KR102836498B1 - Llm기반 인공지능 모델을 활용한 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템 및 방법 - Google Patents

Llm기반 인공지능 모델을 활용한 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템 및 방법

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KR102836498B1 KR1020240180186A KR20240180186A KR102836498B1 KR 102836498 B1 KR102836498 B1 KR 102836498B1 KR 1020240180186 A KR1020240180186 A KR 1020240180186A KR 20240180186 A KR20240180186 A KR 20240180186A KR 102836498 B1 KR102836498 B1 KR 102836498B1
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충남대학교산학협력단
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Abstract

LLM기반 인공지능 모델을 활용한 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 처방연쇄 시뮬레이션을 위한 환자의 개인정보, 병력정보, 약력정보를 포함하는 환자 정보를 입력받고, 상기 입력받은 환자 정보에 기초하여 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트에 대해 대규모 언어 모델 엔진을 통해 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 획득할 수 있다.

Description

LLM기반 인공지능 모델을 활용한 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템 및 방법{DRUG CHAIN PRESCRIPTION SIMULATION SYSTEM AND METHOD USING LARGE LANGUAGE MODEL BASED ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODEL}
아래의 설명은 약물 처방 시뮬레이션 기술에 관한 것이다.
다제 약물 복용이란 여러 종류의 약물을 동시에 복용하는 것으로 통상 5종 이상의 약물을 상시적으로 복용하는 경우를 말한다. 연쇄처방이란 약물 이상반응을 이상반응으로 인지하지 못하고 치료의 대상인 질환으로 인지할 때 발생하는 현상이다. 노인의 경우 여러 진료과를 다니게 되면서 전반적인 관리를 받지 못하게 되는 경우가 있다. 연쇄처방이 발생하게 되어 다제 약물 사용을 심화시킬 수 있다.
디지털 헬스케어란 정보통신기술과 보건의료산업이 융합된 것으로 환자 맞춤 의료 서비스와 개인의 건강관리 제품서비스를 제공하는 산업을 말한다. 디지털 헬스케어 분야에서 챗봇 형태의 원격상담, 사물인터넷(IoT) 모니터링 및 응급상황 자동 알림, 복약일지, 비대면 정서케어 등의 인공지능 진단 도구 형태로 생성형 인공지능의 도입이 활발히 이루어지고 있으며 웨어러블 기기와 모바일을 이용한 응용 애플리케이션이 발전하고 있다.
최근 의료 서비스 분야에서는 기반의 보조 도구가 적극적으로 도입되고 있다. IBM Watson for Oncology와 같은 인공지능 시스템은 전 세계의 최신 연구 결과와 임상 데이터를 종합적으로 분석하여 맞춤형 치료 권장 사항을 제시함으로써, 의료진이 최신 정보에 근거하여 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 또한, STOPP 및 Beers 기준 등과 같은 처방 평가 도구와 통합함으로써 부적절한 약물 사용을 식별하고 이를 감소시켜 약물 부작용으로 인한 입원율을 낮추고 환자의 안전한 치료 과정을 보장하는 데 기여한다.
하지만, 종래의 기술은 약물-부작용 정보만 제공하기 때문에, 다제 약물 복용에 의한 약물연쇄작용에 대해서는 의사나 약사가 지식적, 경험적으로 판단해야 한다는 한계가 존재한다.
공개특허공보 제10-2023-0064329호(2023.05.10.)
