KR20200022109A - System and method for constructing ontology information system of Oriental medicine data - Google Patents

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KR20200022109A
KR20200022109A KR1020180097823A KR20180097823A KR20200022109A KR 20200022109 A KR20200022109 A KR 20200022109A KR 1020180097823 A KR1020180097823 A KR 1020180097823A KR 20180097823 A KR20180097823 A KR 20180097823A KR 20200022109 A KR20200022109 A KR 20200022109A
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최서형
최종원
서원균
박한수
권익진
정현규
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주식회사 위담바이오
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Abstract

The present invention relates to a system and method for constructing an ontology information system for oriental medicine data which construct oriental medicine data into an ontology information system by collecting oriental medicine data and linking object-to-object relationship properties through code classification and analysis to enable ontology-based inference.

Description

한방 데이터의 온톨로지 정보체계 구축 시스템 및 방법{System and method for constructing ontology information system of Oriental medicine data}System and method for constructing ontology information system of Oriental medicine data}

본 발명은 한방 데이터의 온톨로지 정보체계 구축 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 한방 데이터를 수집하여 코드분류와 분석을 통해서 객체와 객체간 관계 속성을 연결하여 온톨로지 기반 추론이 가능하도록 한방 데이터를 온톨로지 정보체계로 구축하는 한방 데이터의 온톨로지 정보체계 구축 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for constructing an ontology information system of herbal data, wherein the herbal data is collected into an ontology information system so that ontology-based inference is possible by connecting the object and the relational property between objects through code classification and analysis. The present invention relates to an ontology information system construction system and method for building herbal data.

한의학은 예로부터 한국인의 몸을 진단하고 치유하던 의학으로서 서양 의학과는 다르게 우리의 몸에 맞는 데이터가 수백 년에 걸쳐 쌓여 왔으며, 한국인 고유의 신체적 특성에 맞게 병을 진단하고 처방할 수 있는 과학적인 의학이다. 한의학은 서양의학과는 다르게 널리 보편화가 되지 않아 일반인에게는 거리감이 있었으나, 최근들어 대체의학에 대한 관심이 높아지면서 세계적으로 관심이 커지고 있다.Traditionally, traditional Chinese medicine has been used to diagnose and heal Koreans' bodies. Unlike Western medicine, data on our bodies has accumulated over hundreds of years, and scientific medicine that can diagnose and prescribe diseases according to the unique physical characteristics of Koreans. to be. Traditional Chinese medicine has not been widely used differently from Western medicine, so there is a sense of distance to the general public, but recently, as interest in alternative medicine has increased, interest has increased worldwide.

미국의 경우 2012년 기준 미국 국민의 30% 이상이 대체의학을 경험하고, 병원의 40% 이상이 진료에 활용한다는 통계가 있다. 또한 2014년 대체의학 시술에 대한 건강보험 범위를 확장하고, 향후 보완 대체의학에 대한 전략을 구성하고 있다.In the United States, more than 30% of Americans experience alternative medicine as of 2012 and more than 40% of hospitals use it for care. In 2014, the company expanded the scope of health insurance for alternative medicine procedures and formed a strategy for complementary alternative medicine in the future.

중국의 경우, 중의약의 현대화 및 국제 표준화를 위해 정부가 적극적으로 지원하고, 있으며, 중의학 병상수가 대폭 증가되고 있는 추세이고, 취근 중풍, 요통, 견비통 등 특정 질환에 대한 중의학적 국거 확보를 위해 노력을 기울이고 있다.In the case of China, the government actively supports the modernization and international standardization of Chinese medicine, and the number of Chinese medicine beds is increasing dramatically. Efforts have been made to secure medical residence for certain diseases such as stroke, low back pain, and shoulder pain. I'm leaning.

또한 일본의 경우는, 한국, 중국과 달리 전통의학의 진료와 처방이 통합된 이료체계를 구축하고 있으며, 150여개의 한방처방이 건강보험 급여대상으로 확대되고 900여개의 한약제제가 시판중이다.In Japan, unlike Korea and China, Korea has established a medical care system that integrates traditional medical treatment and prescription. Over 150 oriental prescriptions are being extended to health insurance benefits and 900 Chinese herbal medicines are on the market.

국내에서도 한방으료기관을 찾거나 한의약에 기반한 건강기능 식품을 이용하는 소비자가 증가하면서, 한방병원의 수가 2011년 - 2017년까지 10%이상 증가하고, 한원의도 증가추세에 있으며, 한약제제의 건강보험 청구현황도 증가추세에 있다. 또한 한의약 기반 건강기능식품의 증가가 많아지고 있다.The number of oriental hospitals has increased by more than 10% from 2011 to 2017, and the number of oriental medical hospitals is on the rise, with the increase in the number of consumers who seek oriental medical institutions or use health functional foods based on oriental medicine. Claims are also on the rise. In addition, there is a growing number of herbal medicine-based dietary supplements.

그러나 바쁜 생활 패턴 및 시간적, 지리적 여건에 의해 전문적인 의료 서비스를 이용하기 위해서는 심리적 부담감 및 시간적, 경제적 비용이 요구되어, 직장인 및 도서산간에 거주하는 사람들이 실제 전문 의료 서비스를 받기에 어려움이 많다. However, in order to use professional medical services due to busy living patterns and time and geographical conditions, psychological burden and time and economic costs are required, and it is difficult for workers and people living in the mountains to receive professional medical services.

이를 해소하기 위해 한국공개특허공보 10-2011-0098286호(2011. 09. 01)에는, '퍼지 추론기법을 이용한 한방 자가 진단방법'이 개시되어 있다. 이는 사람의 몸에 증상이 발견되었을 때, 발견된 증상들로 하여금 집에서도 간편히 해당 질병을 조기에 추론하여 진단할 수 있고, 해당 질병에 대한 민간요법을 제시함으로써 질병을 조기에 치료할 수 있게하기 위한 것이다.In order to solve this problem, Korean Laid-Open Patent Publication No. 10-2011-0098286 (2011. 09. 01) discloses a 'self-diagnosis method using herbal purge technique'. When symptoms are found in a person's body, the symptoms can be easily inferred and diagnosed at home, and they can be treated early by suggesting folk remedies for the disease. will be.

그러나, 상기와 같인 자가 진단방법은, 사용자 질의에 의한 퍼지 추론으로 증상을 분류하고, 질병을 도출하며, 민간요법을 제시하고 있다. 이는 사용자 질의에 응답하는 결과에 의해 추론이 달라질수 있고, 과학적인 진단이 이루어지기 어려우며, 단순 분류된 질병으로 진단하여 민간요법을 제시하므로 신뢰성에 문제가 있을 수 있다.However, the self-diagnostic method as described above classifies symptoms, derives diseases, and presents folk remedies by fuzzy inference based on user queries. The reasoning may vary according to the result of responding to the user's query, it is difficult to make a scientific diagnosis, and there may be a problem in reliability because it suggests folk medicine by diagnosing a simple classified disease.

한국공개특허공보 10-2011-0098286호(2011. 09. 01)Korean Patent Publication No. 10-2011-0098286 (2011. 09. 01)

본 발명의 제1목적은, 한방 진단 처방 서비스 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.It is a first object of the present invention to provide a herbal diagnostic prescription service system and method.

본 발명의 제2목적은, 한방 건강 코디네이터 서비스 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.A second object of the present invention is to provide a herbal health coordinator service system and method.

본 발명의 제3목적은, 한방 데이터의 온톨리지 정보체계 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.A third object of the present invention is to provide an ontology information system system and method of herbal data.

