KR20200030848A - 건강위험도 평가 장치 및 방법 - Google Patents

건강위험도 평가 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20200030848A
KR20200030848A KR1020180109616A KR20180109616A KR20200030848A KR 20200030848 A KR20200030848 A KR 20200030848A KR 1020180109616 A KR1020180109616 A KR 1020180109616A KR 20180109616 A KR20180109616 A KR 20180109616A KR 20200030848 A KR20200030848 A KR 20200030848A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
health
health risk
subject
difference value
incidence rate
Prior art date
Application number
KR1020180109616A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102214041B1 (ko
Inventor
홍석재
Original Assignee
주식회사 피트
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 피트 filed Critical 주식회사 피트
Priority to KR1020180109616A priority Critical patent/KR102214041B1/ko
Priority to PCT/KR2018/010835 priority patent/WO2020054892A1/ko
Publication of KR20200030848A publication Critical patent/KR20200030848A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102214041B1 publication Critical patent/KR102214041B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/083—Measuring rate of metabolism by using breath test, e.g. measuring rate of oxygen consumption
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Obesity (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

심폐체력(VO2max) 데이터에 근거하여 개인의 만성질환 위험도 및 건강위험도를 평가할 수 있도록 하는 건강위험도 평가 장치 및 방법을 제시한다. 제시된 장치는 입력받은 피검자의 심폐능력 검사 결과값을 근거로 피검자의 심폐체력을 계산하는 심폐체력 계산부, 심폐체력 계산부에서 계산된 심폐체력을 근거로 피검자에 대한 다수의 만성질환의 발병률, 건강수명지수, 및 건강지표를 예측하는 예측부, 및 심폐체력 계산부에서 계산된 심폐체력을 근거로 피검자의 건강위험도를 생성하는 건강위험도 생성부를 포함한다.

Description

건강위험도 평가 장치 및 방법{Apparatus and method for assessing health risk}
본 발명은 건강위험도 평가 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 심폐체력 데이터를 활용하여 사용자의 건강위험도를 평가할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
우리 국민의 주요 사망원인중 상위 5순위에 포함되는 암, 뇌혈관질환, 당뇨병 등의 질환은 그 원인과 치료 및 예후관리가 심폐체력과 매우 밀접하게 관련되어 있다.
그러나, 이러한 만성질환의 발병가능성을 심폐체력에 근거하여 예측할 수 있는 평가도구는 지금까지 없었다. 또한, 이러한 평가도구 개발에 대한 노력과 관련 연구의 높은 난이도로 인해 더디게 진행되었다.
선행기술 1 : 대한민국 등록특허 제10-1428780호(트레드밀을 이용한 심폐 능력 측정 장치 및 방법) 선행기술 2 : 대한민국 등록특허 제10-1689401호(심혈관계 건강상태 및 심폐체력 평가 방법 및 장치)
본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 심폐체력(VO2max) 데이터에 근거하여 개인의 만성질환 위험도 및 건강위험도를 평가할 수 있도록 하는 건강위험도 평가 장치 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 건강위험도 평가 장치는, 입력받은 피검자의 심폐능력 검사 결과값을 근거로 상기 피검자의 심폐체력을 계산하는 심폐체력 계산부; 상기 심폐체력 계산부에서 계산된 심폐체력을 근거로 상기 피검자에 대한 다수의 만성질환의 발병률, 건강수명지수, 및 건강지표를 예측하는 예측부; 및 상기 심폐체력 계산부에서 계산된 심폐체력을 근거로 상기 피검자의 건강위험도를 생성하는 건강위험도 생성부;를 포함한다.
상기 심폐체력은, 상기 피검자의 최대산소능력(VO2max), 상기 피검자의 성별 및 나이의 평균 최대산소능력, 및 상기 평균 최대산소능력과 상기 최대산소능력간의 차이값을 포함할 수 있다.
상기 다수의 만성질환은 심혈관계, 고혈압, 암, 뇌졸증, 및 대사증후군의 질병 요인을 포함하고, 상기 예측부는, 상기 차이값에 근거하여 상기 심혈관계의 질병 발병률, 상기 고혈압의 질병 발병률, 상기 암의 질병 발병률, 상기 뇌졸증의 질병 발병률, 및 상기 대사증후군의 질병 발병률을 예측할 수 있다.
상기 예측부는, 상기 차이값에 근거하여 상기 피검사자의 건강수명 및 잔여 수명을 예측할 수 있다.
상기 예측부는, 상기 차이값에 근거하여 상기 피검자의 수축기 혈압, 허리둘레, 공복혈당, 및 좋은 콜레스테롤의 수치를 예측할 수 있다.
상기 건강위험도 생성부는, 상기 차이값을 근거로 상기 피검자의 건강위험도를 생성하되 그래프 형태의 건강위험도를 생성할 수 있다.
상기 심폐체력 계산부에서 계산된 심폐체력, 상기 예측부에서 예측된 다수의 만성질환의 발병률과 건강수명지수 및 건강지표, 및 상기 건강위험도 생성부에서 생성된 건강위험도를 근거로 하는 리포트를 생성하는 리포트 생성부;를 추가로 포함할 수 있다.
그리고, 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 건강위험도 평가 방법은, 건강위험도 평가 장치에서의 피검자의 건강위험도를 평가하는 방법으로서, 입력받은 피검자의 심폐능력 검사 결과값을 근거로 상기 피검자의 심폐체력을 계산하는 단계; 상기 계산된 심폐체력을 근거로 상기 피검자에 대한 다수의 만성질환의 발병률, 건강수명지수, 및 건강지표를 예측하는 단계; 및 상기 계산된 심폐체력을 근거로 상기 피검자의 건강위험도를 생성하는 단계;를 포함한다.
이러한 구성의 본 발명에 따르면, 피검자의 심폐체력 데이터를 활용하여 해당 피검자의 만성질환의 질병 발병율과 해당 피검자의 건강수명지수 및 건강지표를 예측하여 제공해 줄 수 있고 건강위험도를 그래프 형태로 제시해 줄 수 있다. 이에 의해, 심폐체력 능력을 향상시키기 위한 적절한 운동처방을 안내해 줄 수 있고 건강능력 개선의 추이를 파악할 수 있게 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 건강위험도 평가 장치가 채용된 시스템도이다.
