KR102638838B1 - 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법은 의료 정보에 대한 다수의 학습 데이터가 저장된 학습 데이터베이스 및 인공지능이 상기 학습 데이터베이스를 이용하여 분석 대상 의료 정보에 대한 판단 결과를 생성하는 판단 모듈을 포함하는 의료 정보 분석 시스템에 있어서, 상기 의료 정보 분석 시스템이 신규 의료 정보를 입력받는 단계, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 판단 모듈을 통해 상기 신규 의료 정보를 분석하여 신규 판단 결과를 생성하는 단계, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 신규 의료 정보 및 상기 신규 판단 결과 중 적어도 하나를 상기 학습 데이터베이스 및 상기 판단 모듈 중 적어도 하나에 반영하여 업데이트하는 단계, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 학습 데이터베이스 및 상기 판단 모듈의 업데이트에 따른 변경사항을 판단하는 단계, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 변경사항이 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 달성했는지 여부를 판단하는 단계 및 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 기준을 달성했다고 판단하면, 신규 인허가와 관련된 알림 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 인공지능을 이용하여 의료 정보에 관한 판단 결과를 생성하고, 판단 결과를 학습 데이터베이스 또는 판단 모듈에 업데이트하는 의료 정보 분석 시스템에 관한 것이다.
최근 의료 분야에 있어서도 인공지능이 활용되기 시작하는 추세이다. 의료 분야에 있어서, 인공지능은 통상적으로 사진이나 영상 데이터의 판독, 진단 및 환자의 상태를 예측하는 것에 사용된다.
이를 위해 의료 정보 분석 시스템은 다수의 환자의 의료 정보와 이에 대한 라벨링 정보(의료 정보에 대한 판단 결과)를 포함한 학습 데이터베이스를 포함하여야 한다. 의료 정보 분석 시스템은 이러한 학습 데이터베이스에 기반하여 인공지능 판단 알고리즘을 수행하게 된다.
더욱 정확한 판단을 위해서 신규 의료 정보 및 신규 판단 결과를 다시 학습 데이터베이스 및 판단 모듈의 알고리즘에 반영하는 피드백 업데이트를 수행하는 경우도 있다.
상술한 의료 정보 분석 시스템은 의료 분야라는 특성상 보다 엄격한 법률 또는 규정이 적용된다. 그러나 현재까지 제안된 의료 정보 분석 시스템은 분석의 정확도 또는 효율향상에 집중하였을 뿐, 법률 또는 규정의 위반을 감시하고 이에 대한 대응방안을 제안하는 것에는 미비하였다.
의료 정보 분석 시스템의 사용자의 편의를 향상시키고, 사용자의 의도하지 않은 법률 또는 규정의 위반을 예방하기 위해서 의료 정보 분석 시스템에 있어서 법률 또는 규정의 위반을 감시하고 이에 대한 대응방안을 제안하는 시스템에 대한 니즈가 증가하고 있는 추세이다.
본 발명은 의료 정보 분석 시스템을 사용하는 사용자가 학습 데이터베이스 또는 판단 모듈의 업데이트에 따른 신규 인허가를 받는 것을 지속적으로 관찰하지 않더라도 의료 정보 분석 시스템이 이의 필요성을 판단하여 알림을 제공하는 의료 정보 분석 시스템의 수행 방법을 제공하는 것에 목적이 있다.
또한, 본 발명은 사용자의 인허가 미비에 따른 법률 또는 규정 위반의 위험을 현저히 낮출 수 있는 의료 정보 분석 시스템의 수행 방법을 제공하는 것에 목적이 있다.
본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법은 의료 정보에 대한 다수의 학습 데이터가 저장된 학습 데이터베이스 및 인공지능이 상기 학습 데이터베이스를 이용하여 분석 대상 의료 정보에 대한 판단 결과를 생성하는 판단 모듈을 포함하는 의료 정보 분석 시스템에 있어서, 상기 의료 정보 분석 시스템이 신규 의료 정보를 입력받는 단계, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 판단 모듈을 통해 상기 신규 의료 정보를 분석하여 신규 판단 결과를 생성하는 단계, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 신규 의료 정보 및 상기 신규 판단 결과 중 적어도 하나를 상기 학습 데이터베이스 및 상기 판단 모듈 중 적어도 하나에 반영하여 업데이트하는 단계, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 학습 데이터베이스 및 상기 판단 모듈의 업데이트에 따른 변경사항을 판단하는 단계, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 변경사항이 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 달성했는지 여부를 판단하는 단계 및 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 기준을 달성했다고 판단하면, 신규 인허가와 관련된 알림 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 업데이트하는 단계 이전에, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 업데이트에 의해 인허가와 관련된 규정을 위반할 가능성에 대해 판단하는 단계 및 상기 위반할 가능성에 대해 판단하는 단계에서, 상기 위반할 가능성이 미리 정해진 가능성 기준을 달성한 경우, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 업데이트하는 단계의 수행을 보류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 신규 인허가가 완료되었다는 정보를 입력받는 단계 및 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 보류하는 단계에서 보류된 업데이트 중 적어도 일부를 진행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 의료 정보 분석 시스템이 종전의 업데이트 이력을 참고하여 향후의 업데이트에 의해 인허가와 관련된 규정을 위반하게 되는 시점을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 상기 예측하는 단계에서 예측한 시점을 반영하여 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 의료 정보 분석 시스템이 사용자 단말로부터 알림 발생에 대한 사전 기간에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 반영하여 결정하는 단계에서, 상기 의료 정보 분석 시스템은 상기 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 상기 사전 기간에 대한 정보를 반영하여 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 미리 정해진 기준을 달성했는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 변경사항에서 변경된 개별 변경내용의 목록을 생성하는 단계, 상기 개별 변경내용의 카테고리를 결정하는 단계 및 상기 개별 변경내용에 상기 카테고리에 따른 인허가 규정을 적용하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 변경사항은 상기 판단 모듈이 판단할 수 있는 항목의 증가와 관련될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 변경사항은 상기 학습 데이터베이스의 데이터 추가에 따라 상기 판단 모듈이 판단한 결과의 정확도 증가와 관련될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 변경사항을 신규 인허가와 관련된 양식에 따라 편집한 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법에 따르면, 의료 정보 분석 시스템을 사용하는 사용자가 학습 데이터베이스 또는 판단 모듈의 업데이트에 따른 신규 인허가를 받는 것을 지속적으로 관찰하지 않더라도 의료 정보 분석 시스템이 이의 필요성을 판단하여 알림을 제공한다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법은 인허가 미비에 따른 법률 또는 규정 위반의 위험을 현저히 낮출 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 동작하는 환경을 도식화한 도면이다.
도 2는 본 발명의 의료 정보 분석 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 다른 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 또 다른 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 일부 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 의료 정보 분석 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 다른 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 또 다른 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 일부 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, 설명되는 각 단계들은 특별한 인과관계에 의해 나열된 순서에 따라 수행되어야 하는 경우를 제외하고, 나열된 순서와 상관없이 수행될 수 있다.
본 출원에서, "포함한다" 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 도면들을 참조하여 본 발명에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 의료 정보 분석 시스템(100)이 동작하는 환경을 도식화한 도면이다.
의료 정보 생성부(11)는 병원, 의원 등에서 의료 정보를 생성하는 장치이다. 의료 정보 생성부(11)는 예를 들어, MRI, CT, X-Ray 등 환자에 대한 의료 영상 또는 사진을 생성하는 의료 장치일 수 있다. 그러나 경우에 따라 의료 정보 생성부(11)는 환자의 혈액 검사, 소변 검사, DNA 검사 등의 검사 결과를 생성하는 검사 결과 생성 장치일 수도 있다. 또한, 경우에 따라 의료 정보 생성부(11)는 의사 또는 간호사 등이 환자의 상태에 대한 다양한 정보 직접 입력하는 PC 또는 태블릿과 같은 단말기일 수도 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위해 의료 정보 생성부(11)가 환자에 대한 의료 영상을 생성하는 의료용 영상 촬영 장비인 것을 예를 들어 설명하도록 한다. 그럼에도 불구하고 본 발명은 의료 정보 생성부(11)가 의료용 영상 촬영 장비인 것으로 한정되는 것은 아니다.
의료 정보 분석 시스템(100)은 의료 정보 생성부(11)와 연결된다. 본 발명의 의료 정보 분석 시스템(100)은 의료 정보 생성부(11)와 동일한 장치 내에 설치될 수 있다. 구체적으로, 의료 정보 생성부(11)가 MRI 장치일 경우, 의료 정보 분석 시스템(100)은 MRI 장치에 포함되는 컴퓨터 장치로 구현될 수 있다.
경우에 따라 의료 정보 분석 시스템(100)은 의료 정보 생성부(11)와 네트워크를 통해 연결된 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 정보 분석 시스템(100)은 의료 정보 생성부(11)와 별개로 설치된 컴퓨터 장치로 구현될 수 있다. 구체적으로, 병원에 설치된 별개의 MRI 장치가 의료 정보 생성부(11)일 수 있고, 의료 정보 분석 시스템(100)은 상기 MRI 장치와 연결된 별도의 컴퓨터 장치일 수 있다. 이러한 경우, 하나의 병원에 복수의 MRI 장치가 설치된 경우, 의료 정보 분석 시스템(100)은 복수의 MRI 장치에 연결되는 것도 가능하다.
경우에 따라 의료 정보 분석 시스템(100)은 의료 정보 생성부(11)와 인터넷 네트워크를 통해 연결된 장치일 수 있다. 이러한 경우, 의료 정보 분석 시스템(100)은 서버 컴퓨터 형태로 형성되어 의료 정보 생성부(11)가 생성한 의료 정보를 인터넷을 통해 전달받게 된다. 그리고 하나의 의료 정보 분석 시스템(100)이 복수의 병원의 의료 정보 생성부(11)와 연결되어 의료 정보를 분석하는 것도 가능하게 된다.
사용자 단말(200)은 의료 정보 분석 시스템(100)과 연결된다. 사용자 단말(200)은 의사, 간호사 또는 환자가 사용하는 단말일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 의사가 진단 및 진료를 위해 사용하는 PC 장치일 수 있다. 사용자 단말(200)은 의료 정보 생성부(11)가 생성한 의료 정보를 출력하는 뷰어 장치를 겸할 수도 있다.
사용자 단말(200)과 의료 정보 분석 시스템(100)은 다양한 방법으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)과 의료 정보 분석 시스템(100)은 일체의 장치로 구현될 수도 있고, 병원 내부 네트워크를 통해 연결될 수도 있고, 인터넷 네트워크를 통해 연결될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 의료 정보 분석 시스템(100)의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 의료 정보 분석 시스템(100)은 의료 정보 입력부(110), 학습 데이터베이스(120), 판단 모듈(130), 업데이트 관리부(140) 및 인허가 관리부(150)를 포함한다.
