KR20200097447A

KR20200097447A - 당뇨병성 말초신경병증 진단용 장치, 및 이를 이용한 당뇨병 합병증 관리 시스템 및 관리 방법

Info

Publication number: KR20200097447A
Application number: KR1020190014840A
Authority: KR
Inventors: 박준상
Original assignee: 아프릴리스 주식회사
Priority date: 2019-02-08
Filing date: 2019-02-08
Publication date: 2020-08-19

Abstract

본 발명은 당뇨병의 합병증과 관련된 당뇨병성 말초 신경병증을 진단하기 위한 장치, 및 이를 이용한 당뇨병 합병증 관리 시스템 및 관리 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 신체 단부의 감각 측정용 말단부, 상기 말단부를 지지하는 홀더, 말단부로부터의 압력을 측정하기 위한 압력 센서, 측정된 압력 수치 표시부, 및 데이터 전송부를 포함하는 장치, 및 이를 이용하여 당뇨병 합병증을 관리하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 의하면 실험실 수준에서 당뇨병 환자의 말초 신경병증 여부를 간편하면서도 정밀하게 측정할 수 있는 장치를 얻을 수 있으며, 또한 상기 장치를 통해 얻어진 데이터를 이용하여 당뇨병 환자의 합병증을 효과적으로 관리하는 방법을 얻을 수 있다.

Description

당뇨병성 말초신경병증 진단용 장치, 및 이를 이용한 당뇨병 합병증 관리 시스템 및 관리 방법{A Diagnostic Device for Diabetic Peripheral Neuropathy, and a Diabetes Complications Care System and Mthod using thereof}

본 발명은 당뇨병의 합병증 중 하나인 당뇨병성 말초신경병증을 진단하기 위한 장치, 및 이를 이용한 당뇨병 합병증 관리 시스템 및 관리 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 감각 측정용 말단부, 상기 말단부를 지지하는 홀더, 말단부로부터의 압력을 측정하기 위한 압력 센서, 측정된 압력 수치 표시부, 및 데이터 전송부를 포함하는 장치, 및 이를 이용하여 당뇨병 합병증을 관리하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

당뇨병은 인슐린 분비 기능에 이상이 생기는 대사질환이다. 인슐린은 체내 혈당을 강하시키는 역할을 하는데, 어떠한 사유로 인슐린 분비가 정상적으로 이루어지지 않거나(1형 당뇨) 또는 인슐린이 정상적으로 분비가 되어도 수용체에 문제가 생겨(2형 당뇨) 혈당 제어능력을 발휘하지 못하면, 혈중의 당 수치가 높아지게 되는데 이를 당뇨병이라 한다.

당뇨병은 그 자체로 문제가 있기 보다는, 혈당이 지나치게 높아진 상태라 혈액의 흐름을 방해해서 여러가지 합병증을 일으키는 것이 문제가 된다. 당뇨병에 의한 합병증은 여러가지가 있을 수 있으나 그 중 당뇨병성 망막병증, 당뇨병성 족부병증, 당뇨병성 신부전증, 및 당뇨병성 심혈관질환이 대표적으로 거론된다. 이들은 모두 혈액의 당수치가 높아져서 혈액이 끈적끈적해지면서 말초 혈관계에서 혈액의 흐름이 원활하지 못하게 되기 때문에 발생하는 합병증이다. 그리고 이러한 합병증은 실명, 신체 절단, 및 사망에까지 이르는 크나큰 결과를 초래하므로, 당뇨병 초기부터 면밀하게 관리되어야 한다.

이러한 합병증 여부를 진료실 차원에서 용이하게 파악하기 위하여 행해지는 검사로는 말초 신경병증 검사, 대혈관 합병증 검사 등이 있으며, 이중에서도 신체 단부의 통각 또는 진동감각 등을 측정하거나 발목반사 등을 측정함으로써 감각이상 여부를 용이하게 파악하는 말초 신경병증 검사법이 당뇨병 환자들에게 진료실 수준에서 가장 기본적으로 행해지고 있다.