도 2는 도 1에 도시된 단말 장치의 내부 구성도이다.
도 3은 도 1에 도시된 서버의 내부 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 건강위험도 평가 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 5는 도 4의 설명에 채용되는 리포트의 일 예이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 건강위험도 평가 장치가 채용된 시스템도이다.
도 1의 시스템은, 단말 장치(10), 네트워크(20), 및 서버(30)를 포함한다.
단말 장치(10)는 피검자가 일정 조건의 심폐능력 검사를 수행하여 측정된 검사 결과값을 입력받고, 입력받은 검사 결과값을 네트워크(20)를 통해 서버(30)에게로 전송한다.
여기서, 일정 조건의 심폐능력 검사는 서로 다른 조건에서 수행되도록 미리 설정된 복수의 검사들 중 어느 하나일 수 있으며, 야외 또는 바람직하게는 트래드밀(treadmill)과 같은 실내 운동 장치에서 피검자가 일정 거리 또는 시간을 달리도록 하여 시간 또는 거리를 측정하는 것일 수 있다. 한편, 일정 조건의 심폐능력 검사를 행할 때 해당 피검자의 성명, 나이, 키, 몸무게, 성별 등을 함께 입력할 것이다.
예를 들어, 심폐능력 검사를 진행하는 검사자 또는 피검자가 2.4km Run Test, 5min Run Test, 12min Run Test, M-Bruce Protocol 및 Balke Protocol 중 어느 하나를 선택하여 해당 검사를 수행할 수 있다.
2.4km Run Test는 2.4km의 거리를 최단 시간에 달리는 검사로서, 실내에서 검사시 트레드밀에서 적당한 속도로 시작하여 피검자(또는 검사자)가 속도를 조절하여 피검자의 최대 능력치에 맞는 페이스로 조절하면서 2.4km를 완주하여 달린 시간을 측정할 수 있다.
5min Run Test는 5분 동안 최대한 많은 거리를 달리는 검사로서, 실내에서 검사시 트레드밀에서 적당한 속도로 시작하여 피검자(또는 검사자)가 속도를 조절하여 피검자의 최대 능력치에 따라 달린 거리를 측정할 수 있다.
12min Run Test는 12분 동안 최대한 많은 거리를 달리는 검사로서, 실내에서 검사시 트레드밀에서 적당한 속도로 시작하여 피검자(또는 검사자)가 속도를 조절하여 피검자의 최대 능력치에 따라 달린 거리를 측정할 수 있다.
한편, M-Bruce Protocol은 약 5.3km/h의 속도로 경사도 11도 정도에서 달리는 것으로 시작하여, 아래의 표 1과 같이 1분마다 스테이지를 증가시키면서 피검자가 중단할 때까지의 시간을 측정할 수 있다.
stage 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
속도(km/h) 3.7 4.0 4.6 5.0 5.4 5.9 6.4 6.7 7.2 7.7 8.0 8.3
경사도 11 12 12 13 14 14 15 16 16 17 18 18
또한, "Balke Protocol"은 달리기 속도를 약 5.3km/h로 고정하고 경사도를 0도에서부터 1분당 1도씩 증가시키면서 피검자가 중단할 때까지의 시간을 측정할 수 있다.
상기한 바와 같은 심폐능력 검사는 피검자의 운동 능력에 따라 선택될 수 있으며, 예를 들어 피검자의 운동 능력이 낮을수록 2.4km Run Test, 5min Run Test, 12min Run Test, M-Bruce Protocol, Balke Protocol의 순서로 적용할 수 있다.
상기한 심폐능력 검사를 위한 방법들은 본 발명의 일실시예에 따른 건강위험도 평가 방법에 채용된 방법의 일예로서, 이에 한정되지 아니하며 피검자의 심폐능력을 검사할 수 있는 어떠한 방법이 적용되어도 무방하다.
그리고, 피검자의 최대 능력치를 검사하기 위해, 상기한 바와 같은 검사 방법들 중 어느 하나를 수회 반복적으로 수행하도록 하거나, 2 이상의 방법들을 혼합함으로써 피검자에게 적합한 검사 방법을 통해 검사 결과값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 한 번의 검사를 통해 측정된 검사 결과값을 활용하여, 검증된 증가 공식(예를 들어, 달리기 속도를 0.3km/h 씩 증가)을 활용하여 검사를 수차례 반복하면서 피검사에 대한 최대치를 찾아갈 수 있다. 그에 따라, 검사자가 숙련자인 경우 1~2번의 검사를 통해 피검사의 검사 결과값에 대한 최적값을 찾을 수 있고, 검사자가 비숙련자인 경우에는 피검사에 대한 검사 결과값을 찾기 위하여 보다 많은 회수의 검사를 반복할 수도 있다.
한편, 단말 장치(10)는 서버(30)에서 전송되어 오는 심폐체력의 정보와 다수의 평가항목의 값 및 건강위험도가 수록된 리포트를 수신하여 화면표시한다. 여기서, 다수의 평가항목은 질병 발병률과 건강수명지수 및 건강지표를 포함할 수 있다. 질병 발병률과 건강수명지수와 건강지표 및 건강위험도는 심폐능력 검사 결과값을 근거로 계산된 심폐체력(예컨대, 최대산소능력(VO2max; 최대산소섭취량이라고도 함), 연령평균, 및 차이값을 포함)을 바탕으로 서버(30)에서 예측될 수 있다. 예를 들어, 질병 발병률은 피검자의 심혈관계, 고혈압, 암, 뇌졸증, 및 대사증후군 등의 질병 요인에 대한 발병율을 제시할 수 있다. 건강수명지수는 피검자의 예측된 건강수명을 제시할 수 있다. 건강지표는 수축기 혈압, 허리둘레, 공복 혈당, 및 좋은 콜레스테롤을 제시할 수 있다. 건강위험도는 피검자의 심폐능력 검사 결과값을 근거로 계산된 심폐체력을 바탕으로 제시될 수 있다.