의료 정보 입력부(110)는 의료 정보 생성부(11)가 생성한 의료 정보를 입력받는다. 의료 정보 입력부(110)는 네트워크를 통해 다른 장치와 연결될 수 있다.
학습 데이터베이스(120)는 판단 모듈(130)이 인공지능을 이용하여 의료 정보에 대한 판단 결과를 생성하는데 사용되는 기초 데이터, 학습 데이터 및 학습 모듈을 포함한다. 학습 데이터베이스(120)는 기존에 라벨링된 복수의 의료 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 복수의 환자의 영상 및 사진 데이터와 이에 대한 구체적인 진단 데이터를 포함할 수 있다.
판단 모듈(130)은 인공지능이 이러한 학습 데이터베이스(120)를 이용하여 의료 정보에 대한 판단 결과를 생성하는 모듈이다. 구체적으로, 판단 모듈(130)은 환자의 영상 및 사진 정보, 검사 결과 및 의사 또는 간호사의 진찰 결과에 기초하여 환자의 질환 등을 진단 또는 예측할 수 있다. 이러한 진단 또는 예측 결과는 정확도 정보와 함께 제공될 수 있다. 이러한 진단 또는 예측 결과가 상술한 의료 정보에 대한 판단 결과일 수 있다.
판단 모듈(130)이 생성한 의료 정보에 대한 판단 결과는 사용자 단말(200)에 제공될 수 있다. 이러한 판단 결과는 단순한 진단 또는 예측 결과뿐만 아니라 정확도에 대한 정보 및 판단 근거도 함께 제공될 수 있다.
업데이트 관리부(140)는 신규 의료 정보와 이러한 신규 의료 정보에 대해 판단 모듈(130)이 판단한 판단 결과 중 적어도 하나를 학습 데이터베이스(120) 및 판단 모듈(130) 중 적어도 하나에 반영하여 업데이트하는 것을 관리하는 부분이다.
업데이트 관리부(140)는 미리 정해진 방법에 따라 신규 의료 정보와 판단 결과 중 어느 하나만을 또는 둘 모두를 업데이트에 반영할 수 있다. 그리고 업데이트 관리부(140)는 미리 정해진 방법에 따라 학습 데이터베이스(120) 및 판단 모듈(130) 중 어느 하나만을 또는 둘 모두를 업데이트에 반영할 수 있다.
예를 들어, 업데이트 관리부(140)가 판단 결과를 산출하는 판단 알고리즘의 업데이트는 진행하지 않고, 판단에 기초가 되는 학습 데이터만 업데이트하는 경우가 있을 수 있다. 이러한 경우, 업데이트 관리부(140)는 판단 모듈(130)에 포함된 판단 알고리즘은 업데이트하지 않고 학습 데이터베이스(120)만을 업데이트할 수 있다.
이러한 업데이트를 통해, 판단 모듈(130)의 판단 정확도가 향상될 수 있다. 인공지능에 기반한 판단 알고리즘의 경우, 알고리즘 그 자체의 향상뿐만 아니라 기초하는 학습 데이터의 양 또는 종류가 증가함에 따라 판단 정확도가 향상될 수 있다.
인허가 관리부(150)는 상술한 업데이트에 의해 학습 데이터베이스(120)와 판단 모듈(130)에 변경이 발생한 경우, 이러한 변경으로 인해 신규로 인허가를 받아야 하는지를 판단하는 부분이다. 의료 정보에 대한 판단 결과를 제공하는 의료 정보 분석 시스템(100)은 각종 인허가의 대상이 될 수 있다. 특히, 병명을 진단하거나 예측하는 기능을 제공하는 인공지능 기반 의료 정보 분석 시스템(100)은 다양한 인허가 사항이 존재할 수 있다.
의료 정보 분석 시스템(100)은 최초의 인허가뿐만 아니라 이후 변경사항이 발생한 경우에도 인허가를 받는 것이 법적으로 규정되어 있을 수 있다. 인공지능의 특성 상 상술한 것과 같이 지속적으로 업데이트가 진행되는데 이를 모두 변경사항으로 보고 인허가를 받는다는 것은 매우 비효율적일 수 있다. 따라서 업데이트에 따른 변경의 정도가 일정 기준을 만족하는 경우에만 새로운 인허가를 받아야하는 것으로 제도가 마련될 수 있다. 본 발명은 아직 정확하게 제도가 마련되지 않았지만, 이와 같이 업데이트에 따른 변경의 정도가 일정 기준을 만족하는 경우에만 새로운 인허가를 받아야하는 제도가 도입될 경우 적용될 수 있는 의료 정보 분석 시스템(100)의 인허가 관련 관리 방법을 제공하는 것에 목적이 있다.
인허가 관리부(150)는 업데이트 관리부(140)에 의해 업데이트가 진행되면, 학습 데이터베이스(120) 및 판단 모듈(130)의 업데이트에 따른 변경사항을 판단한다. 그리고 변경사항이 신규 인허가를 받아야 하는지에 대한 판단을 진행한다. 구체적으로, 변경사항이 신규 인허가를 받는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 달성했는지 여부를 판단한다.
인허가 관리부(150)가 변경사항이 미리 정해진 기준을 달성했다고 판단하면, 인허가 관리부(150)는 신규 인허가와 관련된 알림 정보를 생성할 수 있다. 그리고 이 알림 정보는 사용자 단말(200)에 제공될 수 있다.
인허가 관리부(150)는 사용자 단말(200)의 요청 등에 의해 신규 인허가를 대행하거나, 신규 인허가를 보조할 수 있다. 구체적으로, 인허가 관리부(150)는 신규 인허가를 받기 위해 제출되어야 하는 변경사항의 요약 정보를 생성할 수 있다. 변경사항의 요약 정보는 신규 인허가와 관련되어 미리 정해진 양식에 따라 편집된 정보일 수 있다.
이하, 의료 정보 분석 시스템(100)의 각 부분에 대해서 간략하게 설명하였다. 그러나 본 발명은 특정한 부분이 미리 정해진 특정한 수행 내용을 수행하는 것으로 한정되는 것은 아니다. 즉, 상술한 수행 내용 중 인허가 관리부(150)가 알림 정보를 생성하는 것으로 설명되어 있다. 그러나 경우에 따라서 판단 모듈(130)이나 업데이트 관리부(140)가 알림 정보를 생성하는 것을 수행할 수도 있다. 또한, 경우에 따라서 위에서 언급되지 않은 새로운 부분이 알림 정보를 생성하는 것을 수행하는 것도 가능하다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 의료 정보 분석 시스템(100)이 수행하는 수행 내용에 대해서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 포함하는 세부 부분이 수행하는 것이 아닌 의료 정보 분석 시스템(100) 자체가 수행하는 것으로 설명하도록 한다.
도 3을 참조하여, 본 발명의 의료 정보 분석 시스템(100)이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법에 대해 설명하도록 한다.
단계(S110)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 신규 의료 정보를 입력받는다. 신규 의료 정보는 의료 정보 생성부(11)에서 생성된 것일 수 있다. 의료 정보 분석 시스템(100)이 입력받는 의료 정보는 통상적으로 병원 등에서 사용되는 DCM 파일형식(DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) 형식을 따르는 파일)의 의료 정보가 아닌 보다 간략한 형태로 편집된 의료 정보일 수 있다. 예를 들어, 이미지 파일인 경우, PNG, JPG, GIF, PDF 등의 파일 형태를 가질 수 있다. 이러한 파일의 형태 변환은 의료 정보 생성부(11) 및 의료 정보 분석 시스템(100) 중 어느 하나에 의해 수행될 수 있다. 이러한 파일의 변화에 의해 의료 정보 분석 시스템(100)이 다루는 의료 정보의 용량이 감소될 수 있다. 이로 인해 의료 정보 분석 시스템(100)의 시스템 부하 및 소비 전력이 줄어들 수 있다.
단계(S120)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 판단 모듈(130)을 통해 신규 의료 정보를 분석하여 신규 판단 결과를 생성한다. 단계(S120)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)은 인공지능을 이용하여 신규 판단 결과를 생성한다. 이를 위해, 의료 정보 분석 시스템(100)은 미리 정해진 학습 데이터베이스(120)를 이용한다.
신규 판단 결과는 진단에 대한 판단 결과, 환자의 상태 예측에 대한 판단 결과 또는 검사 결과에 대한 판단 결과를 포함할 수 있다. 이러한 신규 판단 결과는 종래에 의사가 판단하여 왔던 결과가 포함되어 있기 때문에, 이러한 판단 결과를 도출하는 부분은 관리 기관의 인허가 관리 대상에 포함될 수 있다.
이러한 신규 판단 결과는 진단 및 예측에 대한 정확도 및 가능성 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 의료 정보 분석 시스템(100)이 영상에 관한 의료 정보에 대해 특정한 유형의 종양이 있다고 판단한 경우, 이에 대한 정확도 정보를 % 단위로 함께 제공하여 의사가 해당 정보를 활용하는데 참고하도록 할 수 있다.
단계(S130)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 신규 의료 정보 및 신규 판단 결과 중 적어도 하나를 학습 데이터베이스(120) 및 판단 모듈(130) 중 적어도 하나에 반영하여 업데이트한다.
먼저, 의료 정보 분석 시스템(100)은 신규 의료 정보 및 신규 판단 결과 중 적어도 하나를 선택하여 업데이트에 활용할 수 있다. 구체적으로, 의료 정보 분석 시스템(100)은 신규 판단 결과는 업데이트에 활용하지 않고, 단계(S110)에서 입력받은 신규 의료 정보만을 업데이트에 활용할 수 있다. 경우에 따라, 의료 정보 분석 시스템(100)은 신규 의료 정보는 업데이트 활용하지 않고, 단계(S120)에서 생성한 신규 판단 결과만을 업데이트에 활용할 수 있다. 또한, 경우에 따라, 의료 정보 분석 시스템(100)은 신규 의료 정보 및 신규 판단 결과 모두를 업데이트에 활용할 수 있다.
의료 정보 분석 시스템(100)은 이렇게 업데이트에 활용되기로 결정한 정보를 학습 데이터베이스(120) 및 판단 모듈(130) 중 적어도 하나에 반영하여 업데이트한다. 구체적으로, 의료 정보 분석 시스템(100)은 학습 데이터베이스(120)만을 업데이트할 수 있다. 경우에 따라, 의료 정보 분석 시스템(100)은 판단 모듈(130)만을 업데이트할 수도 있다. 또한, 경우에 따라 의료 정보 분석 시스템(100)은 학습 데이터베이스(120)와 판단 모듈(130)을 모두 업데이트할 수 있다.
