의 정확도를 높일 수 있게 한다.
이상에서, 출원인은 본 발명의 다양한 실시예들을 설명하였지만, 이와 같은 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 구현하는 일 실시예일 뿐이며, 본 발명의 기술적 사상을 구현하는 한 어떠한 변경예 또는 수정예도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.
10: 유전자분석부 110: 가족력질환분석모듈
20: 건강검진분석부
210: 건강검진이력데이터분석모듈 220: 신체부위별건강변화분석모듈
30: 생활습관분석부
310: 일상생활주변환경분석모듈 320: 일상생활움직임분석모듈
330: 여가생활활동량분석모듈 340: 일상생활식습관분석모듈
350: 일상생활뇌사용량분석모듈
40: 질환위험예측분석부
410: 연령별가중치적용모듈 411: 저연령대가중치적용모듈
412: 중연령대가중치적용모듈 413: 고연령대가중치적용모듈
420: 성별가중치적용모듈 430: 생애주기별가중치적용모듈
440: 유전자질환가중치적용모듈 450: 신체부위별가중치적용모듈
451: 호흡기부위가중치적용모듈 452: 척추/관절부위가중치적용모듈
453: 심혈관부위가중치적용모듈 454: 뇌부위가중치적용모듈
455: 암질환가중치적용모듈
20: 건강검진분석부
210: 건강검진이력데이터분석모듈 220: 신체부위별건강변화분석모듈
30: 생활습관분석부
310: 일상생활주변환경분석모듈 320: 일상생활움직임분석모듈
330: 여가생활활동량분석모듈 340: 일상생활식습관분석모듈
350: 일상생활뇌사용량분석모듈
40: 질환위험예측분석부
410: 연령별가중치적용모듈 411: 저연령대가중치적용모듈
412: 중연령대가중치적용모듈 413: 고연령대가중치적용모듈
420: 성별가중치적용모듈 430: 생애주기별가중치적용모듈
440: 유전자질환가중치적용모듈 450: 신체부위별가중치적용모듈
451: 호흡기부위가중치적용모듈 452: 척추/관절부위가중치적용모듈
453: 심혈관부위가중치적용모듈 454: 뇌부위가중치적용모듈
455: 암질환가중치적용모듈
Claims (10)
- 사용자의 유전자검사 데이터를 수집,분석하는 유전자분석부;
사용자의 건강검진 데이터를 수집,분석하는 건강검진분석부;
사용자의 생활습관 데이터를 수집,분석하는 생활습관분석부;
사용자의 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터를 반영하여 사용자의 질환위험도를 산출하는 질환위험예측분석부;를 포함하며,
상기 유전자분석부는, 사용자에 대해 사용자의 가족이 걸린 유전자 질환에 대한 데이터를 수집,분석하는 가족력질환분석모듈을 포함하고,
상기 질환위험예측분석부는, 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 사용자별 가중치를 적용하여 사용자 맞춤형 질환위험도를 정확하게 산출하며,
상기 질환위험예측분석부는, 상기 유전자검사 데이터에 상기 가족력질환분석모듈에서 분석,제공되는 가족 관련 유전자 질환 데이터를 가중치 적용하여 신체부위별 유전자 질환에 대한 데이터를 제공하는 유전자질환가중치적용모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템. - 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 질환위험예측분석부는, 사용자의 연령대에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리하는 연령별가중치적용모듈을 포함하며,
상기 연령별가중치적용모듈은, 저연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터의 가중치는 상대적으로 낮게 적용하고 유전자검사 데이터의 가중치는 상대적으로 높게 적용하는 저연령대가중치적용모듈과, 고연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터의 가중치는 상대적으로 높게 적용하고 유전자검사 데이터의 가중치는 상대적으로 낮게 적용하는 고연령대가중치적용모듈과, 중연령대 사용자에 대해 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터의 가중치를 균등하게 적용하는 중연령대가중치적용모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 질환위험예측분석부는, 사용자의 성별에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리하는 성별가중치적용모듈을 추가로 포함하며,