상술한 단말 장치(10)는 휴대용 단말기 또는 휴대용 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 휴대용 단말기는 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet), 와이파이(Wi-Fi), LTE(Long Term Evolution) 단말 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
휴대용 컴퓨터는 노트북, 랩톱(laptop) 등을 포함할 수 있다.
또한, 단말 장치(10)는 스마트폰, 스마트 노트, 태블릿 PC, 웨어러블(wearable) 컴퓨터 등의 각종 스마트 기기일 수도 있다.
단말 장치(10)는 피검자 또는 검사자의 단말일 수 있다.
네트워크(20)는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network;WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크로 구현될 수 있다.
또한, 네트워크(20)는 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망, 블루투스(Bluetooth), Wibro(Wireless Broadband Internet), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), LTE(Long Term Evolution) 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다.
필요에 따라서, 네트워크(20)는 유선 및 무선이 혼용된 네트워크일 수 있다.
서버(30)는 네트워크(20)를 통한 단말 장치(10)로부터의 심폐능력 검사 결과값을 수신한다.
서버(30)는 수신한 심폐능력 검사 결과값을 근거로 해당 피검자에 대한 다수의 평가항목(예컨대, 질병 발병률, 건강수명지수, 건강지표)의 값을 예측하고 건강위험도를 생성할 수 있다.
먼저, 서버(30)는 수신한 심폐능력 검사 결과값을 근거로 해당 피검자의 최대산소능력(VO2max)를 구한다. 여기서, 해당 피검자의 최대산소능력(VO2max)은 당업자라면 누구라도 알 수 있는 주지의 기술을 통해 충분히 구할 수 있다. 그리고, 서버(30)는 남자의 연령별 평균 최대산소능력(VO2max)이 표시된 룩업 테이블 및 여자의 연령별 평균 최대산소능력(VO2max)이 표시된 룩업 테이블을 미리 가지고 있다. 남자의 연령별 평균 최대산소능력(VO2max)이 표시된 룩업 테이블 및 여자의 연령별 평균 최대산소능력(VO2max)이 표시된 룩업 테이블은 다양한 나이(예컨대, 1 ~ 100세)의 남자 및 여자를 대상으로 하는 검사 결과를 통해 최적으로 얻을 수 있다. 한편, 연령별 평균 최대산소능력의 정보는 이미 논문 등을 통해 알려진 주지의 내용을 이용하여 얻을 수도 있다. 그에 따라, 서버(30)는 해당 피검자의 성별 및 나이에 해당하는 평균 최대산소능력(VO2max)(단위 ; ml/kg/min)을 충분히 파악할 수 있게 된다. 그리고, 서버(30)는 해당 피검자의 성별 및 나이의 평균 최대산소능력(VO2max)과 계산된 해당 피검자의 최대산소능력(VO2max)간의 차이값(Difference Value)(단위 ; ml/kg/min)을 구할 수 있다. 해당 피검자의 성별 및 나이에 해당하는 평균 최대산소능력(VO2max)을 연령평균(Average Age)이라고 정의할 수 있다. 상술한 해당 피검자의 최대산소능력(VO2max)과 연령평균(Average Age) 및 차이값(Difference Value)을 해당 피검자의 심폐체력(Cardiopulmonary Fitness Level)의 정보라고 할 수 있다.
이와 같이 해당 피검자의 심폐체력을 계산한 후에, 서버(30)는 각종의 질병 요인(예컨대, 심혈관계(Cardiovascular), 고혈압(Hypertension), 암(Cancer), 뇌졸증(Stroke), 및 대사증후군(Metabolic syndrome))에 대한 질병 발병률(Disease Incidence Rate)을 예측한다. 안정시 산소이용률(MET)이 사망률, 뇌졸증 발병률, CHD/CVD 발병률, 고혈압 발병률, 및 암 발병률과 유의한 상관관계가 있음을 다수의 논문 등을 통해 익히 알 수 있다. 1MET는 3.5ml/kg/min이 될 수 있다. 예를 들어, 1MET가 상승할 때마다 사망률은 13% 정도 저감되고, 1MET가 상승할 때마다 뇌졸증 발병률은 5 ~24% 정도 저감되고, 1MET가 상승할 때마다 CHD/CVD 발병률은 15% 정도 저감되고, 1MET가 상승할 때마다 고혈압 발병률은 19% 정도 저감되고, 1MET가 상승할 때마다 암 발병률은 6% 정도 저감될 수 있다. 이에 의해, 서버(30)는 심폐체력의 정보중에서 차이값에 근거하여 심혈관계(Cardiovascular)의 질병 발병률, 고혈압(Hypertension)의 질병 발병률, 암(Cancer)의 질병 발병률, 뇌졸증(Stroke)의 질병 발병률, 및 대사증후군(Metabolic syndrome)의 질병 발병률을 예측할 수 있다. 이때, 서버(30)는 차이값별 심혈관계의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 고혈압의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 암의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 뇌졸증의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 및 차이값별 대사증후군의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블을 미리 가지고 있다. 차이값별 심혈관계의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 고혈압의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 암의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 뇌졸증의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 및 차이값별 대사증후군의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블은 다양한 나이의 남자 및 여자를 대상으로 하는 주기적인 체크를 통해 최적으로 얻을 수 있다. 한편, 심폐체력과 질병 요인간의 상관관계를 연구하여 결과를 제시한 다양한 논문 등을 통해 충분히 얻을 수도 있다. 따라서, 서버(30)는 각각의 룩업 테이블을 근거로 하여 심혈관계, 고혈압, 암, 뇌졸증, 및 대사증후군에 대한 질병 발병률(Disease Incidence Rate)을 예측할 수 있다. 여기서, 심혈관계와 고혈압과 암 및 대사증후군에 대한 질병 발병률은 수치로 제시될 수 있고, 뇌졸증에 대한 질병 발병률은 등급(excellent, good, fair, bad, danger 등)으로 제시될 수 있다.
한편, 서버(30)는 해당 피검자의 심폐체력을 계산한 후에는 계산된 심폐체력의 정보중에서 차이값을 근거로 해당 피검자의 건강수명지수를 예측한다. 세계보건기구(WHO) 또는 통계청 홈페이지 등을 통해 국가별 남자 및 여자의 기대수명을 파악할 수 있다. 따라서, 서버(30)는 파악된 국가별 남자 및 여자의 기대수명 정보를 미리 저장한다. 그에 따라, 서버(30)는 심폐체력의 정보중에서 차이값에 근거한 사망율의 증감 정도에 비례하여 국가별 남자 또는 여자의 기대수명에 대한 해당 피검사자의 건강수명 및 잔여 수명(즉, 질병으로 건강하지 못한 상태의 수명)을 예측할 수 있다.
