KR20210062291A - 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

Info

Publication number
KR20210062291A
KR20210062291A KR1020190150324A KR20190150324A KR20210062291A KR 20210062291 A KR20210062291 A KR 20210062291A KR 1020190150324 A KR1020190150324 A KR 1020190150324A KR 20190150324 A KR20190150324 A KR 20190150324A KR 20210062291 A KR20210062291 A KR 20210062291A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
health
item
user
interest
disease
Prior art date
Application number
KR1020190150324A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102529407B1 (ko
Inventor
노경민
Original Assignee
주식회사 케이티
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 케이티 filed Critical 주식회사 케이티
Priority to KR1020190150324A priority Critical patent/KR102529407B1/ko
Publication of KR20210062291A publication Critical patent/KR20210062291A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102529407B1 publication Critical patent/KR102529407B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • 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
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • 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
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • 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)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버는 사용자의 건강 정보를 등록받는 등록부, 상기 등록된 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목을 선택받는 관심 질환 항목 선택부, 상기 건강 정보 및 상기 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 상기 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택하는 유사 그룹 선택부, 상기 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하는 산출부 및 상기 산출된 상관 관계에 기초하여 상기 관심 질환 항목에 대한 상기 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 건강 컨설팅 서비스 제공부를 포함한다.

Description

건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램{SERVER, METHOD AND COMPUTER PROGRAM FOR PROVIDING HEALTH CONSULTING SERVICE}
본 발명은 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
PHR(Personal Health Record)이란 의료 기관에 흩어져 있는 진료 정보 및 검사 정보와 스마트폰 등으로 수집한 활동량 데이터, 사용자가 측정하여 입력한 체중, 혈당 등의 정보를 모두 취합하여 사용자가 스스로 열람하고 관리할 수 있도록 구축된 건강 기록 시스템을 의미한다.
이러한 PHR을 이용한 건강 기록 시스템과 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제 2011-0112715호는 모바일 단말기를 이용한 개인건강관리 방법, 그 프로그램을 기록한 기록 매체 및 그 서비스 제공 서버를 개시하고 있다.
종래에는 사용자의 건강검진 결과가 PHR을 통해 기록됨으로써, 사용자는 시간 및 장소에 구애받지 않고, PHR을 통해 건강 검진 결과를 확인할 수 있게 되었다. 그러나 사용자가 만성 질환을 가지고 있는 경우, 만성 질환은 오랜 기간의 생활 습관의 개선이 요구되므로, 사용자가 PHR을 통해 만성 질환이 얼마나 예방 및 개선되고 있는지를 파악할 수는 없었다.
사용자의 건강 정보를 등록받고, 관심 질환 항목을 선택받음으로써, 사용자의 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목에 대한 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공하고자 한다.
사용자의 건강 정보 및 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택하고, 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하여, 산출된 상관 관계에 기초하여 관심 질환 항목에 대한 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 사용자의 건강 정보를 등록받는 등록부, 상기 등록된 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목을 선택받는 관심 질환 항목 선택부, 상기 건강 정보 및 상기 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 상기 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택하는 유사 그룹 선택부, 상기 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하는 산출부 및 상기 산출된 상관 관계에 기초하여 상기 관심 질환 항목에 대한 상기 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 건강 컨설팅 서비스 제공부를 포함하는 서버를 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예는, 사용자의 건강 정보를 등록받는 단계, 상기 등록된 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목을 선택받는 단계, 상기 건강 정보 및 상기 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 상기 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택하는 단계, 상기 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하는 단계 및 상기 산출된 상관 관계에 기초하여 상기 관심 질환 항목에 대한 상기 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 단계를 포함하는 건강 컨설팅 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예는, 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우, 사용자의 건강 정보를 등록받고, 상기 등록된 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목을 선택받고, 상기 건강 정보 및 상기 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 상기 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택하고, 상기 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하고, 상기 산출된 상관 관계에 기초하여 상기 관심 질환 항목에 대한 상기 건강 컨설팅 서비스를 제공하도록 하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자의 건강 정보를 등록받고, 관심 질환 항목을 선택받음으로써, 관심 질환 항목에 대한 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
다수의 이용자의 건강 정보 데이터에 기초하여 형성된 복수의 그룹 중 사용자와 유전적 및 신체적으로 유사한 유사 그룹을 선택하고, 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계에 기초하여 관심 질환 항목에 대한 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
사용자가 관심 질환 항목과 관련하여 순차적으로 수행할 생활 습관 항목 및 생활 습관 항목이 개선될 경우에 예측되는 관심 질환 항목의 수치 변화를 나타내는 그래프 등을 포함하는 맞춤형 건강 컨설팅 서비스를 제공함으로써, 사용자의 생활 습관의 변화를 유도할 수 있도록 하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 건강 정보를 등록받는 과정을 설명하기위한 예시적인 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 PHR 플랫폼에 저장된 정보를 도시한 예시적인 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 유전적 유사도에 기초하여 복수의 그룹 중 어느 하나의 유전적 유사 그룹을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 질환 항목에 대한 건강 컨설팅 서비스를 도시한 예시적인 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버에서 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 방법의 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 서버(100)는 등록부(110), 관심 질환 항목 선택부(120), 유사 그룹 선택부(130), 산출부(140) 및 건강 컨설팅 서비스 제공부(150)를 포함할 수 있다.
등록부(110)는 사용자 단말(미도시), 병원 등에 설치된 무인 단말기 등을 통해사용자의 건강 정보를 등록받을 수 있다. 사용자의 건강 정보를 등록받는 과정에 대해서는 도 2 및 도 3을 통해 상세히 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 건강 정보를 등록받는 과정을 설명하기위한 예시적인 도면이다. 도 2를 참조하면, 등록부(110)는 사용자 단말(미도시)로부터 건강 컨설팅 서비스 제공 앱(200)을 통해 사용자의 건강 정보를 등록받을 수 있다. 여기서, 건강 정보는 유전자 정보, 건강 검진 정보, 진료 기록 정보 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 등록부(110)는 사용자 단말(미도시)로부터 유전자 정보(210)를 직접 입력받고, 입력된 유전자 정보(210)를 PHR 플랫폼에 업로드하여 등록할 수 있다. 또는, 등록부(110)는 사용자 단말(미도시)로부터 불러오기를 선택받아, 별도의 스토리지에 저장된 유전자 정보(210)를 PHR 플랫폼에 등록할 수 있다. 이 때, PHR 플랫폼에 등록된 유전자 정보(210)는 사용자 단말(미도시)의 요청에 의해 PHR 플랫폼으로부터 다운로드될 수도 있다.
다른 예를 들어, 등록부(110)는 사용자 단말(미도시)로부터 건강 검진 정보(220)를 직접 입력받고, 입력된 건강 검진 정보(220)를 PHR 플랫폼에 업로드하여 등록할 수 있다. 또는, 등록부(110)는 사용자 단말(미도시)로부터 불러오기를 선택받아, 검진 기관, 국가 기관의 시스템과 연동하여 건강 검진 정보(220)를 PHR 플랫폼에 등록할 수도 있다.
또 다른 예를 들어, 등록부(110)는 사용자 단말(미도시)로부터 진료 기록 정보(230)를 직접 입력받고, 입력된 진료 기록 정보(230)를 PHR 플랫폼에 업로드하여 등록할 수 있다. 또는, 등록부(110)는 사용자 단말(미도시)로부터 불러오기를 선택받아, 병원의 HIS(Hospital Information System) 전산 시스템과 연동하여 진료 기록 정보(230)를 등록할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 PHR 플랫폼에 저장된 정보를 도시한 예시적인 도면이다. 도 3을 참조하면, PHR 플랫폼(300)은 건강 정보 카테고리(310), 건강 관리 서비스 카테고리(320) 및 설정(330)으로 구분되어 관리될 수 있다. 여기서, 도 2에서 등록부(110)를 통해 등록된 사용자의 건강 정보는 건강 정보 카테고리(310)에 의해 관리될 수 있다.
건강 정보 카테고리(310)는 건강 수치 정보(311), 건강 이력 정보(312), 유전자 정보(313), 일반 정보(314) 등으로 분류될 수 있다. 건강 수치 정보(311)는 사용자의 키, 몸무게, BMI, 혈압, 혈당, 심박수, 스트레스 등을 포함하고, 건강 이력 정보(312)는 건강 검진 정보, 병력/증상, 수술/처치, 알레르기, 예방접종, 복약관리, 건강정보 조회내역, 권고사항 등을 포함하고, 유전자 정보(313)는 유전체 정보를 포함하고, 일반 정보(314)는 건강 관련 추천 내용을 포함할 수 있다.
건강 관리 서비스 카테고리(320)는 영양/식이 관리, 운동 관리, 수면관리, 경도인지장애, 스트레스관리, 원격상담 등을 포함할 수 있다.
설정(330)은 가족선택정보, 최근 관심 항목 설정 정보, 회원 정보 등을 포함할 수 있다.
다시 도 1로 돌아와서, 관심 질환 항목 선택부(120)는 등록된 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목을 선택받을 수 있다. 관심 질환 항목은 혈압, 고지혈증, 콜레스테롤, 당뇨 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 관심 질환 항목 선택부(120)는 사용자가 건강 컨설팅받고자 하는 관심 질환 항목으로 혈압을 선택받을 수 있다.
유사 그룹 선택부(130)는 건강 정보 및 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택할 수 있다. 예를 들어, 유사 그룹 선택부(130)는 복수의 그룹 중 사용자의 건강과 관련된 유전적 유사 그룹을 선택한 후, 선택된 유전적 유사 그룹 내에 포함된 복수의 신체적 유사 그룹 중 사용자의 신체적 특징 및 환경 요인과 관련된 최종 유사 그룹을 선택할 수 있다.
유전적 유사 그룹을 선택하는 과정에 대해서는 도 4a 및 도 4b를 통해 상세히 설명하도록 한다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 유전적 유사도에 기초하여 복수의 그룹 중 어느 하나의 유전적 유사 그룹을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 4a를 참조하면, 일반적으로 비만(400), 고지혈증(401) 및 당뇨(402) 질환 별 유전자는 질환 별로 고려되는 유전자들이 많으며, 각 유전자에는 적어도 하나의 변이를 가지고 있다. 이러한 이유로 유전적 유사도를 계산하는 방법에 따라 다양한 유전적 유사 그룹이 발생될 수 있다.
도 4b를 참조하면, 유전자 A(410)는 변이로 S1, S2를 포함하고, 유전자 B(420)는 변이로 S3, S4, S5를 포함하고, 유전자 C(430)는 변이로 S6, S7을 포함한다고 가정하자.
유사 그룹 선택부(130)는 건강 정보 및 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 사용자와 사용자 간의 유전적 유사도를 도출하고, 도출된 유전적 유사도에 기초하여 복수의 그룹 중 어느 하나의 유전적 유사 그룹을 선택할 수 있다. 여기서, 유사 그룹 선택부(130)는 복수의 사용자와 사용자 간의 동일 변이를 가지고 있는지 여부, 복수의 사용자와 사용자가 가지고 있는 변이의 개수, 변이의 위치 및 변이의 영향도 등에 기초하여 유전적 유사도를 도출할 수 있다.
예를 들어, 유사 그룹 선택부(130)는 복수의 사용자와 사용자 간의 동일 변이를 가지고 있는지 여부에 기초하여 유전적 유사도를 도출하고, 도출된 유전적 유사도에 기초하여 복수의 그룹 중 어느 하나의 유전자 유사도 그룹을 선택할 수 있다. 예를 들어, 제 1 사용자(440)가 S1, S3, S6의 변이를 가지고 있는 경우, 유사 그룹 선택부(130)는 제 1 사용자(440)와 동일한 S1, S3, S6 변이를 가지고 있는 경우에 대해 전체 데이터베이스로부터 조회하여 유사도 100%에 해당하는 유전자 유사 그룹을 선택할 수 있다. 이 때, 유사도 100%에 해당하는 유전적 유사 그룹이 존재하지 않을 수 있으므로, 유사 그룹 선택부(130)는 유사도의 기준을 낮추어 모든 변이가 동일하지 않은 경우에라도 유전적 유사 그룹을 선택할 수 있도록 할 수 있다. 이 경우, 변이 단위까지 동일하게 유사한 그룹을 선택할 수 있다는 장점이 존재하지만, 변이는 다르지만 동일한 유전자가 기능을 잃는 경우는 포함되지 않을 수 있다.
다른 예를 들어, 유사 그룹 선택부(130)는 복수의 사용자와 사용자가 가지고 있는 변이의 개수에 기초하여 복수의 그룹 중 어느 하나의 유전적 유사 그룹을 선택할 수 있다. 예를 들어, 제 1 사용자(440)가 전체 7개의 변이 중 3개의 변이를 가지고 있고, 제 2 사용자(441) 및 제 3 사용자(442)도 모두 동일하게 3개의 변이를 가지고 있는 경우, 유사 그룹 선택부(130)는 제 1 사용자(440)에 대해 제 2 사용자(441) 및 제 3 사용자(442)가 속한 유전적 유사 그룹을 선택할 수 있다. 이 때, 변이의 개수에 기초하여 유전적 유사 그룹을 선택하는 이유는, 각각의 변이는 다를 수 있지만, 해당 변이들을 이용하여 유전자의 원래 기능이 수행될 수 없으므로, 포괄적으로 포함시킬 수 있다.
또 다른 예를 들어, 유사 그룹 선택부(130)는 복수의 사용자와 사용자가 가지고 있는 변이의 위치에 기초하여 복수의 그룹 중 어느 하나의 유전적 유사 그룹을 선택할 수 있다. 예를 들어, 제 1 사용자(440) 및 제 2 사용자(441)는 동일한 유전자에서 서로 다른 변이를 가지고 있다. 이 때, 변이의 위치에 따라 유전자에 미치는 영향의 정도가 다를 수 있으므로, 변이의 위치가 고려될 수 있다. 제 2 사용자(441)의 경우, 유전자 C(430)에서 벗어난 변이 S7을 가지고 있으므로, 해당 변이가 주요 변이로 채택되지 않은 경우, 유사 그룹 선택부(130)는 제 1 사용자(440)에 대해 복수의 그룹 중 제 2 사용자(441)와 다른 유전적 유사 그룹을 선택할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 유사 그룹 선택부(130)는 변이의 영향도에 기초하여 복수의 그룹 중 어느 하나의 유전자 유사도 그룹을 선택할 수 있다. 변이의 영향도는 유전 정보를 해석하는 SNPedia(https://www.snpedia.com/) 등과 같은 사이트에서 각 변이들이 인구조사에서 실질적으로 얼만큼의 영향력이 있는지가 0~10으로 구분되고 있다. 예를 들어, S1 변이는 영향력이 9이고, S2 변이는 영향력이 1인 경우, 제 1 사용자(440)와 제 3 사용자(442)의 변이의 영향력이 같으므로, 유사도 그룹 선택부(130)는 제 1 사용자(440)에 대해 복수의 그룹 중 제 3 사용자(441)가 속한 유전적 유사 그룹을 선택할 수 있다.
다시 도 1로 돌아와서, 유사 그룹 선택부(130)는 선택된 유전적 유사 그룹 내에 포함된 적어도 하나의 신체적 유사 그룹 중 사용자의 신체적 요인 및 환경적 요인에 기초하여 어느 하나의 최종 유사 그룹을 선택할 수 있다. 여기서, 신체적 요인은 나이, 성별 등을 포함하고, 환경적 요인은 사용자의 의지에 따라 바꿀 수 있는 생활 습관으로, 비만(체중), 운동, 식이 칼로리, 흡연 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 고혈압을 가진 20대 남성의 경우, 유사 그룹 선택부(130)는 선택된 유전적 유사 그룹 내에 포함된 적어도 하나의 신체적 유사 그룹 중 사용자와 같은 나이대, 같은 성별, 사용자와 같은 비만도를 가진 다른 사용자가 속한 최종 유사 그룹을 선택할 수 있다.
유사 그룹 선택부(130)는 선택된 최종 유사 그룹에 속하는 적어도 하나의 다른 사용자의 건강 정보 데이터에 기초하여 기계학습을 통해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 연관성을 추출할 수 있다. 여기서, 건강 특징 항목은 혈압, 혈당, 콜레스테롤, ALT(Alanine aminotransferase), AST(Aspartate aminotransferase), Gamma GTP(Glutamyl transpeptidase) 등을 포함하고, 환경 요인 항목은 체중, BMI(Body Mass Index), 흡연 여부, 음주 여부, 운동 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 유사 그룹 선택부(130)는 건강 특징 항목에 포함된 혈압 수치의 경우, 환경 요인 항목에서 연관성이 있는 데이터로 BMI, 흡연, 음주, 공복 혈당 등을 추출할 수 있다.
산출부(140)는 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출할 수 있다. 예를 들어, 산출부(140)는 유사 그룹 선택부(130)에서 추출된 연관성에 기초하여 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출할 수 있다. 건강 특징 항목과 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하는 이유는 사용자와 유사 그룹에 속한 다른 사용자들과 유전적으로 유사하고, 신체적 및 환경적으로 유사하더라도 건강 특징이 다를 수 있기 때문이다.
예를 들어, 2015년 한국인의 건강 검진 데이터에서 60세 남성의 경우, 혈압과 BMI는 '0.2', 흡연은 '0', 음주는 '0', 공복 혈당은 '0.1'의 결과를 보이는 반면, 20세 남성의 경우, 나이만 변경됐음에도 혈압과 BMI는 '0.31', 흡연은 '0.03', 음주는 '0', 공복혈당은 '0.11'의 결과를 보인다. 따라서, 고혈압 사용자의 나이가 20세로 젊은 경우, 체중 관리, 금연, 혈당 관리가 조언되도록 하고, 고혈압 사용자의 나이가 60세 이상의 고령인 경우, 체중 관리와 혈당 관리만 조언되도록 할 수 있다. 이외에도, 운동여부, 식이관리, 수면정보 등의 더 많은 데이터를 이용하여 관심 질환 항목에 대해 다양한 컨설팅이 제공되도록 할 수도 있다.
건강 컨설팅 서비스 제공부(150)는 산출된 상관 관계에 기초하여 관심 질환 항목에 대한 건강 컨설팅 서비스를 제공할 수 있다. 건강 컨설팅 서비스 제공부(150)는 산출된 상관 관계에 기초하여 사용자가 관심 질환 항목과 관련하여 순차적으로 수행할 생활 습관 항목 및 생활 습관 항목이 개선될 경우에 예측되는 관심 질환 항목의 수치 변화를 나타내는 그래프 등을 포함하는 맞춤형 건강 컨설팅 서비스를 제공할 수 있다. 관심 질환 항목에 대한 건강 컨설팅 서비스에 대해서는 도 5를 통해 상세히 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 질환 항목에 대한 건강 컨설팅 서비스를 도시한 예시적인 도면이다.
도 5를 참조하면, 건강 컨설팅 서비스 제공부(150)는 사용자가 관심 질환 항목으로 혈압을 선택한 경우, 혈압과 관련하여 체중 감소→혈당 관리→금연 순으로 순차적으로 수행하도록 생활 습관 항목(510)을 포함하는 건강 컨설팅 서비스(500)를 제공할 수 있다.
또한, 건강 컨설팅 서비스 제공부(150)는 예를 들어, 혈압의 위험률이 얼마나 감소되는지, 혈압 수치가 정상 수치에 얼마나 가깝게 개선되는지 등과 같이 생활 습관 항목(510)이 개선될 경우에 예측되는 관심 질환 항목의 수치 변화를 나타내는 그래프(520)를 포함하는 건강 컨설팅 서비스(500)를 제공할 수 있다. 여기서, 관심 질환 항목의 수치 변화는 다음의 수학식 1을 통해 예측될 수 있다.
Figure pat00001
여기서, Dnew는 생활 습관 변화로 예측되는 수치 값을 나타내고, Di는 사용자의 현재 건강 특징 값(예를 들어, 혈압 수치)을 나타내고, ai는 회귀분석 상수를 나타내고, Ei는 사용자의 환경 요인(예를 들어, 과체중)을 나타내고, n은 환경 요인에 해당하는 항목의 수 등을 나타낼 수 있다.
이러한 서버(100)는 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우, 사용자의 건강 정보를 등록받고, 등록된 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목을 선택받고, 건강 정보 및 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택하고, 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하고, 산출된 상관 관계에 기초하여 관심 질환 항목에 대한 건강 컨설팅 서비스를 제공하도록 하는 명령어들의 시퀀스를 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버에서 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 방법의 순서도이다. 도 6에 도시된 서버(100)에서 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 방법은 도 1 내지 도 5에 도시된 실시예에 따라 서버(100)에 의해 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 5에 도시된 실시예에 따른 서버(100)에서 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 방법에도 적용된다.
단계 S610에서 서버(100)는 사용자의 건강 정보를 등록받을 수 있다.
단계 S620에서 서버(100)는 등록된 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목을 선택받을 수 있다.
단계 S630에서 서버(100)는 건강 정보 및 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택할 수 있다.
단계 S640에서 서버(100)는 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출할 수 있다.
단계 S650에서 서버(100)는 산출된 상관 관계에 기초하여 관심 질환 항목에 대한 건강 컨설팅 서비스를 제공할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S610 내지 S650은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.
도 1 내지 도 6을 통해 설명된 서버에서 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 또한, 도 1 내지 도 6을 통해 설명된 서버에서 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램의 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 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 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.
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: 서버
110: 등록부
120: 관심 질환 항목 선택부
130: 유사 그룹 선택부
140: 산출부
150: 건강 컨설팅 서비스 제공부

Claims (19)

  1. 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버에 있어서,
    사용자의 건강 정보를 등록받는 등록부;
    상기 등록된 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목을 선택받는 관심 질환 항목 선택부;
    상기 건강 정보 및 상기 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 상기 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택하는 유사 그룹 선택부;
    상기 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하는 산출부; 및
    상기 산출된 상관 관계에 기초하여 상기 관심 질환 항목에 대한 상기 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 건강 컨설팅 서비스 제공부
    를 포함하는 것인, 서버.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 건강 정보는 유전자 정보, 건강 검진 정보, 진료 기록 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 서버.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 유사 그룹 선택부는 상기 건강 정보 및 상기 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 사용자와 상기 사용자 간의 유전적 유사도를 도출하고, 상기 도출된 유전적 유사도에 기초하여 상기 복수의 그룹 중 어느 하나의 유전적 유사 그룹을 선택하는 것인, 서버.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 유사 그룹 선택부는 상기 복수의 사용자와 상기 사용자 간의 동일 변이를 가지고 있는지 여부, 상기 복수의 사용자와 상기 사용자가 가지고 있는 변이의 개수, 상기 변이의 위치 및 상기 변이의 영향도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 유전적 유사도를 도출하는 것인, 서버.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 유사 그룹 선택부는 상기 선택된 유전적 유사 그룹 내에 포함된 적어도 하나의 신체적 유사 그룹 중 상기 사용자의 신체적 요인 및 환경적 요인에 기초하여 어느 하나의 최종 유사 그룹을 선택하는 것인, 서버.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 유사 그룹 선택부는 상기 선택된 최종 유사 그룹에 속하는 적어도 하나의 다른 사용자의 건강 정보 데이터에 기초하여 기계학습을 통해 상기 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 상기 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 연관성을 추출하고,
    상기 산출부는 상기 추출된 연관성에 기초하여 상기 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 상기 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하는 것인, 서버.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 건강 컨설팅 서비스 제공부는 상기 산출된 상관 관계에 기초하여 상기 사용자가 상기 관심 질환 항목과 관련하여 순차적으로 수행할 생활 습관 항목 및 상기 생활 습관 항목이 개선될 경우에 예측되는 상기 관심 질환 항목의 수치 변화를 나타내는 그래프 중 적어도 하나를 포함하는 맞춤형 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 것인, 서버.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 관심 질환 항목의 수치 변화는 상기 사용자의 현재 건강 특징 값, 상기 사용자의 환경 요인 및 상기 환경 요인에 해당하는 항목의 수 중 적어도 하나에 기초하여 예측되는 것인, 서버.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 건강 특징 항목은 혈압, 혈당, 콜레스테롤, ALT(Alanine aminotransferase), AST(Aspartate aminotransferase), Gamma GTP(Glutamyl transpeptidase) 중 적어도 하나의 항목을 포함하고,
    상기 환경 요인 항목은 체중, BMI(Body Mass Index), 흡연 여부, 음주 여부, 운동 중 적어도 하나의 항목을 포함하는 것인, 서버.
  10. 서버에서 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    사용자의 건강 정보를 등록받는 단계;
    상기 등록된 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목을 선택받는 단계;
    상기 건강 정보 및 상기 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 상기 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택하는 단계;
    상기 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 상관 관계에 기초하여 상기 관심 질환 항목에 대한 상기 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 단계
    를 포함하는 것인, 건강 컨설팅 서비스 제공 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 건강 정보는 유전자 정보, 건강 검진 정보, 진료 기록 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 건강 컨설팅 서비스 제공 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 유사 그룹을 선택하는 단계는,
    상기 건강 정보 및 상기 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 사용자와 상기 사용자 간의 유전적 유사도를 도출하는 단계; 및
    상기 도출된 유전적 유사도에 기초하여 상기 복수의 그룹 중 어느 하나의 유전적 유사 그룹을 선택하는 단계를 포함하는 것인, 건강 컨설팅 서비스 제공 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 유전적 유사도를 도출하는 단계는,
    상기 복수의 사용자와 상기 사용자 간의 동일 변이를 가지고 있는지 여부, 상기 복수의 사용자와 상기 사용자가 가지고 있는 변이의 개수, 상기 변이의 위치 및 상기 변이의 영향도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 유전적 유사도를 도출하는 단계를 포함하는 것인, 건강 컨설팅 서비스 제공 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 유사 그룹을 선택하는 단계는,
    상기 선택된 유전적 유사 그룹 내에 포함된 적어도 하나의 신체적 유사 그룹 중 상기 사용자의 신체적 요인 및 환경적 요인에 기초하여 어느 하나의 최종 유사 그룹을 선택하는 단계를 포함하는 것인, 건강 컨설팅 서비스 제공 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 유사 그룹을 선택하는 단계는,
    상기 선택된 최종 유사 그룹에 속하는 적어도 하나의 다른 사용자의 건강 정보 데이터에 기초하여 기계학습을 통해 상기 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 상기 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 연관성을 추출하는 단계를 포함하고,
    상기 상관 관계를 산출하는 단계는,
    상기 추출된 연관성에 기초하여 상기 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 상기 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하는 단계를 포함하는 것인, 건강 컨설팅 서비스 제공 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 단계는,
    상기 산출된 상관 관계에 기초하여 상기 사용자가 상기 관심 질환 항목과 관련하여 순차적으로 수행할 생활 습관 항목 및 상기 생활 습관 항목이 개선될 경우에 예측되는 상기 관심 질환 항목의 수치 변화를 나타내는 그래프 중 적어도 하나를 포함하는 맞춤형 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 단계를 포함하는 것인, 건강 컨설팅 서비스 제공 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 관심 질환 항목의 수치 변화는 상기 사용자의 현재 건강 특징 값, 상기 사용자의 환경 요인 및 상기 환경 요인에 해당하는 항목의 수 중 적어도 하나에 기초하여 예측되는 것인, 건강 컨설팅 서비스 제공 방법.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 건강 특징 항목은 혈압, 혈당, 콜레스테롤, ALT(Alanine aminotransferase), AST(Aspartate aminotransferase), Gamma GTP(Glutamyl transpeptidase) 중 적어도 하나의 항목을 포함하고,
    상기 환경 요인 항목은 체중, BMI(Body Mass Index), 흡연 여부, 음주 여부, 운동 중 적어도 하나의 항목을 포함하는 것인, 건강 컨설팅 서비스 제공 방법.
  19. 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우,
    사용자의 건강 정보를 등록받고,
    상기 등록된 건강 정보에 기초하여 관심 질환 항목을 선택받고,
    상기 건강 정보 및 상기 관심 질환 항목에 기초하여 복수의 그룹 중 상기 사용자의 건강과 관련된 어느 하나의 유사 그룹을 선택하고,
    상기 선택된 유사 그룹에 대해 적어도 하나의 건강 특징 항목 및 적어도 하나의 환경 요인 항목 간의 상관 관계를 산출하고,
    상기 산출된 상관 관계에 기초하여 상기 관심 질환 항목에 대한 상기 건강 컨설팅 서비스를 제공하도록 하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는, 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
KR1020190150324A 2019-11-21 2019-11-21 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램 KR102529407B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190150324A KR102529407B1 (ko) 2019-11-21 2019-11-21 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190150324A KR102529407B1 (ko) 2019-11-21 2019-11-21 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210062291A true KR20210062291A (ko) 2021-05-31
KR102529407B1 KR102529407B1 (ko) 2023-05-08

Family

ID=76150325

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190150324A KR102529407B1 (ko) 2019-11-21 2019-11-21 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102529407B1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023171985A1 (ko) * 2022-03-08 2023-09-14 롯데헬스케어 주식회사 헬스케어 서비스 제공 방법 및 시스템
KR20240059539A (ko) 2022-10-27 2024-05-07 주식회사 유투메드텍 생체 정보를 이용한 인공지능 기반의 체중 관리 서비스 제공 방법 및 장치
KR20240059583A (ko) 2022-10-27 2024-05-07 주식회사 유투메드텍 생체 정보를 이용한 인공지능 기반의 체중 관리 서비스 제공 방법 및 시스템
KR20240077655A (ko) 2022-11-24 2024-06-03 심재린 Lcd 3d프린터 베드 플레이트(사각모형)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140067747A (ko) * 2012-11-27 2014-06-05 주식회사 헬스맥스 신체 정보 유사도를 고려한 건강 컨설팅 정보의 제공 방법
KR101572176B1 (ko) * 2013-12-26 2015-11-27 주식회사 케이티 개인 유전정보 기반 스마트기기용 헬스케어 앱 관리 방법 및 시스템
JP2018113042A (ja) * 2017-01-12 2018-07-19 株式会社ＡｎｃｉｅｎｔＴｒｅｅ 検査データの予測、記録、比較装置
KR20190076381A (ko) * 2017-12-22 2019-07-02 (주)블루와이즈 빅 데이터를 활용한 건강정보 콘텐츠 추천 서비스 시스템

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140067747A (ko) * 2012-11-27 2014-06-05 주식회사 헬스맥스 신체 정보 유사도를 고려한 건강 컨설팅 정보의 제공 방법
KR101572176B1 (ko) * 2013-12-26 2015-11-27 주식회사 케이티 개인 유전정보 기반 스마트기기용 헬스케어 앱 관리 방법 및 시스템
JP2018113042A (ja) * 2017-01-12 2018-07-19 株式会社ＡｎｃｉｅｎｔＴｒｅｅ 検査データの予測、記録、比較装置
KR20190076381A (ko) * 2017-12-22 2019-07-02 (주)블루와이즈 빅 데이터를 활용한 건강정보 콘텐츠 추천 서비스 시스템

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023171985A1 (ko) * 2022-03-08 2023-09-14 롯데헬스케어 주식회사 헬스케어 서비스 제공 방법 및 시스템
KR20240059539A (ko) 2022-10-27 2024-05-07 주식회사 유투메드텍 생체 정보를 이용한 인공지능 기반의 체중 관리 서비스 제공 방법 및 장치
KR20240059583A (ko) 2022-10-27 2024-05-07 주식회사 유투메드텍 생체 정보를 이용한 인공지능 기반의 체중 관리 서비스 제공 방법 및 시스템
KR20240077655A (ko) 2022-11-24 2024-06-03 심재린 Lcd 3d프린터 베드 플레이트(사각모형)

Also Published As

Publication number Publication date
KR102529407B1 (ko) 2023-05-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102529407B1 (ko) 건강 컨설팅 서비스를 제공하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램
US11580090B2 (en) Community data aggregation with automated followup
Sandhu et al. Cost-effectiveness of implantable pulmonary artery pressure monitoring in chronic heart failure
US20200227172A1 (en) Determining indicators of individual health
Ebinger et al. A machine learning algorithm predicts duration of hospitalization in COVID-19 patients
KR102258899B1 (ko) 통합적 건강 정보를 이용한 식단 및 운동 추천 방법 및 서비스 시스템
KR102342770B1 (ko) 질병 예측치의 분포를 이용한 건강관리 상담 시스템
KR102383996B1 (ko) 이용자 맞춤형 스마트 헬스케어 시스템 및 방법
de Ridder et al. Development and validation of the Dutch Stroke Score for predicting disability and functional outcome after ischemic stroke: a tool to support efficient discharge planning
Schildmann et al. ‘Palliative sedation’? A retrospective cohort study on the use and labelling of continuously administered sedatives on a palliative care unit
Feng et al. Association between market concentration of hospitals and patient health gain following hip replacement surgery
US20230245779A1 (en) System and method for peri-anaesthetic risk evaluation
Kakkanatt et al. Curating and integrating user-generated health data from multiple sources to support healthcare analytics
Gunapal et al. Setting up a regional health system database for seamless population health management in Singapore
KR20200049606A (ko) 항우울제 추천 방법 및 시스템
Suraj et al. SMART COVID navigator, a clinical decision support tool for COVID-19 treatment: Design and development study
KR102442873B1 (ko) 보험 설계를 위한 질환예측 서비스 시스템
Monserud Age trajectories of physical health among older adults of Mexican descent: Implications of immigrant status, age at immigration, and gender
KR102296885B1 (ko) 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치
Feero Establishing the clinical validity of arrhythmia-related genetic variations using the electronic medical record: a valid take on precision medicine?
Lee et al. Association of Participation in Disease Management Programs and Health-Related Quality of Life in Korean Population: Results from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey IV and V (2007-2012)
KR102311269B1 (ko) 건강 정보 관리 서버, 이를 이용한 건강 정보 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램
JP6681640B1 (ja) サーバ及び情報処理方法
KR102407891B1 (ko) 개인별 건강 상태를 반영한 맞춤형 검색을 통한 건강 정보 제공 시스템 및 그 동작 방법
JP2019012493A (ja) 保険設計支援システム及び保険設計支援方法

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant