KR20140121158A - 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체 - Google Patents
다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20140121158A KR20140121158A KR20130037556A KR20130037556A KR20140121158A KR 20140121158 A KR20140121158 A KR 20140121158A KR 20130037556 A KR20130037556 A KR 20130037556A KR 20130037556 A KR20130037556 A KR 20130037556A KR 20140121158 A KR20140121158 A KR 20140121158A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- information
- diagnostic system
- indicators
- comparison result
- medical
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 42
- 238000011160 research Methods 0.000 claims description 17
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 13
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 claims description 3
- 229940124595 oriental medicine Drugs 0.000 abstract description 21
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 17
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 39
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 23
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 21
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 18
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 11
- 208000031971 Yin Deficiency Diseases 0.000 description 10
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 9
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 6
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 5
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 5
- 206010013781 dry mouth Diseases 0.000 description 5
- 230000035922 thirst Effects 0.000 description 5
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 description 2
- 208000013738 Sleep Initiation and Maintenance disease Diseases 0.000 description 2
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 2
- 208000002173 dizziness Diseases 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 206010022437 insomnia Diseases 0.000 description 2
- 238000011867 re-evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 2
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 description 1
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000027950 fever generation Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/93—Document management systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
본 발명은 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체를 개시한다. 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석장치는, 서로 상반되는 적어도 2의 진단체계에 대한 각 지표를 비교한 후 비교한 결과를 기초로 해서 의학적으로 유용한 활용정보를 제공하는 구성을 갖춘다. 따라서, 본 발명은 한의학 및 서양의학을 비롯한 다수 진단체계 간의 교류를 촉진하기 위해 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보로서 용이하게 제공할 수 있으며, 이로 인해 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보를 타 진단체계에서 용이하게 도출할 수 있다.
Description
본 발명은 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 서로 상반되는 적어도 2의 진단체계에 대한 각 지표를 비교하고, 비교한 결과를 기초로 해서 의학적으로 유용한 활용정보를 제공하기 위한 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체에 관한 것이다.
통상적으로, 현재 환자를 진단하고 이를 치료하기 위한 진단체계의 종류를 매우 다양하다. 예컨대, 한의학 및 서양의학과 같이 분류 가능하다.
여기서, 한의학은 한국, 중국, 일본 등 종래 한자문화권 지역의 의학과 교류되면서 연구, 전승, 발전해 왔으며 동양철학적인 방법에 근거를 두고 있다. 종합적인 생명현상을 동적으로 관찰함으로써 내적 생명력을 근본적으로 배양하고 건강을 증진하기 위한 것이 주요 특징이라 할 수 있다.
반면, 서양의학은 한의학과 달리 한자문화권 지역과 대비되는 지역인 서양에서 발전 및 계승되어온 의학으로서, 종합적인 생명현상을 다소 정적으로 관찰하여 건강 증진을 하기 위한 것이 주요 특징이라 할 수 있다.
또한, 한의학에서 변증 관련 지표는 서양의학의 'symptom'과 유사하게 표현되고 있다. 그 이유를 살펴보면 다음과 같다.
서양의학이나 한의학 모두 환자를 대상으로 치료를 위해 생겨난 학문이며, 동서양을 막론하고 기본적으로 환자의 주관적인 느낌이든, 아니면 의사의 진찰결과를 통해 정리된 내용이든 모두 증(症)을 다룬다는 데에 있어서는 같기 때문일 것이라 예상된다.
다만 여기서 간과해서는 안 되는 것이, 서양 의학의 증(symptom)은 한 순간의 환자 상태를 기록한 것임에 비해, 한의학에서의 증(症)은 질병의 발전과정 중 각 단계에서 상태를 관찰하여 정리된 것이라는 것이다.
그러므로, 한의학에서의 증은 계속 변화될 수 있는 것이며, 이런 점에서는 서양의학의 증과 차이가 있다.
그런데도 불구하고, 일순간의 환자 상태를 관찰 또는 측정하여 기록된 정보가 바로 증(症)이라는 데에는 이견이 존재하지 않는다.
이와 같은 사실을 감안할 때 서양의학의 'symptom’과 한의학의 ‘증’이 유사하게 의미를 갖는 것으로 판단할 수 있다.
즉, 한의학에서의 변증과 관련된 지표는 서양의학에서의 증상(symptoms)과 유사성이 존재하는 것으로 판단할 수 있으나, 한의학 및 서양의학은 서로 각각 독립된 진단체계인 것으로 견고하게 확립됨에 따라 상호 의학적인 교류에 있어서 발전이 극히 미약한 상태이다.
따라서, 한의학 및 서양의학을 비롯한 다수 진단체계 간의 교류를 촉진하기 위해 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보로서 용이하게 제공할 수 있는 방안에 대한 연구 및 개발이 필요할 것으로 판단된다.
따라서, 본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 서로 상반되는 적어도 2의 진단체계에 대한 각 지표를 비교하고, 비교한 결과를 기초로 해서 의학적으로 유용한 활용정보를 제공하기 위한 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체를 제공하는 데 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1 관점에 따른 분석장치는, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 판정부, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 추출부 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 정보제공부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들에 대해 유사 여부를 판정한 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 않는 경우에 유사한 것으로 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분하고 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한다.
바람직하게는, 상기 판정부는 개별 지표들에 대한 유사 여부에 대한 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부에 대한 판정을 자동으로 구분하여 실행하거나 사용자의 선택에 의해 실행한다.