그리고 그 중 대표적인 검사법으로 모노필라멘트를 이용한 족부 감각이상 검사법이 있다. 모노 필라멘트 검사법은 예를 들면 세메스-바인스타인(Semmes-Weinstein) 모노필라멘트를 이용하여 환자가 눈을 가린 상태에서 족부 여러곳의 감각 이상여부를 측정하는 방법이다.

그러나 현재 이루어지고 있는 모노필라멘트 검사법은 굽힘력(bending force)이 미리 정해진 모노필라멘트가 구부러질때까지 힘을 가해 이를 환자가 느끼는지 여부만을 측정하는 것으로서, 미리 특정된 모노필라멘트의 굽힘력에 따라 그 측정 수치가 한정적으로 얻어질 수밖에 없으며, 따라서 말초 신경병증의 체계적인 관리를 위한 주된 수단으로 이용되기에는 그 정밀도에 문제가 있다. 따라서 보통은 10g 모노필라멘트를 이용한 검사에서 족부 10곳 중 4곳 이상 감각이상 증세를 보이면 보다 정밀한 검사, 예를 들면 전류 인지 역치 검사 등을 추가로 수행하도록 하는 보조적인 측정 수단으로만 활용되고 있을 뿐이다.

본 발명은 이러한 보조적인 측정 수단으로만 사용되고 있는 모노필라멘트 측정 장치를 개선하여, 당뇨병성 말초 신경병증에 대해 보다 정밀한 수치를 얻을 수 있고, 얻어진 수치를 이용하여 당뇨병 합병증을 체계적으로 관리할 수 있도록 해주는 진단 장치를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.

또한 본 발명은 상기 진단 장치를 통해 얻어진 데이터를 이용하여 환자의 당뇨병성 합병증을 체계적으로 관리할 수 있는 시스템 및 관리 방법을 제공하는 것을 또다른 목적으로 하고 있다.

본 발명의 당뇨병성 말초 신경병증 진단 장치는 상기한 바의 목적을 달성하기 위해 감각 측정용 말단부, 상기 말단부를 지지하는 홀더, 말단부로부터의 압력을 측정하기 위한 압력 센서, 측정된 압력 수치 표시부, 및 데이터 전송부를 포함하는 것을 특징으로 하고 있다.

또한 본 발명의 당뇨병 합병증 관리 시스템은, 복수의 감각 측정 수치를 획득하는 데이터 획득부, 획득된 감각 측정 수치를 이용하여, 말초 신경병증 인식 모델을 생성하는 말초 신경병증 인식 모델 생성부, 상기 생성된 말초 신경병증 인식 모델을 대상 환자의 실제 측정 수치에 적용함으로써 환자의 말초 신경병증 레벨을 결정하는 병변 여부 결정부를 포함하고, 상기 말초 신경병증 인식 모델 생성부는 입력 계층(input layer), 은닉 계층(hidden layer) 및 출력 계층(output layer)을 포함하는 컨볼루셔널 신경망(convolutional neural network; CNN) 알고리즘을 적용하여 상기 말초 신경병증 인식 모델을 생성하는 것을 특징으로 하고 있다.

또한 본 발명의 당뇨병 합병증 관리 시스템은, 말초 신경병증과 관련된 당뇨병 합병증의 관련 데이터를 획득하는 제2 데이터 획득부, 상기 제2 데이터 획득부로부터의 데이터를 이용하여 당뇨병 합병증 모델을 생성하는 당뇨병 합병증 모델 생성부, 및 상기 말초 신경병증 결정부에 의해 결정된 대상 환자의 말초 신경병증 레벨을 상기 생성된 당뇨병 합병증 모델에 적용하여 대상 환자의 당뇨병 합병증 여부를 결정하는 당뇨병 합병증 여부 결정부를 포함하는 제2 제어부를 추가로 포함할 수 있다. 상기 제2 제어부에서의 모델 생성 역시 상기 제어부에서의 인식 모델 생성과 마찬가지로 CNN 알고리즘을 적용할 수 있다.

