KR20200057411A - 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치 및 방법 - Google Patents

인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예는 인공지능을 이용한 의료 정보 제공 장치에 있어서, 입력된 증상을 기반으로 인공지능으로 질병을 진단하고, 해당 질병의 정보와 해당 질병을 진료하는 진료기관의 정보를 제공하고 진료기관을 평가하는 의료 정보 제공 장치를 제공한다.

Description

인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치 및 방법 {MEDICAL INFORMATION PROVIDING DEVICE AND METHOD WITH DISEASE DIAGNOSIS}
본 발명은 의료 정보 제공 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 인공지능으로 질병을 진단하고, 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
현재 많은 국가에서 고령인구 증가로 고령화 사회로 변화되고 있고 만성질환을 가진 환자도 계속 증가하고 있다. 바쁜 현대인들은 가벼운 증상은 참거나 인터넷에서 유사한 사례를 검색하여 자가진단을 하는 경우도 많다.
종래에 자가 진단 시스템은 설문조사나 알고리즘 형태로 사용자가 원하는 표현을 입력하는 것이 아니라 보기 중에 선택하는 방식으로 되어 있어 정확한 표현보다는 유사한 표현을 선택하여 자가진단을 하도록 되어 있다.
관련 질병의 진료기관 정보 또한 평가 정보를 평점화 하여 볼 수가 없고, 인터넷 검색 포탈에서 지극히 개인의 의견이 반영된 글들로 판단해야 했다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 10-2015-0059689호에 개시되어 있다.
본 발명은 설문조사나 알고리즘 형태의 자가진단이 아닌, 의사와 문진하는 형태의 인공지능으로 질병을 진단하고, 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치 및 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 국가가 평가한 진료기관(상급종합병원)의 정보와 시설정보 평가, 언론 노출도 및 빅데이터 분석을 통해 인터넷 커뮤니티나 SNS에 펴져 있는 각 진료기관에 대한 평가를 평점화 하는 의료 정보 제공 장치 및 방법을 제공한다
본 발명의 일 측면에 따르면, 인공지능으로 질병을 진단하고, 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 의료 정보 제공 장치는 사용자의 정보와 증상을 입력 받는 입력부, 증상으로 질병을 진단하고 질병정보와 의료기관 정보를 추천하는 판별부, 판별부에서 추출된 정보를 사용자에게 제공하는 출력부 및 판별부에서 사용하는 데이터를 저장하는 데이터저장부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 인공지능을 이용한 의료 정보 제공 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능을 이용한 의료 정보 제공 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 증상내용을 입력 받는 단계, 입력 받은 증상내용으로 질병진단 인공지능을 이용해 질병을 진단하는 단계, 질병에 관한 정보를 출력하는 단계, 증상내용에 대해 의료답변 인공지능으로 근접한 의료답변을 추출하는 단계, 추출한 의료답변을 출력하는 단계, 질병을 진료하는 진료기관의 정보와 평가를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 의사와 문진하는 형태로 증상을 입력 받아 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 국가가 평가한 진료기관(상급종합병원)의 정보와 시설정보 평가, 언론 노출도 및 빅데이터 분석을 통해 인터넷 커뮤니티나 SNS에 펴져 있는 각 진료기관에 대한 평가를 평점화 하여 제공할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면.
도 2은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치를 나타내는 블록도.
도 3는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 판별부를 나타내는 블록도.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 출력부를 나타내는 블록도.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 데이터저장부를 나타내는 블록도.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 질병 진단부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 의료답변 제공부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 진료기관 평가부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 입력부의 일례를 나타내는 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 질병진단 출력부의 일례를 나타내는 도면.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 의료답변 출력부의 일례를 나타내는 도면.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 진료기관 출력부의 일례를 나타내는 도면.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명하도록 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공한다.
단계 S110에서 의료 정보 제공 장치(10)는 성별과 가족력 또는 과거력이 있는 경우 입력하고, 자세한 증상을 입력 받을 수 있다.
단계 S120에서 의료 정보 제공 장치(10)는 각 병원, 건강보험공단, 의학서적에서 수집한 질병별 증상 정보를 축적한 질병증상 데이터베이스(410)를 기반으로 입력 받은 증상을 질병진단 인공지능 학습모델로 학습할 수 있다.