본 발명의 제4목적은, 한의학 임상데이터 수집 및 딥러닝 기반 데이터 분석 시스템을 제공하기 위한 것이다.A fourth object of the present invention is to provide a Chinese medicine clinical data collection and deep learning based data analysis system.

상기 본 발명의 제5목적을 달성하기 위한 한방 데이터 온톨로지 정보체계 수집 시스템을 제공하기 위한 것이다.To provide a herbal data ontology information system collection system for achieving the fifth object of the present invention.

본 발명의 제6목적은, 한방 진단처방 및 건강 코디네이터 서비스 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.A sixth object of the present invention is to provide a herbal diagnostic prescription and health coordinator service system and method.

상기 본 발명의 제1목적을 달성하기 위한 한방 진단처방 시스템은,Oriental medicine diagnostic system for achieving the first object of the present invention,

임상데이터와, 한의학 지식 정보 데이터 및 건강 데이터를 체계화하여 저장해둔 한방 지식정보 데이터 베이스와,Oriental medical knowledge information database which systematically stores clinical data, oriental medical knowledge information data and health data,

상기 한방 지식정보 데이터 베이스의 정보와, 사용자나 환자의 문진정보 및 기기를 통한 진단정보를 대응시켜 한의학 온톨로지 정보체계에 의해 사용자나 환자의 상태를 진단 및 처방 정보를 추론하는 한의학 온톨로지 정보 체계시스템과,Oriental Medicine Ontology Information System System for diagnosing user's or patient's condition and inferring prescription information by Oriental Medicine Ontology Information System by matching the information of Oriental Knowledge Information database with diagnosis information through user or patient ,

상기 한방 지식정보 데이터 베이스의 정보와, 사용자나 환자의 이력정보를 이용하여 한의학 데이터 분석 및 딥러닝 기반 추론에 의해 진단 및 처방과 건강 정보를 추론하는 한의학 머신 러닝 시스템과,An oriental medicine machine learning system that infers diagnosis, prescription, and health information by analyzing oriental medical data and deep learning based on the information of the herbal knowledge information database and historical information of a user or patient;

일반사용자, 환자 및 한의사와의 유저 인터페이스를 제공하고, 상기 한의학 온톨로지 정보체계 시스템 및 한의학 머신러닝 시스템을 통해 진단 및 처방을 추론하여 진단 처방 서비스와, 시멘틱 검색서비스 및 변증 추론 서비스를 제공하는 한방 진단 처방 시스템을 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.Oriental medicine diagnosis that provides user interface with general users, patients and oriental medical doctors, infers diagnosis and prescription through the oriental medicine ontology information system system and oriental medicine machine learning system, and provides diagnostic prescription service, semantic search service and dialectic reasoning service. It is characterized by including a prescription system.

상기 본 발명의 제1목적을 달성하기 위한 한방 진단처방 방법은,Herbal diagnostic method for achieving the first object of the present invention,

한방 진단처방 서비스 시스템을 통해 유저 인터페이스가 이루어지고, 한의사가 환자와의 문진을 통해 환자의 진단정보(설문이나, 진단기기를 통한 진단정보, 설진 및 맥진 정보를 포함)를 입력하는 단계, 한방진단 처방 시스템에서 온톨로지 시스템과 머신 러닝 시스템을 이용하여 진단 처방 추론을 수행하는 단계; 증상을 통한 변증 및 처방 추론을 하고, 추론된 변증 및 처방을 한방 진단 및 처방 서비스 시스템을 통해 한의사에게 출력하는 단계; 한의사가 추론된 변증 및 처방과 한의사의 진단을 h합적으로 검토하여 진단 및 처방을 결정하고, 환자에게 처방을 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 한방 진단처방 서비스를 제공하는 것을 특징으로 한다.The user interface is made through the oriental diagnostic prescription service system, and the oriental medical doctor inputs the patient's diagnostic information (including the questionnaire, the diagnostic information through the diagnosis device, the diagnosis and pulse information) through the questionnaire with the patient, and the oriental medical diagnosis. Performing diagnostic prescription inference using an ontology system and a machine learning system in a prescription system; A dialectic and prescription inference based on symptoms, and outputting the inferred dialectic and prescription to a medical doctor through an oriental diagnosis and prescription service system; The oriental medicine doctor combines the inferred dialectic and prescription with the doctor's diagnosis to determine the diagnosis and prescription, characterized in that to provide a herbal diagnostic prescription service comprising the step of providing a prescription to the patient.

상기 본 발명의 제2목적을 달성하기 위한 한방 건강 코디네이터 시스템은,Herbal health coordinator system for achieving the second object of the present invention,

임상데이터와, 한의학 지식 정보 데이터 및 건강 데이터를 체계화하여 저장해둔 한방 지식정보 데이터 베이스와,Oriental medical knowledge information database which systematically stores clinical data, oriental medical knowledge information data and health data,

상기 한방 지식정보 데이터 베이스의 정보와, 사용자나 환자의 문진정보 및 기기를 통한 진단정보를 대응시켜 한의학 온톨로지 정보체계에 의해 사용자나 환자의 상태를 진단 및 처방 정보를 추론하는 한의학 온톨로지 정보 체계시스템과,Oriental Medicine Ontology Information System System for diagnosing user's or patient's condition and inferring prescription information by Oriental Medicine Ontology Information System by matching the information of Oriental Knowledge Information database with diagnosis information through user or patient ,

상기 한방 지식정보 데이터 베이스의 정보와, 사용자나 환자의 이력정보를 이용하여 한의학 데이터 분석 및 딥러닝 기반 추론에 의해 진단 및 처방과 건강 정보를 추론하는 한의학 머신 러닝 시스템과,An oriental medicine machine learning system that infers diagnosis, prescription, and health information by analyzing oriental medical data and deep learning based on the information of the herbal knowledge information database and historical information of a user or patient;

일반사용자, 환자 및 한의사와의 유저 인터페이스를 제공하고, 상기 한의학 온톨로지 정보체계 시스템 및 한의학 머신러닝 시스템을 통해 진단 처방을 추론하여 자가진단 서비스와, 맞춤 병원 추천 서비스와, 한의학 건강 정보 서비스와, 맞춤 건강 심품 추천 서비스를 제공하는 한방 건강 코디네이터 시스템을 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.It provides a user interface with general users, patients, and oriental medical doctors, and infers a diagnosis prescription through the oriental medicine ontology information system system and the oriental medicine machine learning system, and provides self-diagnostic service, customized hospital recommendation service, oriental medicine health information service, and personalized medicine. Characterized in that it comprises a herbal health coordinator system that provides a health heart referral service.

상기 본 발명의 제3목적을 달성하기 위한 한방 데이터 온톨로지 정보체계 시스템은,Oriental medical data ontology information system for achieving the third object of the present invention,

한의학 기반 지식정보와, 임상 데이터 기반 지식정보와, LOD 클라우드 데이터(링크 오픈 데이터)들을 수집하여 한의사의 전문지식에 다른 지식정보 관리자의 수집 분석에 의해 온톨로지 정보체계로 데이터로 변환하는 온톨로지 정보체계화 엔진과,An ontology information system engine that collects oriental medicine-based knowledge information, clinical data-based knowledge information, and LOD cloud data (link open data) and converts them into ontology information systems by collecting and analyzing other knowledge information managers on the expertise of oriental medicine. and,

상기 온톨로지 정보체계화 엔진에서 온톨로지 정보체계로 변환된 지식정보 자원을 식품, 약재, 병증 및 증상과 처방 정보로 체계화하여 저장관리하는 지식 베이스와, 상기 지식베이스 정보를 이용하여 한의학 온톨로지 분석을 하는 한의학 온톨로지 시스템, 상기 지식베이스 정보를 이용하여 사용자 정보를 대입하여 진단 및 처방을 추론하여 상기 진단 처방 시스템과, 건강 코디네이터 시스템으로 정보를 제공하는 한의학 온톨로지 추론엔진을 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.A knowledge base that systematically stores and manages knowledge information resources converted from ontology information system to ontology information system into food, medicine, condition, symptom and prescription information, and oriental medicine ontology analysis using the knowledge base information. System, and using the knowledge base information by injecting user information to infer the diagnosis and prescription, characterized in that it comprises a medical prescription ontology inference engine that provides information to the diagnostic prescription system and the health coordinator system.