또한 본 발명의 당뇨병 합병증 관리 방법은 복수의 감각 측정 수치를 획득하는 단계, 상기 획득한 수치를 이용하여 말초 신경병증 인식 모델을 생성하는 단계, 상기 생성된 말초 신경병증 인식 모델을 대상 환자의 실제 측정 수치에 적용함으로써 환자의 말초 신경병증 레벨을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 말초 신경병증 인식 모델을 생성하는 단계는 입력 계층(input layer), 은닉 계층(hidden layer) 및 출력 계층(output layer)을 포함하는 컨볼루셔널 신경망(convolutional neural network; CNN) 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 하고 있다. 본 발명에서 상기 컨볼루셔널 신경망은 적어도 하나의 풀링 계층(pooling layer)을 더 포함할 수도 있다.

본 발명에 의하면 실험실 수준에서 당뇨병 환자의 말초 신경병증 여부를 간편하면서도 정밀하게 측정할 수 있는 장치를 얻을 수 있으며, 또한 상기 장치를 통해 얻어진 데이터를 이용하여 당뇨병 환자의 합병증을 효과적으로 관리하는 방법을 얻을 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 말초 신경병증 진단 장치의 대략적인 모식도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 당뇨병 합병증 관리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 당뇨병 합병증 관리 시스템에 포함된 컴포넌트들을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 당뇨병 합병증 관리 시스템에 포함된 컴포넌트들을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 족부병변 검사지점을 예시한 도면이다.

당뇨병은 그 자체로 문제라기보다는 합병증 때문에 위험한 질병으로 관리되고 있고, 합병증은 혈중 당 농도가 높아짐으로 인해 주로 발생하게 된다. 혈당 농도가 높아짐으로 인해 혈액 흐름이 방해되어, 혈액의 흐름이 원활하지 못할 경우 주로 모세혈관 부위에서 문제가 발생된다. 이로 인해 발생하는 합병증으로 당뇨병성 망막병증, 당뇨병성 족부병증, 당뇨병성 신부전증, 및 당뇨병성 심혈관질환 등이 대표적이다.

당뇨병성 망막병증은 망막에서의 혈액흐름이 원활하지 못하여 망막 모세혈관이 약해지거나 신생 모세혈관이 생겨서 서서히 또는 단시간 내에 시력을 상실하게 되는 합병증이다.

당뇨병성 족부병변은 족부에서의 혈액 흐름이 원활하지 못하여 발생하는 문제를 통칭하는 용어로서, 혈액 순환이 잘 되지 않으면 감각이 둔해지며 세균 감염에 대한 저항력이 떨어지게 된다. 따라서 발에 상처가 있어도 환자가 잘 느끼지 못하며, 치유력과 저항력이 떨어져있어 가벼운 상처도 급속히 진행하여 궤양에 이르거나 심한 경우 괴저/괴사에 이르게 된다.

당뇨병성 신부전증은 콩팥의 모세혈관이 얽혀있는 사구체가 제 기능을 발휘하지 못하고 망가짐으로써 발생되는 합병증으로서, 콩팥의 여과기능이 떨어져 단백질이 소변에 섞여 나오거나(단백뇨) 혈액에 노폐물이 쌓이게 되어 각종 심각한 질병을 야기하는바, 암 보다 생존율이 낮은 것으로 알려져있는 심각한 질병이다.

또한, 당뇨병성 심혈관질환 역시 심혈관계의 혈액 순환 장애로 인한 질환으로서, 초기에는 내피세포 기능장애의 단계를 거쳐 서서히 죽상경화증으로 진행하여 결국에는 심근경색, 불안정 협심증 및 급사와 같은 급성 심혈관 사건을 일으키게 되며, 당뇨 환자의 사망원인 중 약 65%가 심장질환이나 뇌졸증에 의한 것으로 알려져 있다.

이러한 대표적인 당뇨병성 합병증들 중, 신부전증이나 심혈관질환은 자각증상이 거의 없어 초기 발견이 어려운 반면, 족부병변은 간단한 테스트만으로 초기에 쉽게 진단이 가능하다. 따라서 국제적으로 적합한 근거 중심의 당뇨병 환자 족부 관리 지침에 투자하는 것은 목표에 초점을 맞추어 적절히 실행될 경우 비용 측면에서 가장 효과적인 당뇨병 관리 비용 지출이 될 수 있다.