단계 S130에서 의료 정보 제공 장치(10)는 입력된 증상과 정확도가 높은 순서로 질병과 질병정보를 순서대로 출력한다. 의료 정보 제공 장치(10)는 출력한 질병정보와 함께 유사한 증상 질문에 대한 의료답변을 제공할 수 있다.
단계 S140에서 의료 정보 제공 장치(10)는 의료 답변 인공지능 학습모델을 수행한다.
단계 S150에서 의료 정보 제공 장치(10)는 의료 답변 인공지능 학습모델의 수행결과인 입력된 증상과 근접한 의료 답변으로 근접도가 높은 순으로 출력한다.
또한 의료 정보 제공 장치(10)는 단계S130의 진단 질병 출력결과에서 진단된 질병을 진료하는 진료기관에 대한 정보와 평가를 제공한다.
더욱 상세히 설명하면, 단계S160에서 의료 정보 제공 장치(10)는 진료기관, 진료과, 진료시간, 진료의사 정보를 포함한 진료기관의 정보와 함께 진료기관의 시설정보 및 평점화된 평가 정보를 제공할 수 있다. 진료기관에 대한 평가정보는 병원별 언론의 기사와 인터넷 커뮤니티나 SNS에 등록된 진료기관의 정보를 수집한 정보이며, 단계S170에서 평점화 될 수 있다.
단계 S170에서 의료 정보 제공 장치(10)는 긍부정 분석 인공지능 학습모델을 수행하여 진료기관별로 시설만족도, 이용자만족도, 언론노출도를 평점화한다.
도 2은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치를 나타내는 블록도이다.
도2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 의료 정보 제공 장치(10)는 사용자의 정보와 증상을 입력받는 입력부(100), 증상으로 질병을 진단하고 질병정보와 의료기관 정보를 추천하는 판별부(200), 판별부에서 추출된 정보를 사용자에게 제공하는 출력부(300) 및 판별부에서 사용하는 데이터를 저장하는 데이터저장부(400)를 포함할 수 있다.
도 3는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 판별부를 나타내는 블록도이다.
도3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)의 판별부(200)는 입력부에 입력된 데이터로 예측되는 질병을 진단하는 질병 진단부(210), 입력된 데이터와 근접도가 높은 의료 답변을 제공하는 의료답변 제공부(230) 및 질병 진단부에서 예측되는 질병을 진료하는 기관의 평가정보를 제공하는 진료기관 평가부(250)를 포함할 수 있다.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 출력부를 나타내는 블록도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)의 출력부(300)는 질병증상 출력부(310), 의료답변 출력부(330) 및 진료기관 출력부(350)를 포함한다.
질병증상 출력부(310)는 질병 진단부(210)에서 예측한 질병을 정확도 순으로 표시하고, 질병의 증상, 질병을 진료하는 진료기관 정보 및 질병의 발병 희귀도를 출력한다. 진료기관 정보는 진료기관 데이터베이스(420)를 참조하고, 질병 희귀도는 질병별 통계 데이터베이스(430)를 참조하여 출력한다.
의료답변 출력부(330)는 의료답변 제공부(230)에서 입력된 증상과 근접한 질문과 답변을 출력하는 것으로, 예를 들면, 근접도 상위 5개를 표시할 수 있다.
진료기관 출력부(350)는 진료기관 평가부(250)에서 평가한 진료기관 중에 질병 진단부(210)에서 진단한 질병의 진료기관 정보와 진료기관 평가부(250)에서 평점화한 정보와 함께 출력한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 데이터저장부를 나타내는 블록도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)의 데이터저장부(400)는 질병증상 데이터베이스(410), 진료기관 데이터베이스(420), 질병별 통계 데이터베이스(430), 의료 답변 데이터베이스(440), 병원별 언론 데이터베이스(450) 및 긍부정 분석 데이터베이스(460)를 포함한다.
질병증상 데이터베이스(410)는 각 병원, 건강보험공단, 의학서적 및 의학관련 자료에 나오는 질병과 증상을 저장한다.
