KR20190107905A - 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치 - Google Patents

사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

병원 예약 추천 장치는, 복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위 유형를 화면에 표시하는 표시부, 상기 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제1사용자 입력 및 상기 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신하는 수신부, 상기 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 상기 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 생성부, 상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행하는 예약 수행부 및 사용자 건강 정보 및 상기 병원 정보를 포함하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.

Description

사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치{HOSPITAL RESERVATION RECOMMENDATION METHOD AND DEVICE}
본원은 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치에 관한 것이다.
의료 서비스가 점점 발전하고 있음에도 불구하고, 의료 소비자들은 의료 서비스의 제공자인 병원 또는 의원에 대한 정확한 정보를 알기 어려워 대부분이 주변의 지인들로부터 들은 정보에 의존하고 있다.
의료 소비자들은 자신의 증상에 따른 진료 과목을 판단하여 해당 진료 과목에 속하는 의료 기관을 검색하여 예약을 수행하여야 하나, 자신의 증상이 어느 진료 과목에 속하는지에 대한 판단하기 어려워 특정 의료 기관을 선택하기 어려운 문제점이 있다.
또한, 포털 사이트 또는 검색 사이트를 통해 병원과 전문의에 대한 정보를 검색할 수 있지만, 포털 사이트들의 검색 방식이나 검색인의 수가 급증하여 의료 소비자는 적절한 전문 병원과 전문의를 확인하기 어려운 실정이다.
한편, 진료 예약 요청을 수행하고자 하는 의료 소비자 단말기 측에서 각 병원의 진료 예약 현황을 알 수 없고, 이에 따라 병원 단말기에서는 의료 소비자 단말기로부터 접수된 예약정보를 판단하여 예약을 수행해야 하는 어려움이 있다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제2011-0128489(공개일: 2011.11.30)호에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 빅데이터를 활용한 병원 추천 리스트를 생성하여 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자의 건강 정보, 관심 정보 및 위치 정보에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트 중 사용자가 원하는 병원에 예약을 수행할 수 있으며, 예약 정보는 해당 병원으로 전송되어 실시간으로 병원과 사용자 간의 예약을 진행할 수 있는 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 키워드 기반의 인공지능 알고리즘을 사용하여 사용자에게 필요한 정보만을 포함하는 병원 추천 리스트를 생성하는 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들도 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 추천 장치는, 복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위 유형를 화면에 표시하는 표시부, 상기 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제1사용자 입력 및 상기 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신하는 수신부, 상기 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 상기 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 생성부, 상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행하는 예약 수행부 및 사용자 건강 정보 및 상기 병원 정보를 포함하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 사용자의 현재 위치 정보를 획득하는 획득부를 더 포함하고, 상기 생성부는, 상기 병원 정보에 포함된 위치 정보와 상기 사용자의 현재 위치 정보를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 병원 추천 리스트는, 상기 병원 정보에 포함된 특정 키워드를 기반으로하여, 웹으로부터 상기 병원의 웹 페이지를 크롤링하여 제공할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 생성부는, 상기 데이터베이스에 포함된 해당 병원의 사용자의 만족도 및 친절도 정보에 부여된 가중치를 고려하여, 상기 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 예약 수행부는, 진료 대상 추가 항목, 해당 병원의 의료진의 정보 및 진료일 선택 중 어느 하나에 대한 사용자의 입력에 기반하여, 병원 예약을 수행할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 추천 방법은, 복수의 진료 항목 유형을 화면에 표시하는 단계, 상기 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제1사용자 입력 및 상기 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신하는 단계, 상기 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 상기 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 단계 및 상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 빅데이터를 활용한 소비자 병원 추천 리스트를 생성하여 사용자 맞춤형 병원 추천 정보를 제공할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 사용자의 건강 정보, 관심 정보 및 위치 정보에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트 중 사용자가 원하는 병원에 예약을 수행할 수 있으며, 예약 정보는 해당 병원으로 전송되어 실시간으로 병원과 사용자 간의 예약을 진행할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 키워드 기반의 인공지능 알고리즘을 사용하여 사용자에게 필요한 정보만을 포함하는 병원 추천 리스트를 생성하는 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 장치의 개략적인 시스템도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 장치의 개략적인 구성도이다.
도 3a 내지 도3n는 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 방법의 일 실시예를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 병원 단말의 사용자 예약 정보의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 방법의 개략적인 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 병원 예약 추천 장치의 개략적인 시스템도이고, 도 2는 본원의 일 실시예에 따른 병원 추천 리스트를 생성하기 위한 사용자 맞춤형 병원 예약 추천장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이고, 도 3a 내지 도3n는 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 방법의 일 실시예를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 병원 예약 추천 시스템은 병원 예약 추천 장치(100), 병원 예약 서버(200), 병원 단말(300) 및 네트워크(400)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본원의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 추천 장치 (100)은 빅데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 병원 추천 리스트를 생성하고 사용자는 병원 추천 리스트를 확인하고 원하는 병원을 예약할 수 있다. 빅데이터는 해당 병원을 방문한 사용자의 사용자 리뷰 정보일 수 있다. 또한, 빅데이터는, 수술 및 질병별 평가 (병원별 국가 선정 평가 등급), 다빈도진료 평가(병원별 진료 및 수술 상위 5개 항목), 해당 병원 의료진의 환자경험 평가(병원별 소비자 만족도 및 친절도)에 해당하는 데이터일 수 있다. 또한, 빅데이터는, 평균 의료비 정보일 수 있다. 평균 의료비는 상별 코드별 의료비 정보 및 급여항목 평균 진료비 일 수 있다. 빅데이터는 건강보험심사평가원의 데이터베이스를 활용한 데이터 일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 병원 예약 추천 장치(100)는 키워드 기반의 인공지능 알고리즘을 사용하여 사용자에게 필요한 정보만을 포함하는 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 추천 장치 (100)은 사용자의 건강 정보, 관심 정보 및 위치 정보에 기반하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 병원 예약 추천 장치 (100)는 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 항목에 대하여 병원 예약을 수행할 수 있다. 병원 예약 추천 장치 (100)는 사용자가 현재 위치하고 있는 위치 정보에 기반하여, 사용자의 건강 정보, 관심 정보로 병원 추천 리스트에 형성된 병원의 위치정보와 비교적 가까운 곳에 위치하는 병원을 추천할 수 있다. 다른 일 예로, 병원 예약 추천 장치 (100)는 사용자가 지정한 위치에 기반하여, 사용자의 건강 정보, 관심 정보로 병원 추천 리스트에 형성된 병원의 위치정보와 비교적 가까운 곳에 위치하는 병원을 추천할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 추천 장치(100)는 해당 병원의 방문자(환자)의 평가 정보에 기반하여, 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 병원 평가 정보는, 방문자의 리뷰, 별점에 가중치를 부여하여 생성된 정보일 수 있다. 병원 예약 추천 장치(100)는 해당 병원의 의료진 평가 정보에 기반하여, 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 의료진 평가 정보는, 수술 및 질병별 정보, 다빈도 진료(의료진의 전문 진료 분야), 환자 경험 정보에 기반한 정보일 수 있다.
또한, 병원 예약 추천 장치(100)는 병원 정보에 포함된 특정 키워드에 기반하여, 웹으로부터 해당 병원의 웹 페이지를 크롤링하여 해당 병원의 상세 정보를 제공할 수 있다. 병원 예약 추천 장치(100)는 사용자의 입력에 기반하여 기 설정된 가중치를 부여하고, 가중치의 합산 값을 연산하여, 가중치가 높은 키워드를 포함하는 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다.
병원 예약 추천 장치(100)는 사용자가 최종적으로 병원 예약을 수행한 정보를 실시간으로 병원 단말(300)로 전송할 수 있다. 예시적으로 도 4를 참조하면, 병원 단말(300)은 도4에 도시된 항목과 같이 해당 병원에서 예약이 이루어진 사항을 표시할 수 있다. 병원 단말(300)은 병원 CRM 프로그램으로, 현재 시간, 예약 및 접수 상세 현황, 방문 상세 통계(월 및 일 별로 구분)를 표시할 수 있다. 병원 단말(300)은 대기 환자 및 방문 환자를 구분하여 표시함으로써, 병원 행정 업무를 최소화할 수 있다. 병원 단말(300)에 제공되는 정보는 병원 예약 추천 장치(100)의 예약 항목에 대하여 병원 예약 서버(200)가 취합하여 병원 단말(300)로 제공될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 병원 예약 추천 장치 (100)의 예약 항목을 병원 단말(300)에서 필터링하여 제공되는 것일 수 있다. 병원 단말(300)는 도 4에 도시된 사항을 데이터로 저장하고, 일별, 월별로 구분하여 해당 내용을 제공할 수 있다.
병원 예약 추천 장치(100) 및 병원 단말(300)은 적어도 하나의 인터페이스 장치를 구비하는 장치로서, 예를 들면, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 화상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC (desktop PC), 랩탑 PC(laptop PC), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치(wearable device) (예: 스마트 안경, 머리 착용형 장치(headmounted-device(HMD)), 전자 의복, 전자 팔찌, 전자 목걸이, 전자 앱세서리(appcessory), 전자 문신, 스마트 미러, 또는 스마트 와치(smart watch))중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
네트워크(400)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 무선 통신 및 유선 통신을 포함할 수 있다. 상기 무선 통신은, 예를 들면 셀룰러 통신 프로토콜로서, 예를 들면 LTE, LTE-A, CDMA, WCDMA, UMTS, WiBro, 또는 GSM 등 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 또한 상기 무선 통신은, 예를 들면, 근거리 통신을 포함할 수 있다. 상기 근거리 통신은, 예를 들면, Wi-Fi, Bluetooth, NFC(near field communication), 또는 GPS(global positioning system) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard 232), 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(300)는 통신 네트워크(telecommunications network), 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(computer network)(예: LAN 또는 WAN), 인터넷(Internet), 또는 전화망(telephone network) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
병원 예약 추천 장치(100)에는 사용자에게 병원 예약 추천 정보를 제공하기 위한 어플리케이션(application)이 설치 및 구동될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 병원 예약 서버(200)는 병원 예약 추천 장치 (100)와 네트워크(400)를 통해 연결되어, 병원 예약 추천 장치(100)에서 사용자 맞춤형 병원 예약 리스트를 생성하기 위한 병원 예약 추천 방법이 구동될 수 있도록 관련 프로그램을 병원 예약 추천 장치(100)에게 제공하는 병원 예약 서버(200) 또는 디바이스를 포함할 수 있다.
이하 설명되는 병원 추천 예약 방법의 각 단계는 병원 예약 추천 장치 (100)에서 수행될 수 있다. 다른 일예로, 병원 추천 예약 방법의 각 단계는 병원 예약 서버(200)에서 수행될 수 있다. 또 다른 일예로, 병원 추천 예약 방법의 각 단계 중 일부 단계는 병원 예약 추천 장치 (100)에서 수행되고, 나머지 단계는 병원 예약 서버(200)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 병원 예약 추천 장치 (100)는 병원 추천 예약 방법의 일부 단계로서 사용자 입력을 수신하고, 수신된 사용자 입력을 서버로 전송하며, 사용자 입력에 응답하여 서버로부터 전송된 정보를 화면에 표시하는 기능만을 수행할 수 있으며, 이 밖에 병원 추천 예약 방법의 나머지 단계는 병원 예약 서버(200)에서 수행될 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여 병원 예약 추천 장치 (100)에서 병원 추천 예약 방법이 수행되는 예에 대하여 설명하기로 한다.
이하 도 2 내지 도 3n를 통해 병원 예약 추천 장치(100) 및 병원 추천 리스트를 생성하기 위한 병원 예약 추천 방법에 대해 설명하고자 한다.
도 2를 참조하면, 병원 예약 추천 장치(100)는 표시부(110), 수신부(120), 생성부(130), 예약 수행부(140), 및 데이터베이스 (150)를 포함할 수 있다. 다만, 도 2 에 도시된 병원 예약 추천 장치(100)의 구성이 앞서 도시된 것들로 한정되는 것은 아니다.
본원의 일 실시예에 따르면 병원 예약 추천 장치(100)는 사용자의 건강 정보를 획득할 수 있다. 예시적으로 도3a 내지 도3c를 참조하면, 병원 예약 추천 장치(100)는 총3단계를 걸쳐 사용자의 정보를 획득할 수 있다. 먼저, 병원 예약 추천 장치(100)는 무료 통화 및 메신저 응용 프로그램(예를 들어, 카카오톡)을 활용한 본인 인증 절차 정보를 획득할 수 있다. 병원 예약 추천 장치(100)는 무료 통화 및 메신저 응용 프로그램(예를 들어, 카카오톡)을 활용한 해당 인증 절차가 수행된 된 후 제공되는 사용자 인증 절차 중 사용자 단말(예를 들어, 휴대전화)을 이용한 2번째 본인 인증 정보를 획득할 수 있다. 다음으로, 병원 예약 추천 장치(100)는 사용자의 건강 정보를 획득하기 위한 절차로서, 최근 방문한 병원, 자주 아팠던 부위, 과거 병력, 피해야 할 약물 등의 정보를 획득할 수 있다.
병원 예약 추천 장치(100)는 회원가입 시 3단계에 걸쳐 사용자 정보를 파악하고, 해당 정보를 병원 추천 리스트 생성시 가중치를 부여하여 사용자에게 병원 추천 리스트를 제공할 수 있다.
예시적으로, 도 3d를 참조하면, 표시부(110)는 복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위 유형을 화면에 표시할 수 있다. 복수의 진료 항목 유형은 병원 진료 과목에 해당하는 것으로, 피부과, 성형외과, 정형외과, 치과, 안과, 이비인후과, 소아과, 내과, 한의원, 정신과, 신경외과, 산부인과, 모발/탈모, 비뇨기과, 등 병원 진료 항목을 포함하는 것일 수 있다. 복수의 진료 희망 부위 유형은, 허리, 심장, 피부, 발목, 위 등 신체의 일부를 포함하는 항목일 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 표시부(110)는 도 3e 및 도3f와 같은 형태의 인체의 모습을 도시한 화면을 표시할 수 있다. 수신부(120)는 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제 1 사용자 입력을 수신할 수 있다. 또한, 수신부(120)는 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 제 1 사용자 입력은 복수의 진료 항목 유형 중 사용자는 현재 필요로 하는 진료 병원의 항목으로 피부과, 성형외과, 정형외과로 선택할 수 있다. 제 2 사용자 입력은 복수의 진료 희망 부위 유형 중 현재 아픈 증상이 나타나는 부위를 선택할 수 있다.(예를 들어, 위, 허리)
생성부(130)는 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여할 수 있다. 생성부(130)는 제 1 가중치 및 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 생성부(130)는 제 1 가중치 및 제 2 가중치를 합산한 결과를 우선하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 생성부(130)는 키워드 기반의 인공지능 알고리즘을 사용하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 생성부(130)는 사용자의 입력에 포함된 특정 키워드에 기반하여, 해당 병원의 페이지를 웹 크롤링 할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 사용자의 관심도 설정에 따른 키워드를 기반으로 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 생성부(130)는 사용자의 관심도가 높은 병원 유형을 상단에 위치시키기 위해 사용자의 입력을 반영하여 업데이트 할 수 있다. 생성부(130)는 사용자에게 필요한 건강 정보만을 필터링하여 제공할 수 있다.
예약 수행부(140)는 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행할 수 있다. 예약 수행부(140)는 사용자의 예약 정보를 병원 단말(300)로 전송할 수 있다.
데이터베이스 (150)는 사용자의 건강 정보 및 병원 정보를 포함할 수 있다. 사용자의 건강 정보는 사용자가 병원 예약 추천을 위한 회원 가입시 제공된 정보일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 병원 정보는 병원의 위치 정보를 포함할 수 있다. 병원의 위치 정보는 지역별 위치정보, 병원구분별 위치정보, 진료과목별 위치정보, 전문분야별 위치정보, 응급기관 위치정보 등에 해당하는 정보 일 수 있다. 또한, 병원 정보는 병원 평가 정보를 포함할 수 있다. 병원 평가 정보는 소비자(예를 들어, 병원을 방문했던 사용자)의 리뷰 및 전문가의 정보를 포함할 수 있다. 전문가의 정보는 수술 및 질병별 평가(예를 들어, 병원 별 국가 선정 평가 등급), 다빈도진료 평가(병원별 진료 및 수술 상위 5개 항목), 환자경험 평가(병원별 소비자 만족도 및 친절도)에 해당하는 정보일 수 있다. 또한, 병원 정보는 평균 의료비 정보를 포함할 수 있다. 평균 의료비 정보는 상병 코드별 의료비 정보 및 급여항복 평균 진료비를 포함하는 정보일 수 있다. 데이터베이스(150)는 건강보험심사평가원에서 제공하는 데이터베이스에 기반하여 빅데이터를 연산하여 필터링된 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정 되는 것은 아니다.
본원의 일 실시예에 따르면, 복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위 유형 중 적어도 어느 하나는 대응되는 항목의 유형이 존재할 수 있다. 예를 들어, 복수의 진료 항목 유형에 해당하는 이비인후과는 복수의 진료 희망 부위 유형 중 귀, 코, 입 등과 같은 항목과 연계될 수 있다. 생성부(130)는 복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 항목 부위 유형 중 연계된 항목이 존재하는 경우, 제 3 가중치를 부여하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 즉, 병원 추천 리스트는 이비인후과와 관련된 병원 정보만으로 생성될 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 생성부(130)는 사용자 입력을 기반으로, 진료 항목 유형에 가중치를 부여하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 복수의 진료 항목 유형 중 원하는 진료 항목 유형으로 피부과를 선택했다면, 생성부(130)는 병원 추천 리스트 생성시 피부과에 해당하는 항목을 우선시 하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 다른 일 예로, 사용자가 복수의 진료 항목 유형 중 원하는 진료 항목 유형으로 복수개(예를 들어, 3개) 피부과, 성형외과, 정형외과를 선택했다면, 생성부(130)는 각각의 진료 항목 유형에 1 점씩를 부여하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다.
생성부(130)는 사용자가 진료를 희망하는 부위의 항목을 입력 정보에 기반하여, 진료 희망 부위 유형에 가중치를 부여하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 3e를 참조하면, 사용자는 신체의 일부 부위 중 적어도 어느 하나를 입력할 수 있다. 도 3f를 참조하면, 사용자가 신체의 일부 부위 중 적어도 어느 하나의 입력을 수행시 #허리, #심장, #발목, #위와 같이 진료 희망 부위와 특정 키워드와 연계되어 표시될 수 있다. 생성부(130)는 해당 키워드에 기반하여 가중치를 부여할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 생성부(130)는 복수의 유형의 진료과 정보에 대한 사용자의 제 1 입력에 기반하여 가중치를 부여하고, 진료를 희망하는 부위의 항목의 입력 정보에 대한 사용자의 제 2 입력에 기반하여 가중치를 부여하고, 사용자의 제 1 입력 및 사용자의 제 2 입력에 부여된 가중치를 합산하여, 높은 순위의 병원 데이터를 병원 추천 리스트로 생성할 수 있다.
예시적으로 3d 및 도3f를 참조하여 설명하면, 복수의 진료 항목 유형 중 피부과, 성형외과, 정형외과의 세가지 진료 항목에 대한 제 1 사용자 입력에 대하여 피부과, 성형외과, 정형외과 각각의 진료 항목 유형에 1 점씩의 가중치를 부여할 수 있다. 다른 일예로, 사용자가 복수의 진료 항목 유형 중 피부과 한 가지에 대한 제 1 사용자 입력을 수행하였다면, 생성부(130)는 피부과에 3점의 가중치를 부여할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 생성부(130)는 복수의 진료 희망 항목 유형에 대한 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여 후, 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여할 수 있다. 사용자는 복수의 진료 희망 부위 유형 중 피부에 해당하는 진료 희망 부위 유형을 선택할 수 있고, 생성부(130)는 피부에 해당하는 진료 희망 부위 유형에 제 2 가중치를 부여할 수 있다.
예시적으로 도 3i를 참조하면, 획득부(미도시)는 사용자 단말로부터 사용자의 현재 위치 정보를 획득할 수 있다. 사용자의 현재 위치 정보는 GPS를 기반으로 획득된 정보일 수 있다. 생성부(130)는 획득부(미도시)의 사용자의 현재 위치 정보 및 사용자가 원하는 지역의 위치 정보에 기반하여, 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다.
예시적으로 도 3g를 참조하면, 생성부(130)는 복수의 진료 항목 유형, 복수의 진료 희망 부위 유형 및 사용자의 현재 위치 정보(사용자가 선택한 위치 정보)를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 다른 일 예로, 생성부(130)는 거리순, 시간순, 인원순, 평점순, 만족순에 기반한 병원 추천 리스트를 분류하여 제공할 수 있다. 생성부(130)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트에서 사용자의 현재 위치와 가까운 곳에 위치하는 병원을 더 고려하여 거리순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트에서 병원의 진료 시간을 고려하여 시간순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트에서 현재 병원에 예약 접수된 대기 인원을 고려하여 대기 인원수가 적은 순으로 인원순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트에서 해당 병원에 방문한 방문의 병원 평점을 고려하여 평점순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 기반하여 생성된 병원 추천 리스트에서 해당 병원에 방문한 방문의 병원 만족도를 고려하여 만족도순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다.
즉, 생성부(130)는 각각의 거리순, 시간순, 인원순, 평점순, 만족순에 기반한 병원 추천 리스트를 생성 사용자가 원하는 항목의 사용자 입력에 기반하여 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치 및 제 2 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치에 제 3 가중치를 부여하여 가중치가 높은 순으로 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다.
도 3i는, 가중치가 높은 순으로 생성된 병원 추천 리스트의 항목 중 사용자가 선택한 병원 항목의 정보를 개략적으로 나타낸 도면이다. 사용자는 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택할 수 있고, 표시부(110)는 해당 병원의 정보를 표시할 수 있다. 병원의 정보는, 지도, 병원의 위치, 해당 병원의 다빈도진료 항목(상위 5개 항목), 진료시간, 대기 인원 등과 같은 항목을 표시할 수 있다. 사용자는 해당 병원의 상세 정보를 확인하고, 전화 예약 및 모바일 예약 및 접수를 수행할 수 있다. 예약 수행부(130)는 사용자의 전화하기 항목 및 예약/접수 항목 중 어느 하나의 입력에 기반하여 병원 예약을 수행할 수 있다. 예약 수행부(130)는 사용자의 입력이 전화하기일 경우, 사용자와 해당 병원간의 전화연결을 수행할 수 있다.
또한, 예약 수행부(130)는 사용자가 예약/접수에 해당하는 항목을 선택하는 경우, 도 3k 내지 도3n의 예약 수행 항목을 제공할 수 있다. 예약 수행부(130) 병원 추천 리스트 중 적어도 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 정보를 제공할 수 있다. 예시적으로 도 3k를 참조하면, 예약 수행부(130)는 사용자가 선택한 병원 정보를 제공하고, 진료대상, 의료진 진료일을 선택 가능하게 할 수 있다.
도 3l을 참조하면, 예약 수행부(130)는 진료 대상자를 추가하는 사용자의 입력에 기반하여 예약 접수를 수행할 수 있다. 예약 수행부(130)는 병원 예약의 로그인을 수행한 사용자의 개인 정보에 기반하여 병원 예약을 실시할 수 있다. 또한, 사용자 외 진료 대상자를 추가하는 경우, 도3l과 같이 진료 대상 추가자의 인적 사항을 제공받을 수 있다. 예약 수행부(130)는 진료 대상 추가자의 인적 사항은 이름, 성별, 생년 월일 및 진료 대상 추가자의 핸드폰 번호를 이용한 인증을 수행할 수 있다.
도 3m을 참조하면, 예약 수행부(130)는 사용자가 원하는 의료진을 선택 할 수 있게 해당 병원에 포함된 의료진의 정보를 제공할 수 있다. 도 3n을 참조하면, 예약 수행부(130)는 사용자가 희망하는 진료일을 선택 가능하게 할 수 있으며 또한, 사용자는 희망하는 진료시간을 선택할 수 있다.
예약 수행부(130)는 사용자의 예약 정보를 병원 단말(400)로 전송할 수 있다. 병원 단말(400)은 도 4에 도시된 내용과 같이, 현재 병원의 대기 환자 및 방문환자 정보를 파악할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 도3j는 사용자가 병원 방문 후 해당 병원의 후기를 볼 수 있는 정보를 나타낸 도면일 수 있다. 또한, 도3j는 사용자가 병원 방문 전 해당 병원 이용자들이 남긴 후기를 파악하기 위한 것일 수 있다. 사용자는 해당 병원의 후기를 파악하고 예약을 진행할 수 있으며, 또한, 해당 병원방문후의 후기를 작성할 수 있다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 병원 예약 추천 방법의 개략적인 흐름을 나타낸 흐름도이다. 도 5에 따른 병원 예약 추천 방법은 도 1 내지 도 4 를 통해 설명된 병원 예약 추천 장치 (100)의 각 부에서 처리되는 내용이 설명된다. 따라서 이하 설명되지 않은 내용이라 할지라도, 도 1 내지 도 4를 통해 설명된 병원 예약 추천 장치(100)의 동작 설명에 포함되거나 유추 가능하므로 자세한 설명은 생략된다.
도 5를 참조하면, 단계 S501에서 병원 예약 추천 장치 (100)는 복수의 진료 항목 유형을 화면에 표시할 수 있다. 예시적으로 복수의 진료 항목 유형은 병원의 진료과, 의원 등과 같은 환자의 병을 진료할 수 있는 병원에 해당하는 유형일 수 있다. 단계 S502에서 병원 예약 추천 장치(100)는 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제 1 사용자 입력 및 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예시적으로, 제 1 사용자 입력은 복수의 진료 항목 유형 중 이비인후과를 선택하는 사용자 입력일 수 있고, 제 2 사용자 입력은 복수의 진료 희망 부위 유형 중 귀, 코의 유형을 선택하는 사용자 입력일 수 있다.
단계 S503에서 병원 예약 추천 장치(100)는 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 제 1 가중치 및 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 사용자 입력에 기반하여 부여된 제 1 가중치는 복수의 진료 항목 유형을 선택한 사용자 입력에 대한 가중치일 수 있다. 또한, 제 2 사용 입력에 기반하여 부여된 제 2 가중치는 복수의 진료 희망 부위 유형 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력에 대한 가중치일 수 있다.
단계 S504에서 병원 예약 추천 장치(100)는 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행할 수 있다. 예를 들어, 병원 추천 리스트 중 사용자가 현재 위치한 거리와 가깝거나, 대기 인원수가 적거나, 평점이 높거나, 해당 병원의 만족순이 높은 유형으로 분류된 병원 리스트 중 어느 하나를 선택하여 병원 예약을 수행할 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 병원 예약 추천 장치
110: 표시부
120: 수신부
130: 생성부
140: 예약 수행부
150: 데이터베이스
200: 병원 예약 서버
300: 병원 단말

Claims (6)

  1. 병원 예약 추천 장치에 있어서,
    복수의 진료 항목 유형 및 복수의 진료 희망 부위 유형를 화면에 표시하는 표시부;
    상기 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제1사용자 입력 및 상기 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신하는 수신부;
    상기 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 상기 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 생성부;
    상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행하는 예약 수행부; 및
    사용자 건강 정보 및 상기 병원 정보를 포함하는 데이터베이스,
    를 포함하는 병원 예약 추천 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    사용자의 현재 위치 정보를 획득하는 획득부를 더 포함하고,
    상기 생성부는,
    상기 병원 정보에 포함된 위치 정보와 상기 사용자의 현재 위치 정보를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 것인, 병원 예약 추천 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 병원 추천 리스트는,
    상기 병원 정보에 포함된 특정 키워드를 기반으로하여, 웹으로부터 상기 병원의 웹 페이지를 크롤링하여 제공하는 것인, 병원 예약 추천 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 생성부는,
    상기 데이터베이스에 포함된 해당 병원의 사용자의 만족도 및 친절도 정보에 부여된 가중치를 고려하여, 상기 병원 추천 리스트를 생성하는 것인, 병원 예약 추천 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 예약 수행부는,
    진료 대상 추가 항목, 해당 병원의 의료진의 정보 및 진료일 선택 중 어느 하나에 대한 사용자의 입력에 기반하여, 병원 예약을 수행하는 것인, 병원 예약 추천 장치.
  6. 병원 예약 추천 방법에 있어서,
    복수의 진료 항목 유형을 화면에 표시하는 단계;
    상기 복수의 진료 항목 유형 중 어느 하나에 대한 제1사용자 입력 및 상기 복수의 진료 희망 부위 유형 중 어느 하나에 대한 제 2 사용자 입력을 수신하는 단계;
    상기 제 1 사용자 입력에 기반하여 제 1 가중치를 부여하고, 상기 제 2 사용자 입력에 기반하여 제 2 가중치를 부여하고, 상기 제 1 가중치 및 상기 제 2 가중치를 고려하여 병원 추천 리스트를 생성하는 단계; 및
    상기 병원 추천 리스트 중 어느 하나의 병원 항목을 선택한 사용자 입력에 기반하여 병원 예약을 수행하는 단계;
    를 포함하는 병원 예약 추천 방법.
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