이러한 업데이트에 의해 의료 정보 분석 시스템(100)은 더 많은 학습 정보에 기초하여 의료 정보를 판단할 수 있게 되어 판단의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 이러한 업데이트에 의해 알고리즘이 향상되어 판단할 수 있는 진단 또는 예측의 종류가 증가할 수 있다.
단계(S140)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 학습 데이터베이스(120) 및 판단 모듈(130)의 업데이트에 따른 변경사항을 판단한다.
의료 정보 분석 시스템(100)은 업데이트 이전과 이후의 학습 데이터베이스(120) 및 판단 모듈(130)을 비교하여 변경사항을 파악할 수 있다. 경우에 따라서, 의료 정보 분석 시스템(100)은 업데이트에서 신규로 반영되는 신규 의료 정보 또는 신규 판단 결과를 분석하여 업데이트 결과 변경되는 변경사항을 미리 산출할 수 있다.
단계(S140)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)은 단순히 학습 데이터베이스(120) 및 판단 모듈(130)의 변경사항만을 판단하는 것이 아니라, 변경된 학습 데이터베이스(120) 및 판단 모듈(130)에 따라 판단 모듈(130)이 판단 결과를 산출하는 결과가 어떻게 변경되는지 여부를 판단하게 된다. 즉, 업데이트에 의해 의료 정보 판단의 정확도가 향상된 정도 및 진단 또는 예측의 종류 증가 중 적어도 하나에 대한 내용을 판단하게 된다.
단계(S150)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 변경사항이 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 달성했는지 여부를 판단한다.
이를 위해 의료 정보 분석 시스템(100)은 신규 인허가를 받아야 하는 변경사항의 내용 및 이와 관련된 미리 정해진 기준을 저장하고 있을 수 있다. 여기서, 신규 인허가를 받아야 하는 변경사항의 내용이란 법률, 규칙, 예규, 기준 등에 의해 정해져 있는 것일 수 있고, 이러한 내용이 데이터베이스로 가공되어 저장될 수 있다.
의료 정보 분석 시스템(100)은 변경사항이 이러한 신규 인허가를 받아야 하는 변경사항에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 이를 위해 의료 정보 분석 시스템(100)은 신규 인허가를 받아야하는 각 항목을 구분하여 변경사항이 이에 해당하는지를 판단할 수 있다.
또한, 의료 정보 분석 시스템(100)은 변경사항이 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련하여 미리 정해진 기준을 달성하였는지 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 미리 정해진 기준이란, 실제로 신규 인허가를 즉시 받아야 하는 상황은 아니지만 신규 인허가를 받아야 하는 시점이 도래한 것과 관련될 수 있다.
예를 들어, 상술한 미리 정해진 기준이라는 것이 신규 인허가를 받아야 한다고 예상되는 시점에서 3주 이전이라는 시점 관련된 기준이 있다고 가정하자. 이러한 경우, 의료 정보 분석 시스템(100)은 변경사항을 분석하여 변경사항에 따라 신규 인허가를 받아야 하는 시점이 3주 이내로 도래하면 상술한 미리 정해진 기준을 달성했다고 판단할 수 있다.
의료 정보 분석 시스템(100)이 미리 정해진 기준을 설정하는 것은 아래의 도 4를 참조하여 더욱 자세하게 후술하도록 한다.
단계(S160)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 상기 기준을 달성했다고 판단하면, 신규 인허가와 관련된 알림 정보를 생성한다.
여기서 신규 인허가와 관련된 알림 정보는 업데이트에 따른 변경사항에 따라 상술한 미리 정해진 기준을 달성하였다고 사용자 단말(200)에 알리기 위한 알림일 수 있다.
예를 들어 미리 정해진 기준이 신규 인허가를 받아야 한다고 예상되는 시점에서 3주 이전이라는 시점 관련된 기준이라고 가정하자. 이러한 경우, 상술한 기준이 달성되면 의료 정보 분석 시스템(100)은 사용자 단말(200)에 금번 업데이트로 인해 3주 이내에 신규 인허가를 받아야 하는 상황이 발생하였다는 사실을 알리는 알림을 제공할 수 있다.
이러한 알림은 신규 인허가를 받기 위한 절차, 의료 정보 분석 시스템(100)이 신규 인허가를 대행하여 받는 것과 관련된 안내 및 상기 대행하여 받는 것과 관련된 소요 비용 등에 관한 정보를 더 포함할 수 있다.
단계(S170)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 변경사항을 신규 인허가와 관련된 양식에 따라 편집한 정보를 생성할 수 있다. 이는 경우에 따라 단계(S160) 이후에 사용자 단말(200)의 요청에 따라 선택적으로 수행되는 것일 수도 있다.
신규 인허가를 받기 위해, 인허가를 신청하는 주체는 변경사항에 대한 정보를 인허가권자에게 제출해야 할 수 있다. 이를 위해 의료 정보 분석 시스템(100)은 변경사항에 대한 정보를 미리 정해진 신규 인허가와 관련된 양식에 따라 편집할 수 있다.
이러한 정보는 신규 인허가를 신청하는 주체에 의해 활용될 수 있다. 사용자가 직접 신규 인허가를 신청하는 경우, 이러한 정보는 사용자 단말(200)에 제공될 수 있다. 만약에 의료 정보 분석 시스템(100)이 신규 인허가를 대행하는 경우 이러한 정보는 의료 정보 분석 시스템(100)이 직접 활용하여 인허가권자에게 제출할 수도 있다.