상기 성별가중치적용모듈은, 여성 사용자에 대해서는 유전자검사 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하고, 남성 사용자에 대해서는 생활습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 것을 특징으로 하는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 질환위험예측분석부는, 사용자의 현재 시점에 질환위험도에는 상기 건강검진 데이터의 가중치를 높게 적용하고, 근미래의 질환위험도에는 상기 생활습관 데이터의 가중치를 높게 적용하고, 원미래의 질환위험도에는 상기 유전자검사 데이터의 가중치를 높게 적용하여 사용자의 생애주기 질환위험도를 정확하게 산출하는 생애주기별가중치적용모듈을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템. - 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 건강검진분석부는, 사용자의 누적된 건강검진 데이터를 비교,분석하는 건강검진이력데이터분석모듈과, 상기 건강검진이력데이터분석모듈의 분석 결과를 기반으로 사용자의 신체부위별 건강변화에 대한 추세를 분석하는 신체부위별건강변화분석모듈을 포함하며,
상기 질환위험예측분석부는, 사용자의 신체 부위에 따라 상기 건강검진 데이터, 유전자검사 데이터 및 생활습관 데이터에 적용하는 가중치를 달리하는 신체부위별가중치적용모듈을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템. - 제 7 항에 있어서,
상기 신체부위별가중치적용모듈은, 상기 신체부위별건강변화분석모듈을 통해 건강변화가 나빠진 신체부위에 대해서는 건강검진 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하고, 건강변화가 없는 신체부위에 대해서는 생활습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 것을 특징으로 하는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템. - 제 8 항에 있어서,
상기 생활습관분석부는, 사용자의 일상생활이 이루어지는 주변 환경에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활주변환경분석모듈과, 사용자의 일상생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활움직임분석모듈과, 사용자의 여가생활에서의 신체 움직임 정도에 대한 정보를 수집,분석하는 여가생활활동량분석모듈과, 사용자의 일상생활에서의 식습관에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활식습관분석모듈과, 사용자의 일상생활에서의 뇌사용량에 대한 정보를 수집,분석하는 일상생활뇌사용량분석모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템. - 제 9 항에 있어서,
상기 신체부위별가중치적용모듈은, 기관지나 폐와 같은 호흡기 부위에 대해서는 상기 일상생활주변환경분석모듈의 주변 환경 데이터 및 상기 일상생활식습관분석모듈의 식습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 호흡기부위가중치적용모듈과, 척추나 관절과 같은 척추/관절 부위에 대해서는 상기 일상생활움직임분석모듈 및 여가생활활동량분석모듈에서의 신체 움직임 정도 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 척추/관절부위가중치적용모듈과, 심장이나 혈관과 같은 혈관계 부위에 대해서는 상기 일상생활식습관분석모듈의 식습관 데이터 및 상기 일상생활움직임분석모듈와 여가생활활동량분석모듈에서의 신체 움직임 정도 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 심혈관부위가중치적용모듈과, 치매와 같은 뇌 부위에 대해서는 상기 일상생활뇌사용량분석모듈의 뇌사용량 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 뇌부위가중치적용모듈과, 암 질환에 대해서는 상기 유전자질환가중치적용모듈의 신체부위별 유전자 질환에 대한 데이터 및 상기 일상생활식습관분석모듈의 식습관 데이터의 가중치를 상대적으로 높게 적용하는 암질환가중치적용모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템.
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| KR1020230062440A KR102607650B1 (ko) | 2023-05-15 | 2023-05-15 | 보험 설계를 위한 사용자별 질환예측 서비스 시스템 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20150078236A (ko) * | 2013-12-30 | 2015-07-08 | 주식회사 케이티 | 개인 건강관리 방법 및 시스템 |
| KR20180099193A (ko) * | 2017-02-28 | 2018-09-05 | 연세대학교 산학협력단 | 복수의 질병 예측 모델을 이용하여 질병 예측 서비스를 제공하는 방법, 서버 및 시스템 |
| KR102197095B1 (ko) * | 2020-04-02 | 2020-12-30 | 이준호 | 유전자 분석정보, 건강검진정보 및 생체정보에 기반한 인슈테크 시스템 |
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2023
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