진료기관 데이터베이스(420)는 보건 빅데이터(open API)를 이용하여 국가 기관에서 평가한 상급종합병원의 정보와 각 병원의 시설정보, 진료과, 진료시간, 의사정보를 추출하여 저장한다. 또 병원 및 진료기관 평가부(250)가 긍부정 분석 인공지능을 이용하여 평점화한 이용자 만족도, 시설만족도, 언론노출도를 저장한다.
질병별 통계 데이터베이스(430)은 국민건강보험 가입자를 대상으로 질병별 질환자수를 표시하고 질병의 희귀도 정보를 저장한다.
의료 답변 데이터베이스(440)는 인터넷 커뮤니티, SNS 와 같은 인터넷에서 검색하여 수집한 질병관련 질문과 답변 자료를 저장한다.
병원별 언론 데이터베이스는(450) 진료기관별로 언론 기사나 자료들을 검색하여 수집한 다음 긍부정 평가를 추가한 후 저장한다.
긍부정 분석 데이터베이스(460)은 환우회, 인터넷 커뮤니티, SNS와 같은 인터넷에서 검색하여 수집한 진료기관 관련 자료를 긍부정 평가를 하여 저장한다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 질병 진단부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 질병 진단 인공지능 학습단계 S120은 데이터베이스화 단계 S610, 형태소 분석 단계 S620, 벡터화 단계 S630, 길이 표준화 단계 S640, 순환 컨볼루션 신경망 모델 생성 단계 S650, 반복 학습 단계 S660 및 학습 모델 저장 단계 S670을 포함할 수 있다.
단계 S610에서 의료 정보 제공 장치(10)는 각 병원, 건강보험공단, 의학서적 및 의학관련 자료에 나오는 질병과 그 증상을 데이터베이스에 저장한다.
단계 S620에서 의료 정보 제공 장치(10)는 입력부(100)에서 입력받은 증상 내용에서 한글을 각각 동사, 명사, 조사 형태로 나누는 형태소 분석을 수행한다.
단계 S630에서 의료 정보 제공 장치(10)는 입력부(100)에서 입력받은 증상에 나온 단어들을 벡터화하여 수치화 한다.
단계 S640에서 의료 정보 제공 장치(10)는 각각 입력된 증상의 벡터화 데이터의 길이를 미리 설정된 길이로 통일시킨다. 입력부(100)에서 입력 받은 증상의 문장 길이는 다 다르기 때문에 단계 S630에서 벡터화한 길이도 다 다르다. 입력 데이터의 길이를 맞춰 일정한 수치가 나오도록 하기 위해 벡터화한 데이터의 길이로 맞춰준다. 예를 들면 증상내용을 벡터화한 전체 데이터에서 빈공간을 0으로 하여 길이를 100자로 맞출 수 있다. 다시 말하면, 각각 입력된 증상의 벡터화 데이터의 길이를 100자로 통일시킨다.
단계 S650에서 의료 정보 제공 장치(10)는 길이가 통일된 벡터화 데이터를 학습 세트로 하고 질명병을 라벨로 분류하여 순환 컨볼루션 신경망 모델을 사용하여 학습한다.
단계 S660에서 의료 정보 제공 장치(10)는 순환 컨볼루션 신경망 모델을 반복 학습한다. 의료 정보 제공 장치(10)는 예를 들면 10회의 반복학습을 하는 단계이다. 예를 들면 히든 레이어는 activation = relu, 마지막 레이어는 activation = softmax, optimizer = adam 로 사용할 수 있다.
단계 S650에서 의료 정보 제공 장치(10)는 반복학습한 학습 모델을 저장한다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 의료답변 제공부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료답변 인공지능 학습단계 S140은 데이터베이스화 단계 S710, 다항 나이브베이지안 필터 모델 생성 단계 S720, 단어 분석 단계 S730, 근접도계산 단계 S740, 학습모델 생성 단계 S750 및 학습모델 저장 단계 S760을 포함한다.
단계 S710에서 의료 정보 제공 장치(10)는 인터넷에 있는 질병과 증상에 관한 질문과 답변 데이터를 인공답변 데이터베이스에 저장한다.
단계 S720에서 의료 정보 제공 장치(10)는 상기 질문을 학습 세트, 답변을 라벨로 한 다항 나이브베이지안 필터 모델을 생성한다.
