KR20210015263A - 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템 및 방법 - Google Patents

빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템에 관한 것으로서, 복수의 단말과 네트워크 통신망을 통해 연결된 병원 서버; 및 네트워크 통신망을 통해 복수의 단말로부터 의료 정보를 수신하는 수신부; 복수의 단말의 사용자의 이동 경로 및 위치를 추적하고, 추적한 위치 정보를 수신하는 위치 정보 수신부; 의료 정보를 기 설정된 카테고리 별로 분류하는 데이터 분류부; 기설정된 카테고리에 따라 복수의 조건 리스트를 생성하는 조건 리스트 생성부; 및 조건 리스트에 기초한 추천 경로를 생성하고 생성된 추천 경로를 인스턴트 메시지 형식의 알람으로 제공하거나 지도상에 표시하는 추천 경로 제공부를 포함하는 헬스케어 서버를 포함하고, 추천 경로는 조건 리스트에서 사용자에 의해 선택된 리스트를 기반으로 형성할 수 있다.

Description

빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템 및 방법{A SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING PATIENT TAILORED MEDICAL SERVICE USING BIG-DATA}
본 발명은 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 환자들의 이동경로 추적을 기반으로 형성된 빅데이터를 기초로 역경매 방식의 의료 서비스를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현대 사회는 인구 증가와 함께 특정 질환을 가진 환자도 계속 증가하고 있다. 바쁜 현대인은 특정 질병의 초기 증상이 나타나도 병원을 곧바로 찾지 않고, 만성적인 증상이 나타나는 경우에야 진료나 건강검진에 시간을 할애하고 있다.
또한, 진료를 위해서는 오프라인 병원을 찾아야 하는데, 자신의 증상에 맞는 병원이 어디인지 제대로 알지 못하고, 여러 병원을 전전하는 경우가 많다.
이에, 환자 맞춤형 의료 서비스의 중요성이 증대하고 있는데, 이러한 환자 맞춤형 의료 서비스에서도 역경매 방식을 통해 환자가 직접 맞춤형 의료 서비스를 선택할 수 있는 서비스는 여전히 미해결 과제이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 빅데이터를 통해 제공되는 의료 서비스를 환자가 직접 선택하는 역경매 방식을 통해 서비스 만족도가 향상된 빅데이터를 이용한 환자 맞춤형 의료 서비스를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는 환자에게 최적의 의료 서비스에 매칭할 수 있도록 정보를 제공함으로써 환자가 비용 및 시간 낭비 없이 의료 서비스를 제공받을 수 있도록 빅데이터를 이용한 환자 맞춤형 의료 서비스를 제공하는 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템은 복수의 단말과 네트워크 통신망을 통해 연결된 병원 서버; 및 네트워크 통신망을 통해 복수의 단말로부터 의료 정보를 수신하는 수신부; 복수의 단말의 사용자의 이동 경로 및 위치를 추적하고, 추적한 위치 정보를 수신하는 위치 정보 수신부; 의료 정보를 기 설정된 카테고리 별로 분류하는 데이터 분류부; 기설정된 카테고리에 따라 복수의 조건 리스트를 생성하는 조건 리스트 생성부; 및 조건 리스트에 기초한 추천 경로를 생성하고 생성된 추천 경로를 인스턴트 메시지 형식의 알람으로 제공하거나 지도상에 표시하는 추천 경로 제공부를 포함하는 헬스케어 서버를 포함하고, 추천 경로는 조건 리스트에서 사용자에 의해 선택된 리스트를 기반으로 형성한다. 이에, 의료 서비스에 대한 만족도를 향상시킬 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 의료 정보를 장소별 또는 지역별 또는 나이별 또는 성별로 카테고리화하여 저장하는 데이터 베이스를 더 포함하고, 데이터 베이스를 기초로 복수의 단말의 사용자별로 복수의 조건 리스트를 셍성할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 의료 정보는 진단서 또는 진료 의뢰서에 포함된 사용자별 진료 내역 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 의료 정보 수집부는 온라인으로부터 병원에 관련된 정보 및 해시태그를 포함하는 빅데이터를 수집할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 헬스케어 서버는, 환자 맞춤형 병원 여부에 기초하여 사용자가 입력한 정보에 상응하는 병원 예약 및 예약 시간을 관리하거나 또는 병원의 실시간 대기 현황, 문진표 작성 내역을 제공하는 예약 관리부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 추천 경로 제공부는 기 설정된 우선순위에 기초하여 단말의 사용자별로 상이한 경로를 제공할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 헬스케어 서버는, 추천 리스트에 기초하여 선택된 특정 병원에 대한 대기시간을 산출하고, 특정 병원까지 도착하는데 걸리는 소요시간을 산출하며, 대기시간이 소요시간 보다 긴 경우, 특정 병원으로 예약 정보를 전송하고, 대기시간이 소요시간 보다 짧은 경우 소요시간을 단축할 수 있는 추천 경로를 제공할 수 있다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 빙밥은 복수의 단말 사용자로부터 의료 정보 및 위치 정보를 수신하는 단계; 의료 정보 및 위치 정보를 기초로 데이터를 분류하고 빅데이터를 생성하는 단계; 사용자에 의해 기 설정된 조건에 기초하여 적어도 하나의 조건 리스트를 생성하는 단계; 및 적어도 하나의 조건 리스트를 기초로 추천 경로를 제공하는 단계; 및 적어도 하나의 조건 리스트 중 특정 병원에 예약 접수 정보를 전송하는 단계를 포함하고, 조건 리스트는 의사 결정 트리를 포함하는 기계 학습을 이용하여 환자 맞춤형 병원 여부를 식별한다. 이에, 환자가 최적의 의료 서비스를 제공받을 수 있도록 의료 서비스 정보를 제공함으로써 환자의 비용 및 시간 낭비를 개선할 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 조건 리스트를 기초로 제공되는 추천 경로는 특정 병원까지 최단 시간 내에 도달할 수 있도록 제공되는 경로와 조건 리스트 내에 포함된 1차 병원과 2차 병원 사이의 루트를 표시한 경로를 포함할 수 있다.
기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명은 빅데이터를 통해 제공되는 의료 서비스를 환자가 직접 선택하는 역경매 방식을 통해 서비스 만족도를 향상시킬 수 있다.
본 발명은 환자가 최적의 의료 서비스를 제공받을 수 있도록 의료 서비스 정보를 제공함으로써 환자의 비용 및 시간 낭비를 개선할 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 단말의 프로세서가 포함하는 구성요소를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 헬스케어 서버의 구성요소를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 병원 추천의 예를 나타낸 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 조건 리스트의 예를 나타낸 예시도이다.
도 7는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 방법을 설명하기 위한 전체적인 순서도이다.
도 8은 S500단계를 보다 상세하게 도시한 순서도이다.
이하의 내용은 단지 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 발명의 원리를 구현하고 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 이하의 설명에서 제1, 제2 등과 같은 서수식 표현은 서로 동등하고 독립된 객체를 설명하기 위한 것이며, 그 순서에 주(main)/부(sub) 또는 주(master)/종(slave)의 의미는 없는 것으로 이해되어야 한다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
본 명세서에서, '환자'는 단순히 질병을 가지고 있는 사람뿐만 아니라, 노환 또는 장애 등의 원인으로 병원이나 요양원에서 간병 서비스를 제공받는 사람을 의미한다. 또한, '간병인'는 환자에게 간병 서비스를 제공하는 의료인으로서 간병인을 의미하며, '병원'는 환자의 건강 상태를 관리하는 의료인으로서, 간호사, 의사, 간호 조무사 등을 포함할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템의 개략도이다. 도 1을 참조하면, 복수의 단말(100), 복수의 서버(200, 300) 및 네트워크(400)를 포함한다. 도 1에서는 발명의 설명을 위한 일례로 단말의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.
복수의 단말(100)은 다양한 형태의 단말들에 설치되고, 환자 맞춤형 헬스케어 서비스를 이용하고자 하는 사용자로서 헬스케어 서버(200) 및 병원 서버(300)와 데이터 송수신이 가능하며, 환자 맞춤형 헬스케어 관련 데이터들을 송수신 할 수 있는 단말 또는 애플리케이션 프로그램 등의 소프트웨어 컴포넌트를 포괄하는 개념으로 이해될 수 있다. 예컨대, 단말(100)은 스마트폰, 태블릿 PC, 스마트 워치(watch), 디지털 방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player) 등 다양한 종류의 이동형(portable) 단말일 수 있고, 노트북, 데스크탑 등의 고정형(Stationary) 단말일 수도 있다. 일례로 단말(100)은 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(400)를 통해 다른 단말(100) 및/또는 서버(200, 300)와 통신할 수 있다.
통신 방식은 이에 제한되지 않으며, 네트워크(400)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(400)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(400)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
복수의 서버(200, 300)는 복수의 단말(100)과 네트워크(400)를 통해 서비스, 명령, 데이터 등을 제공하는 컴퓨팅 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예컨대, 복수의 서버(200, 300)는 헬스케어 서버(200) 및 병원 서버(300)를 포함할 수 있다.
이하에서는, 도 2 내지 도 6을 참조하여, 환자 맞춤형 헬스케어 시스템의 내부 구성을 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블럭도이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 단말의 프로세서가 포함하는 구성요소를 설명하기 위한 블럭도이다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 헬스케어 서버의 구성요소를 설명하기 위한 블럭도이다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 병원 추천의 예를 나타낸 예시도이다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 조건 리스트의 예를 나타낸 예시도이다.
도 2를 참조하면, 단말(100)은 프로세서(10), GPS 모듈(20), 통신 모듈(30), 출력 모듈(40) 및 메모리(50)를 포함할 수 있다.
프로세서(10)는 단말(100)애서 환자 맞춤형 헬스케어 서비스를 제공받기 위해 명령을 전송하거나, 수신되는 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 여기서, 명령은 메모리(50) 또는 통신 모듈(30)을 통해 프로세서(10)로 제공될 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 프로세서(10)는 인터페이스 입력부(11)를 통해 사용자의 조건 및 명령을 입력할 수 있고, 의료 정보 전송부(12)를 통해 사용자의 진단서 혹은 진료 의뢰서에 포함된 진료 내역을 전송할 수 있고, 위치 전송부(13)를 통해 사용자의 위치를 실시간으로 전송함으로써 빅데이터 생성 시 지역별 또는 장소별로 카테고리화할 수 있게 한다. 또한, 예약 전송부(14)를 통해 사용자의 니즈에 따라 매칭된 병원 혹은 의료진에게 진료를 예약과 관련된 명령을 전송할 수 있다. 예컨대, 예약과 관련된 명령은 병명, 예약 시간, 예약자 인적 사항 등을 포함할 수 있다.
GPS(Global Position System) 모듈(20)은 복수의 인공위성으로부터 위치 정보를 수신한다. 여기서, 위치 정보는 위도 및 경도로 표시되는 좌표 정보를 포함하는 정보로서, GPS 모듈은 위성으로부터 수신한 위치 정보로부터 위도, 경도, 고도의 위치뿐만 아니라 3차원의 속도 정보와 함께 정확한 시간까지 얻을 수도 있다. 한편, 위치 전송부(13)에는 와이파이 위치추적 시스템(Wi-Fi Positioning System)이 적용될 수 있다.
통신 모듈(30)은 헬스케어 서버(200)와 병원 서버(300)가 네트워크 통신망을 통해 복수의 단말(100)과 통신하는 기능을 수행한다. 구체적으로, 복수의 단말(100)과 복수의 서버(200, 300) 사이에서 단말(100)에 사용자 맞춤형 헬스케어 서비스를 제공할 수 있도록 통신 모듈(30)을 통해 통신할 수 있다.
예를 들면, 통신 모듈(30)은 블루투스, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), RFID(Radio-Frequency Identification), 지그비(Zigbee) 모듈, 저전력 블루투스 모듈(Bluethooth Low Energy, BLE), 무선랜(Wireless Local Area Net-work, WLAN), Wi-Fi 통신 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
출력 모듈(40)은 환자 맞춤형 헬스케어 서비스에 의해 제공되는 데이터를 출력하는 구성으로서, 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 알람 신호를 출력할 수 있다. 예컨대, 출력 모듈(40)은 디스플레이 모듈과 음향출력 모듈을 포함할 수도 있다.
메모리(50)는 컴퓨터 프로그램을 저장하거나 보유할 수 있고, 텍스트, 데이터베이스, 그래픽, 오디오, 비디오, 이들의 조합 및 기타 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(50)는 컴퓨터로 판독가능한 매체 또는 컴퓨터로 판독가능한 저장 매체라고 지칭될 수 있고, RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), 플래시 드라이브, 플로피 디스크, 하드 디스크, 콤팩트 디스크(CD-ROM), DVD(Digital Video Disc) 등과 같은 광 저장 매체, 또는 이들의 조합으로 이루어질 수 있다. 본 발명에는 환자 맞춤형 헬스케어 서비스의 처리 및 동작을 제어하기 위한 소프트웨어가 메모리(50) 속에 저장된 후, 프로세서(110) 상에서 실행될 수 있다.
헬스케어 서버(200)는 복수의 단말(100)과 네트워크 통신망을 통해 환자 맞춤현 헬스케어 서비스를 위한 다양한 데이터를 주고받는 구성으로서, 복수의 단말(100)로부터 의료 정보 및 위치 정보를 수신하고, 수신한 데이터를 기초로 조건 리스트를 생성하여 해당 단말의 사용자에게 추천 경로를 제공할 수 있다. 예컨대, 헬스케어 서버(200)는 도 4에 도시된 바와 같이, 의료 정보 수신부(210), 위치 정보 수신부(220), 데이터 분류부(230), 조건 리스트 생성부(240), 추천 경로 제공부(250), 예약 관리부(260), 제어부(270) 및 데이터 베이스(280)를 포함할 수 있다.
또한, 헬스케어 서버(200)는 의료진 정보, 사고 발생율, 치료 기간, 완치 확률 정보에 기초하여 의사 결정 트리를 생성할 수도 있다. 의사 결정 트리는 엔트로피 연산에 따른 기계적 학습에 의하여 계속적으로 업데이트될 수 있다. 예컨대, 의사 결정 트리는 유의 확률에 의한 카이 제곱 검정(chi-squared test)에 의하여 각 항목 중 유의성이 있는 항목 및 데이터를 선택함으로써 예측 트리를 생성하는 것으로 가정하였다. 예컨대, 의사 결정 트리는 적어도, 의료진 정보, 사고 발생율, 치료 기간, 완치 확률 정보와의 유의 확률을 연산하고, 카이 제곱 검정을 통하여 완치 가능성이 높은지 여부를 판별할 수 있다.
의료 정보 수신부(210)는 네트워크 통신망을 통해 복수의 단말(100)로부터 의료 정보를 수신하는 구성이다. 여기서, 의료 정보는 진단서 또는 진료 의뢰서 또는 소견서에 포함된 사용자별 진료 내역 정보를 포함할 수 있고, 온라인으로부터 수집한 병원 및 의료진에 대한 다양한 정보(예컨대, 병원과 의료진에 대한 후기) 및 해시태그(hash tag, #)를 포함할 수도 있다. 예를 들면, 의료진의 성별, 나이, 무(無)사고건수, 만족평가도일 수 있고, 환자의 성별, 나이, 병명, 치료 기간, 완치율, 2차 병원 유무일 수 있고, 병원의 사고 발생율, 위치, 내원 환자의 연령대 등 일 수 있다.
위치 정보 수신부(220)는 단말(100) 내에 포함된 GPS로부터 실시간으로 추적한 복수의 사용자의 이동 경로 및 위치를 수신하는 구성이다. 본 발명의 환자 맞춤형 헬스 케어 시스템(1000)은 위치 정보 수신부(220)가 실시간으로 복수의 단말(100)의 사용자 이동 경로를 추적함으로써 케이스별로 분류할 수 있다. 본 발명에서 사용자의 이동 경로는 특정 병원까지 이동할 수 있는 적어도 하나의 루트(예컨대, 자가용 이용시, 대중 교통 이용시, 도보 이용시 추출 가능한 루트)일 수 있고, 복수의 환자들이 1차 병원에서 2차 병원을 어디서 어디로 옮겼는지를 나타내는 루트(예컨대, A병원→B병원(루트1), A병원→D병원(루트2))일 수 있다.
예를 들면, 환자 A가 갑상선암으로 서울시에 위치한 H병원에 입원 후, 48개월의 치료 끝에 86% 완치율을 보이고 D요양병원으로 옮겼다고 가정한 경우, 의료 정보 수신부(210)와 위치 정보 수신부(220)는 '환자 A'의 단말로부터 '갑상선암(질병명)', '서울시(병원 위치)', 'H병원(병원명)', '48개월(치료기간)', '86%(완치율)', 'D요양병원(2차병원 유무)'와 같은 데이터를 수신할 수 있다.
또한, 환자 B가 갑상선암으로 경기도에 위치한 J병원에 입원 후, 72개월의 치료 끝에 90%의 완치율을 보이고 K요양병원으로 옮겼다고 가정한 경우, 의료 정보 수신부(210)와 위치 정보 수신부(220)는 '환자 B'의 단말로부터 '갑상선암(질병명)', '경기도(병원 위치)' 'J병원(병원명)', '72개월(치료기간)', '90%(완치율)', 'K요양병원(2차병원 유무)'와 같은 데이터를 수신할 수 있다.
또한, 환자 C가 서울시에 위치한 S병원에 병원에 입원 후, 69개월의 치료 끝에 99%의 완치율을 보이고 '자가치료(2차병원 유무)'를 하고 있다고 가정한 경우, 의료 정보 수신부(210)와 위치 정보 수신부(220)는 '환자 B'의 단말로부터 '갑상선암(질병명)', '경기도(병원 위치)' 'S병원(병원명)', '69개월(치료기간)', '99%(완치율)', '자가치료(2차병원 유무)'와 같은 데이터를 수신할 수 있다.
데이터 분류부(230) 의료 정보를 기 설정된 카테고리 별로 분류하여 빅데이터를 생성하기 위한 구성이다. 예를 들면, 수집된 의료 정보를 지역별, 성별, 무사고 건별, 만족도 평가순별 등으로 분류할 수 있다. 또는 도 5에 도시된 바와 같이, 병원 만족도 순으로 분류할 수도 있고, 선호 지역 순으로 분류할 수도 있다. 다시 말해, 만족도 높은 병원과 선호도 높은 지역을 각각 표시하고, 중복되는 지역 범위를 우선 순위가 높은 것으로 분류할 수도 있다. 이에 따라, 본 발명은 보다 효과적으로 사용자에 병원을 매칭함으로써 사용자의 만족도를 극대화할 수 있다.
조건 리스트 생성부(240)는 기 설정된 카테고리에 따라 복수의 조건 리스트를 생성하는 구성이다. 여기서, 조건 리스트(600)는 사용자가 설정한 조건에 상응하는 적어도 하나의 리스트를 의미한다. 이에, 복수의 단말(100)의 사용자는 조건 리스트(600)에 표시된 복수의 병원 리스트와 같이 사용자에 의해 선택된 피처(Feature)들(예컨대, 도 6에 도시된 바와 같이, 순위(601), 병원(602), 지역(603), 치료 기간(604), 성별(605), 요양병원((606), 가격낮은순/가격높은순))을 조건별로 카테고리화한 후, 단말(100)의 채팅창에 '서울시*치료기간60개월 이내*여의사*요양병원(가격 낮은순)'을 입력할 경우, 높은 유사도 리스트 영역(610)과 낮은 유사도 리스트 영역(620)에 복수의 세부 항목들(도 6의 순위 1 내지 15에 나열된 항목)이 생성될 수 있다. 한편, 세부 항목들은 도 6에서 언급한 것에서 제한되지 않는다.
나아가, 사용자가 선택한 조건에 의해 생성된 조건 리스트(600, 이하, '제1 조건 리스트'라고 칭함)는 사용자에 의해 선택된 의료 정보들에 대한 정보값에 기초하여 다시 생성될 수 있다. 이때, 다시 생성된 조건 리스트(이하, '제2 조건 리스트'라고 칭함)는 후술할 방법에 의해 자동으로 재생성되며, 동점자(혹은 중복 데이터, 예를 들면, 1순위와 2순위의 병원이 동일 병원이거나, 동일 지역 등인 경우)가 발생했을 경우 생성되는 것으로 이해되는 것이 바람직하다. 구체적으로, 제1 조건 리스트(600) 중 각 순위별로 중복된 데이터가 존재할 경우, 제1 조건 리스트(600)의 중복된 데이터 중 더 의미 있는 값을 판별하기 위해 유의 확률을 이용하여 중복 데이터 각각에 대한 정보값(Information Value)을 산출한다. 이때, 정보값은 하기 수학식 1에 의하여 산출될 수 있다.
(수학식 1)
Figure pat00001
여기서, V는 정보값이고, P()는 확률 함수이다. 상기 수학식 1은 두 개의 그룹(Y=0 또는 Y=1, 중복되는 각각의 데이터를 의미함)이 추천 값(x)에 의하여 얼마나 잘 분리되는 지를 측정하기 위한 식이다.
나아가, 정보값(V)의 기준값을 산출한다. 상기 기준값에 대하여 정보값(V)이 그 이상인 경우 의미있는 정보(혹은 '유사도 높은 정보')로 분류하여 의미있는 정보 범위를 생성할 수 있다. 또한, 상기 기준값에 대하여 정보값(V)이 그 미만인 경우 의미없는 정보(혹은 '유사도가 낮은 정보')로 분류하여 의미없는 정보 범위를 생성할 수 있다. 예컨대, 기준값이 10인 경우, 1 내지 9의 정보값은 의미없는 정보로 분류되며, 11 이상의 정보값은 의미있는 정보로 분류된다.
이때, 각각의 정보 범위를 갖는 정보값들에 대해 미리 정해진 가중치를 기초로 상기 세부 항목에 대한 추천 점수를 산출할 수도 있다. 예컨대, 가중치는 상기 의미있는 정보 범위와 정보값의 비를 점수로 환산하여 사용자가 세부 항목 중 우선순위로 지정한 항목에 추가하는 점수일 수 있다. 예컨대, 의미있는 정보 범위와 정보값의 비가 10%인 경우 1점을, 20%대인 경우 2점을 추가하는 방식일 수 있다. 이에, 추천 점수가 추가된 경우, 조건 리스트(600)의 세부 항목 순위는 변경될 수 있다.
다시 말해, 사용자는 추천 점수에 따라 사용자의 중요도에 더 부합하는 항목을 추천받을 수 있다. 즉, 추천 점수는 의미있는 정보 범위내에서도 우선 순위를 정하기 위하여 산출하는 점수를 의미한다.
이에 따라, 사용자는 의미있는 정보 범위내에 포함된 세부 항목들 중에서 사용자의 니즈에 최적화된 항목을 선택함으로써 사용자의 만족도와 이익을 극대화할 수 있다.
추천 경로 제공부(250)는 조건 리스트에 기초한 추천 경로를 생성하고 생성된 상기 추천 경로를 인스턴트 메시지 형식의 알람으로 제공하거나 지도상에 표시하는 구성이다. 예를 들면, 상기 환자 A, B, C의 사례를 참조하여, 사용자의 우선 순위(혹은 기 설정된 가중치)에 따라 사용자에게 맞는 경로를 추천해줄 수 있다. 예컨대, 우선 순위가 '완치율'인 환자에게는 '환자 C'의 경로(S병원에서 집)를 추천할 수 있고, 또는 우선 순위가 '경기도에 위치한 병원'인 환자에게는 '환자 B'의 경로(J병원에서 K요양병원)를 추천할 수 있고, 또는 우선 순위가 '서울시에 위치한 병원이며, 치료기간이 짧은 병원'인 환자에게는 '환자 A'의 경로(H병원에서 D요양병원)를 추천할 수 있고, 또는 우선 순위가 'K요양병원이 반드시 포함'인 환자에게는 '환자 B'의 경로를 추천할 수 있다.
예약 관리부(260)는 환자 맞춤형 병원 여부 즉, 조건별 리스트(600)에 포함된 병원 리스트에 기초하여 사용자가 입력한 조건에 상응하는 병원 예약 및 예약 시간을 관리하는 구성이다. 또한, 예약 관리부(260)는 병원의 실시간 대기 현황, 문진표 작성 내역을 제공할 수도 있다.
제어부(270)는 헬스케어 서버(200)의 전반적인 동작을 제어하는 구성이다. 예컨대, 제어부(270)는 데이터 통신, 데이터 분류, 빅데이터 생성, 리스트 생성 등에 대한 제어 및 처리를 수행할 수 있다.
데이터 베이스(280)는 본 발명의 환자 맞춤형 헬스케어 방법을 구현하는데 필요한 그 밖의 정보와 데이터, 병원 서버(300)로부터 전송된 복수의 의료 정보, 추천 경로를 위한 지도 정보 등을 저장할 수 있다.
병원 서버(300)는 내원한 환자들의 진단서, 진료 의뢰서 또는 소견서 등을 헬스케어 서버(200) 또는 복수의 단말(100)로 전송하는 역할을 수행할 수 있다. 또한, 병원 서버(300)는 헬스케어 서버(200)로부터 전송된 예약 정보를 수신하고 예약을 관리하는 역할을 수행할 수도 있다.
이하에서는, 도 7 내지 도 9를 참조하여 맞춤형 헬스케어 방법을 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 방법을 설명하기 위한 전체적인 순서도이다. 도 8은 S500단계를 보다 상세하게 도시한 순서도이다. 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 의사 결정 트리를 나타낸 예시도이다. 도 7 및 도 8에서는 환자 맞춤형 헬스케어 방법을 나열한 것으로 앞서 설명한 도 1 내지 도 6과 중복되는 내용은 설명의 편의상 생략하기로 한다.
도 7을 참조하면, 복수의 단말 사용자로부터 의료 정보 및 위치 정보를 수신한다(S100). 이어서, 진료내역/진단서가 존재하는지를 판단한다(S200). 여기서, 진료내역/진단서가 존재할 경우, 데이터 분류 및 빅데이터를 생성하고(S300), 존재하지 않을 경우, 다시 복수의 단말 사용자로부터 의료 정보 및 위치 정보를 수신한 후 데이터 분류 및 빅데이터를 생성한다(S300). 이어서, 이용자의 조건에 기초하여 조건별 리스트(600)를 생성한다(S400).
이어서, 조건별 리스트(600)를 기초로 추천 경로를 제공한다(S500). 구체적으로, 도 8을 참조하면, 조건별 리스트(600)가 생성된 후, 사용자는 리스트 중 어느 하나의 병원을 순차적으로 선택(예약이 안되는 상황이 발생할 수 있으므로)한다. 이에 따라, 헬스케어 서버(200)는 특정 병원(사용자가 선택한 병원)의 예약 현황을 기초로 대기시간을 산출한다(S501).
이어서, 사용자 단말이 특정 병원까지 도착하는데 걸리는 소요시간을 산출한다(S502). 이때, 대기시간이 소요시간 보다 오래 소요되는지를 판단하고(S502), 오래 소요될 경우에는 대기시간 내 도착가능한지 여부를 판단한다(S503). 또는, 대기시간이 소요시간보다 짧은 경우, 도착하는데 걸리는 소요시간을 단출할 수 있는 추천 경로를 제공한다(S504). S504 단계에서 추천 경로는 최단 시간 소요되는 경로를 의미할 수 있다.
다만, 추천 경로는 사용자에 의해 선택된 어느 한 병원에 최단 시간 내에 도달할 수 있도록 제공되는 적어도 하나의 경로를 의미하는 것일 수도 있고, 사용자에 의해 기 설정된 조건을 만족하는 범위 내에서 1차 병원에서부터 2차 병원까지의 루트(rout)를 우선 순위별로 표시한 적어도 하나의 경로를 의미하는 것일 수도 있다.
예컨대, 추천 경로가 사용자에 의해 선택된 어느 한 병원에 도달하기 위해 제공되는 적어도 하나의 경로를 의미하는 경우, 병원 A까지 가기 위한 다수의 방법, 즉, 자가용, 도보, 자전거 등의 방법으로 이동할 경우 제공되는 추천 경로일 수 있다.
또는, 사용자에 의해 기 설정된 조건을 만족하는 범위 내에서 1차 병원에서부터 2차 병원까지의 루트(rout)를 우선 순위별로 표시한 적어도 하나의 경로를 의미하는 경우, 도 6에 도시된 순위 1번에 해당하는 K병원(1차 병원)에서 M요양병원(2차 병원)으로 가는 루트(Case 1)와 순위 2번에 해당하는 H병원(1차 병원)에서 J요양병원(2차 병원)으로 가는 루트(Case 2)를 표시한 추천 경로일 수 있다.
이어서, 특정 병원 또는 진료실로 예약 접수 정보를 전송하여 해당 병원에 예약 대기자로 등록하게 된다(S600).
따라서, 본 발명은 빅데이터를 통해 제공되는 의료 서비스를 환자가 직접 선택하는 역경매 방식을 통해 서비스 만족도를 향상시킬 수 있다.
본 발명은 환자가 최적의 의료 서비스를 제공받을 수 있도록 의료 서비스 정보를 제공함으로써 환자의 비용 및 시간 낭비를 개선할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 사용자 단말 200: 헬스케어 서버
300: 병원 서버 400: 네트워크 통신망
600: 조건 리스트

Claims (10)

  1. 복수의 단말과 네트워크 통신망을 통해 연결된 병원 서버; 및
    상기 네트워크 통신망을 통해 복수의 단말로부터 의료 정보를 수신하는 수신부; 상기 복수의 단말의 사용자의 이동 경로 및 위치를 추적하고, 추적한 위치 정보를 수신하는 위치 정보 수신부; 상기 의료 정보를 기설정된 카테고리 별로 분류하는 데이터 분류부; 상기 기설정된 카테고리에 따라 복수의 조건 리스트를 생성하는 조건 리스트 생성부; 및 상기 조건 리스트에 기초한 추천 경로를 생성하고 생성된 상기 추천 경로를 인스턴트 메시지 형식의 알람으로 제공하거나 지도상에 표시하는 추천 경로 제공부를 포함하는 헬스케어 서버를 포함하고,
    상기 조건 리스트는 상기 사용자에 의해 선택된 피처들에 대한 정보값에 기초하여 선정되고, 상기 정보값에 대해 미리 정해진 가중치를 기초로 상기 조건 리스트 내에 포함되는 복수의 세부 항목들에 대한 추천 점수에 기초하여 결정되는,
    빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 세부 항목은 상기 정보값에 대한 기준값에 기초하여 유사도 범위별로 형성되는,
    빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    헬스케어 서버는,
    상기 의료 정보를 장소별 또는 지역별 또는 나이별 또는 성별로 카테고리화하여 저장하는 데이터 베이스를 더 포함하고,
    상기 데이터 베이스를 기초로 상기 복수의 단말의 사용자별로 상기 복수의 조건 리스트를 셍성하는,
    빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 의료 정보는
    진단서 또는 진료 의뢰서에 포함된 사용자별 진료 내역 정보를 포함하는,
    빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 의료 정보 수집부는
    온라인으로부터 상기 병원에 관련된 정보 및 해시태그를 포함하는 빅데이터를 수집하는,
    빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 헬스케어 서버는,
    상기 환자 맞춤형 병원 여부에 기초하여 상기 사용자가 입력한 정보에 상응하는 병원 예약 및 예약 시간을 관리하거나 또는 상기 병원의 실시간 대기 현황, 문진표 작성 내역을 제공하는 예약 관리부를 더 포함하는,
    빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 추천 경로 제공부는 기 설정된 우선순위에 기초하여 상기 단말의 사용자별로 상이한 경로를 제공하는,
    빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 헬스케어 서버는,
    상기 추천 리스트에 기초하여 선택된 특정 병원에 대한 대기시간을 산출하고, 상기 특정 병원까지 도착하는데 걸리는 소요시간을 산출하며,
    상기 대기시간이 상기 소요시간 보다 긴 경우, 상기 특정 병원으로 예약 정보를 전송하고, 상기 대기시간이 상기 소요시간 보다 짧은 경우 상기 소요시간을 단축할 수 있는 추천 경로를 제공하는,
    빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 시스템.
  9. 복수의 단말 사용자로부터 의료 정보 및 위치 정보를 수신하는 단계;
    상기 의료 정보 및 위치 정보를 기초로 데이터를 분류하고 빅데이터를 생성하는 단계;
    상기 사용자에 의해 기 설정된 조건에 기초하여 적어도 하나의 조건 리스트를 생성하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 조건 리스트를 기초로 추천 경로를 제공하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 조건 리스트 중 특정 병원에 예약 접수 정보를 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 조건 리스트는 의사 결정 트리를 포함하는 기계 학습을 이용하여 환자 맞춤형 병원 여부를 식별하는,
    빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 조건 리스트를 기초로 제공되는 상기 추천 경로는 상기 특정 병원까지 최단 시간 내에 도달할 수 있도록 제공되는 경로와 상기 조건 리스트 내에 포함된 1차 병원과 2차 병원 사이의 루트를 표시한 경로를 포함하는,
    빅데이터를 이용한 역경매 방식의 환자 맞춤형 헬스케어 방법.
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