바람직하게는, 상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스에서 지표들 간의 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공하지 않는 경우에 상기 양 진단체계 데이터베이스 중 적어도 하나의 진단체계 데이터베이스로부터 제공되는 지표들의 문장 의미를 판정하기 위한 문장해석 모듈을 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스에서 지표들 간의 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공하지 않는 경우에 상기 양 진단체계 데이터베이스 중 적어도 하나의 진단체계 데이터베이스로부터 제공되는 지표들을 동일한 기준으로 분류하여 데이터 구조화한 후 데이터 구조화된 분류 결과값을 통해 상호 비교 분석하기 위한 데이터 구조 분석모듈을 더 포함한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제2 관점에 따른 분석방법은, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제3 관점에 따른 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계를 포함하고, 상기 각 단계를 실행하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제4 관점에 따른 분석장치는, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 판정부, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 추출부 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 정보제공부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 판정부는 상기 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들에 대해 유사 여부를 판정한 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 않는 경우에 1차로 상기 입력된 정보에 대한 분석을 실행한 후 그 결과에 기초하여 상기 2 이상의 진단체계 데이터베이스 중에서 상기 활용 정보를 최적으로 제공받을 수 있는 분석대상 데이터베이스를 최소한으로 지정하고, 상기 조건의 충족 여부를 재판정한 결과에 따라 2차로 유사한 것으로 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분하고 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한다.
바람직하게는, 상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스에서 지표들 간의 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공하지 않는 경우에 상기 양 진단체계 데이터베이스 중 적어도 하나의 진단체계 데이터베이스로부터 제공되는 지표들의 문장 의미를 판정하기 위한 문장해석 모듈을 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스에서 지표들 간의 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공하지 않는 경우에 상기 양 진단체계 데이터베이스 중 적어도 하나의 진단체계 데이터베이스로부터 제공되는 지표들을 동일한 기준으로 분류하여 데이터 구조화한 후 데이터 구조화된 분류 결과값을 통해 상호 비교 분석하기 위한 데이터 구조 분석모듈을 더 포함한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제5 관점에 따른 분석방법은, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계를 포함한다.
그리고, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제6 관점에 따른 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는, 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계, 상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계 및 상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계를 포함하고, 상기 각 단계를 실행하는 것을 특징으로 한다.
따라서, 본 발명에서는 서로 상반되는 적어도 2의 진단체계에 대한 각 지표를 비교한 후 비교한 결과를 기초로 해서 의학적으로 유용한 활용정보를 제공함으로써, 한의학 및 서양의학을 비롯한 다수 진단체계 간의 교류를 촉진하기 위해 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보로서 용이하게 제공할 수 있으며, 이로 인해 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보를 타 진단체계에서 용이하게 도출할 수 있는 이점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석 시스템의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 분석장치의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 판정부의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 판정부의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 도 2에 도시된 판정부의 또 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 도 1에 도시된 한의학적 진단체계 데이터베이스의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 도 1에 도시된 양의학적 진단체계 데이터베이스의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 진단체계별 상이한 지표 비교를 일례로 나타내는 도면이다.
도 9는 도 2에 도시된 정보제공부의 출력화면을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 10은 도 2에 도시된 분석장치의 동작 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 11은 도 10에 도시된 동작 과정 중 비교 결과의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 12는 도 10에 도시된 동작 과정 중 활용 정보의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석 시스템의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 14는 도 13에 도시된 분석장치의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 15는 도 14에 도시된 판정부의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 16은 도 14에 도시된 판정부의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 17은 도 14에 도시된 판정부의 또 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 18은 도 14에 도시된 판정부의 또 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 19는 도 13에 도시된 분석장치의 동작 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
그리고, 도 20은 도 19에 도시된 동작 과정 중 비교 결과의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 분석장치의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 판정부의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 판정부의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 도 2에 도시된 판정부의 또 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 도 1에 도시된 한의학적 진단체계 데이터베이스의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 도 1에 도시된 양의학적 진단체계 데이터베이스의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 진단체계별 상이한 지표 비교를 일례로 나타내는 도면이다.
도 9는 도 2에 도시된 정보제공부의 출력화면을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 10은 도 2에 도시된 분석장치의 동작 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 11은 도 10에 도시된 동작 과정 중 비교 결과의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 12는 도 10에 도시된 동작 과정 중 활용 정보의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석 시스템의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 14는 도 13에 도시된 분석장치의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 15는 도 14에 도시된 판정부의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 16은 도 14에 도시된 판정부의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 17은 도 14에 도시된 판정부의 또 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 18은 도 14에 도시된 판정부의 또 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 19는 도 13에 도시된 분석장치의 동작 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
그리고, 도 20은 도 19에 도시된 동작 과정 중 비교 결과의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 다음과 같이 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석 시스템의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 다수 진단체계에 대한 분석 시스템은 한의학적 진단체계 데이터베이스(110), 양의학적 진단체계 데이터베이스(120) 및 분석장치(200)를 포함할 수 있다.
한의학적 진단체계 데이터베이스(110)는 '한의학'에 근거를 둔 환자별 진료 정보, 연구 논문 및 각종 의료 문헌을 포함하는 자료를 갖추고 있으며, 그 자료의 형태는 메모리에 저장 가능한 포맷인 것이 바람직하다.
또한, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)는 병증과 관련된 지표를 포함하고, 경우에 따라 지표에 대한 중요도 정도를 나타내는 정보도 더 포함될 수 있으며, 지표 및 병증 중 어느 하나 이상과 관련된 것으로 판정 가능한 유전자 정보를 포함하는 의료기초 정보를 갖추고 있는 것이 바람직하다.
예를 들어, 병증과 관련된 지표는 병증이 '화열증'인 경우 '갈증이 나서 물을 많이 마신다(중요도 수치: 9.2)', '몸에 열감이 있고 더운 것을 싫어한다(중요도 수치: 8.8)', '얼굴색이 붉다(중요도 수치: 8.8)', '눈이 붉거나 뻑뻑하다(중요도 수치: 8.2)', '손발이 뜨겁다(중요도 수치: 7.1)' 등과 같이 확인될 수 있다.
또한, 병증이 '습담증'인 경우 '머리가 무겁거나 맑지 않다(중요도 수치: 8.1)', '머리가 아프면서 속이 메스껍다(중요도 수치: 7.9)', '목에 가래 끓는 소리가 난다(중요도 수치: 7.6)', '태가 백색이다(중요도 수치: 6.5)' 등과 같이 확인될 수 있다.