2035년까지 당뇨병 환자는 전 세계적으로 약 6억명에 이를 것으로 예상되며, 그 중 80%의 환자가 개발도상국의 환자에 해당할 것으로 추산된다. 당뇨병의 합병증가운데 하나인 족부병변은 환자의 고통과 사회적 비용을 발생시키는 주요 원인이다. 족부병변이 발생하는 빈도와 심각성은 지역에 따라 다르게 나타나는데, 이는 주로 사회경제적 환경, 신발의 유형, 발관리 수준의 차이에 기인한다. 가장 일반적으로 나타나는 족부궤양은 선진국에서 약 2~4%의 연간 발생률을 보이며, 개발도상국에서는 더 높은 발생률을 보인다.

족부병변을 일으키는 가장 핵심적인 요인은 말초 신경병증, 운동 신경병증과 관련된 족부 변형, 경미한 족부 외상, 말초 동맥질환이다. 일단 피부에 궤양이 생기면 감염될 위험이 커지는데 이는 당뇨환자에 있어 긴급한 의학적 문제라고 할 수 있다. 족부궤양의 2/3만 치료되며, 약 28%가 하지절단을 초래한다. 매년 백만 명 이상의 당뇨병 환자가 당뇨병 합병증으로 인해 다리의 일부를 잃게 되는데, 이는 전 세계에서 20초마다 한명 꼴로 발생하는 비율이다.

족부병변의 유병률과 스펙트럼은 세계의 여러 지역마다 다르게 나타나지만, 궤양이 발생하는 과정은 대부분의 환자에서 매우 유사하다. 당뇨병성 족부병변은 2 가지 이상의 위험요인을 동시에 가지고 있는 환자에게서 빈번하게 발생하는데, 그 중 말초신경병증이 주된 원인이다. 말초신경병증은 발의 감각을 무디게 하고, 때로는 발을 변형시켜 비정상적인 보행 패턴을 유발하는 경우가 많다.

말초 신경병증과 경미한 외상이 있는 환자의 발에는 궤양이 발생할 가능성이 크다. 감각 상실, 족부 변형, 제한된 관절 운동성은 발에 비정상적인 생체역학적 하중을 유발할 수 있다. 이는 신체에 두꺼운 피부(굳은 살, callus)가 생기는 일부 영역에서 높은 압력을 생성한다. 이로 인해 비정상적인 하중이 더욱 커지게 되어 종종 피하 출혈이 발생하며, 결과적으로 궤양이 생긴다. 1 차적인 원인이 무엇이든 환자가 둔감해진 발로 걷기를 계속할 경우, 상처치유가 방해된다.

족부궤양의 위험이 있는 당뇨병 환자를 식별하기 위해서는, 매년 발을 정기적으로 검진하여 말초신경병증 또는 말초동맥질환의 징후 또는 증상을 확인한다. 당뇨병 환자가 말초신경병증이 있는 경우, 족부궤양 및 하지절단 병력, 족부 변형, 족부궤양 징후, 열악한 발 위생, 발에 맞지 않거나 부적합한 신발을 확인한다. 발을 검진한 후, 각 환자를 후속 예방 관리를 안내하는 위험범주에 지정한다. 국제당뇨병발학회 위험 분류에 의하면, 말초신경병증이 없는 당뇨 환자라도 1년에 한번은 검진을 받기를 권하고 있으며, 말초신경병증 및 말초동맥질환을 가진 환자는 적어도 3~6개월마다 검진을 받도록 권장하고 있다.

[표 1]

상기 검진에는 나일론 모노필라멘트를 이용한 족부 감각이상 검진이 가장 기본적으로 행해져왔다. 대표적으로 세메스-바인스타인 모노필라멘트가 사용되고 있으며, 굽힘력이 10g인 모노필라멘트가 구부러질때까지 족부에 압력을 가하여, 10곳 중 4곳 이상의 부위에서 감각이상이 진단되면 보다 정밀한 검사를 받도록 절차가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 종래의 진단법은 10g이라는 미리 정해진 굽힘력을 가진 필라멘트에 의해 이루어지므로, 10g의 굽힘력이 가하는 압력의 인지 여부만을 측정할 수 있을뿐, 당뇨병 환자의 족부병변 정도를 측정하는 기능을 수행할 수는 없다.

본 발명의 당뇨병성 말초 신경병증 진단 장치는 이러한 종래의 족부병변 진단장치를 개선하여, 환자의 말초 신경병증 정도를 직접 측정하여 정량적인 데이터를 얻을 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명되며, 전체 도면에 걸쳐 유사한 도면번호는 유사한 구성요소를 나타내기 위해서 사용된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 발명의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다. 다른 예들에서, 공지된 구조 및 장치들은 실시예들의 설명을 용이하게 하기 위해서 블록 다이어그램 형태로 제공된다.

본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정, 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있고, 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화될 수 있고, 또는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통한 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.

도 1에 도시된 본 발명의 장치(100)를 설명하자면, 우선 검사 대상 환자의 눈을 가리고 환자 본인이 아닌 제3자에 의해 수행되며, 말단부(101)를 이용하여 검사 대상 환자의 신체 단부, 예를 들면 족부 검사지점(도 5)을 가압한다. 이때 가해지는 압력은 압력 센서(103)를 통해 그 정량값이 실시간으로 측정되며, 그 수치는 표시부(105)에 연속적인 수치로써 표시된다. 압력 센서(103)의 전방 또는 후방에는 스프링 등의 탄성부재가 배치될 수도 있다. 상기 말단부는 탈착이 가능하거나 또는 장치 내부로 수납될 수 있다.

환자가 신체 단부에 가해지는 말단부(101)의 압력을 인지하고 이를 표현하면, 제3자에 의한 가압은 중단되고, 그때까지 가해진 최대의 압력이 표시부에 고정 표시된다. 압력 수치는 통상의 단위로써 표현될 수 있으며, 예를 들면 단위면적당 가해지는 힘의 크기를 무게 단위(g)로 표시할 수 있다.

이렇게 얻어진 압력 데이터는 장치 내의 데이터 전송부(104)에 의해 서버 또는 데이터 처리장치로 전송된다. 데이터 전송은 통상의 기술을 적용할 수 있으며, 바람직하게는 블루투스를 통해 전송한다.

또는, 말단부(101)는 소정의 압력값에서 구부러지는 것을 사용할 수도 있다. 이 경우, 피험자가 느끼지 못하하더라도, 말단부의 구부러짐을 시각적으로 확인함으로써 피험자 신체에 가해지는 압력을 제3자가 인지 및 확인할 수 있다는 장점이 있다. 소정의 압력값은 5g, 10g 등이 될 수 있으나, 이 외에 필요에 따라 특정 수치를 이용할 수도 있다.

한편, 도 2에서는 본 발명의 말초 신경병증 진단 장치를 통해 얻어진 데이터를 이용하여 당뇨병 합병증을 관리하는 방법을 나타내고 있다. 이에 대해 설명하면, 먼저 말초 신경병증 진단 장치를 통해 복수의 신체 단부 감각 수치를 획득한다(단계 S210). 신체 단부 감각 수치는 당뇨병 환자의 여러가지 인자들과 함께 저장된다. 상기 인자에는 환자의 당뇨병 관련 병력, 합병증 관련 병력, 감각 이상 측정 위치, 전체 측정횟수 및 감각 이상을 느낀 횟수, 말초 신경병증 중증도, 환자의 성별 및 연령, 가족력, 측정시간, 주변 온도 등이 포함될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

이렇게 획득된 신체 단부 감각 수치는 이후에 말초 신경병증 인식 모델을 생성하는데 이용된다(단계 S220). 말초 신경병증 모델은 CNN 알고리즘에 의해 생성되는데, 예를 들어, 상기 획득된 복수의 수치를 모은 데이터베이스를 기반으로 하여 CNN 알고리즘을 통해 당뇨병성 말초 신경병증 인식 모델을 교사학습(supervised learning) 또는 자가학습(self learning)할 수 있다. 보다 구체적으로는, 말초 신경병증 레벨과 환자의 감각 수치를 직접 매칭할 수도 있지만, 기타 여러가지 인자를 추가로 조합하여, 예를 들면 환자의 연령별 및 과거 이력별로 조건을 분기화하여 학습할 수도 있다.

본 발명의 관리 방법에 있어서 CNN은 적어도 하나의 입력 계층, 적어도 하나의 은닉 계층, 및 적어도 하나의 출력 계층을 포함할 수 있으며, 입력 계층에는 본 발명의 진단장치를 통해 얻어진 압력 수치 뿐만 아니라, 해당 환자의 전술한 모든 인자들이 함께 입력된다. CNN 알고리즘은 이렇게 입력된 데이터를 이용하여 당뇨병성 말초 신경병증 인식 모델을 생성한다.

이렇게 생성된 말초 신경병증 인식 모델은, 실제 검진 대상환자의 당뇨병성 말초 신경병증의 중증도 레벨을 결정하기위해 이용된다. 구체적으로는, 말초 신경병증 진단장치를 통해 측정된 압력 수치와, 해당 환자 및 주변 환경과 관련된 모든 인자를 상기 생성해둔 모델에 적용함으로써 검진 대상환자의 말초 신경병증 레벨을 결정한다(S230). 이렇게 결정된 말초 신경병증 레벨은 따로 저장되어 환자의 의료데이터로 활용될 수 있으며, 상기 데이터는 보건당국, 의료기관 및/또는 환자 개인에게 전송될 수도 있다.

도 3에서는 본 발명에 따른 당뇨병 합병증 관리 시스템에 대해 나타내고 있다. 본 발명의 시스템(1000)은 저장부(1100), 통신부(1200), 및 제어부(1300)를 포함할 수 있으며, 상기 제어부(1300)는 복수의 환자의 신체 단부 감각 수치 데이터를 획득하는 데이터 획득부(1310), 상기 획득된 복수의 데이터를 이용하여 말초 신경병증 인식 모델을 생성하는 말초 신경병증 인식 모델 생성부(1320), 및 상기 생성된 말초 신경병증 인식 모델을 대상 환자의 측정 데이터에 적용함으로써 해당 환자의 말초 신경병증 중증도 레벨을 결정하는 신경병증 여부 결정부(1330)를 포함한다.

상기 저장부(1100)에는, 축적된 데이터베이스, 환자의 개인정보 및 신체 단부 감각 실제 측정 수치, 신경병증 여부 결결정부에서 결정된 환자의 말초 신경병증 중증도 레벨 등이 저장될 수 있다.

상기 통신부(1200)는 말초 신경병증 진단 장치로부터 측정 수치, 환자의 개인정보 등을 전송받을 수 있고, 저장부(1100)에 저장된 데이터를 보건당국, 의료기관 및/또는 환자 개인에게 전송할 수도 있다. 전송 수단은 유선 또는 무선으로 이루어질 수 있으며, 해당 분야에서 통상적으로 행해지는 수단을 적용할 수 있다.

상기 제어부(1300)에서는 데이터베이스와 대상 환자의 실측 데이터를 이용하여 대상 환자의 말초 신경병증 레벨을 결정한다. 보다 구체적으로는, 데이터 획득부(1310)에서는 축적된 데이터베이스를 획득하고, 인식 모델 생성부(1320)에서는 이렇게 획득된 데이터를 이용하여 CNN 알고리즘을 통해 말초 신경병증 인식 모델을 생성하고, 결정부(1330)에서는 대상 환자의 실측 데이터를 상기 생성된 인식 모델에 적용하여 대상 환자의 말초 신경병증 여부를 결정한다. 또한, 이렇게 얻어진 데이터는 또다시 인식 모델 생성부에 전달되어 향후 보다 정밀한 모델 생성을 위한 자가학습에 이용될 수도 있다.

본 발명의 시스템은 당뇨병 환자의 합병증을 관리하는 제2 제어부를 추가로 포함할 수 있으며, 그 모식도를 도 4에 나타내었다.

상기 제2 제어부(2300)는 말초 신경병증과 관련된 당뇨병 합병증의 데이터를 획득하는 제2 데이터 획득부(2310), 상기 제2 데이터 획득부로부터의 데이터를 이용하여 당뇨병 합병증 모델을 생성하는 당뇨병 합병증 모델 생성부(2320), 및 상기 말초 신경병증 여부 결정부에 의해 결정된 대상 환자의 말초 신경병증 레벨을 상기 생성된 당뇨병 합병증 모델에 적용하여 대상 환자의 당뇨병 합병증 여부를 결정하는 당뇨병 합병증 여부 결정부(2330)를 포함할 수 있다. 상기 당뇨병 합병증 모델 생성부(2320)는 CNN 알고리즘을 적용하여 모델을 생성할 수 있다.

본 발명의 상기 시스템은 스마트 기기의 어플리케이션과 연동될 수 있다. 구체적으로는, 말초 신경병증 진단 장치는 측정된 수치를 스마트 기기에 전송할 수 있고, 스마트 기기는 해당 수치를 본 시스템의 통신부로 전송할 수 있다. 그리고, 신경병증 여부 결정부(1330)에서 얻어진 결과 데이터는 또다시 통신부에 의해 환자 개인의 스마트 기기로 전송될 수 있으며, 스마트 기기는 이러한 데이터 획득, 전송, 및 수신은 물론, 데이터를 축적하여 환자 개인의 의료정보로써 관리할 수 있으며, 이러한 작업은 스마트 기기의 어플리케이션에 의해 이루어질 수 있다.

도 5를 예를 들어 설명하자면, 상기 어플리케이션은 족부의 복수의 측정 위치를 1번부터 9번까지 순차적으로 환자 또는 측정자에게 나타내고, 측정된 수치를 이에 상응하는 측정 위치별로 저장할 수 있다. 저장된 데이터는 환자의 개인 특정 데이터로 관리되며, 향후 당뇨병 또는 당뇨병성 합병증의 진척도를 판별하는 인자로 활용될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 환자의 말초 신경병증 중증도 레벨은 단순히 말초 신경병증 여부의 판별에만 이용되는 것이 아니라, 이를 통해 당뇨병 환자의 합병증 진행 여부 및 속도를 예측하고 합병증을 관리하는데 이용될 수 있다.

보다 구체적으로는, 본 발명의 일 실시예에 의해 얻어진 환자의 말초 신경병증 중증도 레벨은 다른 합병증 진행 여부 및 속도를 또다른 인자로 하여 데이터베이스화될 수 있다. 그리고 이러한 데이터베이스는 CNN 알고리즘을 통해 당뇨병 환자의 말초 신경병증과 기타 합병증 사이의 관련성 학습에 이용되고, 이를 통해 다른 합병증 여부에 대해서도 예측할 수 있게 된다. 예를 들면, 50대 여성 환자의 말초 신경병증 중증도 레벨이 결정되면, 이로부터 다른 합병증인 당뇨병성 망막병증의 발병여부 및 진행여부 등도 예측할 수 있게 된다. 따라서, 본 발명에 의하면, 당뇨병 환자는 말초 신경병증 여부만 꾸준히 진단하더라도, 말초 신경병증 발병 여부는 물론 이와 관련된 기타 합병증의 발병 여부에 대해서도 예측이 가능하게 된다.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독 가능 기록매체는 일시적 기록매체 및 비-일시적 기록매체를 포함할 수 있다.

또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.

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 상기 상세한 설명보다는 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.

100 말초 신경병증 진단 장치
101 말단부
102 홀더
103 압력센서
104 데이터 전송부
105 압력수치 표시부
1000 당뇨병 합병증 관리 시스템
1100 저장부
1200 통신부
1300 제어부
1310 데이터 획득부
1320 말초 신경병증 인식 모델 생성부
1330 말초 신경병증 여부 결정부
2300 제2 제어부
2310 데이터 획득부
2320 당뇨병 합병증 모델 생성부
2330 합병증 여부 결정부

Claims

환자의 신체 단부의 감각 측정용 말단부,
상기 말단부를 지지하는 홀더,
상기 말단부로부터의 압력을 측정하기 위한 압력 센서,
상기 압력 센서를 통해 측정된 압력 수치 표시부, 및
데이터를 송수신하는 데이터 전송부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 당뇨병성 말초 신경병증 진단 장치.
제 1 항에 있어서,
스마트 기기의 어플리케이션과 연동되는 것을 특징으로 하는, 당뇨병성 말초 신경병증 진단 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 말단부는 탈착 가능하거나 또는 진단 장치 내부로 수납될 수 있는 것을 특징으로 하는, 당뇨병성 말초 신경병증 진단 장치.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 신체 단부는 족부이고, 당뇨병성 말초 신경병증은 당뇨병성 족부병변인 것을 특징으로 하는, 당뇨병성 말초 신경병증 진단 장치.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 말단부는 사전 설정된 압력 값에서 구부러지는 것을 특징으로 하는, 당뇨병성 말초 신경병증 진단 장치.
환자의 신체 단부로부터 복수의 감각 측정 수치를 획득하는 단계,
상기 획득한 수치를 이용하여 말초 신경병증 인식 모델을 생성하는 단계,
상기 생성된 말초 신경병증 인식 모델을 대상 환자의 실제 측정 수치에 적용함으로써 환자의 말초 신경병증 레벨을 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 말초 신경병증 인식 모델을 생성하는 단계는, 입력 계층(input layer), 은닉 계층(hidden layer) 및 출력 계층(output layer)을 포함하는 컨볼루셔널 신경망(convolutional neural network; CNN) 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 하는, 당뇨병 합병증 관리 방법.
제 6 항에 있어서,
결정된 말초 신경병증 레벨을 통해 대상 환자의 말초 신경병증 이외의 당뇨병 합병증 발병 여부 및/또는 진행 속도를 예측하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는, 당뇨병 합병증 관리 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 신체 단부 감각 측정은 본 발명의 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 장치에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는, 당뇨병 합병증 관리 방법.
제 6 항 또는 제 7 항에 있어서,
스마트 기기의 어플리케이션에 의해 대상 환자의 의료정보를 관리하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는, 당뇨병 합병증 관리 방법.
제 6 항 또는 제 7 항에 있어서,
상기 신체 단부는 족부이고, 당뇨병성 말초 신경병증은 당뇨병성 족부병변인 것을 특징으로 하는, 당뇨병 합병증 관리 방법.
환자의 신체 단부로부터 복수의 감각 측정 수치를 획득하는 데이터 획득부,
획득된 감각 측정 수치를 이용하여, 말초 신경병증 인식 모델을 생성하는 말초 신경병증 인식 모델 생성부,
상기 생성된 말초 신경병증 인식 모델을 대상 환자의 실제 측정 수치에 적용함으로써 환자의 말초 신경병증 레벨을 결정하는 신경병증 여부 결정부
를 포함하고,
상기 말초 신경병증 인식 모델 생성부는, 입력 계층(input layer), 은닉 계층(hidden layer) 및 출력 계층(output layer)을 포함하는 컨볼루셔널 신경망(convolutional neural network; CNN) 알고리즘을 적용하여 상기 말초 신경병증 인식 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 당뇨병 합병증 관리 시스템.
제 11 항에 있어서,
제2 제어부를 추가로 포함하며,
상기 제2 제어부는
말초 신경병증과 그 외의 당뇨병 합병증간의 관련 데이터를 획득하는 제2 데이터 획득부,
상기 제2 데이터 획득부로부터의 데이터를 이용하여 당뇨병 합병증 모델을 생성하는 당뇨병 합병증 모델 생성부, 및
상기 말초 신경병증 여부 결정부에 의해 결정된 대상 환자의 말초 신경병증 레벨을 상기 생성된 당뇨병 합병증 모델에 적용하여 대상 환자의 당뇨병 합병증 여부를 결정하는 당뇨병 합병증 여부 결정부를 포함하고,
상기 당뇨병 합병증 모델 생성부는, 입력 계층(input layer), 은닉 계층(hidden layer) 및 출력 계층(output layer)을 포함하는 컨볼루셔널 신경망(convolutional neural network; CNN) 알고리즘을 적용하여 상기 족부병변 인식 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는, 당뇨병 합병증 관리 시스템.
제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,
상기 신체 단부 감각 측정은 본 발명의 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 장치에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는, 당뇨병 합병증 관리 시스템.
제 11 항에 있어서,
대상 환자의 의료정보를 관리하는 어플리케이션을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는, 당뇨병 합병증 관리 시스템.
제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,
상기 신체 단부는 족부이고, 당뇨병성 말초 신경병증은 당뇨병성 족부병변인 것을 특징으로 하는, 당뇨병 합병증 관리 시스템.