상술한 의료 정보 분석 시스템(100)이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법에 따르면, 의료 정보 분석 시스템(100)을 사용하는 사용자가 학습 데이터베이스(120) 또는 판단 모듈(130)의 업데이트에 따른 신규 인허가를 받는 것을 지속적으로 관찰하지 않더라도 의료 정보 분석 시스템(100)이 이의 필요성을 판단하여 알림을 제공한다는 장점이 있다.
의료 정보 분석에 관련하여서는 다른 분야보다 엄격한 인허가 규정 등이 적용되기 때문에 본 발명을 활용하면 인허가 미비에 따른 법률 또는 규정 위반의 위험을 현저히 낮출 수 있다는 장점이 있다.
이하, 도 4를 참조하여 본 발명의 의료 정보 분석 시스템(100)이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 다른 실시예에 대해서 설명하도록 한다.
도 4를 참조하여 설명하는 실시예는 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한 실시예와 다른 점을 중심으로 설명하도록 한다.
구체적으로, 도 4를 참조하여 설명하는 실시예는 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한 실시예와 비교하여, 단계(S120) 이후에 바로 단계(S130)이 수행되지 않고 단계(S210)가 수행되는 것이 특징이다. 그리고 단계(S210)에서 미리 정해진 가능성 기준을 달성한 경우 단계(S220), 단계(S230) 및 단계(S240)를 수행하는 것이 특징이다.
단계(S210)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 업데이트에 의해 인허가와 관련된 규정을 위반할 가능성에 대해 판단한다.
의료 정보 분석 시스템(100)은 단계(S130)에서의 업데이트가 수행될 경우 인허가와 관련된 규정을 위반할 가능성을 판단한다. 구체적으로, 의료 정보 분석 시스템(100)은 단계(S130)에서의 업데이트의 의해 발생하는 변경사항을 분석하여 인허가와 관련된 규정을 위반할 가능성을 판단한다. 통상적으로, 변경사항의 정도가 크면 인허가와 관련된 규정을 위반할 가능성이 높다고 판단할 수 있다.
단계(S210)와 단계(S220) 사이에서, 단계(S210)에서 판단된 가능성이 미리 정해진 가능성 기준을 달성하였는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 미리 정해진 가능성 기준이 60%의 가능성이라고 하면, 단계(S210)에서 판단된 가능성이 60%를 초과하면 이후의 단계(S220)을 수행하게 된다.
이러한 가능성 기준은 사용자에 의해 정해지는 것일 수 있다. 일반적으로 사용자가 법률이나 규정 위반의 위험도를 낮추는 대신에 업데이트의 반영을 보수적으로 하는 성향을 가질 경우, 상술한 미리 정해진 가능성 기준을 낮게 잡는 것이 바람직할 수 있다. 그러나 사용자가 법률이나 규정 위반의 위험을 어느 정도 감수하는 대신에 업데이트의 반영을 적극적으로 하는 성향을 가질 경우, 상술한 미리 정해진 가능성 기준을 상대적으로 높게 잡는 것이 바람직할 수 있다. 의료 정보 분석 시스템(100)은 이러한 가능성 기준에 대한 설정 방법을 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 사용자는 제공받은 설정 방법을 따라 자신의 취향이 반영된 가능성 기준을 설정할 수 있다.
단계(S210)에서 판단된 가능성이 미리 정해진 가능성 기준을 달성한 경우, 단계(S220), 단계(S230) 및 단계(S240)가 순차적으로 수행되게 된다.
단계(S220)에서 의료 정보 분석 시스템(100)이 업데이트하는 단계의 수행을 보류하게 된다.
단계(S210)에서의 판단에도 불구하고 계속 업데이트를 진행할 경우 법률이나 규정을 위반할 수도 있으므로 업데이트 자체를 보류하는 것이다. 그럼에도 불구하고, 업데이트를 위한 변경사항은 아직 학습 데이터베이스(120) 또는 판단 모듈(130)에 적용되지 않은 상태로 별도로 저장되어 있을 수 있다. 경우에 따라서 업데이트를 위한 변경사항이 이미 학습 데이터베이스(120) 또는 판단 모듈(130)에 적용되었지만, 적용된 학습 데이터베이스(120) 또는 판단 모듈(130)이 아직 활용되지 않고 비활성화 상태로 저장되어 있는 것도 가능하다.
단계(S230)에서 의료 정보 분석 시스템(100)이 신규 인허가가 완료되었다는 정보를 입력받을 수 있다.
이후, 단계(S240)에서 의료 정보 분석 시스템(100)이 보류하는 단계에서 보류된 업데이트 중 적어도 일부를 진행할 수 있다. 즉, 단계(S220)에서 보류된 업데이트가 일시에 진행되는 것이다. 그러나 이 경우에도 일시에 진행되는 업데이트에 의해 또 다른 인허가를 받아야 하는 조건이 만족될 수 있으므로, 미리 정해진 분량에 따라 순차적으로 업데이트를 진행하고, 중간에 단계(S210)을 다시 수행하는 것도 가능하다.
이러한 방법에 의해 신규 인허가를 받지 않고 지속적으로 업데이트가 진행되어 법률이나 규정을 위반하는 것이 발생하는 것을 예방할 수 있다. 업데이트로 인해 법률이나 규정을 위반할 가능성이 높아지면, 업데이트를 보류하였다가 이후 인허가를 진행한 이후 보류하여 놓았던 업데이트를 일시에 진행할 수 있다.