이후, 구체적으로 설명하겠지만, 전술된 '갈증이 나서 물을 많이 마신다(중요도 수치: 9.2)', '몸에 열감이 있고 더운 것을 싫어한다(중요도 수치: 8.8)'와 같은 지표들이 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에 포함된 자료들과의 유사도를 측정하기 위한 파라미터가 될 수 있다.
양의학적 진단체계 데이터베이스(120)는 '서양의학'에 근거를 둔 환자별 진료 정보, 연구 논문 및 각종 의료 문헌을 포함하는 자료를 갖추고 있으며, 그 자료의 형태는 메모리에 저장 가능한 포맷인 것이 바람직하다.
아울러, 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)도 증상과 관련된 지표를 포함하고, 경우에 따라 지표에 대한 중요도 정도를 나타내는 정보를 더 포함할 수 있으며, 지표 및 병증 중 어느 하나 이상과 관련된 것으로 판정 가능한 유전자 정보를 포함하는 의료기초 정보를 갖추고 있는 것이 바람직하다.
예를 들어, 양의학상에서 병증과 관련된 지표는 병증이 'Kidney Yin Deficiency'인 경우 'Dry mouth', 'Dizziness', 'Malar flush' 등과 같이 확인될 수 있다.
즉, 도 8에 도시된 표를 참고하여 한의학적 진단체계와 양의학적 진단체계를 비교하면, 병증인 '화열증'과 'Kidney Yin Deficiency' 간에 대한 문언적 해석만을 통해서는 상호 간의 유사 정도를 판정하는 것이 용이하지 않다.
하지만, 병증 또는 증상을 나타내는 각 지표를 비교해보면, 한의학적 진단체계에서 '화열증'은 '갈증이 난다', '머리에 열감이 있다', '얼굴색이 붉다'와 같은 목록이 확인되고, 양의학적 진단체계에서 'Kidney Yin Deficiency'은 'Dry mouth', 'Dizziness', 'Malar flush' 와 같은 목록이 확인된다.
결과적으로, 한의학적 진단체계의 '갈증이 난다'와 양의학적 진단체계의 'Dry mouth', 한의학적 진단체계의 '얼굴색이 붉다'와 양의학적 진단체계의 'Malar flush' 간에 문언적 해석만을 통해서도 상호 간의 유사 정도가 용이하게 판정된다.
이에, 분석장치(200)는 이와 같은 관련성을 이용하여 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보로서 용이하게 제공하는 역할을 한다.
도 2는 도 1에 도시된 분석장치(200)의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 분석장치(200)는 판정부(210), 추출부(220) 및 정보제공부(230)를 포함할 수 있다.
판정부(210)는 검색대상으로 입력된 정보를 기준으로 하여 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 데이터베이스로부터 각각 관련 지표를 획득한 후, 획득된 지표들 간의 비교를 실행한다.
예컨대, 검색대상으로 입력된 정보를 입력항목이 병증인 '화열증'으로 입력된 경우, 판정부(210)는 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)로부터 '화열증'과 관련된 지표인 '갈증이 난다', '얼굴색이 붉다' 등의 정보를 획득할 수 있고, 이를 기초로 양의학적 데이터베이스에 대해 '갈증이 난다'와 대응되는 정보 검색을 수행하여 'Kidney Yin Deficiency'의 병증과 관련된 지표인 'Dry mouth'외 다수가 검색될 수 있으며, 추가 적으로 양의학적 데이터베이스에 대해 '얼굴색이 붉다'와 대응되는 정보 검색을 수행하여 'Kidney Yin Deficiency'의 병증과 관련된 추가 지표인 'Malar flush'외 다수가 검색될 수 있다.
이러한 검색 결과를 배열할 수 있으며, 지표 간 유사 정도 및 병증별 지표에 대한 중요도 수치 등의 기준에 따라 지표 간의 관련 레벨을 설정한 후 설정된 레벨 순으로 검색 결과를 재배열하는 것도 가능하다.
다른 예로, 전술된 예와 반대인 경우로서 검색대상으로 입력된 정보를 입력항목이 증상인 'Kidney Yin Deficiency'으로 입력된 경우, 판정부(210)는 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 'Kidney Yin Deficiency'와 관련된 지표인 'Dry mouth', 'Malar flush' 등의 정보를 획득할 수 있고, 이를 기초로 한의학적 데이터베이스에 대해 'Dry mouth'와 대응되는 정보 검색을 수행하여 '화열증'과 관련된 지표인 '갈증이 난다'외 다수가 검색될 수 있으며, 추가 적으로 한의학적 데이터베이스에 대해 'Malar flush'와 대응되는 정보 검색을 수행하여 '화열증'과 관련된 추가 지표인 '얼굴색이 붉다'외 다수가 검색될 수 있다.
아울러, 검색대상으로 입력된 정보가 입력항목 중 병증인 '화열증' 및 상기 입력항목 중 증상인 'Kidney Yin Deficiency'이 함께 입력된 경우, 전술된 검색 과정을 조합하여 병행 실행하는 것도 가능하다.
이렇듯, 판정부(210)는 도 3에 도시된 바와 같이 입력된 정보를 기준으로 하여 검색된 한의학적 진단체계의 지표와 양의학적 진단체계의 지표를 비교하는 제1 판정모듈(211) 및 상호 유사 여부 및 그 정도에 따른 레벨 중 적어도 하나를 정하여 비교 결과를 생성할 수 있는 제2 판정모듈(212)을 포함할 수 있다.
제2 판정모듈(212)은 검색된 한의학적 진단체계의 지표와 양의학적 진단체계의 지표에 대해 유사 판정된 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 않는 경우, 유사 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분할 수 있다.
지표의 유사 여부를 판정한 결과를 그룹형으로 구분하는 경우, 제2 판정모듈(212)은 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한 후 재판정한 결과를 출력하기 위한 비교 결과로서 생성하게 된다.