상기 본 발명의 제4목적을 달성하기 위한 한의학 임상데이터 수집 및 딥러닝 기반 데이터 분석 시스템은,Oriental medical clinical data collection and deep learning based data analysis system for achieving the fourth object of the present invention,

임상데이터와, 사용자 로그 건강정보를 한의학 임상 데이터 수집 시스템에서 수집하여 데이터 베이스에 저장하고, 러닝 데이터 세트가 상기 데이터 베이스의 데이터를 선출하여 정제하고, 한의학 데이터 분석 시스템에서 한의사의 전문지식을 기반으로 데이터를 분석하며, 딥러닝 기반 추론엔진에서 상기 데이터 베이스의 정보를 이용해 딥러닝 기반 추론을 실행하여 진단 처방 시스템과 건강 코디네이터 시스템에 제공하여 각각 한의사나 환자 일반 사용자에게 서비스를 제공하는 것을 특징으로 한다.The clinical data and user log health information are collected and stored in the database of the Chinese medicine clinical data collection system, the running data set is selected and purified from the database, and based on the expertise of the Chinese medicine in the Chinese medicine data analysis system. Analyzes the data, and deep learning based reasoning engine performs deep learning based reasoning using the information of the database and provides it to the diagnostic prescription system and the health coordinator system to provide a service to the general doctor or patient general user, respectively. .

상기 본 발명의 제5목적을 달성하기 위한 한방 데이터 온톨로지 정보체계 수집 시스템은,Herbal data ontology information system collection system for achieving the fifth object of the present invention,

한방병원의 예진 진료와, 진료실 진료정보를 이용하여 한의사가 환자와의 질의 응답에 의해 증상과 처방 정보를 입력한다. 또한 어플리케이션을 이용하는 자가진단인 경우, 질문서에 의한 응답으로 어플리케이션을 통해 사용자 로그 및 건강정보를 입력한다. 입상데이터 수십 시스템은, 상기 한의사가 환자의 검진에 따른 증상과 처방정보, 상기 어플레케이션의 사용자 로그 및 건강 정보를 입력받아, 데이터 수집 엔진은, 증상 데이터, 처방 데이터, 건강 및 로그 데이터를 각각 수집하고, 이를 레이블 트레이닝 데이터와, 기계 학습 데이터로 데이터 베이스에 저장하여 데이터 수집하는 것을 특징으로 한다.The doctor and the doctor input the symptom and prescription information by the Q & A with the patient using the preliminary care and the medical treatment information of the oriental hospital. In addition, in the case of self-diagnosis using the application, the user log and health information is input through the application in response to the questionnaire. In the dozens of granular data system, the oriental medicine doctor receives the symptom and prescription information according to the examination of the patient, the user log and the health information of the application, and the data collection engine receives the symptom data, the prescription data, the health and log data, respectively. And collecting the data by storing them in a database as label training data and machine learning data.

상기 본 발명의 제6목적을 달성하기 위한 한방 진단 처방 및 건강 코디네이터 서비스 시스템 및 방법은,Herbal diagnostic prescription and health coordinator service system and method for achieving the sixth object of the present invention,

임상 데이터와, 건강정보, 진단 기기 정보, 검사 및 설문, 한의학 지식 데이터 베이스 및 헬스케어와 기능성 건강식품 정보를 포함하는 지식정보자원 데이터 베이스와;A knowledge information resource database including clinical data, health information, diagnostic device information, tests and questionnaires, oriental medical knowledge database, and healthcare and functional health food information;

상기 지식정보자원 데이터베이스의 정보를 토대로 진단 및 처방에 대한 추론을 하는 한의학 온톨로지 추론 엔진과, 한의학 데이터 분석에 의해 딥러닝 기반으로 진단 및 처방에 대한 추론을 하는 한의학 머신러닝 엔진을 이용해 복합 추론을 하는 인공지능 인공지능 추론 시스템과;Based on the information in the knowledge and information resource database, a complex inference using the oriental medicine ontology inference engine that infers diagnosis and prescription, and the oriental medicine machine learning engine that infers diagnosis and prescription based on deep learning by analyzing oriental medicine data Artificial intelligence artificial intelligence reasoning system;

상기 인공지능 추론시스템에 의해 온톨로지 기반 추론과 딥러닝 기반 추론 정보를 활용하여 한방 진단 처방 추론을 하는 한방 진단 처방 시스템과;An oriental diagnostic prescription system for performing oriental diagnostic prescription inference using ontology based inference and deep learning based inference information by the artificial intelligence inference system;

상기 한방 진단처방 시스템의 진단 및 추론 정보를 한의사에게 제공하고, 이 정보를 이용하는 한의사의 진단 처방 서비스와, 시맨틱 검색 서비스 및 변증 추론 서비스를 제공하는 한방 진단 처방 서비스 시스템과,An oriental diagnostic prescription service system providing diagnostic and inference information of the oriental diagnostic prescription system to a oriental medical doctor, the diagnostic prescription service of a oriental medical doctor using the information, and a semantic search service and dialectic inference service;

상기 인공지능 추론시스템에 의해 온톨로지 기반 추론과 딥러닝 기반 추론 정보를 활용하여 맞춤형 추천 엔진, 지능형 자가진단 추론 엔진 및 건강정보 검색 및 관리 엔징을 통해 건강 코디네이팅을 생성하는 한방 건강 코디네이터와;An oriental health coordinator for generating health coordinating through a personalized recommendation engine, an intelligent self-diagnostic reasoning engine, and health information search and management engine using ontology based reasoning and deep learning based reasoning information by the artificial intelligence reasoning system;

상기 한방 건강 코디네이터의 건강 코디네이팅 정보에 의거하여 맞춤 건강 식품 추천 서비스와, 자가 진단 서비스와, 한의학 건강정보 서비스와, 맞춤 병원 추천 서비스를 환자와 일반 사용자에게 제공하는 건강 서비스 시스템을 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.Based on the health coordinating information of the herbal health coordinator further comprises a personalized health food recommendation service, self-diagnosis service, oriental medicine health information service, and a health service system for providing a personalized hospital recommendation service to patients and general users It is characterized by.

이와 같은 본 발명은, 한방 진단 처방을 온톨로지 기반 추론과 딥러닝 기반 추론에 의한 정보와 한의사의 진단을 통해 정확하고 과학적인 한방 진단 및 처방이 가능하며, 환자에게 신뢰도롤 높일 수 있다. As described above, the present invention enables accurate and scientific herbal medicine diagnosis and prescription through information on the basis of ontology-based inference and deep learning-based reasoning and the diagnosis of oriental medicine, and improves the reliability of the patient.

본 발명은 자가 진단과 건강정보를 입력하여 온톨로지기반 추론 및 딥러닝 기반 추론에 의해 자가진단 서비스와, 맞춤 한방병원 서비스와, 맞춤 건강식품 정보 서비스를 제공할 수 있다.The present invention can provide self-diagnostic service, personalized hospital service, and personalized health food information service by inputting self-diagnosis and health information by ontology-based reasoning and deep learning-based reasoning.

본 발명은, 임상데이터와 검사 설문 데이터등을 한의학 온톨리지 정보체계화하여 온톨리지 정보관리와 온톨로지 추론을 이용함으로써 단순 통계나 단순 추론 방식에 비해 정확한 한방 진단 처방 추론과 건강 코디네이터 서비스를 제공할 수 있게 된다.The present invention, by using the ontology information management and ontology inference by clinical information and survey questionnaire system to the Oriental Medicine ontology information system, it is possible to provide accurate herbal diagnostic prescription inference and health coordinator service compared to simple statistics or simple inference method do.

본 발명은 텍스트 형태의 데이터들을 수집하여 데이터를 분석 및 분류하고, 온톨로지 객체를 생성하여 상호관계를 설정하는 방식으로 온톨로지 정보체계로 데이터를 수집함으로써 한방 지식정보 자원을 데이터베이스로 구축할 수 있다.The present invention collects data in text form, analyzes and classifies data, generates ontology objects, and collects data in ontology information system in a manner of establishing interrelationship.

본 발명은 한방 자가진단 서비스의 정확도를 높일 수 있고, 한방 맞춤 추천 서비스의 정확도를 향상시킬 수 있으며, 한방 진단 처방 서비스의 정확도를 향상시키고, 한방 변증 추론 서비스의 정확도를 높일 수 있다.The present invention can increase the accuracy of the Chinese self-diagnosis service, can improve the accuracy of the customized personalized recommendation service, can improve the accuracy of the Chinese diagnostic prescription service, and can increase the accuracy of the Chinese dialectic inference service.

도 1은 본 발명에 의한 인공지능 기반 한방 진단 처방 시스템의 개념도.
도 2는 본 발명에 의한 인공지능 기반 한방 진단 처방 시스템의 계통도.
도 3은 본 발명에 의한 인공지능 한방 진단 처방 시스템의 구성도.
도 4는 본 발명에 의한 한방 건강 코디네이터 시스템의 구성도.
도 5는 본 발명에 의한 한의학 온톨로지 정보체계 시스템의 구성도.
도 6은 본 발명에 의한 데이터 수집 및 분석과 분류 작업으로 온톨로지 체계화 하는 개념도.
도 7은 본 발명에 의한 한의학 지식정보자원의 온톨로지 정보체계화에 대한 설명도.
도 8은 본 발명에 의한 한의학 온톨로지 클래시 설계 및 구출 자동화 계통도
도 9는 본 발명에 의한 온톨로지 정보체계 시스템의 구성도.
도 10은 본 발명에 의한 한의학 온톨로지 정보체계를 적용한 한방 진단처방 시스템에 의한 진단 처방 서비스 예시도.
도 11은 본 발명에 의한 한의학 임상 데이터 수집 및 데이터 분석 시스템의 추론 엔진 구현 설명도.
도 12는 본 발명에 의한 한의학 임상 데이터 수집 설명도.
1 is a conceptual diagram of an artificial intelligence-based herbal diagnostic prescription system according to the present invention.
Figure 2 is a schematic diagram of the artificial intelligence based herbal diagnostic prescription system according to the present invention.
Figure 3 is a block diagram of an artificial intelligence herbal diagnostic prescription system according to the present invention.
4 is a block diagram of a herbal health coordinator system according to the present invention.
5 is a block diagram of the oriental medicine ontology information system system according to the present invention.
6 is a conceptual diagram of the ontology system by the data collection, analysis and classification work according to the present invention.
Figure 7 is an explanatory diagram of the ontology information system of oriental medicine knowledge information resources according to the present invention.
8 is a view illustrating the oriental medicine ontology class design and rescue automation system according to the present invention
9 is a block diagram of an ontology information system system according to the present invention.
Figure 10 is an illustration of a diagnostic prescription service by the oriental diagnostic prescription system applying the oriental medicine ontology information system according to the present invention.
11 is an inference engine implementation explanatory diagram of the oriental medical clinical data collection and data analysis system according to the present invention.
12 is an explanatory diagram of the collection of clinical medical data according to the present invention.

이하 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조해서 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 의한 인공지능 기반 한방 진단 처방 시스템의 개념도이고, 도 2는 본 발명에 의한 인공지능 기반 한방 진단 처방 시스템의 계통도이다.1 is a conceptual diagram of an artificial intelligence-based herbal diagnostic prescription system according to the present invention, Figure 2 is a schematic diagram of an artificial intelligence-based herbal diagnostic prescription system according to the present invention.

지식정보 자원 데이터 베이스(100)와, 한의학 온톤리지 추론 엔진(200) 및 한의학 머신 러닝 엔진(300)을 포함하는 인공지능 추론 시스템과, 한방 진단 처방 시스템(400)과, 한방 건강 코디네이터(500), 한방진단 처방 서비스 시스템(600)과, 건강 서비스 시스템(700)을 포함하여 구성된다.Artificial intelligence inference system including knowledge information resource database (100), oriental medicine ontonridge inference engine (200) and oriental medicine machine learning engine (300), herbal diagnostic prescription system (400), herbal health coordinator (500) It is configured to include a medical diagnosis prescription service system 600, and a health service system 700.

본 발명은 기존 한의학의 고전적 생태계를 선순환 구조로 전환하여 부가가치를 높일 수 있도록 하기 위한 것이다. 한의학에서의 정보지식자원을 수집하여 임상 데이터와, 한의학의 전문 지식 데이터와, 건강 데이터등을 지식 정보 자원 데이터 베이스(100)로 구축한다.The present invention is to increase the added value by converting the classical ecosystem of traditional Chinese medicine into a virtuous cycle. By collecting information knowledge resources in oriental medicine, clinical data, expertise data of oriental medicine, health data, and the like are built into the knowledge information resource database 100.

한의학에 관련된 지식정보 자원 데이터 베이스(100)를 구축하고, 이를 온톨로지 정보체계로 정보 처리를 할 수 있도록 온톨로지 추론엔진(200)을 구축하며, 아울러 한의학 정보자원을 이용하여 딥러닝 기법으로 분석 및 추천 정보를 생성하는 한의학 러닝머신엔진(300)을 구축한다. 즉, 인공지능 추론 시스템으로서 온톨리니 정보체계화를 위한 온톨로지 추론 엔진(200)과, 딥러닝에 의한 추천 정보를 생성하는 한의학 러닝 머신 엔진(300)을 구축한 것이다.Construct the knowledge information resource database 100 related to oriental medicine, construct the ontology inference engine 200 so that the information can be processed by the ontology information system, and analyze and recommend using deep learning techniques using oriental medicine information resources. The Chinese medicine treadmill engine 300 for generating information is constructed. That is, the ontology inference engine 200 for the ontology information systemization as the AI inference system and the oriental medicine treadmill engine 300 for generating recommendation information by deep learning are constructed.

한방 진단처방 시스템(400)은, 환자와의 질의 응답에 의한 문진정보와, 진단기기를 이용한 측정정보를 입력받고, 상기 온톨로지 추론 엔진(200) 및 한의학 머신러닝 엔진(300)에 의해 지식 정보 자원 데이터베이스(100)의 정보에 대응시켜 분석 및 진단 추론을 하여 추천정보를 생성하여 수신받는다. 이와 같이 온톨로지 추론엔진(200)과 한의학 머신 러닝 엔진(300)을 이용한 추론에 의해 생성되는 진단 및 처방 정보를 제시하고, 이를 활용하여 한의사가 진단 및 처방을 하는 시스템이다.The oriental diagnostic prescription system 400 receives the questionnaire information by the question and answer with the patient and the measurement information using the diagnostic device, and receives the knowledge information resource by the ontology inference engine 200 and the oriental medicine machine learning engine 300. Corresponding to the information of the database 100, the analysis and diagnostic inference is generated to receive the recommended information is received. As such, the diagnosis and prescription information generated by inference using the ontology inference engine 200 and the oriental medicine machine learning engine 300 is presented, and the oriental medicine doctor diagnoses and prescribes the system.

상기 한방 진단 처방 시스템(400)은, 한방 진단 처방 서비스 시스템(600)을 이용하여 사용자 인터페이스를 제공하며, 한방 진단 처방 서비스 시스템(600)을 통해 환자와의 질의 응답 및 진단기기의 측정정보를 입력할 수 있고, 시멘틱 검색 서비스를 제공하며, 변증 추론 서비스를 제공할 수 있다.The herbal diagnostic prescription system 400 provides a user interface using the herbal diagnostic prescription service system 600, and inputs the Q & A with the patient and measurement information of the diagnostic apparatus through the herbal diagnostic prescription service system 600. Can provide semantic search services, and can provide dialectical inference services.

따라서, 인공지능(AI)의 도움으로 더욱 과학적이고 정밀한 진단과 처장이 가능하며, 좀더 체계적인 한방 진료로 고객 신뢰도를 향상시킬 수 있다.Therefore, with the help of artificial intelligence (AI), more scientific and precise diagnosis and treatment are possible, and more systematic herbal treatment can improve customer reliability.

한편, 본 발명은 한방 건강 코디네이터 시스템을 제공할 수 있다. 건강 코디네이터 시스템은, 상기 도 1 및 도 2의 지식 정보 자원 데이터 베이스(100)의 정보를 이용하여 상기 온톨로지 엔진(200)과 머신 러닝 엔진(300)에서 분석 및 추론된 정보를 이용하는 것이다. 한방 건강 코디네이터 시스템(400)를 구축하고, 한방 건강 서비스 시스템(700)을 통하여 일반 사용자 및 건강식품 회사나 한방병원과의 인터페이스하여 서비스를 제공하도록 한다.On the other hand, the present invention can provide a herbal health coordinator system. The health coordinator system uses information analyzed and inferred by the ontology engine 200 and the machine learning engine 300 using the information of the knowledge information resource database 100 of FIGS. 1 and 2. The herbal health coordinator system 400 is established, and through the herbal health service system 700 to interface with general users and health food companies or herbal hospitals to provide services.

한방 건강 코디네이터 시스템은, 자가 진단 서비스와, 맞춤 한방병/의원 추천 서비스와, 맞춤 건강 식품 추천 서비스와, 한의학 건강정보 서비스를 제공할 수 있다. 자가 진단을 통해 나와 비슷한 사례와 나에게 딱 맞는 한의원을 추천할 수 있다. 이는 지식 정보자원 데이터베이스에 등록된 데이터들과, 자가 진단을 위해 입력한 사용자 정보를 활용하여 온톨로지 엔진과, 머신 런닝 엔진에 의해 자가 진단돠 추천 서비스를 제공할 수 있다. 맞춤형 한방병/의원 추천, 건강기능식품 추천, 한의학 건강정보 제공을 활용하여 한방병원과, 건강기능식품사의 마케팅에 활용하여 수익모델을 창출할 수 있다.The herbal health coordinator system may provide a self-diagnostic service, a personalized oriental medicine / clinic recommendation service, a personalized healthy food recommendation service, and a oriental medical health information service. Self-diagnosis can recommend cases similar to me and the best practice for me. This can provide a self-diagnosis recommendation service by the ontology engine and the machine running engine using data registered in the knowledge information resource database and user information input for self-diagnosis. It is possible to create a profit model by using it for marketing of oriental hospitals and health functional food companies by using customized herbal disease / clinic recommendation, health functional food recommendation, and oriental medicine health information provision.

본 발명은 한의학 온톨로지 구축이 필요한데, 병증, 약재, 처방 지식기반 데이터 수집 및 온톨로지 정보체계화하며, 쿼리 셋 도출과 시스템 구조화 및 한의학 온톨로지 추론엔진 제공한다,The present invention requires the construction of a Korean medicine ontology, symptom, medicine, prescription knowledge-based data collection and ontology information system, query set derivation and system structure and oriental medicine ontology inference engine,

한의학 온톨로지 고도화로서, LOD를 활용한 다중 온톨로지 기반 추론 엔진으로 확장하고, 머신러닝 시스템과의 연동시킨다.As an ontology advancement of Korean medicine, it extends to multiple ontology-based reasoning engine using LOD and integrates with machine learning system.

한의학 임상 데이터 수집은, 데이터 수집 엔진(Data Gathering Engine)을 제공하여 서로곳에 분산되어 있는 한의학 데이터들을 온톨로지 체계화에 맞춘 포맷의 데이터로서 수집할 수 있도록 한다. The oriental medical clinical data collection provides a data gathering engine to collect the oriental medical data distributed in different locations as data in a format tailored to the ontology.

머신 러닝 엔진의 한의학 데이터 분석은, 전통적 머신러닝 기법을 활용한 환자 증상, 처방 데이터 분포 및 군집 파악 분석, 유의미한 특징 추출하며, 딥러닝 기반 추론 엔진을 이용하여 진단처방 시스템용 알고리즘 개발 및 딥러닝 모델 구축하고, 건강 코디네이터 시스템용 추론 엔진을 제공한다. 딥러닝 API 서버(Django RESTful Framework) 구축한다.The oriental medical data analysis of the machine learning engine, analysis of patient symptoms, prescription data distribution and cluster identification, extraction of significant features using traditional machine learning techniques, and development of algorithms and diagnostic systems for diagnostic prescription systems using the deep learning based inference engine Provide a reasoning engine for the health coordinator system. Build a deep learning API server (Django RESTful Framework).

한방 진단처방 엔진으로서, 한의학 온톨로지 정보체계, 한의학 머신러닝 시스템 통합 진단처방 알고리즘 및 추론엔진을 제공하며, 한방 진단처방 서비스로서, 진단처방 서비스, 시맨틱 검색 서비스, 변증 추론 서비스를 제공한다.It provides oriental medicine ontology information system, oriental medicine machine learning system integrated diagnostic prescription algorithm and inference engine, and provides oriental medicine prescription service, diagnostic prescription service, semantic search service and dialectic inference service.

건강 코디네이터 엔진으로서, 한의학 온톨로지, 머신러닝 기반 지능형 자가진단 추론엔진, 맞춤형 추천 엔진 및 건강정보 검색 및 관리 엔진을 제공하고, 건강 서비스로서, 자가진단 서비스, 한의학 건강정보 서비스, 맞춤 병원 추천 서비스, 맞춤 건강식품 추천 서비스를 제공하고자 한다.As a health coordinator engine, Oriental Medicine Ontology, machine learning-based intelligent self-diagnosis inference engine, customized recommendation engine and health information search and management engine, and as a health service, self-diagnosis service, oriental medicine health information service, customized hospital recommendation service, customized health food recommendation service To provide.

도 3은 본 발명에 의한 인공지능 한방 진단 처방 시스템의 구성도이다.3 is a block diagram of an artificial intelligence herbal diagnostic prescription system according to the present invention.

임상데이터와, 한의학 지식 정보 데이터 및 건강 데이터를 체계화하여 저장해둔 한방 지식정보 데이터 베이스(100)와, 상기 한방 지식정보 데이터 베이스(100)의 정보와, 사용자나 환자의 문진정보 및 기기를 통한 진단정보를 대응시켜 한의학 온톨로지 정보체계에 의해 사용자나 환자의 상태를 진단 및 처방 정보를 추론하는 한의학 온톨로지 정보 체계시스템(200)과, 상기 한방 지식정보 데이터 베이스(100)의 정보와, 사용자나 환자의 이력정보를 이용하여 한의학 데이터 분석 및 딥러닝 기반 추론에 의해 진단 및 처방과 건강 정보를 추론하는 한의학 머신 러닝 시스템(300)과, 일반사용자, 환자 및 한의사와의 유저 인터페이스를 제공하고, 상기 한의학 온톨로지 정보체계 시스템(200) 및 한의학 머신러닝 시스템(300)을 통해 진단 및 처방을 추론하여 진단 처방 서비스와, 시멘틱 검색서비스 및 변증 추론 서비스를 제공하는 한방 진단 처방 시스템(400)을 포함하여 구성된다.Chinese medicine knowledge information database 100 which systematically stores clinical data, oriental medicine knowledge information data, and health data, information of the oriental medicine knowledge information database 100, diagnosis by user or patient questionnaire information and devices The information on the oriental medicine ontology information system system 200 and the information on the oriental medicine knowledge information database 100 and the information on the user and patient of the patient and the patient are diagnosed and the prescription information is inferred by the information on the oriental medicine ontology information system. It provides a Chinese medicine machine learning system 300 that infers diagnosis, prescription and health information by analyzing medical data and deep learning-based inference using history information, and provides a user interface with general users, patients, and oriental medical doctors. Diagnosis and prescription inference through information system system 200 and oriental medicine machine learning system 300 It is configured to include a one shot diagnosis prescription system 400 that provides services, and a semantic search service and dialectic reasoning services.

도 4는 본 발명에 의한 한방 건강 코디네이터 시스템의 구성도이다.4 is a block diagram of a herbal health coordinator system according to the present invention.

임상데이터와, 한의학 지식 정보 데이터 및 건강 데이터를 체계화하여 저장해둔 한방 지식정보 데이터 베이스(100)와, 상기 한방 지식정보 데이터 베이스(100)의 정보와, 사용자나 환자의 문진정보 및 기기를 통한 진단정보를 대응시켜 한의학 온톨로지 정보체계에 의해 사용자나 환자의 상태를 진단 및 처방 정보를 추론하는 한의학 온톨로지 정보 체계시스템(200)과, 상기 한방 지식정보 데이터 베이스(100)의 정보와, 사용자나 환자의 이력정보를 이용하여 한의학 데이터 분석 및 딥러닝 기반 추론에 의해 진단 및 처방과 건강 정보를 추론하는 한의학 머신 러닝 시스템(300)과, 일반사용자, 환자 및 한의사와의 유저 인터페이스를 제공하고, 상기 한의학 온톨로지 정보체계 시스템(200) 및 한의학 머신러닝 시스템(300)을 통해 진단 처방을 추론하여 자가진단 서비스와, 맞춤 병원 추천 서비스와, 한의학 건강 정보 서비스와, 맞춤 건강 심품 추천 서비스를 제공하는 한방 건강 코디네이터 시스템(500)을 포함하여 구성된다.Chinese medicine knowledge information database 100 which systematically stores clinical data, oriental medicine knowledge information data, and health data, information of the oriental medicine knowledge information database 100, diagnosis by user or patient questionnaire information and devices The information on the oriental medicine ontology information system system 200 and the information on the oriental medicine knowledge information database 100 and the information on the user and patient of the patient and the patient are diagnosed and the prescription information is inferred by the information on the oriental medicine ontology information system. It provides a Chinese medicine machine learning system 300 that infers diagnosis, prescription and health information by analyzing medical data and deep learning-based inference using history information, and provides a user interface with general users, patients, and oriental medical doctors. Self-diagnosis by inferring diagnosis prescription through information system system 200 and oriental medicine machine learning system 300 And a herbal health coordinator system 500 that provides services, personalized hospital recommendation services, oriental medical health information services, and personalized healthy heart recommendation services.

도 5는 본 발명에 의한 한의학 온톨로지 정보체계 시스템의 구성도이다.5 is a block diagram of a system for oriental medicine ontology information system according to the present invention.

한의학 기반 지식정보와, 임상 데이터 기반 지식정보와, LOD 클라우드 데이터(링크 오픈 데이터)들을 수집하여 한의사의 전문지식에 다른 지식정보 관리자의 수집 분석에 의해 온톨로지 정보체계로 데이터로 변환하는 온톨로지 정보체계화 엔진과, 상기 온톨로지 정보체계화 엔진에서 온톨로지 정보체계로 변환된 지식정보 자원을 식품, 약재, 병증 및 증상과 처방 정보로 체계화하여 저장관리하는 지식 베이스와, 상기 지식베이스 정보를 이용하여 한의학 온톨로지 분석을 하는 한의학 온톨로지 시스템, 상기 지식베이스 정보를 이용하여 사용자 정보를 대입하여 진단 및 처방을 추론하여 상기 진단 처방 시스템과, 건강 코디네이터 시스템으로 정보를 제공하는 한의학 온톨로지 추론엔진을 포함하여 구성된다.An ontology information system engine that collects oriental medicine-based knowledge information, clinical data-based knowledge information, and LOD cloud data (link open data) and converts them into ontology information systems by collecting and analyzing other knowledge information managers on the expertise of oriental medicine. And a knowledge base configured to store and manage knowledge information resources converted from the ontology information system into an ontology information system by food, medicine, condition, symptom, and prescription information, and to analyze oriental medicine ontology using the knowledge base information. Chinese medicine ontology system, and using the knowledge base information by incorporating user information to infer diagnosis and prescription, the diagnostic prescription system, and the Korean medicine ontology inference engine that provides information to the health coordinator system.

도 6은 본 발명에 의한 데이터 수집 및 분석과 분류 작업으로 온톨로지 체계화 하는 개념도이다.6 is a conceptual diagram illustrating the ontology system by data collection, analysis and classification according to the present invention.

한의학 기반 지식정보와, 임상 데이터 기반 지식정보와, LOD 클라우드 데이터(링크 오픈 데이터)들로부터 병증, 처방, 약재에 대한 데이터를 수집하고, 클래스화시킨다. 이어서 병증, 약재, 처방에 대해 한의학 데이터를 클래스화하고 상화 관계를 구성한다. 분류된 데이터를 바탕으로 온톨로지 객체를 생성하고, 객체간 상호 관계를 설정한다. 예를들어 '증상', '연령', '부위', '병증', '처방', '약재'라는 온톨로지 객체를 생성하고, 증상은 병증, 부위 연령과 연관관계를 설정하며, 병증은 증상 처방과의 관계를, 처방은 병증 약재와의 관계도를 설정한다. 즉, 증상이 검색되면, 연령과, 부위 병증이 연관되어 검색되는 것이다. 또한 병증이 검색되면 증상과 처방이 연관되어 검색되게 하는 것이다.It collects and classifies data on symptoms, prescriptions, and medicines from oriental medicine-based knowledge information, clinical data-based knowledge information, and LOD cloud data (link open data). We then classify oriental medical data on conditions, medications, and prescriptions, and construct a mutual relationship. Ontology objects are created based on the classified data, and the relationships between the objects are set. For example, create an ontology object called 'symptom', 'age', 'site', 'path', 'prescription', and 'medicine', and the symptom is related to the condition and site age, and the condition prescribes the symptom. The prescription establishes a relationship with the pathogen. That is, when symptoms are detected, age and site disease are searched in association with each other. In addition, when the disease is detected, the symptoms and prescriptions are related to the search.

도 7은 본 발명에 의한 한의학 지식정보자원의 온톨로지 정보체계화에 대한 설명도이다.7 is an explanatory diagram of ontology information systemization of oriental medical knowledge information resources according to the present invention.

텍스트 베이스 데이터를 수집하여 상기 도 6과 같이 온톨로지 정보체계화로 변환시키고, 이를 공식화된 커리 기준 XML포맷 데이터로 뱐환하고, XML 형식 쿼리 조건 인스턴스를 구문 분석하고 해석하여 쿼리 모델로 데이터를 구축하여 한의학 데이터 레포지토리로 생성하여 데이터 베이스화 한다.Collecting text-based data and converting it into ontology information system as shown in FIG. 6, converting it into a formalized curry-based XML format data, parsing and interpreting an XML-type query condition instance and constructing a data with a query model to construct oriental medicine data Create a database as a repository.

도 8은 본 발명에 의한 한의학 온톨로지 클래시 설계 및 구출 자동화 계통도이다.8 is an oriental medicine ontology class design and rescue automation system according to the present invention.

한의학 데이터를 수집하여 이를 온톨로지 정보 체계화로 변환 시켜주어야만 본 발명에 의한 한의학 온톨로지 추론 시스템을 적용시킬 수 있게 된다.The oriental medicine ontology inference system according to the present invention can be applied only when the oriental medical data is collected and converted into an ontology information system.

텍스트 베이스 데이터를 분류하여 온톨로지 정보 체계로 분류 설정하고, 이를 XML형식의 데이터를 데이터 정체와 키워드 정의를 하고, 키워드를 분류하여 키워드의 맵핑과 관계(속성)을 지정하여 온톨리지 쳬계로 자동 구출하는 두축 자동화모듈을 포함시킨다. 키워드 분류는 키워드 관계도에 따른 클래스를 설계하여 정의된 키워드들을 분류하고, 분류된 키워드들의 맵핑과 관계를 지정한다. 이렇게 구축 자동화모듈에 의해 키워드 맵핌 및 관계 지정된 데이터들을 식품, 약재, 변증 및 증상과 처방에 대한 지식베이스 데이터로서 저장 관리한다. 즉, 한의학 온톨로지 클래스를 설계하여 이를 이용해 구축 자동화를 이룰 수 있는 것이다.It classifies and sets text-based data into ontology information system, defines data identity and keywords in XML format, and classifies keywords and specifies keyword mapping and relationship (attributes) to automatically rescue them on ontology. Includes two axis automation modules. Keyword classification classifies the defined keywords by designing a class according to the keyword relationship diagram, and specifies the mapping and relationship of the classified keywords. Thus, keyword mapping and related designated data are stored and managed as knowledge base data about food, medicine, dialectic, symptom and prescription by the construction automation module. In other words, it is possible to design the oriental medicine ontology class and use it to automate the construction.

도 9는 본 발명에 의한 온톨로지 정보체계 시스템의 구성도이다.9 is a configuration diagram of an ontology information system system according to the present invention.

온톨로지 지식 베이스의 데이터 관계 구성을 이용하여 추론처리 및 리포트를 생성하는 온톨로지 매니저인 한의학 온톨리지 시스템과, Oriental Medicine Ontology System, which is an ontology manager that generates inference processing and reports using the data relationship structure of ontology knowledge base,

진단처방 시스템 및 건강 코디네이터 시스템을 통한 사용자 인터페이스를 통해서 질의 응답을 받고, 쿼리 세트 정보로 변환을 하고, 쿼리 셋 정보를 시멘틱 검색엔진을 통해 검색하여 상기 지식베이스에 전달하고, 상기 한의학 온톨로지 시스템의 추론에 따른 리포트를 지식베이스를 통해 온톨리지 인스턴스로 수신받아 진단 및 처방 추론 정보를 진단 처방시스템과 건강 코디네이터 시스템으로 전달하는 한의학 온톨로지 추론 엔진을 포함하여 구성된다.Receives a query response through a user interface through a diagnostic prescription system and a health coordinator system, converts it into query set information, retrieves the query set information through a semantic search engine, and delivers it to the knowledge base, and inference of the Korean medicine ontology system. It consists of a Korean medicine ontology inference engine that receives the report according to the ontology instance through the knowledge base and delivers the diagnosis and prescription inference information to the diagnosis prescription system and the health coordinator system.

도 10은 본 발명에 의한 한의학 온톨로지 정보체계를 적용한 한방 진단처방 시스템에 의한 진단 처방 서비스 예시도이다.Figure 10 is an illustration of a diagnostic prescription service by the oriental diagnostic prescription system applying the oriental medicine ontology information system according to the present invention.

먼저 한방 진단처방 서비스 시스템을 통해 유저 인터페이스가 이루어지고, 한의사가 환자와의 문진을 통해 환자의 진단정보를 입력한다. 설문이나, 진단기기를 통한 진단정보, 설진 및 맥진 정보를 포함한다. 한방진단 처방 시스템은 온톨로지 시스템과 머신 러닝 시스템을 이용하여 진단 처방 추론을 수행한다. 증상을 통한 변증 및 처방 추론을 하고, 추론된 변증 및 처방을 한방 진단 및 처방 서비스 시스템을 통해 한의사에게 출력한다. 한의사는 추론된 변증 및 처방과 한의사의 진단을 h합적으로 검토하여 진단 및 처방을 결정하고, 환자에게 처방을 제공할 수 있다. 즉, 본 발명은 한의학 온톨로지 정보체계를 적용하여 한방 진단처방 서비스를 제공할 수 있는 것이다.First of all, the user interface is made through the oriental diagnostic prescription service system, and the oriental medical doctor inputs the patient's diagnosis information through an interview with the patient. This includes questionnaires, diagnostic information, diagnosis and pulse information through diagnostic devices. The oriental diagnostic prescription system uses the ontology system and the machine learning system to perform diagnostic prescription inference. Diagnosis and prescription inference through symptom, and deduced dialectic and prescription are output to oriental doctor through oriental diagnosis and prescription service system. The physician may combine the inferred dialectic and prescription with the doctor's diagnosis to determine the diagnosis and prescription, and provide the patient with a prescription. That is, the present invention can provide a oriental medicine prescription service by applying the oriental medicine ontology information system.

도 11은 본 발명에 의한 한의학 임상 데이터 수집 및 데이터 분석 시스템의 추론 엔진 구현 설명도이다.11 is an explanatory view of the inference engine implementation of the oriental medical clinical data collection and data analysis system according to the present invention.

임상데이터와, 사용자 로그 건강정보를 한의학 임상 데이터 수집 시스템에서 수집하여 데이터 베이스에 저장하고, 러닝 데이터 세트가 상기 데이터 베이스의 데이터를 선출하여 정제하고, 한의학 데이터 분석 시스템에서 한의사의 전문지식을 기반으로 데이터를 분석하며, 딥러닝 기반 추론엔진에서 상기 데이터 베이스의 정보를 이용해 딥러닝 기반 추론을 실행하여 진단 처방 시스템과 건강 코디네이터 시스템에 제공하여 각각 한의사나 환자 일반 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 한다.The clinical data and user log health information are collected and stored in the database of the Chinese medicine clinical data collection system, the running data set is selected and purified from the database, and based on the expertise of the Chinese medicine in the Chinese medicine data analysis system. Data is analyzed, and deep learning-based inference engines perform deep learning-based inferences using the information from the database and provide them to the diagnostic prescription system and the health coordinator system, so that they can provide services to the general doctor or patient general user.

도 12는 본 발명에 의한 한의학 임상 데이터 수집 설명도이다.12 is an explanatory diagram of the collection of clinical medical data according to the present invention.

딥러닝 기반 추론 엔진과 한의학 데이터 분석 시스템을 위한 사용자 건강 정보와, 환자 증상 및 의사 처방 데이터를 수집하기 위한 것이다.It is to collect user health information, patient symptoms and doctor prescription data for deep learning based inference engine and oriental medical data analysis system.

한방병원의 예진 진료와, 진료실 진료정보를 이용하여 한의사가 환자와의 질의 응답에 의해 증상과 처방 정보를 입력한다. 또한 어플리케이션을 이용하는 자가진단인 경우, 질문서에 의한 응답으로 어플리케이션을 통해 사용자 로그 및 건강정보를 입력한다. 입상데이터 수십 시스템은, 상기 한의사가 환자의 검진에 따른 증상과 처방정보, 상기 어플레케이션의 사용자 로그 및 건강 정보를 입력받아, 데이터 수집 엔진은, 증상 데이터, 처방 데이터, 건강 및 로그 데이터를 각각 수집하고, 이를 레이블 트레이닝 데이터와, 기계 학습 데이터로 데이터 베이스에 저장하여 데이터 수집을 완료한다.The doctor and the doctor input the symptom and prescription information by the Q & A with the patient using the preliminary care and the medical treatment information of the oriental hospital. In addition, in the case of self-diagnosis using the application, the user log and health information is input through the application in response to the questionnaire. In the dozens of granular data system, the oriental medicine doctor receives the symptom and prescription information according to the examination of the patient, the user log and the health information of the application, and the data collection engine receives the symptom data, the prescription data, the health and log data, respectively. The data is collected and stored in a database as label training data and machine learning data to complete data collection.

상기와 같이 수집된 데이터는, 전통적인 머신러닝, 통계적 기법을 사용한 데이터 관계 분석과, 특징을 추출하고, 딥러닝 기반 추론엔진을 위한 향상된 신뢰성의 특징 데이터 기반을 마련할 수 있다.The data collected as described above may provide data relationship analysis using traditional machine learning and statistical techniques, extract features, and provide a highly reliable feature data base for deep learning based inference engines.

딥 러닝 모델의 진단 처방, 자가 진단 학습과, 고 수준의 추론 결과로 서비르를 제공할 수 있고, 딥러닝 모델 예측에 대한 사용자(한의사)의 평가와, 피드백 프로세스에 의한 시스템 성능을 향상 시킬 수 있다.It can provide diagnostics for deep learning models, self-diagnostic learning, and high level of inference results, and can improve system performance by user evaluation of deep learning model predictions and feedback processes. have.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은, 온톨로지 기반 한방 진단 처방 및 건강 코디네이터 서비스를 제공할 수 있는 것으로서, 한방 데이터 수집을 위하여 데이터 수집장치는 온톨리지 기반 정보체계화로 데이터를 수집하여 지식데이터 베이스를 구축한다. 또한 한방 진단 처방 시스템은, 온통뢰지 시스템과 딥러닝 시스텝을 이용하여 환자의 진단 정보를 온톨로지 기반 추론과, 딥러닝 기반 추론을 함께수행하고 이를 이용하여 한의사가 진단 및 처방 서비스를 제공할 수 있다. 또한 한방 겅간 코디네이터 시스템은, 사용자의 자가 진단 정보를 입력받아 온톨로지기반 추론과, 딥러닝 기반 추론을 생성하여 이를 자가진단 정보로 제공하고, 추천 한방병원, 추천 건강식품 정보들 포함하는 건강 정보를 서비스 할 수 있다.As described above, the present invention can provide an ontology-based herbal diagnostic prescription and a health coordinator service, and the data collection device collects data by ontology-based information system for constructing a knowledge database for collecting herbal data. . In addition, the oriental diagnostic prescription system may perform ontology-based inference and deep learning-based inference of the patient's diagnostic information by using an on-together system and a deep learning system, and the oriental medicine may provide a diagnosis and prescription service by using the same. . In addition, the oriental medicine coordinator system receives the user's self-diagnostic information, generates ontology-based reasoning and deep learning-based reasoning, provides it as self-diagnostic information, and provides health information including recommended herbal hospitals and recommended health food information. can do.

100 : 지식정보 자원 데이터 베이스
200 : 한의학 온톨로지 정보체계 시스템
300 : 한의학 머신러닝 시스템
400 : 한방 진단처방 시스템
500 : 한방 건강 코디네이터 시스템
600 : 한방 진단처방 서비스 시스템
700 : 한방 건강 서비스 시스템
100: Knowledge Information Resource Database
200: Oriental Medicine Ontology Information System System
300: Oriental Medicine Machine Learning System
400: Oriental Medicine Prescription System
500: Herbal Health Coordinator System
600: Oriental Medicine Prescription Service System
700: Herbal Health Service System

Claims (1)

한의학 기반 지식정보와, 임상 데이터 기반 지식정보와, LOD 클라우드 데이터(링크 오픈 데이터)들을 수집하여 한의사의 전문지식에 다른 지식정보 관리자의 수집 분석에 의해 온톨로지 정보체계로 데이터로 변환하는 온톨로지 정보체계화 엔진과,
상기 온톨로지 정보체계화 엔진에서 온톨로지 정보체계로 변환된 지식정보 자원을 식품, 약재, 병증 및 증상과 처방 정보로 체계화하여 저장관리하는 지식 베이스와, 상기 지식베이스 정보를 이용하여 한의학 온톨로지 분석을 하는 한의학 온톨로지 시스템, 상기 지식베이스 정보를 이용하여 사용자 정보를 대입하여 진단 및 처방을 추론하여 상기 진단 처방 시스템과, 건강 코디네이터 시스템으로 정보를 제공하는 한의학 온톨로지 추론엔진;
을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 한방 데이터의 온톨로지 정보체계 구축 시스템.
An ontology information system engine that collects oriental medicine-based knowledge information, clinical data-based knowledge information, and LOD cloud data (link open data) and converts them into ontology information systems by collecting and analyzing other knowledge information managers on the expertise of oriental medicine. and,
A knowledge base that systematically stores and manages knowledge information resources converted from the ontology information system engine into an ontology information system into food, medicine, condition, symptom and prescription information, and oriental medicine ontology analysis using the knowledge base information. A Chinese medicine ontology inference engine providing information to the diagnosis prescription system and the health coordinator system by inferring diagnosis and prescription by substituting user information using the system and the knowledge base information;
Ontology information system construction system of herbal data, characterized in that configured to include.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220000496A (en) * 2020-06-26 2022-01-04 고려대학교 산학협력단 System for Refining Pathology Report through Ontology Database Based Deep Learning

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KR20110098286A (en) 2010-02-26 2011-09-01 신라대학교 산학협력단 Self health diagnosis system of oriental medicine using fuzzy inference method

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