이러한 방법에 따라서 의료 정보 분석 시스템(100)의 사용자는 인허가 필요성과 업데이트를 지속적으로 관찰하지 않더라도 업데이트를 지속적으로 진행하면서도 법률 또는 규정 위반의 위험을 현저히 낮출 수 있다는 장점이 있다.
이하, 도 5를 참조하여 본 발명의 의료 정보 분석 시스템(100)이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 또 다른 실시예에 대해서 설명하도록 한다.
도 5를 참조하여 설명하는 실시예는 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한 실시예와 다른 점을 중심으로 설명하도록 한다.
구체적으로, 도 5를 참조하여 설명하는 실시예는 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한 실시예와 비교하여, 단계(S140)과 단계(S150) 사이에 단계(S310), 단계(S320) 및 단계(S310)를 더 수행한다는 특징이 있다.
단계(S310)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 종전의 업데이트 이력을 참고하여 향후의 업데이트에 의해 인허가와 관련된 규정을 위반하게 되는 시점을 예측한다.
의료 정보 분석 시스템(100)은 미리 정해진 종전의 기간 동안의 업데이트 이력을 참고할 수 있다. 예를 들어, 의료 정보 분석 시스템(100)은 해당 사용자의 2년 동안의 업데이트 이력을 참고하는 것으로 설정되어 있을 수 있다. 이러한 참고하는 기간은 사용자의 설정에 의해 변경될 수 있다.
의료 정보 분석 시스템(100)에 새로 입력되는 신규 의료정보 및 새로 생성되는 의료 정보 판단 결과의 양은 사용자마다 상이할 수 있으므로 사용자의 상황에 맞게 향후의 업데이트에 의해 인허가와 관련된 규정을 위반하게 되는 시점을 예측할 수 있다.
이러한 과정에서 의료 정보 분석 시스템(100)은 사용자의 특이점 입력 정보(예를 들면, 경향에서 벗어난 신규 의료정보의 입력 등) 및 주기성(예를 들면, 계절적 주기성) 등을 고려하여 시점을 예측할 수 있다.
단계(S320)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 사용자 단말(200)로부터 알림 발생에 대한 사전 기간에 대한 정보를 수신할 수 있다.
여기서, 알림 발생에 대한 사전 기간은 업데이트에 의해 인허가와 관련된 규정을 위반하게 되는 시점보다 얼마나 이전에 알림을 받고자 하는 것과 관련된 것일 수 있다. 즉, 어느 사용자가 자신은 업데이트에 의해 인허가와 관련된 규정을 위반하게 되는 시점보다 적어도 3개월 이전에는 알림을 받고 싶을 경우, 상술한 사전 기간을 3개월로 설정할 수 있다.
단계(S330)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 기준을 상기 예측하는 단계에서 예측한 시점 및 상기 사전 기간을 반영하여 결정할 수 있다. 예를 들어, 단계(S320)에서의 사전 기간이 3개월이라면, 단계(S310)에서 예측된 시점이 3개월 이내인지 이후인지 여부를 결정하는 것이다.
이후, 단계(S150)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 변경사항이 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 달성했는지 여부를 판단하는 것에서 단계(S330)의 결정을 참고할 수 있다.
이러한 방법에 의해 의료 정보 분석 시스템(100)은 사용자의 사전 기간에 대한 설정 정보를 반영하여 알림 정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다.
이하, 도 6을 참조하여 본 발명의 의료 정보 분석 시스템(100)이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법의 일부의 구체적인 특징에 대해 설명하도록 한다.
구체적으로, 도 6은 상술한 단계(S150)이 포함하는 세부 단계(S151, S152, S153)을 도시한 순서도이다.
의료 정보 분석 시스템(100)이 변경사항이 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 달성했는지 여부를 판단하기 위해 후술할 3개의 세부 단계(S151, S152, S153)가 수행될 수 있다.
단계(S151)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 변경사항에서 변경된 개별 변경내용의 목록을 생성할 수 있다. 여기서, 개별 변경내용이란 특정 진단에 대한 학습 데이터의 증가, 특정 진단에 대한 정확도의 향상 등 의료 정보 판단 결과와 관련된 구체적인 변경내용을 의미한다. 단계(S151)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)은 이러한 변경내용의 목록을 생성할 수 있다.
단계(S152)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 개별 변경내용의 카테고리를 결정할 수 있다. 즉, 단계(S151)에서 생성된 목록에 포함된 개별 변경내용이 신규 인허가와 관련된 어떠한 카테고리에 해당하는지를 결정한다. 구체적으로, 변경내용이 학습 데이터 증가에 관한 것인지, 정확도 향상에 관한 것인지 또는 진단 및 예측 항목의 증가에 관한 것이지를 판단할 결정할 수 있다.
이러한 카테고리를 결정하여 분류하는 이유는, 통상적으로 신규 인허가를 받아야 하는 사항이 이러한 카테고리에 따라 서로 다른 기준을 가지고 있기 때문이다. 예를 들면, 변경내용이 학습 데이터 증가에 관한 것인 경우 미리 허용된 범위까지는 별도의 신규 인허가 없이도 학습 데이터 증가에 관련된 업데이트를 진행할 수도 있다. 그러나 변경내용이 진단 및 예측 항목의 증가인 경우 하나의 항목만 증가하더라도 별도의 신규 인허가를 받아야 하는 것일 수도 있다.
단계(S153)에서, 의료 정보 분석 시스템(100)이 개별 변경내용에 상기 카테고리에 따른 인허가 규정을 적용할 수 있다. 카테고리에 따른 인허가 규정은 의료 정보 분석 시스템(100)이 별도로 저장하고 있는 정보일 수 있다.
상술한 3개의 세부 단계(S151, S152, S153)를 통해 보다 정확하고 체계적으로 변경사항이 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 달성했는지 여부를 판단할 수 있다는 장점이 있다.
본 발명의 각 실시예에 개시된 기술적 특징들은 해당 실시예에만 한정되는 것은 아니고, 서로 양립 불가능하지 않은 이상, 각 실시예에 개시된 기술적 특징들은 서로 다른 실시예에 병합되어 적용될 수 있다.
따라서, 각 실시예에서는 각각의 기술적 특징을 위주로 설명하지만, 각 기술적 특징이 서로 양립 불가능하지 않은 이상, 서로 병합되어 적용될 수 있다.
본 발명은 상술한 실시예 및 첨부한 도면에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 관점에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명의 범위는 본 명세서의 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
11: 의료 정보 생성부
100: 의료 정보 분석 시스템
110: 의료 정보 입력부
120: 학습 데이터베이스
130: 판단 모듈
140: 업데이트 관리부
150: 인허가 관리부
200: 사용자 단말
100: 의료 정보 분석 시스템
110: 의료 정보 입력부
120: 학습 데이터베이스
130: 판단 모듈
140: 업데이트 관리부
150: 인허가 관리부
200: 사용자 단말
Claims (10)
- 의료 정보에 대한 다수의 학습 데이터가 저장된 학습 데이터베이스 및 인공지능이 상기 학습 데이터베이스를 이용하여 분석 대상 의료 정보에 대한 판단 결과를 생성하는 판단 모듈을 포함하는 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법에 있어서,
상기 의료 정보 분석 시스템이 신규 의료 정보를 입력받는 단계;
상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 판단 모듈을 통해 상기 신규 의료 정보를 분석하여 신규 판단 결과를 생성하는 단계;
상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 신규 의료 정보 및 상기 신규 판단 결과 중 적어도 하나를 상기 학습 데이터베이스 및 상기 판단 모듈 중 적어도 하나에 반영하여 업데이트하는 단계;
상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 학습 데이터베이스 및 상기 판단 모듈의 업데이트에 따른 변경사항을 판단하는 단계;
상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 변경사항이 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 달성했는지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 기준을 달성했다고 판단하면, 신규 인허가와 관련된 알림 정보를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 업데이트하는 단계 이전에, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 업데이트에 의해 인허가와 관련된 규정을 위반할 가능성에 대해 판단하는 단계; 및
상기 위반할 가능성에 대해 판단하는 단계에서, 상기 위반할 가능성이 미리 정해진 가능성 기준을 달성한 경우, 상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 업데이트하는 단계의 수행을 보류하는 단계를 더 포함하는
의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법. - 삭제
- 제1 항에 있어서,
상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 신규 인허가가 완료되었다는 정보를 입력받는 단계; 및
상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 보류하는 단계에서 보류된 업데이트 중 적어도 일부를 진행하는 단계를 더 포함하는
의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 의료 정보 분석 시스템이 종전의 업데이트 이력을 참고하여 향후의 업데이트에 의해 인허가와 관련된 규정을 위반하게 되는 시점을 예측하는 단계를 더 포함하는
의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법. - 제4 항에 있어서,
상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 상기 예측하는 단계에서 예측한 시점을 반영하여 결정하는
의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법. - 제5 항에 있어서,
상기 의료 정보 분석 시스템이 사용자 단말로부터 알림 발생에 대한 사전 기간에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고,
상기 반영하여 결정하는 단계에서, 상기 의료 정보 분석 시스템은 상기 신규 인허가를 받아야 하는 것과 관련된 미리 정해진 기준을 상기 사전 기간에 대한 정보를 반영하여 결정하는
의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 미리 정해진 기준을 달성했는지 여부를 판단하는 단계는,
상기 변경사항에서 변경된 개별 변경내용의 목록을 생성하는 단계;
상기 개별 변경내용의 카테고리를 결정하는 단계; 및
상기 개별 변경내용에 상기 카테고리에 따른 인허가 규정을 적용하는 단계를 포함하는
의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 변경사항은 상기 판단 모듈이 판단할 수 있는 항목의 증가와 관련되는
의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 변경사항은 상기 학습 데이터베이스의 데이터 추가에 따라 상기 판단 모듈이 판단한 결과의 정확도 증가와 관련되는
의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 의료 정보 분석 시스템이 상기 변경사항을 신규 인허가와 관련된 양식에 따라 편집한 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는
의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020210162116A KR102638838B1 (ko) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020210162116A KR102638838B1 (ko) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 의료 정보 분석 시스템이 업데이트에 따른 인허가 필요성을 판단하는 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
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ID=86771101
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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Family Cites Families (2)
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| KR20190113446A (ko) * | 2018-03-28 | 2019-10-08 | 아주대학교산학협력단 | 의료기기 소프트웨어 인허가를 위한 의료기기 소프트웨어 개발 표준 통합 프로세스 시각화 방법 및 그 장치 |
-
2021
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 정원준, 국내 인공지능(AI) 의료기기 현황 및 규제 이슈, 주간기술동향, IITP 2018. |
Also Published As
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|---|---|
| KR20230076936A (ko) | 2023-06-01 |
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