여기서, 전술된 조건이라 함은 양 진단체계의 지표들 간에 유사한 것으로 판정된 결과가 임계치를 초과하는지 여부를 포함할 수 있으며, 임계치 초과 여부에 대한 조건은 유사한 것으로 판정된 결과가 과도하게 많을 경우 검색 요청한 사용자의 입장에서 실질적으로 활용할 수 있는 명확한 대상 선정이 어려울 것인 바, 이를 효과적으로 개선하기 위해 상기 유사한 것으로 판정된 결과가 과도하게 많을 경우에는 관련성 있는 지표들 간을 그룹 단위로 구분한 후 구분된 그룹 단위로 그 유사 여부를 추가 판정함으로써 검색 요청한 사용자의 입장에서 실질적으로 활용할 수 있는 대상 선정을 보다 용이하게 할 수 있다.
또한, 제1 판정모듈(211)은 개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 실행할 경우, 각각 장단점이 명확히 드러나는바 개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 자동으로 구분하여 실행할 뿐만 아니라 사용자로 하여금 선택적으로 지정할 수 있도록 하는 것도 바람직하다.
개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 자동으로 구분하는 경우, 이를 구분하기 위한 레이트를 조정할 수 있도록 함으로써 최적의 검색 결과를 도출하는 데 유용할 수 있다.
이때의 레이트 조정은 전술된 임계치를 변경하는 방식을 포함할 수 있다.
또한, 전술된 그룹을 구분하기 위한 기준이라 함은 '갈증이 난다'와 같은 지표와 유의어에 해당하는 '목이 탄다', '구갈' 등과 같은 지표를 유의어인 것으로 판정하여 동일 그룹에 속하는 것으로 설정하거나, '갈증이 난다'와 같은 지표를 통해 유사 정도 구분 외에 병증 정보와 같은 추가 판정 파라미터를 통해 유사 정도를 추가 구분하여 필터링하는 설정이 될 수 있다.
그룹을 구분하기 위한 기준 또한, 검색을 실행하는 사용자의 요구에 따라 차등화하여 그 레벨을 조정할 수 있도록 구현되는 것이 바람직하다.
예컨대, 그룹 구분을 포괄적으로 실행하여 상대적으로 넓은 범주의 카테고리 내에서 활용 정보를 도출하고자 하는 경우 그룹을 구분하기 위한 기준 레벨을 낮은 수준의 레벨로 설정할 수 있고, 반대 경우로서 그룹 구분을 세부적으로 실행하여 상대적으로 세부 범주의 카테고리 내에서 활용 정보를 도출하고자 하는 경우 그룹을 구분하기 위한 기준 레벨을 높은 수준의 레벨로 설정할 수 있다.
아울러, 도 3과 같이 제1 판정모듈(211) 및 제2 판정모듈(212)을 포함하는 판정부(210)는 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에서 지표 간 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공할 수 있는 경우에 구비되는 구성이다.
반면에, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에서 지표 간 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공할 수 없는 경우, 판정부(210)는 도 4에 도시된 바와 같이 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 제공되는 지표의 문장 의미를 판정할 수 있는 문장해석 모듈(213)을 더 포함할 수 있다.
문장해석 모듈(213)은 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에 대해 입력된 정보와 관련된 검색 대상의 문언상 의미를 해석할 수 있다.
예를 들면, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)로부터 검색된 대상에 대한 문언상 의미를 특정 기준 언어로 해석하고, 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 검색된 대상에 대한 문언상 의미를 상기 특정 기준 언어로 해석한 후, 각각 해석된 특정 기준 언어를 비교할 수 있는 상태로 설정할 수 있다.
또한, 문장해석 모듈(213)은 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120) 중에서 어느 한 언어를 해석하기 위한 기준 언어로 설정하고, 기준에 부합하지 않는 다른 언어에 대해서만 문언상 의미를 해석하는 것도 가능하다.
예를 들면, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)를 기준으로 하는 경우, 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 검색되어 제공되는 대상에 대해서만 문언적 의미를 해석하여 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)의 기준 언어로 번역하는 설정을 할 수 있다.
더 나아가, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에서 지표 간 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공할 수 없는 경우, 판정부(210)는 도 5에 도시된 바와 같이 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 제공되는 지표의 데이터 구조를 분석하기 위한 데이터 구조 분석모듈(214)을 더 포함하는 것도 가능하다.
즉, 데이터 구조 분석모듈(214)은 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)로부터 제공되는 지표의 의미론적 해석 방식이 아닌, 각 진단체계의 지표를 동일한 기준으로 분류하여 데이터 구조화한 후 데이터 구조화된 분류 결과값을 통해 상호 비교 분석하기 위한 방식으로 구현될 수 있다.
예컨대, 전술된 동일한 기준이라 함은 검색된 지표의 키워드 일치 여부, 일치되는 키워드 수, 검색된 지표가 속한 병증 및 증상 간의 관련도 등이 포함될 수 있다.
추출부(220)는 판정부(210)로부터 제공받은 비교 결과를 이용하여 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보인 활용 정보를 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120) 중에서 도출하기 위한 특정 매개정보를 선택한다.
또한, 추출부(220)는 선택된 특정 매개정보와 대응하는 의료 기초정보를 검색 과정에 대한 역추적 실행을 통해 추출한다.
정보제공부(230)는 역추적 실행을 통해 추출된 의료 기초정보를 활용정보로 설정하고, 설정된 활용정보를 사용자로 하여금 확인할 수 있는 적어도 하나의 수단으로 출력한다.
즉, 전술된 활용정보라 함은 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보로서 용이하게 제공할 수 있는 정보를 의미한다.
또한, 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이, 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)는 단일 데이터베이스로 구현 가능하지만, 환자별 진료 정보를 다루는 제1 한의학 병원의 제1 한의학적 진단체계 데이터베이스(110), 환자별 진료 정보를 다르는 제2 한의학 병원의 제2 한의학적 진단체계 데이터베이스(110), 한의학 연구 논문을 지속적으로 업데이트 관리하는 한의학 연구협회의 제3 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 한의학과 관련된 의료 정보를 게재하는 의료전문 언론의 제N 한의학적 진단체계 데이터베이스(110)와 같이 구분될 수도 있다.
마찬가지로, 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)도 단일 데이터베이스의 구조로 이루어지거나, 다수의 분리된 데이터베이스 구조로도 구현 가능하다.
도 9는 도 2에 도시된 정보제공부(230)의 출력화면을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 정보제공부(230)는 활용 정보를 그래픽 정보로 가공하여 사용자의 출력화면에 제공할 수 있다.
즉, 추출부(220)는 전술된 특정 매개정보를 유전자 정보로 설정할 수 있다.
이에, 추출부(220)는 판정부(210)로부터 제공받은 비교 결과를 기초로 특정 질병에 대해 이미 알려진 제1 유전자 정보를 추출할 수 있을 뿐만 아니라, 상기 비교 결과에서 특정 질병과의 대응 관계를 고려하지 않은 상태에서 선별 가능한 제2 유전자 정보를 추출할 수 있다.
따라서, 정보제공부(230)는 제1 유전자 정보와 제2 유전자 정보를 비교하고, 그 비교 결과를 통해 제2 유전자 정보로부터 제1 유전자 정보와 관련성이 없는 특정 유전자 정보를 선택할 수 있다.
정보제공부(230)는 선택된 특정 유전자 정보를 이용하여 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 또는 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에 대한 역추적 검색을 실행함에 따라, 특정 유전자 정보와 대응하는 기초 자료정보를 획득할 수 있다.
정보제공부(230)는 획득된 기초 자료정보를 제1 유전자 정보와 관련되어 알려지지 아니한 활용 정보로서 설정하고, 이를 도 9에 도시된 바와 같이 제공 가능하다.
예를 들어, 도 9의 A에 도시된 a, b 및 c는 증상이 Stroke(일명 '중풍'으로 알려짐)인 경우에 이미 알려진 제1 유전자 정보를 일컫는 것이고, 전술된 본 발명의 분석 방식을 통해 새로운 상호작용 또는 기능을 제공할 단서가 될 수 있는 특정 매개정보인 제2 유전자 정보(예: k, m 및 n)를 획득할 수 있다.
제2 유전자 정보(예: k, m 및 n)를 통해 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 또는 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에 대한 역추적 검색을 실행하여 'Stroke'가 'insomnia' 및 'hypertension'과 관련성이 있다는 점을 나타내는 기초 자료정보를 확보하는 것이 가능하다.
즉, 'Stroke'가 'insomnia' 및 'hypertension'과 관련성이 있다는 점을 나타내는 기초 자료정보는 'Stroke'의 진단 및 치료를 위한 연구 및 개발에 적용될 수 있는 활용 정보로서 사용자에게 제시될 수 있다.
도 10은 도 2에 도시된 분석장치(200)의 동작 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 다수 진단체계에 대한 분석 방법은 사용자로부터 검색대상으로 입력된 정보를 기준으로 하여 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 데이터베이스로부터 각각 관련 지표를 획득한 후, 획득된 지표들 간의 비교를 실행한다(S100).
이후, S100 단계의 지표들 간에 대한 비교를 개시하여 양 진단체계의 지표들 간에 대한 유사 여부를 판정한 비교 결과를 생성한다(S102).
이후, S102 단계에서 생성된 비교 결과를 이용하여 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보인 활용 정보를 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 및 양의학적 진단체계 데이터베이스(120) 중에서 도출하기 위한 특정 매개정보를 선택한다.
또한, 선택된 특정 매개정보와 대응하는 의료 기초정보를 검색 과정에 대한 역추적 실행을 통해 추출하고, 추출된 의료 기초정보를 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보인 활용 정보로 생성한다(S104).
이후, S104 단계에서 설정된 활용 정보를 사용자로 하여금 확인할 수 있는 적어도 하나의 수단을 통해 출력한다(S106).
도 11은 도 10에 도시된 동작 과정 중 비교 결과의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 전술된 S102 단계인 양 진단체계의 지표들 간에 대한 유사 여부를 판정한 비교 결과를 생성하는 과정은 양 진단체계의 지표들 간에 대한 유사 여부를 우선 판정하는 것으로 진행된다(S102-1).
S102-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하는지 여부를 추가 판정한다(S102-2).
S102-2 단계의 추가 판정에서, S102-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하는 경우 S102-1 단계의 판정 결과인 유사 판정된 지표 관계를 최종 비교 결과로 생성한다(S102-3).
S102-2 단계의 추가 판정에서, S102-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 못하는 경우 유사 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분한다(S102-4).
이후, S102-1 단계의 판정 결과에서 더 나아가 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한 후 재판정한 결과를 출력하기 위한 최종 비교 결과로 생성한다(S102-5).
도 12는 도 10에 도시된 동작 과정 중 활용 정보의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 12에 도시된 바와 같이, 전술된 S104 단계인 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보인 활용 정보로 생성하는 과정은 양 진단체계의 비교 결과를 기초로 특정 질병과 대응하는 제1 유전자 정보를 추출함과 함께 전술된 양 진단체계의 비교 결과 내에서 상기 특정 질병과의 대응관계를 고려하지 아니한 제2 유전자 정보를 추출한다(S104-1).
이후, S104-1 단계에서 추출된 제1 유전자 정보와 제2 유전자 정보를 상호 비교한다(S104-2).
이후, S104-2 단계의 비교 결과를 통해 제2 유전자 정보로부터 제1 유전자 정보와 관련성이 없는 특정 유전자 정보를 선택한다(S104-3).
이후, S104-3 단계에서 선택된 특정 유전자 정보를 이용하여 한의학적 진단체계 데이터베이스(110) 또는 양의학적 진단체계 데이터베이스(120)에 대한 역추적 검색을 실행함에 따라, 전술된 특정 유전자 정보와 대응하는 기초 자료정보를 획득한다(S104-4).