의료전문가에게 다제 약물 복용이 발생할 수 있는 부작용 정보 제공을 통해 다제 약물 처방을 방지하고자 한다. 이를 통해, 환자의 다제 약물 복용을 방지하고 나아가 사용자의 헬스케어 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 처방연쇄 시뮬레이션을 위한 환자의 개인정보, 병력정보, 약력정보를 포함하는 환자 정보를 입력받고, 상기 입력받은 환자 정보에 기초하여 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트에 대해 대규모 언어 모델 엔진을 통해 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 획득할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 의료전문가의 시뮬레이션 요청에 따라 상기 입력받은 환자 정보에 기초하여 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 생성하고, 상기 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 엔진에 입력하고, 상기 대규모 언어 모델 엔진을 통해 환자의 질병에 제안할 수 있는 처방약물과, 상기 처방약물로부터 발생할 수 있는 부작용을 포함하는 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 출력할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 출력된 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 의료전문가의 사용자 인터페이스 시스템으로 전송할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 대규모 언어 모델 엔진을 통해 환자의 현재 질병과 과거 질병에 기초하여 각 처방약물 및 부작용을 생성하고, 상기 생성된 각 처방약물 및 부작용을 포함하는 처방연쇄 정보를 생성할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 환자의 증상에 대해 환자 정보에 기초하여 처방약물 후보 정보를 생성하고, 상기 생성된 처방약물 후보 내 특정 약물로 인해 유발될 수 있는 부작용 및 환자의 개인적 특성 정보에 기인한 부작용을 포함하는 부작용 정보를 생성할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 환자가 현재 겪고 있는 질병으로부터 처방 가능한 약물에 관한 1차 처방약물과, 1차 처방약물로부터 발생할 수 있는 1차 부작용을 포함하는 1차 처방 정보를 생성하고, 1차 부작용을 겪음으로써 섭취할 가능성이 있는 약물에 관한 2차 처방약물과 2차 처방약물을 사용함으로써 발생할 수 있는 2차 부작용을 포함하는 2차 처방 정보를 생성할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 생성된 처방연쇄 정보에 대한 처방 연쇄 결과를 도식화할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 처방약물과 부작용의 연쇄적 관계를 노드-엣지 형식으로 시각화한 그래프를 제공할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 1차 처방약물, 1차 부작용, 2차 처방약물 및 2차 부작용을 각 노드로 간주하되, 상기 1차 처방약물, 2차 처방약물을 처방노드로, 상기 1차 부작용, 2차 부작용을 부작용 노드로 설정하고, 상기 각 노드를 엣지로 연결할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 처방노드와 상기 처방노드의 상세 정보를 표시하는 것을 포함하고, 상기 처방노드는, 복수 개의 부작용 노드를 포함하고, 약물 이름, ATC 코드, 약물의 효능을 포함하는 처방약물 정보를 함께 표시할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 부작용 노드와 상기 부작용 노드의 상세 정보를 표시하는 것을 포함하고, 상기 부작용 노드에서, 상기 1차 부작용 노드는 복수 개의 2차 처방약물 노드를 포함하고, 상기 부작용 노드는, 부작용의 발생 빈도, 증상 예시, 해당 부작용의 주의점을 포함하는 부작용 정보와 부작용 증상 정보를 함께 표시할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 사용자 인터페이스를 통해 환자의 개인정보 및 문진표가 작성됨에 따라 환자 정보를 입력받는 것을 포함하고, 상기 환자의 개인정보는, 이름, 생년월일, 성별을 포함하는 개인 식별 정보이며, 상기 문진표는, 몸무게, 키, 혈압, 과거 병력, 현재 복용 중인 약물, 알레르기, 가족력, 현재 병증, 증상 발현 시기, 통증 정보를 포함하는 환자의 이전 질병 이력과 현재 앓고 있는 질병을 이해할 수 있는 정보를 포함하고, 상기 약력 정보는, 환자로부터 입력되거나, 전자 의무 기록 시스템, 또는 환자 의료 정보 시스템을 통해 전송받을 수 있다.