그리고, 서버(30)는 해당 피검자의 심폐체력을 계산한 후에는 계산된 심폐체력의 정보를 근거로 해당 피검자의 건강지표를 예측한다. 예를 들어, 계산된 심폐체력의 정보중에서 최대산소능력(VO2max; 최대산소섭취량이라고도 함)은 수축기 혈압(Systolic Pressure), 허리둘레(Waist Measure), 공복혈당(Fasting Blood Sugar), 및 좋은 콜레스테롤(HDL)과 유의한 상관관계가 있음을 기존의 여러 논문 등을 통해 알 수 있다. 따라서, 서버(30)는 기존의 여러 논문 등의 내용을 근거로 계산된 심폐체력의 정보중에서 차이값과 수축기 혈압과의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 차이값과 허리둘레와의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 차이값과 공복혈당과의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 및 차이값과 좋은 콜레스테롤과의 관계를 나타낸 룩업 테이블을 미리 가지고 있다. 그에 따라, 서버(30)는 기저장된 룩업 테이블을 근거로 해당 피검자의 수축기 혈압(Systolic Pressure), 허리둘레(Waist Measure), 공복혈당(Fasting Blood Sugar), 및 좋은 콜레스테롤(HDL)의 수치 변화를 예측할 수 있다.
그리고, 서버(30)는 계산된 심폐체력의 정보중에서 차이값을 근거로 하는 그래프 형태의 건강위험도를 생성할 수 있다. 이때, 해당 피검자의 건강위험도는 안전, 경도위험, 위험, 및 고위험 중에서 어느 부류에 속하는지를 표시할 수 있다.
또한, 서버(30)는 해당 피검자에 대한 심폐체력의 정보와 예측된 건강위험도 및 예측된 다수의 평가항목의 값을 근거로 하는 리포트를 생성하여 단말 장치(10)에게로 전송한다.
도 2는 도 1에 도시된 단말 장치(10)의 내부 구성도이다.
단말 장치(10)는 입력부(12), 통신부(14), 표시부(16), 및 제어부(18)를 포함할 수 있다.
입력부(12)는 피검자가 일정 조건의 심폐능력 검사를 수행하여 측정된 검사 결과값을 입력받는다.
통신부(14)는 해당 단말 장치(10)와 서버(30) 간의 통신을 담당한다. 예를 들어, 통신부(14)는 입력부(12)에서 입력받은 검사 결과값을 네트워크(20)를 통해 서버(30)에게로 전송하고, 서버(30)에서 전송되어 오는 다수의 평가항목(질병 발병률, 건강수명지수, 건강지표) 및 건강위험도가 수록된 리포트를 수신할 수 있을 것이다.
표시부(16)는 통신부(14)를 통해 수신한 리포트를 화면표시한다.
제어부(18)는 해당 단말 장치(10)의 전체적인 동작을 제어한다.
도 3은 도 1에 도시된 서버(30)의 내부 구성도이다. 서버(30)는 본 발명의 청구범위에 기재된 건강위험도 평가 장치의 일 예가 될 수 있다.
서버(30)는 통신부(31), 데이터베이스(32), 심폐체력 계산부(33), 질병 발병률 예측부(34), 건강수명지수 예측부(35), 건강지표 예측부(36), 건강위험도 생성부(37), 리포트 생성부(38), 및 제어부(39)를 포함할 수 있다.
통신부(31)는 해당 서버(30)와 단말 장치(10)간의 통신을 담당한다. 예를 들어, 통신부(31)는 단말 장치(10)로부터의 검사 결과값을 입력받을 수 있고, 다수의 평가항목(질병 발병률, 건강수명지수, 건강지표) 및 건강위험도가 수록된 리포트를 단말 장치(10)에게로 전송할 수 있다.
데이터베이스(32)는 남자의 연령별 평균 최대산소능력(VO2max)이 표시된 룩업 테이블 및 여자의 연령별 평균 최대산소능력(VO2max)이 표시된 룩업 테이블을 미리 저장하고 있다.
그리고, 데이터베이스(32)는 피검자의 심폐체력의 정보중의 차이값을 기반으로 하는 차이값별 심혈관계의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 고혈압의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 암의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 뇌졸증의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 및 차이값별 대사증후군의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블을 미리 저장하고 있다.
그리고, 데이터베이스(32)는 국가별 남자 및 여자의 기대수명 정보를 미리 저장하고 있다.
그리고, 데이터베이스(32)는 피검자의 심폐체력의 정보중에서 차이값과 수축기 혈압과의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 차이값과 허리둘레와의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 차이값과 공복혈당과의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 및 차이값과 좋은 콜레스테롤과의 관계를 나타낸 룩업 테이블을 미리 저장하고 있다.
상술한 데이터베이스(32)에 미리 저장된 각종의 룩업 테이블의 정보, 및 국가별 남자 및 여자의 기대수명 정보는 갱신가능하다.
한편, 데이터베이스(32)는 피검자에 대한 심폐능력 검사 결과값을 저장할 수 있다.
그리고, 데이터베이스(32)는 피검자에 대한 심폐능력 검사 결과값에 따른 심폐체력, 질병 발병률, 건강수명지수, 건강지표, 및 건강위험도의 정보를 저장할 수 있다.