그리고, S104-4 단계에서 획득된 기초 자료정보를 제1 유전자 정보와 관련지어 알려지지 아니한 활용 정보로 생성한다(S104-5).
도 13은 본 발명에 따른 다수 진단체계에 대한 분석 시스템의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 13에 도시된 바와 같이, 다수 진단체계에 대한 분석 시스템은 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330) 및 분석장치(400)를 포함할 수 있다.
적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)에 대해 상호 비교 분석을 할 수 있도록 하기 위한 공통 요소를 '갈증이 나서 물을 많이 마신다'와 같이 병증 또는 증상을 구체적으로 나타내는 지표로 설정한다.
또한, 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330) 중 각 데이터베이스는 병증 또는 증상과 관련된 지표를 포함하고, 경우에 따라 지표에 대한 중요도 정도를 나타내는 정보를 더 포함할 수 있으며, 지표 및 병증(또는 증상) 중 어느 하나 이상과 관련된 것으로 판정 가능한 유전자 정보를 포함하는 의료기초 정보를 함께 갖추고 있는 것이 바람직하다.
도 14는 도 13에 도시된 분석장치(400)의 일실시 예를 나타내는 도면이다.
도 14에 도시된 바와 같이, 분석장치(400)는 판정부(410), 추출부(420) 및 정보제공부(430)를 포함할 수 있다.
판정부(410)는 검색대상으로 입력된 정보를 기준으로 하여 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)로부터 각각 관련 지표를 획득한 후, 획득된 지표들 간의 비교를 실행한다.
이러한 검색 결과를 배열할 수 있으며, 지표 간 유사 정도 및 병증별 지표에 대한 중요도 수치 등의 기준에 따라 지표 간의 관련 레벨을 설정한 후 설정된 레벨 순으로 검색 결과를 재배열하는 것도 가능하다.
이렇듯, 판정부(410)는 도 15에 도시된 바와 같이 입력된 정보를 기준으로 하여 검색된 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)의 지표를 비교하는 제1 판정모듈(411), 및 상호 유사 여부 및 그 정도에 따른 레벨 중 적어도 하나를 정하여 비교 결과를 생성할 수 있는 제2 판정모듈(412)을 포함할 수 있다.
제2 판정모듈(412)은 검색된 각 진단체계의 지표들에 대해 유사 판정된 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 않는 경우, 유사 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분할 수 있다.
지표의 유사 여부를 판정한 결과를 그룹형으로 구분하는 경우, 제2 판정모듈(412)은 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한 후 재판정한 결과를 출력하기 위한 비교 결과로서 생성하게 된다.
또한, 제1 판정모듈(411)은 개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 실행할 경우, 각각 장단점이 명확히 드러나는바 개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 자동으로 구분하여 실행할 뿐만 아니라 사용자로 하여금 선택적으로 지정할 수 있도록 하는 것도 바람직하다.
개별 지표 간 유사 여부 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부 판정을 자동으로 구분하는 경우, 이를 구분하기 위한 레이트를 조정할 수 있도록 함으로써 최적의 검색 결과를 도출하는 데 유용할 수 있다.
또한, 그룹을 구분하기 위한 기준 또한, 검색을 실행하는 사용자의 요구에 따라 차등화하여 그 레벨을 조정할 수 있도록 구현되는 것이 바람직하다.
도 16은 도 14에 도시된 판정부(410)의 다른 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 16에 도시된 바와 같이, 판정부(410)는 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)로부터 제공되는 자료를 검색하여 사용자에게 소정의 의학적 활용 정보를 제공하기 위한 것이다.
하지만, 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)라 함은 무수히 많은 대상 데이터베이스를 일컫는 것일 수도 있으므로, 판정부(410)에서 매번 무수히 많은 대상 데이터베이스를 대상으로 자료 검색 및 분석을 수행하는 것은 다소 비효율적인 면이 있다.
따라서, 판정부(410)는 사용자로부터 입력되는 검색식(즉, 입력 정보라 할 수 있음)에 분석을 먼저 실행한 후 그 결과에 기초하여 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330) 중에서 최적의 활용 정보를 도출할 수 있을 것으로 예상되는 분석대상 데이터베이스를 최소한으로 지정하기 위한 분석대상 지정모듈(413)을 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)에서 지표 간 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공할 수 없는 경우, 판정부(410)는 도 17에 도시된 바와 같이 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)로부터 제공되는 지표의 문장 의미를 판정할 수 있는 문장해석 모듈(414)을 더 포함할 수 있다.
문장해석 모듈(414)은 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330) 모두에 대해 입력된 정보와 관련된 검색 대상의 문언상 의미를 해석하거나, 어느 한 특정 언어를 기준 언어로 설정한 후 나머지 다른 체계의 언어들에 대해서만 문언상 의미를 해석 및 번역하는 것도 가능하다.
더 나아가, 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)에서 지표 간 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공할 수 없는 경우, 판정부(410)는 도 18에 도시된 바와 같이 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)로부터 제공되는 지표의 데이터 구조를 분석하기 위한 데이터 구조 분석모듈(415)을 더 포함하는 것도 가능하다.
즉, 데이터 구조 분석모듈(415)은 각 진단체계의 지표를 동일한 기준으로 분류하여 데이터 구조화한 후 데이터 구조화된 분류 결과값을 통해 상호 비교 분석하기 위한 방식으로 구현될 수 있다.
추출부(420)는 판정부(410)로부터 제공받은 비교 결과를 이용하여 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보인 활용 정보를 어느 다른 진단체계 데이터베이스로부터 도출하기 위한 특정 매개정보를 선택한다.
또한, 추출부(420)는 선택된 특정 매개정보와 대응하는 의료 기초정보를 검색 과정에 대한 역추적 실행을 통해 추출한다.
정보제공부(430)는 역추적 실행을 통해 추출된 의료 기초정보를 활용정보로 설정하고, 설정된 활용정보를 사용자로 하여금 확인할 수 있는 적어도 하나의 수단으로 출력한다.
도 19는 도 13에 도시된 분석장치(400)의 동작 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 19에 도시된 바와 같이, 다수 진단체계에 대한 분석 방법은 사용자로부터 검색대상으로 입력된 정보를 기준으로 하여 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)로부터 각각 관련 지표를 획득한 후, 획득된 지표들 간의 비교를 실행한다(S200).
이후, S200 단계의 지표들 간에 대한 비교를 개시하여 2 이상의 진단체계로부터 제공되는 지표들 간에 대한 유사 여부를 판정한 비교 결과를 생성한다(S202).
이후, S202 단계에서 생성된 비교 결과를 이용하여 어느 한 진단체계에서 연구 및 개발하고 있는 분야에 중요한 힌트로서 제공될 수 있는 정보인 활용 정보를 다른 진단체계 데이터베이스 또는 다른 진단체계 데이터베이스들로부터 도출하기 위한 특정 매개정보를 선택한다.
또한, 선택된 특정 매개정보와 대응하는 의료 기초정보를 검색 과정에 대한 역추적 실행을 통해 추출하고, 추출된 의료 기초정보를 각 진단체계별 고유한 의학정보를 타 진단체계의 관련 부분에 유용한 정보인 활용 정보로 생성한다(S204).
이후, S204 단계에서 설정된 활용 정보를 사용자로 하여금 확인할 수 있는 적어도 하나의 수단을 통해 출력한다(S206).
그리고, 도 20은 도 19에 도시된 동작 과정 중 비교 결과의 생성 과정을 일실시 예로 나타내는 도면이다.
도 20에 도시된 바와 같이, 전술된 S202 단계인 2 이상의 진단체계로부터 제공되는 지표들 간에 대한 유사 여부를 판정한 비교 결과를 생성하는 과정은 다수 진단체계의 지표들 간에 대한 유사 여부를 우선 판정하는 것으로 진행된다(S202-1).
S202-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하는지 여부를 추가 판정한다(S202-2).
S202-2 단계의 추가 판정에서, S202-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하는 경우 S202-1 단계의 판정 결과인 유사 판정된 지표 관계를 최종 비교 결과로 생성한다(S202-3).
S202-2 단계의 추가 판정에서, S202-1 단계의 판정 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 못하는 경우 검색 풀인 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)를 일부로 한정할 것인지에 대한 판정한다(S202-4).
이후, S202-4 단계에서 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)를 일부로 한정하는 경우, 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330) 중에서 최적의 활용 정보를 도출할 것으로 예상되는 최소한의 진단체계 데이터베이스를 특정한다(S202-5).
이후, S202-5 단계에서 특정된 진단체계들 간의 지표들에 대한 유사 여부를 판정한다(S202-6).
이후, 전술된 S202-2 단계 및 S202-4 단계가 재차 반복되고, 이전 데이터베이스의 한정 내역으로 인해 2 이상의 진단체계 데이터베이스(310 내지 330)를 더 이상 한정할 필요가 없는 경우, 유사 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분한다(S202-7).
이후, 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정한 후 재판정한 결과를 출력하기 위한 최종 비교 결과로 생성한다(S202-8).
이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
또한, 본 발명은 서로 상반되는 적어도 2의 진단체계에 대한 각 지표를 비교하고, 비교한 결과를 기초로 해서 의학적으로 유용한 활용정보를 제공하기 위한 것임에 따라, 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.
100, 300: 데이터베이스 110: 한의학적 진단체계 데이터베이스
120: 양의학적 진단체계 데이터베이스 200, 400: 분석장치
210, 410: 판정부 220, 420: 추출부
230, 430: 정보제공부
120: 양의학적 진단체계 데이터베이스 200, 400: 분석장치
210, 410: 판정부 220, 420: 추출부
230, 430: 정보제공부
Claims (13)
- 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 판정부;
상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 추출부; 및
상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 정보제공부;를 포함하는 분석장치. - 제1 항에 있어서,
상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들에 대해 유사 여부를 판정한 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 않는 경우에 유사한 것으로 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분하고 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정하는 분석장치. - 제1 항에 있어서,
상기 판정부는 개별 지표들에 대한 유사 여부에 대한 판정 또는 그룹 단위의 유사 여부에 대한 판정을 자동으로 구분하여 실행하거나 사용자의 선택에 의해 실행하는 분석장치. - 제1 항에 있어서,
상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스에서 지표들 간의 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공하지 않는 경우에 상기 양 진단체계 데이터베이스 중 적어도 하나의 진단체계 데이터베이스로부터 제공되는 지표들의 문장 의미를 판정하기 위한 문장해석 모듈;을 더 포함하는 분석장치. - 제1 항에 있어서,
상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스에서 지표들 간의 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공하지 않는 경우에 상기 양 진단체계 데이터베이스 중 적어도 하나의 진단체계 데이터베이스로부터 제공되는 지표들을 동일한 기준으로 분류하여 데이터 구조화한 후 데이터 구조화된 분류 결과값을 통해 상호 비교 분석하기 위한 데이터 구조 분석모듈;을 더 포함하는 분석장치. - 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계;
상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계; 및
상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계;를 포함하는 분석방법. - 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 양 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계;
상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계; 및
상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계;를 포함하고, 상기 각 단계를 실행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체. - 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 판정부;
상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 추출부; 및
상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 정보제공부;를 포함하는 분석장치. - 제8 항에 있어서,
상기 판정부는 상기 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들에 대해 유사 여부를 판정한 결과가 기 정해진 조건을 충족하지 않는 경우에 1차로 상기 입력된 정보에 대한 분석을 실행한 후 그 결과에 기초하여 상기 2 이상의 진단체계 데이터베이스 중에서 상기 활용 정보를 최적으로 제공받을 수 있는 분석대상 데이터베이스를 최소한으로 지정하고, 상기 조건의 충족 여부를 재판정한 결과에 따라 2차로 유사한 것으로 판정된 지표들을 기 정해진 기준에 따라 그룹형으로 구분하고 그룹 단위로 지표들에 대한 유사 여부를 재판정하는 분석장치. - 제8 항에 있어서,
상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스에서 지표들 간의 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공하지 않는 경우에 상기 양 진단체계 데이터베이스 중 적어도 하나의 진단체계 데이터베이스로부터 제공되는 지표들의 문장 의미를 판정하기 위한 문장해석 모듈;을 더 포함하는 분석장치. - 제8 항에 있어서,
상기 판정부는 상기 양 진단체계 데이터베이스에서 지표들 간의 비교를 실행하는 것이 가능한 수준으로 데이터를 제공하지 않는 경우에 상기 양 진단체계 데이터베이스 중 적어도 하나의 진단체계 데이터베이스로부터 제공되는 지표들을 동일한 기준으로 분류하여 데이터 구조화한 후 데이터 구조화된 분류 결과값을 통해 상호 비교 분석하기 위한 데이터 구조 분석모듈;을 더 포함하는 분석장치. - 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계;
상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계; 및
상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계;를 포함하는 분석방법. - 사용자에 의해 입력된 정보와 대응하는 것으로 적어도 2 이상의 진단체계 데이터베이스로부터 획득한 지표들 간을 비교한 후 그 비교 결과를 생성하는 단계;
상기 비교 결과를 기초로 하여 어느 한 진단체계에서 특정 연구 분야의 개발에 힌트가 되는 특정 매개정보를 선택하는 단계; 및
상기 특정 매개정보를 이용한 역추적 검색을 통해 확보한 의료 기초정보를 활용 정보로서 출력하는 단계;를 포함하고, 상기 각 단계를 실행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020130037556A KR101613516B1 (ko) | 2013-04-05 | 2013-04-05 | 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020130037556A KR101613516B1 (ko) | 2013-04-05 | 2013-04-05 | 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20140121158A true KR20140121158A (ko) | 2014-10-15 |
| KR101613516B1 KR101613516B1 (ko) | 2016-04-29 |
Family
ID=51992796
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020130037556A KR101613516B1 (ko) | 2013-04-05 | 2013-04-05 | 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101613516B1 (ko) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0516287B2 (ko) * | 1987-07-24 | 1993-03-04 | Kogyo Gijutsuin | |
| KR20020007717A (ko) | 2000-07-18 | 2002-01-29 | 양진호 | 인터넷을 이용한 건강 진단 및 그에 따른 식품판매 서비스방법 |
| JP2002230160A (ja) * | 2001-01-09 | 2002-08-16 | Ritsuseki O | ローカルと遠隔地医療及び健康産業のビジネスモデル |
| JP2003091599A (ja) * | 2001-09-14 | 2003-03-28 | Shigeru Yonemoto | 遠隔体質判別健康処方検診管理システム |
-
2013
- 2013-04-05 KR KR1020130037556A patent/KR101613516B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0516287B2 (ko) * | 1987-07-24 | 1993-03-04 | Kogyo Gijutsuin | |
| KR20020007717A (ko) | 2000-07-18 | 2002-01-29 | 양진호 | 인터넷을 이용한 건강 진단 및 그에 따른 식품판매 서비스방법 |
| JP2002230160A (ja) * | 2001-01-09 | 2002-08-16 | Ritsuseki O | ローカルと遠隔地医療及び健康産業のビジネスモデル |
| JP2003091599A (ja) * | 2001-09-14 | 2003-03-28 | Shigeru Yonemoto | 遠隔体質判別健康処方検診管理システム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR101613516B1 (ko) | 2016-04-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109299239B (zh) | 一种基于es的电子病历检索方法 | |
| JP5744182B2 (ja) | 放射線ディスクリプタを用いた報告ビューア | |
| CN108877921A (zh) | 医疗智能分诊方法和医疗智能分诊系统 | |
| Omer et al. | What is a face? Critical features for face detection | |
| JP4736551B2 (ja) | データ解析装置及びデータ解析方法 | |
| JP6187474B2 (ja) | 医療情報解析プログラム、医療情報解析装置、および医療情報解析方法 | |
| JP2008537821A (ja) | 生体分子及び疾患の間の関係に関する証拠を収集するシステム及び方法 | |
| CN112420202A (zh) | 数据的处理方法、装置及设备 | |
| Shen et al. | Bibliometric networks and analytics on gerontology research | |
| KR102128435B1 (ko) | 환자투병 관련기록을 자동으로 인식하여 분석하는 정신심리 분석 시스템 | |
| CN114691826B (zh) | 基于共现分析和谱聚类的医疗数据信息检索方法 | |
| Matos et al. | Research techniques made simple: mass cytometry analysis tools for decrypting the complexity of biological systems | |
| Bannach et al. | Visual analytics for radiomics: Combining medical imaging with patient data for clinical research | |
| US20130254225A1 (en) | Device, method, and non-transitory computer-readable medium for medical information search | |
| KR101613516B1 (ko) | 다수 진단체계에 대한 분석장치 및 분석방법, 그리고 이에 적용되는 기록매체 | |
| Guo et al. | Infusing perceptual expertise and domain knowledge into a human-centered image retrieval system: a prototype application | |
| Aggarwal et al. | HEDEA: a Python tool for extracting and analysing semi-structured information from medical records | |
| Zulueta et al. | Research involving women and health in the Medline database, 1965–2005: co-term analysis and visualization of main lines of research | |
| US20220293283A1 (en) | Systems and Methods for Medical Concept Mapping | |
| CN115691735A (zh) | 一种基于慢阻肺专科数据的多模态数据管理方法及系统 | |
| JP2007334781A (ja) | 健康指導支援システム | |
| Ravenschlag et al. | Effective queries for mega-analysis in cognitive neuroscience. | |
| Znaidi et al. | Answering PICO clinical questions: a semantic graph-based approach | |
| CN113111048A (zh) | 一种基于大数据技术的临床科研专病库构建方法 | |
| Burns | Measuring and Mapping Intergeneric Allusion in Latin Poetry using Tesserae |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20190408 Year of fee payment: 4 |