약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템에 의해 수행되는 약물연쇄처방 시뮬레이션 방법은, 처방연쇄 시뮬레이션을 위한 환자의 개인정보, 병력정보, 약력정보를 포함하는 환자 정보를 입력받는 단계; 및 상기 입력받은 환자 정보에 기초하여 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트에 대해 대규모 언어 모델 엔진을 통해 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 의료전문가의 시뮬레이션 요청에 따라 상기 입력받은 환자 정보에 기초하여 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 생성하고, 상기 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 엔진에 입력하고, 상기 대규모 언어 모델 엔진을 통해 환자의 질병에 제안할 수 있는 처방약물과, 상기 처방약물로부터 발생할 수 있는 부작용을 포함하는 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 상기 출력된 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 의료전문가의 사용자 인터페이스 시스템으로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 대규모 언어 모델 엔진을 통해 환자의 현재 질병과 과거 질병에 기초하여 각 처방약물 및 부작용을 생성하고, 상기 생성된 각 처방약물 및 부작용을 포함하는 처방연쇄 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 환자의 증상에 대해 환자 정보에 기초하여 처방약물 후보 정보를 생성하고, 상기 생성된 처방약물 후보 내 특정 약물로 인해 유발될 수 있는 부작용 및 환자의 개인적 특성 정보에 기인한 부작용을 포함하는 부작용 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 환자가 현재 겪고 있는 질병으로부터 처방 가능한 약물에 관한 1차 처방약물과, 1차 처방약물로부터 발생할 수 있는 1차 부작용을 포함하는 1차 처방 정보를 생성하고, 1차 부작용을 겪음으로써 섭취할 가능성이 있는 약물에 관한 2차 처방약물과 2차 처방약물을 사용함으로써 발생할 수 있는 2차 부작용을 포함하는 2차 처방 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 상기 생성된 처방연쇄 정보에 대한 처방 연쇄 결과를 도식화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 처방약물과 부작용의 연쇄적 관계를 노드-엣지 형식으로 시각화한 그래프를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 1차 처방약물, 1차 부작용, 2차 처방약물 및 2차 부작용을 각 노드로 간주하되, 상기 1차 처방약물, 2차 처방약물을 처방노드로, 상기 1차 부작용, 2차 부작용을 부작용 노드로 설정하고, 상기 각 노드를 엣지로 연결하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 상기 처방노드와 상기 처방노드의 상세 정보를 표시하는 단계를 포함하고, 상기 처방노드는, 복수 개의 부작용 노드를 포함하고, 약물 이름, ATC 코드, 약물의 효능을 포함하는 처방약물 정보를 함께 표시할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 상기 부작용 노드와 상기 부작용 노드의 상세 정보를 표시하는 단계를 포함하고, 상기 부작용 노드에서, 상기 1차 부작용 노드는 복수 개의 2차 처방약물 노드를 포함하고, 상기 부작용 노드는, 부작용의 발생 빈도, 증상 예시, 해당 부작용의 주의점을 포함하는 부작용 정보와 부작용 증상 정보를 함께 표시할 수 있다.
상기 입력받는 단계는, 사용자 인터페이스를 통해 환자의 개인정보 및 문진표가 작성됨에 따라 환자 정보를 입력받는 단계를 포함하고, 상기 환자의 개인정보는, 이름, 생년월일, 성별을 포함하는 개인 식별 정보이며, 상기 문진표는, 몸무게, 키, 혈압, 과거 병력, 현재 복용 중인 약물, 알레르기, 가족력, 현재 병증, 증상 발현 시기, 통증 정보를 포함하는 환자의 이전 질병 이력과 현재 앓고 있는 질병을 이해할 수 있는 정보를 포함하고, 상기 약력 정보는, 환자로부터 입력되거나, 전자 의무 기록 시스템, 또는 환자 의료 정보 시스템을 통해 전송받을 수 있다.
약물 상호작용 및 처방 연쇄 감지: 인공지능을 통해 다수의 약물 간 잠재적 상호작용을 실시간으로 신속하고 정확하게 분석할 수 있다. 위험한 약물 조합을 미리 경고하여 환자의 부작용 발생 가능성을 크게 줄일 수 있다. 인공지능을 통해 처방연쇄 정보(시나리오)를 분석하여 환자의 전체 치료 과정에서 가장 적절한 처방을 제안하고, 의료진이 장기적 처방에 따른 위험을 파악할 수 있도록 지원한다.
환자 개인 맞춤형 처방: 환자의 병력, 현재 복용 약물, 알레르기 등을 고려한 개인화된 처방이 가능하다. 광범위한 의료 데이터를 학습하여 각 환자에게 가장 적절한 약물 추천이 가능하다. 부작용 감소로 환자의 약물 복용 순응도가 향상될 수 있다.
의료 보조 도구로서 의사의 의사결정 지원: 인공지능을 통해 약물처방과 부작용을 시각적으로 도식화하여 의료진이 정보에 기반한 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 의료진의 처방 시간을 단축하고 처방 오류를 줄여 전반적인 효율성이 개선될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 있어서, 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 있어서, 환자용 클라이언트를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 있어서, 의료용 클라이언트를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 있어서, 사용자 인터페이스를 통해 개인정보 및 문진표를 작성하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 있어서, 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 있어서, 처방연쇄 결과를 도식화하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 있어서, 대규모 언어 모델 기반 인공지능 모델을 활용한 약물연쇄처방 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
실시예에서는 생성형 인공지능을 활용하여 환자의 약물 오남용을 방지하는 소프트웨어 솔루션을 제공함으로써, 환자의 다제 약물 복용에 대한 처방 연쇄 부작용을 방지하고자 한다.