심폐체력 계산부(33)는 수신된 심폐능력 검사 결과값을 근거로 해당 피검자의 심폐체력을 계산한다. 먼저, 심폐체력 계산부(33)는 수신된 심폐능력 검사 결과값을 근거로 최대산소능력(VO2max)를 구한다. 여기서, 해당 피검자의 최대산소능력(VO2max)은 당업자라면 누구라도 알 수 있는 주지의 기술을 통해 충분히 구할 수 있다. 그리고, 심폐체력 계산부(33)는 데이터베이스(32)에 기저장되어 있는 룩업 테이블(즉, 남자의 연령별 평균 최대산소능력(VO2max)이 표시된 룩업 테이블 또는 여자의 연령별 평균 최대산소능력(VO2max)이 표시된 룩업 테이블)을 근거로 해당 피검자의 성별 및 나이에 해당하는 평균 최대산소능력(VO2max)(단위 ; ml/kg/min)을 파악한다. 이어, 심폐체력 계산부(33)는 해당 피검자의 성별 및 나이의 평균 최대산소능력(VO2max)과 계산된 해당 피검자의 최대산소능력(VO2max)간의 차이값(Difference Value)(단위 ; ml/kg/min)을 구한다. 해당 피검자의 성별 및 나이에 해당하는 평균 최대산소능력(VO2max)을 연령평균(Average Age)이라고 정의할 수 있다.
이와 같이 심폐체력 계산부(33)는 해당 피검자의 최대산소능력(VO2max)과 연령평균(Average Age) 및 차이값(Difference Value)을 계산해 낸다.
질병 발병률 예측부(34)는 심폐체력 계산부(33)에서 계산된 심폐체력의 정보중에서 차이값에 근거하여 심혈관계(Cardiovascular)의 질병 발병률, 고혈압(Hypertension)의 질병 발병률, 암(Cancer)의 질병 발병률, 뇌졸증(Stroke)의 질병 발병률, 및 대사증후군(Metabolic syndrome)의 질병 발병률을 예측한다. 이때, 질병 발병률 예측부(34)는 데이터베이스(32)에 기저장되어 있는 차이값별 심혈관계의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 고혈압의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 암의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 뇌졸증의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 및 차이값별 대사증후군의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블을 근거로 하여 심혈관계, 고혈압, 암, 뇌졸증, 및 대사증후군에 대한 질병 발병률(Disease Incidence Rate)을 예측할 수 있다. 여기서, 심혈관계와 고혈압과 암 및 대사증후군에 대한 질병 발병률은 수치로 제시될 수 있고, 뇌졸증에 대한 질병 발병률은 등급(excellent, good, fair, bad, danger 등)으로 제시될 수 있다.
건강수명지수 예측부(35)는 심폐체력 계산부(33)에서 계산된 심폐체력의 정보중에서 차이값에 근거하여 해당 피검자의 건강수명지수를 예측할 수 있다. 이때, 건강수명지수 예측부(35)는 차이값에 근거한 사망율의 증감 정도에 비례하여 데이터베이스(32)에 기저장되어 있는 국가별 남자 또는 여자의 기대수명에 대한 해당 피검사자의 건강수명 및 잔여 수명(즉, 질병으로 건강하지 못한 상태의 수명)을 예측할 수 있다.
건강지표 예측부(36)는 데이터베이스(32)에 기저장되어 있는 차이값과 수축기 혈압과의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 차이값과 허리둘레와의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 차이값과 공복혈당과의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 및 차이값과 좋은 콜레스테롤과의 관계를 나타낸 룩업 테이블을 근거로 해당 피검자의 수축기 혈압(Systolic Pressure), 허리둘레(Waist Measure), 공복혈당(Fasting Blood Sugar), 및 좋은 콜레스테롤(HDL)의 수치를 예측할 수 있다.
상술한 질병 발병률 예측부(34)과 건강수명지수 예측부(35) 및 건강지표 예측부(36)는 예측부로 통칭할 수 있다.
건강위험도 생성부(37)는 심폐체력 계산부(33)에서 계산된 심폐체력의 정보중에서 차이값을 근거로 하는 그래프 형태의 건강위험도를 생성할 수 있다. 이때, 해당 피검자의 건강위험도는 안전, 경도위험, 위험, 및 고위험 중에서 어느 부류에 속하는지를 표시할 수 있다.
리포트 생성부(38)는 해당 피검자에 대한 심폐체력의 정보, 예측된 건강위험도 및 예측된 다수의 평가항목(질병 발병률, 건강수명지수, 건강지표)의 값을 근거로 하는 리포트를 생성할 수 있다.
제어부(39)는 해당 서버(30)의 전체적인 동작을 제어한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 건강위험도 평가 방법을 설명하기 위한 플로우차트이고, 도 5는 도 4의 설명에 채용되는 리포트의 일 예이다.
먼저, 피검자에 대하여 일정 조건의 심폐능력 검사를 수행한다(S10). 여기서, 일정 조건의 심폐능력 검사는 서로 다른 조건에서 수행되도록 미리 설정된 복수의 검사들 중 어느 하나일 수 있으며, 야외 또는 바람직하게는 트래드밀(treadmill)과 같은 실내 운동 장치에서 피검자가 일정 거리 또는 시간을 달리도록 하여 시간 또는 거리를 측정하는 것일 수 있다. 한편, 일정 조건의 심폐능력 검사를 행할 때 해당 피검자의 성명, 나이, 키, 몸무게, 성별 등을 함께 입력할 것이다. 예를 들어, 심폐능력 검사를 진행하는 검사자 또는 피검자가 2.4km Run Test, 5min Run Test, 12min Run Test, M-Bruce Protocol 및 Balke Protocol 중 어느 하나를 선택하여 해당 검사를 수행할 수 있다.
피검자에 대한 일정 조건의 심폐능력 검사가 완료되면 해당 피검자 또는 검사자는 검사 결과값을 단말 장치(10)에게로 입력시킨다.
그에 따라, 단말 장치(10)는 입력받은 검사 결과값을 네트워크(20)를 통해 서버(30)에게로 전송한다.
서버(30)는 네트워크(20)를 통한 단말 장치(10)로부터의 심폐능력 검사 결과값을 수신한다.
이어, 서버(30)는 수신한 심폐능력 검사 결과값을 근거로 심폐체력(최대산소능력, 연령평균, 및 차이값 포함)을 계산한다(S20).