단계 S730에서 의료 정보 제공 장치(10)는 입력된 질문에 사용된 단어를 분석하는 단어 분석 단계로, 각 답변을 분류한 질문 내용에 대해 사용 단어를 기록하고, 상기 단어의 사용 횟수를 동사, 명사의 형태로 분석하는 필터 함수를 생성한다.
단계 S740에서 의료 정보 제공 장치(10)는 입력된 질문에 사용된 단어의 횟수로 답변의 근접도를 계산하는 단계로, 기록된 단어의 사용 횟수에 따라 각 답변에 근접해지도록 가, 감점하는 필터함수를 생성한다.
단계 S750에서 의료 정보 제공 장치(10)는 질문에 따라 상기 질문과 근접한 답변 5가지를 보여주도록 라벨에 점수를 채점하도록 하는 학습 모델을 생성한다.
단계 S760에서 의료 정보 제공 장치(10)는 생성한 학습 모델을 학습하고 저장한다.
의료 정보 제공 장치(10)는 의료답변 인공지능 학습단계 S140를 주기적으로 반복하여 인터넷 커뮤니티와 SNS에서 정보를 크롤링하여 광고성 글을 삭제한 다음 의료답변 데이터베이스에 축적하고 학습할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 진료기관 평가부의 인공지능 학습모델을 수행하는 순서도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 긍부정 분석 인공지능 학습단계 S170은 데이터베이스화 단계S810, 형태소 분석 단계 S820, 입력된 데이터를 벡터화하는 벡터화 단계 S830, 길이 표준화 단계 S840, 신경망 모델 생성 단계 S850, 반복 학습 단계 S860 및 학습 모델 저장 단계 S870을 포함할 수 있다.
단계 S810에서 의료 정보 제공 장치(10)는 진료기관별 기사를 검색하여 병원별 언론 데이터베이스(450)에 긍부정 라벨링하여 저장하고, 환우회, 인터넷 커뮤니티, SNS에서 진료기관 관련한 데이터들을 검색하고 수집하여 긍부정 라벨링한 후 긍부정 분석 데이터베이스(460)에 저장한다.
단계 S820에서 의료 정보 제공 장치(10)는 병원별 언론 데이터베이스(450)와 긍부정 분석 데이터베이스(460)에 저장한 데이터의 한글을 각각 동사, 명사, 조사 형태로 나누는 형태소 분석을 수행한다.
단계 S830에서 의료 정보 제공 장치(10)는 저장된 데이터의 내용을 벡터화하여 수치화한다.
단계 S840에서 의료 정보 제공 장치(10)는 벡터화 데이터의 길이를 미리 설정된 길이로 통일시킨다. 입력 데이터의 길이를 맞춰 일정한 수치가 나오도록 하기 위해 벡터화한 데이터의 길이로 맞춰준다. 예를 들면 벡터화한 데이터의 길이를 빈공간을 0으로 하여 400자로 통일한다.
단계 S850에서 의료 정보 제공 장치(10)는 길이가 통일된 벡터화 데이터를 학습 세트로 하고 평가된 긍정,부정 표기를 라벨로 하여 순환 컨볼루션 신경망 모델을 사용하여 학습한다. 예를 들면 히든 레이어는 activation = relu, 마지막 레이어는 activation = sigmod, optimizer = adam 로 사용할 수 있다.
단계 S860에서 의료 정보 제공 장치(10)는 순환 컨볼루션 신경망 모델을 반복 학습하는 것으로 예를 들면 10회의 반복학습을 하는 단계이다.
단계 S870에서 의료 정보 제공 장치(10)는 반복학습 결과를 저장한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)는 긍부정 분석 인공지능 학습단계 S170를 주기적으로 반복하여 언론기사, 인터넷 커뮤니티 및SNS 와 같은 인터넷에서 진료기관 관련 정보를 검색하고 수집하여 긍부정 평가를 한 후 병원별 언론데이터베이스(450)와 긍부정 분석 데이터베이스(460)에 축적하고 학습할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 입력부의 일례를 나타내는 도면이다.
도9를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 의료 정보 제공 장치(10)의 입력부(100)는 성별 및 증상내용을 입력 요청하고 과거력과 가족력이 있다면 추가로 입력 요청할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 질병진단 출력부의 일례를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 의료답변 출력부의 일례를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치의 진료기관 출력부의 일례를 나타내는 도면이다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 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.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10 : 의료 정보 제공 장치
100 : 입력부
200 : 판별부
210 : 질병 진단부
230 : 의료답변 제공부
250 : 진료기관 평가부
300 : 출력부
310 : 질병증상 출력부
330 : 의료답변 출력부
350 : 진료기관 출력부
400 : 데이터 저장부
410 : 질병증상 데이터베이스
420 : 진료기관 데이터베이스
430 : 질병별 통계 데이터베이스
440 : 의료 답변 데이터베이스
450 : 병원별 언론 데이터베이스
460 : 긍부정 분석 데이터베이스

Claims (10)

  1. 인공지능 의료 정보 제공 장치에 있어서,
    사용자의 정보와 증상을 입력받는 입력부;
    증상으로 질병을 진단하고 질병정보와 의료기관 정보를 추천하는 판별부;
    상기 판별부에서 추출된 정보를 사용자에게 제공하는 출력부; 및
    상기 판별부에서 사용하는 데이터를 저장하는 데이터저장부를 포함하는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 판별부는
    상기 입력부에 입력된 데이터로 예측되는 질병을 진단하는 질병 진단부;
    상기 입력된 데이터와 근접도가 높은 의료 답변을 제공하는 의료답변 제공부; 및
    상기 질병 진단부에서 예측되는 질병을 진료하는 기관의 평가정보를 제공하는 진료기관 평가부를 포함하는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병 정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 출력부는
    상기 질병 진단부에서 예측한 질병의 증상, 상기 질병을 진료하는 진료기관 정보 및 상기 질병의 발병 희귀도를 출력하는 질병증상 출력부;
    상기 의료답변 제공부에서 증상에 따른 근접한 답변을 추출한 의료답변 출력부; 및
    상기 진료기관 평가부에서 평가한 진료기관 중에 상기 질병진단부에서 진단한 질병을 진료하는 기관을 출력하는 진료기관 출력부를 포함하는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병 정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터저장부는
    질병명과 증상 정보를 저장하는 질병증상 데이터베이스;
    진료기관의 정보를 저장하는 진료기관 데이터베이스;
    질병별 국민통계를 저장하는 질병별 통계 데이터베이스;
    의료 질문 답변 데이터를 저장하는 의료 답변 데이터베이스;
    병원별 언론기사를 저장하는 병원별 언론 데이터베이스 및
    진료기관 관련 데이터의 긍부정 분석을 하여 저장하는 긍부정 분석 데이터베이스를 포함하는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병 정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 질병 진단부는 질병진단을 위한 인공지능 학습모델을 생성하는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병 정보와 의료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 의료답변 제공부는 상기 입력된 데이터에 따른 근접한 의료답변을 추출하는 인공지능 학습모델을 생성하는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병 정보와 의료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 진료기관 평가부는 인터넷에서 수집한 진료기관에 대한 데이터를 긍부정 평가를 하기 위한 인공지능 학습모델을 생성하는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병 정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 장치.
  8. 인공지능을 이용한 의료 정보 제공 방법에 있어서,
    증상내용을 입력받는 단계;
    상기 입력받은 증상내용으로 질병진단 인공지능을 이용해 질병을 진단하는 단계;
    상기 질병에 관한 정보를 출력하는 단계;
    상기 증상내용에 대해 의료답변 인공지능으로 근접한 의료답변을 추출하는 단계;
    상기 추출한 의료답변을 출력하는 단계;
    상기 질병을 진료하는 진료기관의 정보와 평가를 출력하는 단계를 포함하는 공지능으로 질병을 진단하고 질병 정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 진료기관의 평가는 언론 및 인터넷 커뮤니티의 진료기관 관련 글을 수집하여 긍부정 분석 인공지능으로 긍부정 분석을 하고 이용자 만족도, 시설만족도, 언론노출도 중 하나 이상을 평점화하는 인공지능으로 질병을 진단하고 질병 정보와 진료기관 정보를 제공하는 의료 정보 제공 방법.
  10. 제8 항 및 제9항 중 어느 하나의 의료 정보 제공 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체.

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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102241399B1 (ko) 2020-08-25 2021-04-16 주식회사 쓰리빌리언 증상의 질병 특이도 측정 시스템
KR102246827B1 (ko) * 2020-06-08 2021-04-30 가천대학교 산학협력단 시니어 사용자용 챗봇을 위한 언어 모델 기반 다빈도 질환의 증상 인식 방법
KR102401505B1 (ko) * 2021-08-25 2022-05-31 주식회사 엔에스아이알 인공지능 기반 원격 의료 서비스 제공 서버 및 이의 동작 방법
KR102416618B1 (ko) * 2022-04-18 2022-07-05 주식회사 그린리본 의료비 지출내역 기반 진단코드 예측 서비스 제공 시스템
KR20230067923A (ko) * 2021-11-10 2023-05-17 이창엽 문진표와 컨텐츠를 이용한 의료 진단 시스템
KR102542675B1 (ko) 2022-04-11 2023-06-14 주식회사 올라운드닥터스 항암제의 부작용 치료를 위한 원격 치료 서버 및 그에 관한 방법
KR20230115860A (ko) 2022-01-26 2023-08-03 주식회사 데이터스펙트럼리서치 다차원 데이터 기반 질병 진단 시스템 및 방법
WO2023166521A1 (en) * 2022-03-03 2023-09-07 Rahman Irfanur Artificial intelligence-based differential diagnoses methodology to demarcate disease conditions having overlapping clinical representations

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240057650A (ko) 2022-10-25 2024-05-03 동서대학교 산학협력단 웹 크롤링 기반 희귀질병정보 제공장치 및 제공방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130140848A (ko) * 2011-03-08 2013-12-24 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 질의-응답 시스템을 사용하는 의학적 감별진단 및 치료를 위한 의사결정-지원 애플리케이션 및 시스템
KR20140050352A (ko) * 2012-10-19 2014-04-29 주식회사 솔트 병원 추천 방법 및 시스템
KR20170123172A (ko) * 2016-04-28 2017-11-07 설영진 증상 검색을 통한 맞춤형 질병 정보 제공 시스템
KR101873926B1 (ko) * 2017-11-22 2018-07-04 김광호 빅데이터 기반 의료자문 서비스 제공 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130140848A (ko) * 2011-03-08 2013-12-24 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 질의-응답 시스템을 사용하는 의학적 감별진단 및 치료를 위한 의사결정-지원 애플리케이션 및 시스템
KR20140050352A (ko) * 2012-10-19 2014-04-29 주식회사 솔트 병원 추천 방법 및 시스템
KR20170123172A (ko) * 2016-04-28 2017-11-07 설영진 증상 검색을 통한 맞춤형 질병 정보 제공 시스템
KR101873926B1 (ko) * 2017-11-22 2018-07-04 김광호 빅데이터 기반 의료자문 서비스 제공 방법

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102246827B1 (ko) * 2020-06-08 2021-04-30 가천대학교 산학협력단 시니어 사용자용 챗봇을 위한 언어 모델 기반 다빈도 질환의 증상 인식 방법
KR102241399B1 (ko) 2020-08-25 2021-04-16 주식회사 쓰리빌리언 증상의 질병 특이도 측정 시스템
KR102401505B1 (ko) * 2021-08-25 2022-05-31 주식회사 엔에스아이알 인공지능 기반 원격 의료 서비스 제공 서버 및 이의 동작 방법
KR20230067923A (ko) * 2021-11-10 2023-05-17 이창엽 문진표와 컨텐츠를 이용한 의료 진단 시스템
KR20230115860A (ko) 2022-01-26 2023-08-03 주식회사 데이터스펙트럼리서치 다차원 데이터 기반 질병 진단 시스템 및 방법
WO2023166521A1 (en) * 2022-03-03 2023-09-07 Rahman Irfanur Artificial intelligence-based differential diagnoses methodology to demarcate disease conditions having overlapping clinical representations
KR102542675B1 (ko) 2022-04-11 2023-06-14 주식회사 올라운드닥터스 항암제의 부작용 치료를 위한 원격 치료 서버 및 그에 관한 방법
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KR102416618B1 (ko) * 2022-04-18 2022-07-05 주식회사 그린리본 의료비 지출내역 기반 진단코드 예측 서비스 제공 시스템

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