이에, 생성형 인공지능을 이용한 인간-AI협력 시스템으로 의료전문가의 업무 부담을 줄이고, 환자에게 제공되는 의료 서비스와 품질을 향상시킬 수 있다. 인공지능의 데이터 분석 능력과 의사의 전문 지식이 결합되어 보다 신뢰성 있는 의료 서비스를 제공하고 새로운 부가가치를 창출할 수 있다.
또한, 종래의 약물-부작용으로 이어지는 단순한 정보 제공에서 나아가서 연쇄적으로 이어지는 약물 부작용을 제시할 수 있다. 이를 통해, 의료전문가(의료진)는 장기적인 처방 계획을 수립할 때 발생할 수 있는 복합적인 부작용을 사전에 예측하고 대비할 수 있다.
또한, 생성형 인공지능을 활용하여 환자의 개인정보, 병력, 현재 복용 중인 약물, 알레르기 등을 종합적으로 고려한 개인맞춤형 처방 시뮬레이션을 제공할 수 있다. 환자 개개인의 특성에 맞는 최적의 처방이 도출되며, 부작용 발생 가능성을 최소화할 수 있다.
또한, 환자의 병력 정보를 통합적으로 분석하므로 단일 질병이나 약물에 국한되지 않는 포괄적인 의료 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 처방약물과 부작용의 연쇄적 관계를 노드-엣지 형식으로 시각화한 그래프를 제공하여 의료전문가가 처방연쇄 정보를 직관적으로 이해하도록 도울 수 있다.
도 1은 일 실시예에 있어서, 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 환자가 사용하는 개인정보 및 약력 입력 시스템(환자용 클라이언트)과 의료전문가가 사용하는 처방연쇄 시뮬레이션 시스템(의료용 클라이언트)로 구성될 수 있다.
약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 환자로부터 모바일 앱 또는 키오스크를 통해 작성된 환자의 개인정보 및 문진표의 내용을 포함하는 환자 정보에 기초하여 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 생성할 수 있다. 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 대규모 언어 모델 엔진을 통해 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트에 대한 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 생성할 수 있다. 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 의료전문가에게 처방연쇄 정보 및 부작용 정보를 포함하는 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 제공할 수 있다. 의료전문가는 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 통해 처방연쇄 정보 및 부작용을 확인하고, 환자에게 맞는 처방을 선별할 수 있다. 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 의료전문가에 의해 선별된 처방에 대해 생성된 개인화된 처방연쇄 정보 및 약물 부작용 정보를 환자에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 처방연쇄를 예방하고 부작용을 감소시킬 수 있다. 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템을 통해 다제 약물 복용으로 인한 부작용 발생 가능성을 제시하여 환자에게 처방연쇄의 위험성을 경고하고, 대안 방법을 권고할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 의사, 환자, 약사 간의 의사소통을 개선할 수 있다. 환자는 자신의 알러지, 생활 습관, 질환, 복용 중인 약물, 건강 보조제 등을 정확하게 기록하고 보고할 수 있으며, 이를 바탕으로 의료전문가는 더 정확한 진단과 처방을 할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 있어서, 환자용 클라이언트를 설명하기 위한 도면이다.
개인정보 및 약력 입력 시스템(환자용 클라이언트)은 처방연쇄 시뮬레이션을 위해 환자의 개인정보, 병력정보, 약력정보를 포함하는 환자 정보를 입력받는 역할을 수행할 수 있다. 서버(200)는 데이터 처리용 원격 서버로, 환자로부터 입력된 환자의 개인정보, 병력정보, 약력정보를 포함하는 환자 정보를 획득하고, 획득된 환자 정보를 데이터베이스(210)에 저장할 수 있다.
도 4를 참고하면, 사용자 인터페이스를 통해 개인정보 및 문진표를 작성하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 환자는 사용자 인터페이스(예를 들면, 모바일 어플리케이션 혹은 웹 형태로 제공됨)를 통해 개인정보 및 문진표를 작성할 수 있다. 이때, 사용자 인터페이스는 기본 정보, 과거 병력 및 증상 입력을 위해 구성될 수 있다. 환자의 개인정보는 이름, 생년월일, 성별을 포함하는 개인 식별 정보이며, 문진표의 내용은 몸무게, 키, 혈압, 과거 병력, 현재 복용 중인 약물, 알레르기, 가족력, 현재 병증, 증상 발현 시기, 통증 정보를 포함하는 환자의 이전 질병 이력과 현재 앓고 있는 질병을 이해할 수 있는 정보를 포함한다. 약력정보는 환자로부터 직접 입력될 수 있고, 전자 의무 기록 시스템(Electronic Medical Record, EMR), 통합 의료 정보 시스템 등에서도 전송이 가능하다.
도 3은 일 실시예에 있어서, 의료용 클라이언트를 설명하기 위한 도면이다.
서버(300)는 의료전문가의 시뮬레이션 요청을 수신할 수 있다. 서버(300)는 데이터베이스(210)에 저장된 환자 정보를 제공받을 수 있다. 서버(300)는 환자 정보(환자의 입력 정보와 약력 정보)에 기초하여 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 생성할 수 있다. 서버(300)는 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 대규모 언어 모델(LLM) 엔진(310)에 입력하면, 대규모 언어 모델 엔진(310)을 통해 처방연쇄 시뮬레이션 생성 결과를 제공받을 수 있다. 또는, 서버(300)는 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트에 대해 OpenAI API 요청 서버를 이용한 OpenAI API를 통해 처방연쇄 시뮬레이션 생성 결과를 제공받을 수도 있다. 이때, 처방연쇄 시뮬레이션 생성 결과의 내용에는 환자의 질병에 제안할 수 있는 처방약물과, 처방약물로부터 발생할 수 있는 부작용으로 구성될 수 있다. 서버(300)는 처방연쇄 시뮬레이션 생성 결과를 데이터베이스(210) 및 의료전문가의 사용자 인터페이스 시스템으로 제공할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 있어서, 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 대규모 언어 모델 엔진을 통해 환자의 현재 질병과 과거 질병에 기초하여 각 처방약물 및 부작용을 생성할 수 있다. 처방연쇄 시뮬레이션 시스템은 생성된 각 처방약물 및 부작용을 포함하는 처방연쇄 정보를 제공할 수 있다. 이때, 처방연쇄 정보는 [처방약물->부작용]을 하나의 단계로 하여 2단계로 구성될 수 있다(1차 처방약물->1차 부작용->2차 처방약물-> 2차 부작용). 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 환자가 현재 겪고 있는 질병으로부터 처방 가능한 약물에 관한 1차 처방약물과, 1차 처방약물로부터 발생할 수 있는 1차 부작용을 포함하는 1차 처방 정보를 생성할 수 있다. 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 1차 부작용을 겪음으로써 섭취할 가능성이 있는 약물에 관한 2차 처방약물과 2차 처방약물을 사용함으로써 발생할 수 있는 2차 부작용을 포함하는 2차 처방 정보를 생성할 수 있다.
이때, 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 처방과 부작용을 생성할 때 환자의 문진표를 통해 입력된 정보나 병원 내의 데이터베이스에 저장되어 있는 환자의 의료 데이터를 사용할 수 있다. 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 대규모 언어 모델을 통해 환자의 증상에 대한 환자 정보(예를 들면, 기초 건강 상태, 과거 병력, 환자 알레르기, 가족 유전 질환 등)에 기초하여 처방약물 후보 정보를 생성하고, 생성된 처방약물 후보 정보 내 특정 약물로 인해 유발될 수 있는 부작용 및 환자의 개인적 특성 정보에 기인한 부작용을 포함하는 부작용 정보를 생성할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 있어서, 처방 연쇄 결과를 도식화하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 처방연쇄 정보를 의료용 클라이언트를 통해 제공할 수 있다. 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 1차 처방약물, 1차 부작용, 2차 처방약물 및 2차 부작용을 각 노드로 간주하고, 각 노드를 엣지로 연결할 수 있다. 이때, 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 1차 처방약물, 2차 처방약물에 대해 처방 노드, 1차 부작용, 2차 부작용에 대해 부작용 노드로 간주할 수 있다.
약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 처방 노드와 처방 노드의 상세 정보를 표시할 수 있다. 이때, 처방 노드는, 복수 개의 부작용 노드를 포함할 수 있다. 처방 노드에는 약물 이름, ATC 코드, 약물의 효능을 포함하는 처방약물 정보를 함께 표시할 수 있다.
약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 부작용 노드와 부작용 노드의 상세 정보를 표시할 수 있다. 부작용 노드에서, 상기 1차 부작용 노드는 복수 개의 2차 처방약물 노드를 포함할 수 있다. 부작용 노드에는 부작용의 발생 빈도, 증상 예시, 해당 부작용의 주의점을 포함하는 부작용 정보와, 함께 제공할 수 있는 부작용 증상 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 처방 노드를 선택할 경우, 처방 노드와 연결된 부작용 노드 정보를 확인할 수 있다. 또한, 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템은 부작용 노드를 선택할 경우, 부작용 노드와 연결된 처방 노드 정보를 확인할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 있어서, 대규모 언어 모델 기반 인공지능 모델을 활용한 약물연쇄처방 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
환자가 병원에 내원할 수 있다. 환자의 현재 증상과 개인적 특성(환자 기존 정보)가 입력될 수 있다. 환자는 모바일, 키오스크 등의 기기를 통해 문진표가 입력될 수 있다. 예를 들면, 문진표의 내용은 환자의 이름, 생년월일, 성별들을 포함하는 개인 식별정보, 기초 건강 상태, 과거 병력, 환자 알레르기, 가족 유전 질환 등 병력을 이해할 수 있는 정보, 현재 복용 중인 약물 정보 등을 포함할 수 있다. 환자로부터 입력된 문진표의 내용에 기초하여 환자 정보가 환자 데이터베이스에 저장될 수 있다. 환자 데이터베이스는 새로운 환자 정보가 입력될 경우, 새로운 환자 정보를 처리할 수 있고, 기존 환자 정보의 경우에도 새로운 데이터가 입력될 경우 업데이트할 수 있다. 환자 데이터베이스에 저장된 환자 정보에 기초하여 의료 데이터베이스에서 환자의 처방, 병력 정보를 처리할 수 있다. 환자 데이터베이스에 저장된 환자 정보(환자 데이터)를 서버(약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템) 및 의료전문가에게 전달할 수 있다.
의료전문가는 사용자 인터페이스를 통해 진료할 환자를 선택할 수 있다. 의료전문가는 환자의 리스트를 사용자 인터페이스를 통해 확인할 수 있다. 서버는 의료 데이터베이스에서 환자 정보를 선별하여 대규모 언어 모델에 시뮬레이션 생성을 요청할 수 있다. 대규모 언어 모델 API를 통해 선별된 환자 정보를 바탕으로 처방연쇄 시뮬레이션이 생성되고, 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터가 서버로 전송될 수 있다. 이때, 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터는 그래프 형식으로 구조화될 수 있다. 그래프 형식으로 구조화된 데이터가 의료전문가의 웹 서비스로 전달될 수 있다.
의료전문가는 환자 페이지로 이동함에 따라 환자 진료 및 처방을 결정할 수 있다. 환자의 문진과 개인화된 처방연쇄 시뮬레이션 데이터를 이용하여 페이지가 디스플레이될 수 있다. 의료전문가는 진료할 환자의 정보와 시뮬레이션 데이터(시나리오)를 참고하여 환자에게 적절한 처방을 선택할 수 있다. 이에, 환자에게 처방이 완료될 수 있다.
실시예에 따르면, 다음과 같은 분야에 응용될 수 있다.
1. 병원 및 클리닉: 의사들은 진료 시 환자의 처방 계획을 세우기 전에 시뮬레이션을 통해 부작용을 예측하고 최적의 처방을 결정할 수 있다.
2. 제약 회사: 신약 개발 과정에서 다양한 약물 상호작용을 시뮬레이션하여 안전성을 평가할 수 있다.
3. 보험사: 약물 부작용으로 인한 추가 비용을 줄이기 위해 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템을 활용하여 안전한 처방을 권장할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (24)

  1. 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템에 있어서,
    메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    처방연쇄 시뮬레이션을 위한 환자의 개인정보, 병력정보, 약력정보를 포함하는 환자 정보를 입력받고,
    상기 입력받은 환자 정보에 기초하여 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트에 대해 대규모 언어 모델 엔진을 통해 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 획득하는 것을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    대규모 언어 모델 엔진을 통해 환자의 현재 질병과 과거 질병에 기초하여 각 처방약물 및 부작용을 생성하고, 상기 생성된 각 처방약물 및 부작용을 포함하는 처방연쇄 정보를 생성하고, 환자의 증상에 대해 환자 정보에 기초하여 처방약물 후보 정보를 생성하고, 상기 생성된 처방약물 후보 내 특정 약물로 인해 유발될 수 있는 부작용 및 환자의 개인적 특성 정보에 기인한 부작용을 포함하는 부작용 정보를 생성하고, 상기 생성된 처방연쇄 정보에 대한 처방 연쇄 결과를 도식화하고, 1차 처방약물, 1차 부작용, 2차 처방약물 및 2차 부작용을 각 노드로 간주하되, 상기 1차 처방약물, 2차 처방약물을 처방노드로, 상기 1차 부작용, 2차 부작용을 부작용 노드로 설정하고, 상기 각 노드를 엣지로 연결함에 따라 처방약물과 부작용의 연쇄적 관계를 노드-엣지 형식으로 시각화한 그래프를 제공하고, 상기 처방노드와 상기 처방노드의 상세 정보를 표시하고, 상기 부작용 노드와 상기 부작용 노드의 상세 정보를 표시하는 것을 포함하고,
    상기 처방노드는, 복수 개의 부작용 노드를 포함하고, 약물 이름, ATC 코드, 약물의 효능을 포함하는 처방약물 정보를 함께 표시하고,
    상기 부작용 노드에서, 1차 부작용 노드는 복수 개의 2차 처방약물 노드를 포함하고,
    상기 부작용 노드는, 부작용의 발생 빈도, 증상 예시, 해당 부작용의 주의점을 포함하는 부작용 정보와 부작용 증상 정보를 함께 표시하는
    것을 특징으로 하는 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    의료전문가의 시뮬레이션 요청에 따라 상기 입력받은 환자 정보에 기초하여 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 생성하고, 상기 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 엔진에 입력하고, 상기 대규모 언어 모델 엔진을 통해 환자의 질병에 제안할 수 있는 처방약물과, 상기 처방약물로부터 발생할 수 있는 부작용을 포함하는 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 출력하는
    것을 특징으로 하는 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 출력된 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 의료전문가의 사용자 인터페이스 시스템으로 전송하는
    것을 특징으로 하는 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    환자가 현재 겪고 있는 질병으로부터 처방 가능한 약물에 관한 1차 처방약물과, 1차 처방약물로부터 발생할 수 있는 1차 부작용을 포함하는 1차 처방 정보를 생성하고,
    1차 부작용을 겪음으로써 섭취할 가능성이 있는 약물에 관한 2차 처방약물과 2차 처방약물을 사용함으로써 발생할 수 있는 2차 부작용을 포함하는 2차 처방 정보를 생성하는
    것을 특징으로 하는 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    사용자 인터페이스를 통해 환자의 개인정보 및 문진표가 작성됨에 따라 환자 정보를 입력받는 것을 포함하고,
    상기 환자의 개인정보는, 이름, 생년월일, 성별을 포함하는 개인 식별 정보이며,
    상기 문진표는, 몸무게, 키, 혈압, 과거 병력, 현재 복용 중인 약물, 알레르기, 가족력, 현재 병증, 증상 발현 시기, 통증 정보를 포함하는 환자의 이전 질병 이력과 현재 앓고 있는 질병을 이해할 수 있는 정보를 포함하고,
    상기 약력 정보는, 환자로부터 입력되거나, 전자 의무 기록 시스템, 또는 환자 의료 정보 시스템을 통해 전송받는
    것을 특징으로 하는 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템.
  13. 약물연쇄처방 시뮬레이션 시스템에 의해 수행되는 약물연쇄처방 시뮬레이션 방법에 있어서,
    처방연쇄 시뮬레이션을 위한 환자의 개인정보, 병력정보, 약력정보를 포함하는 환자 정보를 입력받는 단계; 및
    상기 입력받은 환자 정보에 기초하여 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트에 대해 대규모 언어 모델 엔진을 통해 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 획득하는 단계는,
    대규모 언어 모델 엔진을 통해 환자의 현재 질병과 과거 질병에 기초하여 각 처방약물 및 부작용을 생성하고, 상기 생성된 각 처방약물 및 부작용을 포함하는 처방연쇄 정보를 생성하고, 환자의 증상에 대해 환자 정보에 기초하여 처방약물 후보 정보를 생성하고, 상기 생성된 처방약물 후보 내 특정 약물로 인해 유발될 수 있는 부작용 및 환자의 개인적 특성 정보에 기인한 부작용을 포함하는 부작용 정보를 생성하고, 상기 생성된 처방연쇄 정보에 대한 처방 연쇄 결과를 도식화하고, 1차 처방약물, 1차 부작용, 2차 처방약물 및 2차 부작용을 각 노드로 간주하되, 상기 1차 처방약물, 2차 처방약물을 처방노드로, 상기 1차 부작용, 2차 부작용을 부작용 노드로 설정하고, 상기 각 노드를 엣지로 연결함에 따라 처방약물과 부작용의 연쇄적 관계를 노드-엣지 형식으로 시각화한 그래프를 제공하고, 상기 처방노드와 상기 처방노드의 상세 정보를 표시하고, 상기 부작용 노드와 상기 부작용 노드의 상세 정보를 표시하는 단계를 포함하고,
    상기 처방노드는, 복수 개의 부작용 노드를 포함하고, 약물 이름, ATC 코드, 약물의 효능을 포함하는 처방약물 정보를 함께 표시하고,
    상기 부작용 노드에서, 1차 부작용 노드는 복수 개의 2차 처방약물 노드를 포함하고,
    상기 부작용 노드는, 부작용의 발생 빈도, 증상 예시, 해당 부작용의 주의점을 포함하는 부작용 정보와 부작용 증상 정보를 함께 표시하는
    약물연쇄처방 시뮬레이션 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    의료전문가의 시뮬레이션 요청에 따라 상기 입력받은 환자 정보에 기초하여 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 생성하고, 상기 생성된 처방연쇄 시뮬레이션 요청 프롬프트를 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 엔진에 입력하고, 상기 대규모 언어 모델 엔진을 통해 환자의 질병에 제안할 수 있는 처방약물과, 상기 처방약물로부터 발생할 수 있는 부작용을 포함하는 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 출력하는 단계
    를 포함하는 약물연쇄처방 시뮬레이션 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 출력된 처방연쇄 시뮬레이션 결과 데이터를 의료전문가의 사용자 인터페이스 시스템으로 전송하는 단계
    를 포함하는 약물연쇄처방 시뮬레이션 방법.
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 제13항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    환자가 현재 겪고 있는 질병으로부터 처방 가능한 약물에 관한 1차 처방약물과, 1차 처방약물로부터 발생할 수 있는 1차 부작용을 포함하는 1차 처방 정보를 생성하고,
    1차 부작용을 겪음으로써 섭취할 가능성이 있는 약물에 관한 2차 처방약물과 2차 처방약물을 사용함으로써 발생할 수 있는 2차 부작용을 포함하는 2차 처방 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 약물연쇄처방 시뮬레이션 방법.
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 삭제
  22. 삭제
  23. 삭제
  24. 제13항에 있어서,
    상기 입력받는 단계는,
    사용자 인터페이스를 통해 환자의 개인정보 및 문진표가 작성됨에 따라 환자 정보를 입력받는 단계를 포함하고,
    상기 환자의 개인정보는, 이름, 생년월일, 성별을 포함하는 개인 식별 정보이며,
    상기 문진표는, 몸무게, 키, 혈압, 과거 병력, 현재 복용 중인 약물, 알레르기, 가족력, 현재 병증, 증상 발현 시기, 통증 정보를 포함하는 환자의 이전 질병 이력과 현재 앓고 있는 질병을 이해할 수 있는 정보를 포함하고,
    상기 약력 정보는, 환자로부터 입력되거나, 전자 의무 기록 시스템, 또는 환자 의료 정보 시스템을 통해 전송받는
    것을 특징으로 하는 약물연쇄처방 시뮬레이션 방법.
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