즉, 서버(30)는 수신한 심폐능력 검사 결과값을 근거로 해당 피검자의 최대산소능력(VO2max)를 먼저 구한다. 서버(30)는 남자의 연령별 평균 최대산소능력(VO2max)이 표시된 룩업 테이블 및 여자의 연령별 평균 최대산소능력(VO2max)이 표시된 룩업 테이블을 미리 가지고 있다. 그에 따라, 서버(30)는 룩업 테이블을 근거로 해당 피검자의 성별 및 나이에 해당하는 평균 최대산소능력(VO2max)(단위 ; ml/kg/min)(즉, 연령평균)을 파악할 수 있다. 그리고, 서버(30)는 해당 피검자의 성별 및 나이의 평균 최대산소능력(VO2max)과 계산된 해당 피검자의 최대산소능력(VO2max)간의 차이값(Difference Value)(단위 ; ml/kg/min)을 구할 수 있다.
그리고 나서, 서버(30)는 계산된 피검자의 심폐체력을 근거로 질병 발병률, 건강수명지수, 및 건강지표를 예측한다(S30).
즉, 서버(30)는 계산된 심폐체력의 정보중에서 차이값에 근거하여 심혈관계(Cardiovascular)의 질병 발병률, 고혈압(Hypertension)의 질병 발병률, 암(Cancer)의 질병 발병률, 뇌졸증(Stroke)의 질병 발병률, 및 대사증후군(Metabolic syndrome)의 질병 발병률을 예측한다. 이때, 서버(30)는 차이값별 심혈관계의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 고혈압의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 암의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 차이값별 뇌졸증의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블, 및 차이값별 대사증후군의 질병 발병률이 표시된 룩업 테이블을 미리 가지고 있다. 이에 의해, 서버(30)는 이러한 룩업 테이블을 근거로 하여 해당 피검자의 심혈관계, 고혈압, 암, 뇌졸증, 및 대사증후군에 대한 질병 발병률(Disease Incidence Rate)을 예측할 수 있다. 여기서, 심혈관계와 고혈압과 암 및 대사증후군에 대한 질병 발병률은 수치로 제시될 수 있고, 뇌졸증에 대한 질병 발병률은 등급(excellent, good, fair, bad, danger 등)으로 제시될 수 있다.
그리고, 서버(30)는 피검자의 계산된 심폐체력의 정보중의 차이값을 근거로 해당 피검자의 건강수명지수를 예측한다. 다시 말해서, 서버(30)는 국가별 남자 및 여자의 기대수명 정보를 미리 저장하고 있으므로, 차이값에 근거한 사망율의 증감 정도에 비례하여 국가별 남자 또는 여자의 기대수명에 대한 해당 피검사자의 건강수명 및 잔여 수명(즉, 질병으로 건강하지 못한 상태의 수명)을 예측할 수 있다.
그리고, 서버(30)는 피검자의 계산된 심폐체력의 정보를 근거로 해당 피검자의 건강지표를 예측한다. 다시 말해서, 서버(30)는 차이값과 수축기 혈압과의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 차이값과 허리둘레와의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 차이값과 공복혈당과의 관계를 나타낸 룩업 테이블, 및 차이값과 좋은 콜레스테롤과의 관계를 나타낸 룩업 테이블을 미리 가지고 있다. 이에 의해, 서버(30)는 기저장된 룩업 테이블을 근거로 해당 피검자의 수축기 혈압(Systolic Pressure), 허리둘레(Waist Measure), 공복혈당(Fasting Blood Sugar), 및 좋은 콜레스테롤(HDL)의 수치를 예측할 수 있다.
이후, 서버(30)는 계산된 심폐체력의 정보중에서 차이값을 근거로 하는 그래프 형태의 건강위험도를 생성한다(S40). 이때, 해당 피검자의 건강위험도는 안전, 경도위험, 위험, 및 고위험 중에서 어느 부류에 속하는지를 표시할 수 있다.
이어, 서버(30)는 해당 피검자에 대한 심폐능력 검사 결과값에 따른 심폐체력, 질병 발병률, 건강수명지수, 건강지표, 및 건강위험도의 정보를 데이터베이스(32)에 저장한다(S50).
그리고, 서버(30)는 해당 피검자에 대한 심폐체력의 정보와 예측된 건강위험도 및 예측된 다수의 평가항목의 값을 근거로 하는 리포트(도 5 참조)를 생성한다(S60).
이어, 서버(30)는 생성한 리포트를 단말 장치(10)에게로 전송한다(S70). 그에 따라, 단말 장치(10)에서는 리포트가 화면표시되므로, 피검자 또는 검사자는 해당 피검자에 대한 각종의 건강 정보를 보다 구체적으로 파악할 수 있게 된다.
도 5의 리포트를 살펴보면, 해당 피검자의 심폐체력은 예를 들어 최대산소능력이 37.5로 계산되고, 연령평균은 42.3으로 계산되고, 차이값은 -4.8ml/kg/min으로 계산된 것으로 가정한다.
즉, 해당 피검자의 현재의 최대산소능력이 피검자의 나이의 평균 최대산소능력(연령평균) 보다 4.8ml/kg/min이 떨어졌으므로, 이를 근거로 해당 피검자의 심혈관계의 질병 발병률은 20.5% 정도 증가하고, 고혈압 발병률은 26.0% 정도 증가하고, 암 발병률은 8.2% 정도 증가하고, 뇌졸증 발병률은 danger 등급이고, 대사증후군의 발병률은 8.6배 정도 증가함을 알 수 있다.
그리고, 해당 피검자의 현재의 최대산소능력이 피검자의 나이의 평균 최대산소능력(연령평균) 보다 4.8ml/kg/min이 떨어졌으므로, 이를 근거로 해당 피검자의 건강수명을 계산하여 보면 72.0세 정도이고, 잔여 수명(즉, 질병으로 건강하지 못한 상태의 수명)은 6.9세 정도인 것으로 나타난다. 도 5의 경우는 남자의 기대 수명을 78.9세라고 가정한 후에 해당 피검자의 건강수명 및 잔여 수명을 계산한 것으로서, 남자의 기대 수명을 100세라고 가정하게 되면 해당 피검자의 건강수명 및 잔여 수명은 도 5와는 달라질 것이다.
그리고, 해당 피검자의 현재의 최대산소능력이 피검자의 나이의 평균 최대산소능력(연령평균) 보다 4.8ml/kg/min이 떨어졌으므로, 이를 근거로 해당 피검자의 건강지표중에서 수축기 혈압은 6.8mmHg 정도 증가하고, 허리둘레는 9.6cm 정도 증가하고, 공복혈당은 24.6mg/dL 정도 증가하고, 좋은 콜레스테롤은 10.6mg/dL 정도 감소하는 것으로 나타난다.
그리고, 해당 피검자의 현재의 최대산소능력이 피검자의 나이의 평균 최대산소능력(연령평균) 보다 4.8ml/kg/min이 떨어졌으므로, 이를 근거로 해당 피검자의 건강위험도는 위험에 속하는 것으로 그래프의 형태로 나타난다. 피검자 또는 검사자가 그래프 형태의 건강위험도를 보면 자신의 건강위험도를 직관적으로 인식할 수 있으므로, 매우 유용하게 사용될 수 있다.
즉, 상술한 바와 같은 본 발명에 따르면 피검자의 심폐체력의 수준과 개선가능한 최적의 운동처방을 제시할 수 있다.
한편, 상술한 리포트는 개인 누구나 받아볼 수 있으므로, 자신의 신체능력을 유지하고 만성질환 발병 위험도 변화를 확인할 수 있고, 지속적인 평가로 자신의 건강상태에 대한 긍정적인 효과를 기대할 수 있다.
그리고, 상술한 리포트는 기관에 제공될 수 있으므로, 만성질환 고위험군 스크리닝에 활용할 수 있고, 프로그램 참여자의 신체활동 관리도구로 활용할 수 있고, 보건소/병원/건강검진 사후관리 기관/체력단력 서비스 제공업체 등에서 사용할 수 있고, 대사지 스크리닝과 상담 및 관리에 활용할 수 있다.
특히, 상술한 리포트를 확인하게 되면 심폐체력을 유지 및 향상시킬 수 있으므로, 만성질환과 비만 예방에 큰 도움을 줄 수 있다.
또한, 상술한 본 발명의 건강위험도 평가 방법은, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
10 : 단말 장치 12 : 입력부
14 : 통신부 16 : 표시부
18 : 제어부 20 : 네트워크
30 : 서버 31 : 통신부
32 : 데이터베이스 33 : 심폐체력 계산부
34 : 질병 발병률 예측부 35 : 건강수명지수 예측부
36 : 건강지표 예측부 37 : 건강위험도 생성부
38 : 리포트 생성부 39 : 제어부

Claims (15)

  1. 입력받은 피검자의 심폐능력 검사 결과값을 근거로 상기 피검자의 심폐체력을 계산하는 심폐체력 계산부;
    상기 심폐체력 계산부에서 계산된 심폐체력을 근거로 상기 피검자에 대한 다수의 만성질환의 발병률, 건강수명지수, 및 건강지표를 예측하는 예측부; 및
    상기 심폐체력 계산부에서 계산된 심폐체력을 근거로 상기 피검자의 건강위험도를 생성하는 건강위험도 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 심폐체력은,
    상기 피검자의 최대산소능력(VO2max), 상기 피검자의 성별 및 나이의 평균 최대산소능력, 및 상기 평균 최대산소능력과 상기 최대산소능력간의 차이값을 포함하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 다수의 만성질환은 심혈관계, 고혈압, 암, 뇌졸증, 및 대사증후군의 질병 요인을 포함하고,
    상기 예측부는, 상기 차이값에 근거하여 상기 심혈관계의 질병 발병률, 상기 고혈압의 질병 발병률, 상기 암의 질병 발병률, 상기 뇌졸증의 질병 발병률, 및 상기 대사증후군의 질병 발병률을 예측하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 장치.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 예측부는,
    상기 차이값에 근거하여 상기 피검사자의 건강수명 및 잔여 수명을 예측하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 장치.
  5. 청구항 2에 있어서,
    상기 예측부는,
    상기 차이값에 근거하여 상기 피검자의 수축기 혈압, 허리둘레, 공복혈당, 및 좋은 콜레스테롤의 수치를 예측하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 장치.
  6. 청구항 2에 있어서,
    상기 건강위험도 생성부는,
    상기 차이값을 근거로 상기 피검자의 건강위험도를 생성하되 그래프 형태의 건강위험도를 생성하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 심폐체력 계산부에서 계산된 심폐체력, 상기 예측부에서 예측된 다수의 만성질환의 발병률과 건강수명지수 및 건강지표, 및 상기 건강위험도 생성부에서 생성된 건강위험도를 근거로 하는 리포트를 생성하는 리포트 생성부;를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 장치.
  8. 건강위험도 평가 장치에서의 피검자의 건강위험도를 평가하는 방법으로서,
    입력받은 피검자의 심폐능력 검사 결과값을 근거로 상기 피검자의 심폐체력을 계산하는 단계;
    상기 계산된 심폐체력을 근거로 상기 피검자에 대한 다수의 만성질환의 발병률, 건강수명지수, 및 건강지표를 예측하는 단계; 및
    상기 계산된 심폐체력을 근거로 상기 피검자의 건강위험도를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 심폐체력은,
    상기 피검자의 최대산소능력(VO2max), 상기 피검자의 성별 및 나이의 평균 최대산소능력, 및 상기 평균 최대산소능력과 상기 최대산소능력간의 차이값을 포함하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 다수의 만성질환은 심혈관계, 고혈압, 암, 뇌졸증, 및 대사증후군의 질병 요인을 포함하고,
    상기 예측하는 단계는, 상기 차이값에 근거하여 상기 심혈관계의 질병 발병률, 상기 고혈압의 질병 발병률, 상기 암의 질병 발병률, 상기 뇌졸증의 질병 발병률, 및 상기 대사증후군의 질병 발병률을 예측하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 방법.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 예측하는 단계는,
    상기 차이값에 근거하여 상기 피검사자의 건강수명 및 잔여 수명을 예측하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 방법.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 예측하는 단계는,
    상기 차이값에 근거하여 상기 피검자의 수축기 혈압, 허리둘레, 공복혈당, 및 좋은 콜레스테롤의 수치를 예측하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 방법.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 건강위험도를 생성하는 단계는,
    상기 차이값을 근거로 상기 피검자의 건강위험도를 생성하되 그래프 형태의 건강위험도를 생성하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 방법.
  14. 청구항 8에 있어서,
    상기 계산된 심폐체력, 상기 예측된 다수의 만성질환의 발병률과 건강수명지수 및 건강지표, 및 상기 생성된 건강위험도를 근거로 하는 리포트를 생성하는 단계;를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 리포트를 상기 피검자 또는 검사자에게로 전송하는 단계;를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 건강위험도 평가 방법.
KR1020180109616A 2018-09-13 2018-09-13 건강위험도 평가 장치 및 방법 KR102214041B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180109616A KR102214041B1 (ko) 2018-09-13 2018-09-13 건강위험도 평가 장치 및 방법
PCT/KR2018/010835 WO2020054892A1 (ko) 2018-09-13 2018-09-14 건강위험도 평가 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180109616A KR102214041B1 (ko) 2018-09-13 2018-09-13 건강위험도 평가 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200030848A true KR20200030848A (ko) 2020-03-23
KR102214041B1 KR102214041B1 (ko) 2021-02-09

Family

ID=69777885

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180109616A KR102214041B1 (ko) 2018-09-13 2018-09-13 건강위험도 평가 장치 및 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102214041B1 (ko)
WO (1) WO2020054892A1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220027704A (ko) 2020-08-27 2022-03-08 서울대학교산학협력단 건강 자산 계산 방법 및 장치
KR20220043618A (ko) * 2020-09-29 2022-04-05 주식회사 셀바스에이아이 건강검진 정보를 이용한 건강 관리 방법 및 서버
WO2022119327A1 (ko) * 2020-12-02 2022-06-09 (주)지놈오피니언 선천적 대사질환 위험도 점수를 이용한 심뇌혈관질환의 위험도 측정 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101428780B1 (ko) 2012-07-31 2014-08-08 한국생산기술연구원 트레드밀을 이용한 심폐 능력 측정 장치 및 방법
KR101689401B1 (ko) 2015-04-23 2016-12-26 경희대학교 산학협력단 심혈관계 건강상태 및 심폐체력 평가 방법 및 장치
KR20170065884A (ko) * 2015-12-04 2017-06-14 주식회사 피트 운동 검사 연동 검진 기록 분석 서비스 제공 방법 및 그를 위한 서버 장치
KR20180058159A (ko) * 2016-11-23 2018-05-31 주식회사 셀바스에이아이 질환 발병 예측 방법 및 장치

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9734304B2 (en) * 2011-12-02 2017-08-15 Lumiradx Uk Ltd Versatile sensors with data fusion functionality
KR102558738B1 (ko) * 2016-04-04 2023-07-24 삼성전자주식회사 심폐 체력을 평가하는 방법 및 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101428780B1 (ko) 2012-07-31 2014-08-08 한국생산기술연구원 트레드밀을 이용한 심폐 능력 측정 장치 및 방법
KR101689401B1 (ko) 2015-04-23 2016-12-26 경희대학교 산학협력단 심혈관계 건강상태 및 심폐체력 평가 방법 및 장치
KR20170065884A (ko) * 2015-12-04 2017-06-14 주식회사 피트 운동 검사 연동 검진 기록 분석 서비스 제공 방법 및 그를 위한 서버 장치
KR20180058159A (ko) * 2016-11-23 2018-05-31 주식회사 셀바스에이아이 질환 발병 예측 방법 및 장치

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220027704A (ko) 2020-08-27 2022-03-08 서울대학교산학협력단 건강 자산 계산 방법 및 장치
KR20220043618A (ko) * 2020-09-29 2022-04-05 주식회사 셀바스에이아이 건강검진 정보를 이용한 건강 관리 방법 및 서버
WO2022119327A1 (ko) * 2020-12-02 2022-06-09 (주)지놈오피니언 선천적 대사질환 위험도 점수를 이용한 심뇌혈관질환의 위험도 측정 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102214041B1 (ko) 2021-02-09
WO2020054892A1 (ko) 2020-03-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11081238B2 (en) Interactive graphical user interfaces for implementing personalized health and wellness programs
KR102214041B1 (ko) 건강위험도 평가 장치 및 방법
Peterson et al. Low muscle strength thresholds for the detection of cardiometabolic risk in adolescents
Bort-Roig et al. Measuring and influencing physical activity with smartphone technology: a systematic review
van Es et al. Quality of life after pulmonary embolism as assessed with SF-36 and PEmb-QoL
US7955219B2 (en) Exercise community system
Dittus et al. Exercise-based oncology rehabilitation: leveraging the cardiac rehabilitation model
US20130117040A1 (en) Method and System for Supporting a Health Regimen
Serpell et al. Vertical stiffness and muscle strain in professional Australian football
Peterman et al. Accuracy of nonexercise prediction equations for assessing longitudinal changes to cardiorespiratory fitness in apparently healthy adults: BALL ST cohort
Wanigatunga et al. Contrasting characteristics of daily physical activity in older adults by cancer history
US20140214442A1 (en) Systems and Methods for Tracking Participants in a Health Improvement Program
US20240081751A1 (en) System and method for managing cardiovascular risk in breast cancer patients
Saleh et al. Effect of a home-based mobile health app intervention on physical activity levels in patients with heart failure: a randomized controlled trial
JP2014238791A (ja) 情報提供装置および情報提供方法
Kengne et al. Risk predictive modelling for diabetes and cardiovascular disease
US10249390B2 (en) Method for determining a proactivity score for health
Meijer et al. Estimating VO2peak in 18–90 year-old adults: development and validation of the FitMáx©-questionnaire
Peterman et al. Reference Standards for Peak Rating of Perceived Exertion during Cardiopulmonary Exercise Testing: Data from FRIEND.
Vromen et al. Practice variations in exercise training programs in Dutch cardiac rehabilitation centers: prospective, observational study
Myers et al. Implementing cardiorespiratory fitness as a routine measure in health care settings
JP6265277B2 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム
KR20170056158A (ko) 운동 프로그램 생성 방법 및 장치, 및 운동 피드백 제공 방법
WO2015123058A1 (en) Systems and methods for tracking participants in a health improvement program
KR102064722B1 (ko) 운동 검사 연동 검진 기록 분석 서비스 제공 방법 및 그를 위한 서버 장치

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant