KR20210129779A - Movable disease inspection apparatus and method for determining to transfer a self-isolation patient to hospital - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 자가격리 환자의 병원 등 의료 기관으로 이송을 결정하기 위한 이동식 질병 검사 장치 및 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 문진표 응답, 생체징후 데이터 및 기계 알고리즘에 기초한 영상 분석을 이용하여 자가격리 환자의 질환 중증도를 판단하고, 질환 중증도가 임계 값 이상인 경우 하나 이상의 병원 등 의료 기관으로 이송을 요청한 뒤 이송이 수락된 의료 기관으로의 이송을 결정하기 위한 이동식 질병 검사 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a portable disease testing apparatus and method for determining transfer of a self-isolated patient to a medical institution such as a hospital. Specifically, the present invention determines the disease severity of a self-isolated patient using image analysis based on questionnaire responses, biosignal data, and machine algorithms, and when the disease severity is greater than or equal to a threshold value, transfer to one or more hospitals and other medical institutions after requesting transfer A mobile disease testing apparatus and method for determining transfer to a medical institution where transfer is accepted.
최근, 사스, 메르스, 코로나 바이러스 등 감염병의 확산이 사회적으로 문제되고 있다. 감염병 확산에 따라서 지역 사회 내 감염병 의심 인원이 폭발적으로 증가하는 경우 모든 감염병 의심 인원을 병원 등 의료 기관에서 곧바로 수용할 수 없다. 코로나 바이러스 사태의 경우, 적지 않은 감염병 의심 인원이 의료 기관에서 수용되지 못하고 자가격리 조치되었다. Recently, the spread of infectious diseases such as SARS, MERS, and Corona virus has become a social problem. If the number of people suspected of an infectious disease in a community increases explosively due to the spread of an infectious disease, medical institutions, such as hospitals, cannot immediately accommodate all suspected infectious diseases. In the case of the corona virus, a small number of people suspected of having an infectious disease were not accommodated in medical institutions and were self-quarantined.
질환 중증도는 단순한 문진으로는 정확하게 파악하기 어렵고 의료 기관에 환자가 방문하여야 파악할 수 있다. 자가격리 중인 감염병 의심 인원에 대한 질환 중증도를 정확하게 파악하기 어렵다. 경증환자의 경우 자택 자가격리가 합리적이지만, 자가격리 환자 중 적지 않은 수의 질환 중증도가 실제로 중증이었기에 자가격리 중 사망자가 다수 발생하였다.It is difficult to accurately determine the severity of the disease through a simple questionnaire, and it can only be determined when a patient visits a medical institution. It is difficult to accurately determine the severity of the disease for suspected infectious disease individuals in self-quarantine. Home isolation is reasonable for mild patients, but a significant number of self-isolation patients had severe disease, resulting in a large number of deaths during self-isolation.
따라서, 자가격리 중인 환자를 방문하여 질환 중증도를 높은 신뢰도로 검사할 수 있는 이동식 질병 검사 장치 및 방법이 필요한 실정이다.Therefore, there is a need for a portable disease testing apparatus and method that can visit a patient in self-quarantine and inspect the disease severity with high reliability.
질환 중증도의 판단에 있어서 과거 병력 등의 문진표 응답, 체온/혈압 등의 생체 징후 데이터만으로는 특정 질병에 대한 질환 중증도의 판단이 미흡할 수 있다. 폐와 같은 특정 부위에 대한 영상 촬영은 코로나 바이러스와 같은 특정 질병에 대한 질환 중증도 판단의 정확도를 높일 수 있다. 특히, 병원으로의 이송이 즉각적으로 필요한 환자의 경우 영상 촬영은 결정적인 데이터가 될 수 있다.In judging the severity of the disease, only the response of questionnaires such as past medical history and biosign data such as body temperature/blood pressure may be insufficient to judge the severity of the disease for a specific disease. Imaging of specific areas such as the lungs can increase the accuracy of disease severity judgment for specific diseases such as coronavirus. In particular, in the case of a patient who needs immediate transport to a hospital, imaging may be decisive data.
영상 판독을 위한 전문의가 이동식 질병 검사 장치와 함께 환자를 방문하는 것은 감염병 확산시 의료 자원이 절대적으로 부족한 실정을 고려할 때 비효율적이다. 기계 알고리즘을 이용한 영상 판독을 이용할 경우, 적정선 이상의 신뢰도가 있는 영상 판독 데이터를 생성할 수 있다. 기계 알고리즘을 이용하여 영상을 판독한 결과 심각한 질환 중증도가 의심되는 환자의 데이터를 선별적으로 의료 기관에 전송한다면 의료 기관에 위치한 전문의가 효율적으로 환자의 질환 중증도에 대한 판단을 할 수 있다.A doctor's visit to a patient with a portable disease testing device for image reading is inefficient considering the absolute shortage of medical resources when an infectious disease spreads. When image reading using a machine algorithm is used, it is possible to generate image reading data having reliability above an appropriate line. If data of a patient suspected of serious disease severity as a result of reading the image using a machine algorithm is selectively transmitted to a medical institution, a specialist located in the medical institution can efficiently determine the patient's disease severity.
따라서, 문진표 응답, 체온/혈압/맥박 수 등의 생체 징후 데이터뿐만 아니라 영상 촬영 및 판독을 통하여 질환 중증도를 종합적으로 판단하고, 임계 값 이상의 질환 중증도인 환자의 데이터에 대한 송수신을 지원할 수 있는 이동식 질병 검사 장치 및 방법이 필요한 실정이다.Therefore, it is a mobile disease that can comprehensively determine disease severity through imaging and reading as well as bio-sign data such as questionnaire response and body temperature/blood pressure/pulse rate, and support transmission and reception of patient data with disease severity above a threshold value There is a need for an inspection apparatus and method.
의료 기관으로의 이송 여부에 대한 판단은 최종적으로 의료 기관에서 환자 데이터에 대한 판단 및 의료 기관 내 환자의 수용 가능 여부에 대한 판단에 기초한다. 동일한 환자 데이터에 대하여 복수의 의료 기관 각각의 수용 여부의 판단은 의료 기관 각각의 환자 수용 현황에 따라서 달라질 수 있다. 현재 위치를 중심으로 하나 이상의 의료 기관에 환자 데이터를 포함하는 이송 요청 메시지를 송신한 후 이송 수락 메시지를 수신한 의료 기관으로의 이송을 결정한다면 환자 데이터에 대한 의료 기관의 최종적인 판단과 함께 의료 기관의 환자 수용 현황을 고려하여 가장 합리적인 이송을 수행할 수 있다.The decision on whether to transfer to a medical institution is ultimately based on a judgment on patient data in the medical institution and a judgment on whether the patient is acceptable in the medical institution. Determination of whether each of the plurality of medical institutions accepts the same patient data may vary according to the patient acceptance status of each medical institution. If a transfer request message including patient data is sent to one or more medical institutions based on the current location and transfer to the medical institution that has received the transfer acceptance message is decided, the medical institution will make a final decision on the patient data together with the medical institution. The most reasonable transfer can be performed in consideration of the current status of patient acceptance.
따라서, 하나 이상의 의료 기관에 환자 데이터를 포함하는 이송 요청 메시지를 송신하고 이송 수락 메시지의 수신 여부에 따라서 이송 목적지 의료 기관을 결정할 수 있는 이동식 질병 검사 장치 및 방법이 필요한 실정이다.Accordingly, there is a need for a mobile disease testing apparatus and method capable of transmitting a transfer request message including patient data to one or more medical institutions and determining a transfer destination medical institution according to whether a transfer acceptance message is received.
상술한 바와 같은 논의를 바탕으로, 본 발명의 다양한 실시 예들은 자가격리 중인 환자를 방문하여 질환 중증도를 높은 신뢰도로 검사할 수 있는 이동식 질병 검사 장치 및 방법을 제공한다.Based on the above discussion, various embodiments of the present invention provide a portable disease testing apparatus and method that can visit a patient under self-quarantine and inspect the disease severity with high reliability.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예들은 문진표 응답, 체온/혈압/맥박 수 등의 생체 징후 데이터뿐만 아니라 영상 촬영 및 판독을 통하여 질환 중증도를 종합적으로 판단하고, 임계 값 이상의 질환 중증도인 환자의 데이터에 대한 송수신을 지원할 수 있는 이동식 질병 검사 장치 및 방법을 제공한다.In addition, various embodiments of the present invention comprehensively determine disease severity through imaging and reading as well as biosignal data such as questionnaire response, body temperature/blood pressure/pulse rate, etc. A mobile disease testing apparatus and method capable of supporting transmission and reception are provided.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예들은 하나 이상의 의료 기관에 환자 데이터를 포함하는 이송 요청 메시지를 송신하고 이송 수락 메시지의 수신 여부에 따라서 이송 목적지 의료 기관을 결정할 수 있는 이동식 질병 검사 장치 및 방법을 제공한다.In addition, various embodiments of the present invention provide a mobile disease testing apparatus and method capable of transmitting a transfer request message including patient data to one or more medical institutions and determining a transfer destination medical institution according to whether a transfer acceptance message is received. .
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 열화상 촬영 장치, 영상 촬영 장치, 입력부, 출력부, 송수신기, 메모리 및 프로세서를 포함하는 이동식 질병 검사 장치의 동작 방법이 제공된다. 이동식 질병 검사 장치는 차량 내에 배치되고, 영상 촬영 장치는 X 선(X ray) 영상 촬영 장치, 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 장치 중 적어도 하나를 포함한다. 상기 방법은, 메모리에 저장된 미리 결정된 문진표 항목에 대한 검사 대상자의 응답을 포함하는 문진 정보를 입력부를 이용하여 입력 받는 과정과, 문진 정보는 검사 대상자의 성별, 나이, 과거 병력, 증상 중 적어도 하나를 포함하며, 검사 대상자에 대한 생체 징후 데이터를 입력부 또는 열화상 촬영 장치를 이용하여 입력 받는 과정과, 생체 징후 데이터는 체온, 혈압, 맥박 수 중 적어도 하나를 포함하며, 검사 대상자의 체온은 열화상 촬영 장치를 이용하여 측정되고, 검사 대상자의 특정 부위에 대한 X 선 영상 또는 CT 영상 중 적어도 하나의 영상을 영상 촬영 장치를 이용하여 획득하는 과정과, 적어도 하나의 영상에 대한 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값을 프로세서를 이용하여 산출하는 과정과, 문진 정보, 생체 징후 데이터 및 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값에 기초하여 검사 대상자의 질환 중증도 값을 프로세서를 이용하여 결정하는 과정과, 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 이상인 경우, 문진 정보, 생체 징후 데이터, 적어도 하나의 영상에 대한 정보 및 질환 중증도 값을 포함하는 이송 요청 메시지를 서버에게 송수신기를 이용하여 전송하는 과정과, 적어도 하나의 의료 기관에 대한 이송 수락 메시지를 서버로부터 송수신기를 이용하여 수신하는 과정과, 적어도 하나의 의료 기관 중 하나의 의료 기관에 대하여 검사 대상자의 이송을 결정하는 과정과, 하나의 의료 기관에 대한 검사 대상자의 이송을 알리는 메시지를 출력부를 이용하여 출력하는 과정을 포함한다.According to various embodiments of the present disclosure, there is provided a method of operating a portable disease testing apparatus including a thermal imaging apparatus, an imaging apparatus, an input unit, an output unit, a transceiver, a memory, and a processor. The mobile disease testing apparatus is disposed in a vehicle, and the imaging apparatus includes at least one of an X-ray imaging apparatus and a computed tomography (CT) apparatus. The method includes a process of receiving questionnaire information including a response of the test subject to a predetermined questionnaire item stored in a memory using an input unit, and the questionnaire information is at least one of the test subject's gender, age, past medical history, and symptoms a process of receiving biosigns data for the subject by using an input unit or a thermal imaging device, wherein the biosigns data includes at least one of body temperature, blood pressure, and pulse rate, wherein the subject's body temperature is obtained by thermal imaging A process of acquiring at least one image of an X-ray image or a CT image of a specific region of a subject, measured using an apparatus, using an imaging apparatus, and a value of at least one image parameter of the at least one image A process of calculating using a processor, a process of determining a disease severity value of a subject to be examined using a processor based on the questionnaire information, biosignal data, and values of at least one image parameter; The process of transmitting a transfer request message including medical questionnaire information, biosignal data, information on at least one image, and a disease severity value to the server using a transceiver when the severity value is higher than the severity value, and transfer acceptance to at least one medical institution The process of receiving a message from the server using a transceiver, the process of determining the transfer of the subject to one medical institution among at least one medical institution, and outputting a message notifying the transfer of the test subject to one medical institution It includes the process of outputting using the copy.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 이동식 질병 검사 장치가 제공된다. 상기 이동식 질병 검사 장치는, 열 화상 촬영 장치, 영상 촬영 장치, 입력부, 출력부, 송수신기, 메모리 및 프로세서를 포함하고, 영상 촬영 장치는 X 선(X ray) 영상 촬영 장치 또는 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 장치 중 적어도 하나를 포함하며, 이동식 질병 검사 장치는 차량 내에 배치되고, 이동식 질병 검사 장치는 차량 내 이동식 음압 병실과 연결되며, 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치의 동작 방법을 수행하도록 구성된다.In addition, according to various embodiments of the present invention, a mobile disease testing apparatus is provided. The mobile disease testing device includes a thermal imaging device, an imaging device, an input unit, an output unit, a transceiver, a memory, and a processor, and the imaging device is an X-ray imaging device or computed tomography (computed tomography) imaging device. , CT) device, wherein the mobile disease test device is disposed in a vehicle, the mobile disease test device is connected to a mobile negative pressure ward in the vehicle, and the method of operation of the mobile disease test device according to various embodiments of the present disclosure is configured to perform
또한, 본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 컴퓨터 프로그램이 제공된다. 상기 컴퓨터 프로그램은, 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행되는 경우, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치의 동작 방법을 수행하도록 구성되며, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 기록된다.In addition, according to various embodiments of the present invention, a computer program is provided. The computer program, when executed by at least one processor, is configured to cause the at least one processor to perform the method of operating the portable disease testing apparatus according to various embodiments of the present disclosure, and is recorded in a computer-readable storage medium. do.
본 발명의 다양한 실시 예들은 자가격리 중인 환자를 방문하여 질환 중증도를 높은 신뢰도로 검사할 수 있는 이동식 질병 검사 장치 및 방법을 제공할 수 있다.Various embodiments of the present invention may provide a portable disease testing apparatus and method capable of visiting a patient under self-quarantine and examining the disease severity with high reliability.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예들은 문진표 응답, 체온/혈압 등의 생체 징후 데이터뿐만 아니라 영상 촬영 및 판독을 통하여 질환 중증도를 종합적으로 판단하고, 임계 값 이상의 질환 중증도인 환자의 데이터에 대한 송수신을 지원할 수 있는 이동식 질병 검사 장치 및 방법을 제공할 수 있다.In addition, various embodiments of the present invention comprehensively determine disease severity through imaging and reading as well as bio-sign data such as questionnaire response and body temperature/blood pressure, and support transmission and reception of patient data with disease severity greater than or equal to a threshold. It is possible to provide a portable disease testing device and method that can be used.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예들은 하나 이상의 의료 기관에 환자 데이터를 포함하는 이송 요청 메시지를 송신하고 이송 수락 메시지의 수신 여부에 따라서 이송 목적지 의료 기관을 결정할 수 있는 이동식 질병 검사 장치 및 방법을 제공할 수 있다.In addition, various embodiments of the present invention provide a mobile disease testing apparatus and method capable of transmitting a transfer request message including patient data to one or more medical institutions and determining a transfer destination medical institution according to whether a transfer acceptance message is received. can
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present disclosure belongs from the description below. will be.
도 1은 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치를 이용한 이송 결정 시스템의 구성을 도시한다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치를 이용하여 자가격리 환자의 이송을 결정하는 과정을 도시한다.
도 3는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치와 중앙 서버 및 하나 이상의 의료 기관간 자가격리 환자의 이송을 결정하는 과정을 도시한다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치의 구성을 도시한다.1 illustrates a configuration of a transport determination system using a mobile disease testing apparatus according to various embodiments of the present disclosure.
2 is a diagram illustrating a process of determining transfer of a self-isolated patient using a mobile disease testing apparatus according to various embodiments of the present disclosure.
3 illustrates a process of determining transfer of a self-isolated patient between a mobile disease testing apparatus, a central server, and one or more medical institutions according to various embodiments of the present disclosure.
4 illustrates a configuration of a mobile disease testing apparatus according to various embodiments of the present disclosure.
본 발명에서 사용되는 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 발명에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 발명에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 발명에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 발명에서 정의된 용어일지라도 본 발명의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.Terms used in the present invention are used only to describe specific embodiments, and may not be intended to limit the scope of other embodiments. The singular expression may include the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. Terms used herein, including technical or scientific terms, may have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art described in the present invention. Among the terms used in the present invention, terms defined in general dictionary may be interpreted with the same or similar meaning as the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in the present invention, ideal or excessively formal meanings is not interpreted as In some cases, even terms defined in the present invention cannot be construed to exclude embodiments of the present invention.
도 1은 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치를 이용한 이송 결정 시스템의 구성을 도시한다.1 illustrates a configuration of a transport determination system using a mobile disease testing apparatus according to various embodiments of the present disclosure.
도 1을 참조하면, 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치를 이용한 이송 결정 시스템은 이동식 질병 검사 장치(102), 중앙 서버(103), 하나 이상의 의료 기관(104, 105)을 포함한다. 이동식 질병 검사 장치(102)는 열화상 촬영 장치, 영상 촬영 장치, 입력부, 출력부, 송수신기, 메모리 및 프로세서를 포함한다.Referring to FIG. 1 , a transport decision system using a mobile disease testing device according to various embodiments of the present disclosure includes a mobile
이동식 질병 검사 장치(102)가 배치된 차량은 자가격리 환자, 즉, 검사 대상자의 자택(101)으로 방문한다. 차량 내에서 의료 인력은 검사 대상자에 대하여 미리 결정된 문진표 항목에 대한 검사, 생체 징후 검사, 영상 촬영을 수행한다. 문진 정보는 이동식 질병 검사 장치(102)의 입력부를 통하여 이동식 질병 검사 장치(102)에 입력된다. 생체 징후 데이터는 이동식 질병 검사 장치(102)의 입력부 또는 열화상 촬영 장치를 이용하여 입력된다. 영상 촬영은 이동식 질병 검사 장치(102)의 영상 촬영 장치를 이용하여 입력된다.The vehicle in which the mobile
문진 정보는 검사 대상자의 성별, 나이, 과거 병력, 증상 중 적어도 하나를 포함한다. 생체 징후 데이터는 체온, 혈압, 맥박 수 중 적어도 하나를 포함하며, 환자의 체온은 열화상 촬영 장치를 이용하여 측정된다. X 선(X ray) 영상 촬영 장치, 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 장치 중 적어도 하나를 포함하는 영상 촬영 장치를 이용하여 검사 대상자의 특정 부위, 예를 들어, 검사 대상자의 폐에 대한 X 선 영상 또는 CT 영상 중 적어도 하나의 영상을 획득한다. 이동식 질병 검사 장치(102)는 영상에 대한 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값을 산출한다. 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값은, 적색 평균값(pixel R), 녹색 평균값(pixel G), 청색 평균값(pixel B), 상기 영상의 픽셀수(pixel count), 하운스필드 유닛의 최소값(pixel minimum Hounsfield unit), 하운스필드 유닛의 최대값(pixel maximum Hounsfield unit), 하운스필드 유닛의 평균값(pixel average Hounsfield unit), 및 하운스필드 유닛의 표준편차(pixel standard deviation Hounsfield unit) 중 적어도 하나의 값을 포함할 수 있다.The questionnaire information includes at least one of the test subject's gender, age, past medical history, and symptoms. The biosign data includes at least one of body temperature, blood pressure, and pulse rate, and the patient's body temperature is measured using a thermal imaging device. X-rays of a specific region of the subject, for example, the lungs of the subject, using an imaging device including at least one of an X-ray imaging device and a computed tomography (CT) device At least one of an image and a CT image is acquired. The mobile
이동식 질병 검사 장치(102)는 문진 정보, 생체 징후 데이터 및 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값에 기초하여 검사 대상자의 질환 중증도 값을 결정한다. The mobile
일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치(102)는 문진 정보에 기초하여 검사 대상자의 제1 평가 값을 결정하고, 생체 징후 데이터에 기초하여 검사 대상자의 제2 평가 값을 결정하며, 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값을 수식 "X= K1*pixel R + K2*pixel G + K3*pixel B + K4*pixel count + K5* pixel minimum Hounsfield unit + K6*pixel maximum Hounsfield unit + K7*pixel average Hounsfield unit + K8*pixel standard deviation Hounsfield unit + K9"에 적용하고, X 값에 기초하여 검사 대상자의 제3 평가 값을 결정하고, 제1 평가 값, 제2 평가 값 및 제3 평가 값에 기초하여 검사 대상자의 질환 중증도 값을 결정할 수 있다.According to an embodiment, the mobile
일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치(102)는, 제1 평가 값과 제1 가중치의 곱, 제2 평가 값과 제2 가중치의 곱, 및 제3 평가 값과 제3 가중치의 곱의 합산 값과 하나 이상의 임계 값의 비교에 기초하여 질환 중증도를 결정할 수 있다. 여기서, 하나 이상의 임계 값은, 검사 대상 질병에 관하여 질환 중증도가 소정의 임계 질환 중증도 이상인 경우와 미만인 경우의 경계 값이며, 임상 실험 결과에 기초하여 사전에 결정된 임계 값이다.According to an embodiment, the mobile
일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치(102)는 제1 평가 값, 제2 평가 값 및 제3 평가 값에 기초하여 메모리에 저장된 질환 중증도 기계 학습 예측 모델을 이용하여 질환 중증도 값을 결정할 수 있다. 이 경우, 질환 중증도 기계 학습 예측 모델은, 제1 복수의 개체에 대한 데이터에 기초하여 질환 중증도 예측 테스트 모델을 생성하는 과정과, 제1 복수의 개체에 대한 데이터는 제1 복수의 개체에 대한 제1 평가 값, 제2 평가 값, 제3 평가 값 및 질환 중증도 값을 포함하고, 제2 복수의 개체에 대한 데이터에 기초하여 질환 중증도 예측 테스트 모델의 질환 중증도 예측 값을 생성하는 과정과, 제2 복수의 개체에 대한 데이터는 제2 복수의 개체에 대한 제1 평가 값, 제2 평가 값 및 제3 평가 값을 포함하고, 질환 중증도 예측 값과 제2 복수의 개체에 대한 실제 질환 중증도 값의 비교에 기초하여 질환 중증도 예측 테스트 모델을 수정하는 과정과, 수정된 질환 중증도 예측 테스트 모델에 기초하여 질환 중증도 기계 학습 예측 모델을 생성하는 과정을 통해 생성될 수 있다.According to an embodiment, the mobile
질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 이상인 경우, 이동식 질병 검사 장치(102)는 문진 정보, 생체 징후 데이터, 적어도 하나의 영상에 대한 정보 및 질환 중증도 값을 포함하는 이송 요청 메시지를 하나 이상의 의료 기관의 서버(103)에게 전송한다. 일 실시 예에 따르면, 이동식 질병 검사 장치(102)는 GPS(global positioning system) 모듈을 포함하며, 이송 요청 메시지는 이동식 질병 검사 장치(102)의 GPS 위치 정보를 포함한다. 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 미만인 경우, 이동식 질병 검사 장치(102)는 출력부를 이용하여 검사 대상자가 이상 없음을 표시한다.When the disease severity value is greater than or equal to a predetermined critical severity value, the mobile
서버(103)는, 예를 들어, 질병 관리 본부와 같이 의료 기관들을 총괄하는 기관의 서버에 해당할 수 있다. 이 경우, 질병 관리 본부의 의료 인력은 수신한 데이터에 기초하여 개별 의료 기관(104, 105)으로의 이송 여부를 결정한다. 이송을 거절할 경우, 서버(103)는 이동식 질병 검사 장치(102)에게 이송 거절 메시지를 전송한다. 이송을 결정할 경우, 서버(103)는 검사 대상자의 데이터와 함께 이송 요청 메시지를 하나 이상의 개별 의료 기관(104, 105)에게 전송한다. 일 실시 예에 따르면, 이송 요청 메시지는 이동식 질병 검사 장치(102)의 GPS 위치 정보를 포함한다. 하나 이상의 개별 의료 기관(104, 105)은 미리 결정된 다수의 의료 기관 중 이동식 질병 검사 장치(102)의 위치를 중심으로 소정의 거리 내에 위치한 적어도 하나의 의료 기관일 수 있다.The
각각의 개별 의료 기관(104, 105)의 의료 인력은 서버(103)로부터 수신한 검사 대상자의 데이터 및 각각의 개별 의료 기관(104, 105)의 환자 수용 가능 여부 등을 종합적으로 고려하여 검사 대상자에 대한 이송 여부를 결정하고, 이송 수락 또는 이송 거절을 알리는 메시지를 서버(103)에게 전송한다. 서버(103)는 이송 수락을 알리는 메시지를 전송한 적어도 하나의 개별 의료 기관의 정보를 포함하는 이송 수락 메시지를 이동식 질병 검사 장치(102)에게 전송한다.Medical personnel of each individual medical institution (104, 105) comprehensively consider the data of the test subject received from the
또는, 실시 예에 따라서, 서버(103)는 개별 의료 기관 각각(104, 105)의 서버에 해당할 수 있다. 이 경우, 개별 의료 기관(104, 105)의 의료 인력은 수신한 데이터에 기초하여 개별 의료 기관(104, 105)으로의 이송 여부를 결정한다. 이송을 결정할 경우, 각각의 개별 의료 기관(104, 105)의 서버(103)는 이동식 질병 검사 장치(102)에게 이송 수락 메시지를 전송한다. 이송을 거절할 경우, 각각의 개별 의료 기관(104, 105)의 서버(103)는 이동식 질병 검사 장치(102)에게 이송 거절 메시지를 전송한다.Alternatively, according to an embodiment, the
이동식 질병 검사 장치(102)가 서버(103)로부터 적어도 하나의 의료 기관에 대한 이송 수락 메시지를 수신한 경우, 이동식 질병 검사 장치(102)는 적어도 하나의 의료 기관 중 하나의 의료 기관(104)에 대하여 검사 대상자의 이송을 결정한다. 이송이 결정된 하나의 의료 기관(104)은 적어도 하나의 의료 기관 중 이동식 질병 검사 장치(102)는 이동식 질병 검사 장치(102)의 위치로부터 이동 시간이 가장 짧은 의료 기관에 해당할 수 있다. 이동식 질병 검사 장치(102)는 검사 대상자의 이송을 알리는 메시지를 출력부를 이용하여 출력한다.When the mobile
이동식 질병 검사 장치(102)는 차량 내 이동식 음압 병실과 연결되며, 하나의 의료 기관에 대한 검사 대상자의 이송이 결정된 경우, 검사 대상자에 대한 이동식 음압 병실 내 격리를 결정하고, 검사 대상자에 대한 이동식 음압 병실 내 격리를 알리는 메시지를 출력한다. 또한, 검사 대상자에 대한 음압 격리 및 이송 개시의 절차가 시작된다. 일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치(102)는 송수신기를 이용하여 교통 정보 포털 서버로부터 수신한 하나의 의료 기관(104)으로의 주행 관련 정보, 예를 들어, 교통 정보, 네비게이션 정보, 자율 주행 정보 중 적어도 하나를 이동식 질병 검사 장치(102)가 배치된 차량에게 제공할 수 있다.The mobile
이동식 질병 검사 장치(102)가 서버(103)에게 이송 요청 메시지를 전송한 후 소정의 시간 동안 이송 수락 메시지를 수신하지 못하였거나, 또는, 이동식 질병 검사 장치(102)가 서버(103)로부터 적어도 하나의 의료 기관에 대한 이송 거절 메시지를 수신한 경우, 이동식 질병 검사 장치(102)는 출력부를 통해 자가격리 지시 메시지를 출력한다.After the mobile
도 2는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치를 이용하여 자가격리 환자의 이송을 결정하는 과정을 도시한다.2 is a diagram illustrating a process of determining transfer of a self-isolated patient using a mobile disease testing apparatus according to various embodiments of the present disclosure.
도 2의 실시 예에서, 이동식 질병 검사 장치는 열화상 촬영 장치, 영상 촬영 장치, 입력부, 출력부, 송수신기, 메모리 및 프로세서를 포함한다. 이동식 질병 검사 장치는 차량 내에 배치된다. 영상 촬영 장치는 X 선(X ray) 영상 촬영 장치, 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 장치 중 적어도 하나를 포함한다.In the embodiment of FIG. 2 , the mobile disease testing apparatus includes a thermal imaging device, an imaging device, an input unit, an output unit, a transceiver, a memory, and a processor. A mobile disease testing device is disposed within the vehicle. The imaging apparatus includes at least one of an X-ray imaging apparatus and a computed tomography (CT) apparatus.
도 2를 참조하면, S201 단계에서, 이동식 질병 검사 장치는 문진표 항목에 대한 검사 대상자의 응답을 입력 받는다.Referring to FIG. 2 , in step S201 , the mobile disease testing apparatus receives the response of the test subject to the questionnaire item.
이동식 질병 검사 장치는 메모리에 저장된 미리 결정된 문진표 항목에 대한 검사 대상자의 응답을 포함하는 문진 정보를 입력부를 이용하여 입력 받는다. 문진 정보는 검사 대상자의 성별, 나이, 과거 병력, 증상 중 적어도 하나를 포함한다.The mobile disease testing apparatus receives questionnaire information including a response of a subject to a predetermined questionnaire stored in a memory using an input unit. The questionnaire information includes at least one of the test subject's gender, age, past medical history, and symptoms.
S202 단계에서, 이동식 질병 검사 장치는 검사 대상자의 생체 징후 데이터를 입력 받는다. 이동식 질병 검사 장치는 검사 대상자에 대한 생체 징후 데이터를 입력부 또는 열화상 촬영 장치를 이용하여 입력 받는다. 생체 징후 데이터는 체온, 혈압, 맥박 수 중 적어도 하나를 포함하며, 검사 대상자의 체온은 열화상 촬영 장치를 이용하여 측정한다.In step S202, the mobile disease testing device receives the biosign data of the test subject. The mobile disease testing apparatus receives biosigns data for a test subject using an input unit or a thermal imaging device. The biosign data includes at least one of body temperature, blood pressure, and pulse rate, and the body temperature of the test subject is measured using a thermal imaging device.
S203 단계에서, 이동식 질병 검사 장치는 검사 대상자의 특정 부위에 대한 영상 촬영 및 분석을 수행한다. 이동식 질병 검사 장치는 검사 대상자의 특정 부위에 대한 X 선 영상 또는 CT 영상 중 적어도 하나의 영상을 영상 촬영 장치를 이용하여 획득한다. 이동식 질병 검사 장치는 적어도 하나의 영상에 대한 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값을 프로세서를 이용하여 산출한다. 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값은, 적색 평균값(pixel R), 녹색 평균값(pixel G), 청색 평균값(pixel B), 상기 영상의 픽셀수(pixel count), 하운스필드 유닛의 최소값(pixel minimum Hounsfield unit), 하운스필드 유닛의 최대값(pixel maximum Hounsfield unit), 하운스필드 유닛의 평균값(pixel average Hounsfield unit), 및 하운스필드 유닛의 표준편차(pixel standard deviation Hounsfield unit) 중 적어도 하나의 값을 포함할 수 있다.In step S203, the mobile disease testing apparatus performs imaging and analysis of a specific part of the test subject. The mobile disease testing apparatus acquires at least one image of an X-ray image or a CT image of a specific part of a subject by using an imaging apparatus. The mobile disease testing apparatus calculates a value of at least one image parameter for at least one image using a processor. The value of the at least one image parameter may include a red average value (pixel R), a green average value (pixel G), a blue average value (pixel B), the number of pixels in the image, and a minimum Hounsfield unit value (pixel minimum Hounsfield). unit), a pixel maximum Hounsfield unit, a pixel average Hounsfield unit, and a pixel standard deviation Hounsfield unit. may include.
S204 단계에서, 이동식 질병 검사 장치는 검사 대상자에 대한 질환 중증도 값을 결정한다. 이동식 질병 검사 장치는 문진 정보, 생체 징후 데이터 및 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값에 기초하여 검사 대상자의 질환 중증도 값을 프로세서를 이용하여 결정한다. In step S204, the mobile disease testing device determines a disease severity value for the test subject. The mobile disease testing apparatus determines a disease severity value of the test subject using the processor based on the questionnaire information, the biosign data, and the value of the at least one image parameter.
일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치는 문진 정보에 기초하여 검사 대상자의 제1 평가 값을 결정하고, 생체 징후 데이터에 기초하여 검사 대상자의 제2 평가 값을 결정하며, 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값을 수식 "X= K1*pixel R + K2*pixel G + K3*pixel B + K4*pixel count + K5* pixel minimum Hounsfield unit + K6*pixel maximum Hounsfield unit + K7*pixel average Hounsfield unit + K8*pixel standard deviation Hounsfield unit + K9"에 적용하고, X 값에 기초하여 검사 대상자의 제3 평가 값을 결정하고, 제1 평가 값, 제2 평가 값 및 제3 평가 값에 기초하여 검사 대상자의 질환 중증도 값을 결정할 수 있다.According to an embodiment, the mobile disease testing apparatus determines a first evaluation value of the test subject based on the questionnaire information, determines a second evaluation value of the test subject based on the biosignal data, and at least one image parameter. Value formula "X= K1*pixel R + K2*pixel G + K3*pixel B + K4*pixel count + K5* pixel minimum Hounsfield unit + K6*pixel maximum Hounsfield unit + K7*pixel average Hounsfield unit + K8*pixel standard deviation Hounsfield unit + K9", determine the third evaluation value of the test subject based on the X value, and the disease severity value of the test subject based on the first evaluation value, the second evaluation value and the third evaluation value can be decided
일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치는, 제1 평가 값과 제1 가중치의 곱, 제2 평가 값과 제2 가중치의 곱, 및 제3 평가 값과 제3 가중치의 곱의 합산 값과 하나 이상의 임계 값의 비교에 기초하여 질환 중증도를 결정할 수 있다. 여기서, 하나 이상의 임계 값은, 검사 대상 질병에 관하여 질환 중증도가 소정의 임계 질환 중증도 이상인 경우와 미만인 경우의 경계 값이며, 임상 실험 결과에 기초하여 사전에 결정된 임계 값이다.According to an embodiment, the mobile disease testing apparatus includes a sum of a product of a first evaluation value and a first weight, a product of a second evaluation value and a second weight, and a product of a third evaluation value and a third weight, and one The disease severity may be determined based on the comparison of the threshold values above. Here, the one or more threshold values are boundary values between cases where the disease severity is greater than or less than a predetermined threshold disease severity with respect to the disease to be tested, and a threshold value determined in advance based on a clinical test result.
일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치는 제1 평가 값, 제2 평가 값 및 제3 평가 값에 기초하여 메모리에 저장된 질환 중증도 기계 학습 예측 모델을 이용하여 질환 중증도 값을 결정할 수 있다. 이 경우, 질환 중증도 기계 학습 예측 모델은, 제1 복수의 개체에 대한 데이터에 기초하여 질환 중증도 예측 테스트 모델을 생성하는 과정과, 제1 복수의 개체에 대한 데이터는 제1 복수의 개체에 대한 제1 평가 값, 제2 평가 값, 제3 평가 값 및 질환 중증도 값을 포함하고, 제2 복수의 개체에 대한 데이터에 기초하여 질환 중증도 예측 테스트 모델의 질환 중증도 예측 값을 생성하는 과정과, 제2 복수의 개체에 대한 데이터는 제2 복수의 개체에 대한 제1 평가 값, 제2 평가 값 및 제3 평가 값을 포함하고, 질환 중증도 예측 값과 제2 복수의 개체에 대한 실제 질환 중증도 값의 비교에 기초하여 질환 중증도 예측 테스트 모델을 수정하는 과정과, 수정된 질환 중증도 예측 테스트 모델에 기초하여 질환 중증도 기계 학습 예측 모델을 생성하는 과정을 통해 생성될 수 있다.According to an embodiment, the mobile disease testing apparatus may determine a disease severity value using a disease severity machine learning prediction model stored in a memory based on the first evaluation value, the second evaluation value, and the third evaluation value. In this case, the disease severity machine learning prediction model includes a process of generating a disease severity prediction test model based on data on the first plurality of individuals, and the data on the first plurality of individuals are A process of generating a disease severity prediction value of a disease severity prediction test model based on data for a second plurality of individuals, including the first evaluation value, the second evaluation value, the third evaluation value, and the disease severity value; The data for the plurality of individuals includes a first assessment value, a second assessment value, and a third assessment value for the second plurality of individuals, wherein a comparison of the predicted disease severity value and the actual disease severity value for the second plurality of individuals It may be generated through a process of modifying a disease severity prediction test model based on
S205 단계에서, 이동식 질병 검사 장치는 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 이상인지 여부를 결정한다. 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 이상인 경우, S206 단계로 진행한다. 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 미만인 경우, S210 단계로 진행한다.In step S205, the mobile disease testing device determines whether the disease severity value is equal to or greater than a predetermined threshold severity value. If the disease severity value is equal to or greater than a predetermined critical severity value, the process proceeds to step S206. If the disease severity value is less than a predetermined critical severity value, the process proceeds to step S210.
S206 단계에서, 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 이상인 경우, 이동식 질병 검사 장치는 검사 대상자의 데이터를 포함하는 이송 요청 메시지를 서버에게 전송한다. 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 이상인 경우, 이동식 질병 검사 장치는 문진 정보, 생체 징후 데이터, 적어도 하나의 영상에 대한 정보 및 질환 중증도 값을 포함하는 이송 요청 메시지를 서버에게 송수신기를 이용하여 전송한다. 일 실시 예에 따르면, 이동식 질병 검사 장치는 GPS(global positioning system) 모듈을 포함하며, 이송 요청 메시지는 이동식 질병 검사 장치의 GPS 위치 정보를 포함한다.In step S206, when the disease severity value is equal to or greater than a predetermined threshold severity value, the mobile disease testing apparatus transmits a transfer request message including data of the test subject to the server. When the disease severity value is greater than or equal to a predetermined critical severity value, the mobile disease testing device transmits a transport request message including medical questionnaire information, biosignal data, information on at least one image, and a disease severity value to the server using a transceiver. . According to an embodiment, the mobile disease testing device includes a global positioning system (GPS) module, and the transport request message includes GPS location information of the mobile disease testing device.
서버는, 예를 들어, 질병 관리 본부와 같이 의료 기관들을 총괄하는 기관의 서버에 해당할 수 있다. 이 경우, 질병 관리 본부의 의료 인력은 수신한 데이터에 기초하여 개별 의료 기관으로의 이송 여부를 결정한다. 이송을 거절할 경우, 서버는 이동식 질병 검사 장치에게 이송 거절 메시지를 전송한다. 이송을 결정할 경우, 서버는 검사 대상자의 데이터와 함께 이송 요청 메시지를 하나 이상의 개별 의료 기관에게 전송한다. 일 실시 예에 따르면, 이송 요청 메시지는 이동식 질병 검사 장치의 GPS 위치 정보를 포함한다. 하나 이상의 개별 의료 기관은 미리 결정된 다수의 의료 기관 중 상기 이동식 질병 검사 장치의 위치를 중심으로 소정의 거리 내에 위치한 적어도 하나의 의료 기관일 수 있다.The server may correspond to a server of an institution that oversees medical institutions, such as the Korea Centers for Disease Control and Prevention. In this case, the medical personnel of the Korea Centers for Disease Control and Prevention decide whether to transfer to an individual medical institution based on the received data. When the transfer is rejected, the server transmits a transfer rejection message to the mobile disease testing device. When the transfer is determined, the server transmits a transfer request message to one or more individual medical institutions together with the data of the test subject. According to an embodiment, the transport request message includes GPS location information of the mobile disease testing device. The one or more individual medical institutions may be at least one medical institution located within a predetermined distance from the location of the mobile disease testing apparatus among a plurality of predetermined medical institutions.
각각의 개별 의료 기관의 의료 인력은 서버로부터 수신한 검사 대상자의 데이터 및 각각의 개별 의료 기관의 환자 수용 가능 여부 등을 종합적으로 고려하여 검사 대상자에 대한 이송 여부를 결정하고, 이송 수락 또는 이송 거절을 알리는 메시지를 서버에게 전송한다. 서버는 이송 수락을 알리는 메시지를 전송한 적어도 하나의 개별 의료 기관의 정보를 포함하는 이송 수락 메시지를 이동식 질병 검사 장치에게 전송한다.Medical personnel of each individual medical institution decide whether to transfer the test subject by comprehensively considering the data of the test subject received from the server and whether each individual medical institution can accommodate the patient, and decide whether to accept or reject the transfer. A notification message is sent to the server. The server transmits a transfer acceptance message including information on at least one individual medical institution that has transmitted the transfer acceptance message to the mobile disease testing device.
또는, 실시 예에 따라서, 서버는 개별 의료 기관 각각의 서버에 해당할 수 있다. 이 경우, 개별 의료 기관의 의료 인력은 수신한 데이터에 기초하여 개별 의료 기관으로의 이송 여부를 결정한다. 이송을 결정할 경우, 각각의 개별 의료 기관의 서버는 이동식 질병 검사 장치에게 이송 수락 메시지를 전송한다. 이송을 거절할 경우, 각각의 개별 의료 기관의 서버는 이동식 질병 검사 장치에게 이송 거절 메시지를 전송한다.Alternatively, according to an embodiment, the server may correspond to a server of each individual medical institution. In this case, the medical personnel of the individual medical institutions determine whether to transfer to the individual medical institutions based on the received data. When the transfer is decided, the server of each individual medical institution transmits a transfer acceptance message to the mobile disease testing device. When the transfer is rejected, the server of each individual medical institution transmits a transfer rejection message to the mobile disease testing device.
S207 단계에서, 이동식 질병 검사 장치는 적어도 하나의 의료 기관에 대한 이송 수락 메시지의 수신 여부를 결정한다. 적어도 하나의 의료 기관에서 검사 대상자의 데이터 및 의료 기관의 수용 가능 여부를 고려하여 이송을 결정한 경우, 이동식 질병 검사 장치는 적어도 하나의 의료 기관에 대한 이송 수락 메시지를 서버로부터 송수신기를 이용하여 수신한다. 이송 수락 메시지를 수신한 경우, S208 단계로 진행한다. S206 단계의 이송 요청 메시지를 전송한 후 소정의 시간 동안 이송 수락 메시지를 수신하지 못하였거나, 또는, 서버로부터 이송 거절 메시지를 수신한 경우, S209 단계로 진행한다.In step S207 , the mobile disease testing apparatus determines whether to receive a transfer acceptance message to at least one medical institution. When at least one medical institution determines transport in consideration of the test subject's data and whether the medical institution is acceptable, the mobile disease testing apparatus receives a transfer acceptance message for the at least one medical institution from the server using a transceiver. If the transfer acceptance message is received, the process proceeds to step S208. If the transfer acceptance message is not received for a predetermined time after transmitting the transfer request message in step S206, or when a transfer rejection message is received from the server, the process proceeds to step S209.
S208 단계에서, 이송 수락 메시지를 수신한 경우, 이동식 질병 검사 장치는 검사 대상자에 대한 음압 격리 및 이송 개시의 절차를 수행한다. 이동식 질병 검사 장치는 적어도 하나의 의료 기관 중 하나의 의료 기관에 대하여 검사 대상자의 이송을 결정하고, 하나의 의료 기관에 대한 검사 대상자의 이송을 알리는 메시지를 출력부를 이용하여 출력한다.In step S208, upon receiving the transfer acceptance message, the mobile disease testing apparatus performs the procedure of negative pressure isolation and transfer start for the test subject. The mobile disease testing apparatus determines transfer of a test subject to one medical institution among at least one medical institution, and outputs a message informing the transfer of the test subject to one medical institution using an output unit.
이동식 질병 검사 장치가 서버로부터 적어도 하나의 의료 기관에 대한 이송 수락 메시지를 수신한 경우, 이동식 질병 검사 장치는 적어도 하나의 의료 기관 중 하나의 의료 기관에 대하여 검사 대상자의 이송을 결정한다. 이송이 결정된 하나의 의료 기관은 적어도 하나의 의료 기관 중 이동식 질병 검사 장치는 이동식 질병 검사 장치의 위치로부터 이동 시간이 가장 짧은 의료 기관에 해당할 수 있다. 이동식 질병 검사 장치는 검사 대상자의 이송을 알리는 메시지를 출력부를 이용하여 출력한다.When the mobile disease testing device receives a transfer acceptance message for at least one medical institution from the server, the mobile disease testing device determines transfer of the test subject to one medical institution among the at least one medical institution. One medical institution to which the transfer is determined may correspond to a medical institution having the shortest movement time from the location of the mobile disease testing apparatus among the at least one medical institution. The mobile disease testing apparatus outputs a message notifying the transfer of the test subject using the output unit.
이동식 질병 검사 장치는 차량 내 이동식 음압 병실과 연결되며, 하나의 의료 기관에 대한 검사 대상자의 이송이 결정된 경우, 검사 대상자에 대한 이동식 음압 병실 내 격리를 결정하고, 검사 대상자에 대한 이동식 음압 병실 내 격리를 알리는 메시지를 출력한다. 또한, 검사 대상자에 대한 음압 격리 및 이송 개시의 절차가 시작된다. 일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치는 송수신기를 이용하여 교통 정보 포털 서버로부터 수신한 하나의 의료 기관으로의 주행 관련 정보, 예를 들어, 교통 정보, 네비게이션 정보, 자율 주행 정보 중 적어도 하나를 이동식 질병 검사 장치가 배치된 차량에게 제공할 수 있다.The mobile disease testing device is connected to the mobile negative pressure ward in the vehicle, and when the transfer of the test subject to one medical institution is decided, the isolation in the mobile negative pressure ward for the test subject is determined, and the isolation in the mobile negative pressure ward for the test subject is determined. output a message indicating In addition, the procedure of negative pressure isolation and transfer initiation for the subject to be tested is started. According to an embodiment, the mobile disease testing apparatus transfers at least one of driving-related information to one medical institution, for example, traffic information, navigation information, and autonomous driving information, received from the traffic information portal server by using a transceiver. It may be provided to a vehicle in which the disease testing device is disposed.
S209 단계에서, 이동식 질병 검사 장치는 검사 대상자에 대한 자가 격리 지시의 절차를 수행한다. 이동식 질병 검사 장치는 출력부를 통해 자가격리 지시 메시지를 출력한다.In step S209, the mobile disease testing device performs the procedure of self-quarantine instruction for the test subject. The mobile disease testing device outputs a self-quarantine instruction message through the output unit.
S210 단계에서, 이동식 질병 검사 장치는 출력부를 이용하여 검사 대상자가 이상 없음을 표시한다.In step S210 , the mobile disease testing apparatus displays that there is no abnormality in the test subject by using the output unit.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 컴퓨터 프로그램이 제공된다. 상기 컴퓨터 프로그램은, 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행되는 경우, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치의 동작 방법을 수행하도록 구성되며, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 기록된다.According to various embodiments of the present invention, a computer program is provided. The computer program, when executed by at least one processor, is configured to cause the at least one processor to perform the method of operating the portable disease testing apparatus according to various embodiments of the present disclosure, and is recorded in a computer-readable storage medium. do.
도 3는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치와 중앙 서버 및 하나 이상의 의료 기관간 자가격리 환자의 이송을 결정하는 과정을 도시한다. 3 illustrates a process of determining transfer of a self-isolated patient between a mobile disease testing apparatus, a central server, and one or more medical institutions according to various embodiments of the present disclosure.
도 3을 참조하면, S301 단계에서, 이동식 질병 검사 장치(102)는 문진 정보, 생체 징후 데이터 및 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값에 기초하여 검사 대상자의 질환 중증도 값을 결정한다. Referring to FIG. 3 , in step S301 , the mobile
일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치(102)는 문진 정보에 기초하여 검사 대상자의 제1 평가 값을 결정하고, 생체 징후 데이터에 기초하여 검사 대상자의 제2 평가 값을 결정하며, 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값을 수식 "X= K1*pixel R + K2*pixel G + K3*pixel B + K4*pixel count + K5* pixel minimum Hounsfield unit + K6*pixel maximum Hounsfield unit + K7*pixel average Hounsfield unit + K8*pixel standard deviation Hounsfield unit + K9"에 적용하고, X 값에 기초하여 검사 대상자의 제3 평가 값을 결정하고, 제1 평가 값, 제2 평가 값 및 제3 평가 값에 기초하여 검사 대상자의 질환 중증도 값을 결정할 수 있다.According to an embodiment, the mobile
일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치(102)는, 제1 평가 값과 제1 가중치의 곱, 제2 평가 값과 제2 가중치의 곱, 및 제3 평가 값과 제3 가중치의 곱의 합산 값과 하나 이상의 임계 값의 비교에 기초하여 질환 중증도를 결정할 수 있다. 여기서, 하나 이상의 임계 값은, 검사 대상 질병에 관하여 질환 중증도가 소정의 임계 질환 중증도 이상인 경우와 미만인 경우의 경계 값이며, 임상 실험 결과에 기초하여 사전에 결정된 임계 값이다.According to an embodiment, the mobile
일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치(102)는 제1 평가 값, 제2 평가 값 및 제3 평가 값에 기초하여 메모리에 저장된 질환 중증도 기계 학습 예측 모델을 이용하여 질환 중증도 값을 결정할 수 있다. 이 경우, 질환 중증도 기계 학습 예측 모델은, 제1 복수의 개체에 대한 데이터에 기초하여 질환 중증도 예측 테스트 모델을 생성하는 과정과, 제1 복수의 개체에 대한 데이터는 제1 복수의 개체에 대한 제1 평가 값, 제2 평가 값, 제3 평가 값 및 질환 중증도 값을 포함하고, 제2 복수의 개체에 대한 데이터에 기초하여 질환 중증도 예측 테스트 모델의 질환 중증도 예측 값을 생성하는 과정과, 제2 복수의 개체에 대한 데이터는 제2 복수의 개체에 대한 제1 평가 값, 제2 평가 값 및 제3 평가 값을 포함하고, 질환 중증도 예측 값과 제2 복수의 개체에 대한 실제 질환 중증도 값의 비교에 기초하여 질환 중증도 예측 테스트 모델을 수정하는 과정과, 수정된 질환 중증도 예측 테스트 모델에 기초하여 질환 중증도 기계 학습 예측 모델을 생성하는 과정을 통해 생성될 수 있다.According to an embodiment, the mobile
S302 단계에서, 이동식 질병 검사 장치(102)는 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 이상인지 여부를 결정한다. 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 미만인 경우, 이동식 질병 검사 장치(102)는 출력부를 이용하여 검사 대상자가 이상 없음을 표시한다. 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 이상인 경우, S303 단계로 진행한다.In step S302, the mobile
S303 단계에서, 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 이상인 경우, 이동식 질병 검사 장치(102)는 문진 정보, 생체 징후 데이터, 적어도 하나의 영상에 대한 정보 및 질환 중증도 값을 포함하는 이송 요청 메시지를 하나 이상의 의료 기관의 서버(103)에게 전송한다. 일 실시 예에 따르면, 이동식 질병 검사 장치(102)는 GPS(global positioning system) 모듈을 포함하며, 이송 요청 메시지는 이동식 질병 검사 장치(102)의 GPS 위치 정보를 포함한다.In step S303, if the disease severity value is greater than or equal to a predetermined threshold severity value, the mobile
S304 단계에서, 서버(103)는 개별 의료 기관, 예를 들어, 의료 기관 1(104) 또는 의료 기관 2(105)로의 이송 여부를 결정한다. 서버(103)는, 예를 들어, 질병 관리 본부와 같이 의료 기관들을 총괄하는 기관의 서버에 해당할 수 있다. 이 경우, 질병 관리 본부의 의료 인력은 수신한 데이터에 기초하여 개별 의료 기관(104, 105)으로의 이송 여부를 결정한다. 이송을 거절할 경우, S305 단계로 진행한다. 이송을 결정할 경우, S306 단계로 진행한다.In step S304 , the
S305 단계에서, 서버(103)는 서버(103)는 이동식 질병 검사 장치(102)에게 이송 거절 메시지를 전송한다. 서버(103)로부터 적어도 하나의 의료 기관에 대한 이송 거절 메시지를 수신한 이동식 질병 검사 장치(102)는 출력부를 통해 자가격리 지시 메시지를 출력한다. 이동식 질병 검사 장치(102)가 서버(103)에게 이송 요청 메시지를 전송한 후 소정의 시간 동안 이송 수락 메시지를 수신하지 못한 경우에도, 이동식 질병 검사 장치(102)는 출력부를 통해 자가격리 지시 메시지를 출력한다.In step S305 , the
S306 단계에서, 서버(103)는 의료 기관 1(104)에게 검사 대상자의 데이터와 함께 이송 요청 메시지를 전송한다. 일 실시 예에 따르면, 이송 요청 메시지는 이동식 질병 검사 장치(102)의 GPS 위치 정보를 포함한다. 의료 기관 1(104)는 미리 결정된 다수의 의료 기관 중 이동식 질병 검사 장치(102)의 위치를 중심으로 소정의 거리 내에 위치한 적어도 하나의 의료 기관일 수 있다.In step S306, the
S307 단계에서, 서버(103)는 의료 기관 2(105)에게 검사 대상자의 데이터와 함께 이송 요청 메시지를 전송한다. 일 실시 예에 따르면, 이송 요청 메시지는 이동식 질병 검사 장치(102)의 GPS 위치 정보를 포함한다. 의료 기관 2(105)는 미리 결정된 다수의 의료 기관 중 이동식 질병 검사 장치(102)의 위치를 중심으로 소정의 거리 내에 위치한 적어도 하나의 의료 기관일 수 있다.In step S307, the
S308 단계에서, 의료 기관 1(104)는 검사 대상자에 대한 이송 수락을 결정한 경우 서버(103)에게 이송 수락 메시지를 전송한다. 의료 기관 1(104)의 의료 인력은 서버(103)로부터 수신한 검사 대상자의 데이터 및 의료 기관 1(104)의 환자 수용 가능 여부 등을 종합적으로 고려하여 검사 대상자에 대한 이송 여부를 결정한다.In step S308 , the medical institution 1 104 transmits a transfer acceptance message to the
S309 단계에서, 의료 기관 2(105)는 검사 대상자에 대한 이송 거절을 결정한 경우 서버(103)에게 이송 거절 메시지를 전송한다. 의료 기관 2(105)의 의료 인력은 서버(103)로부터 수신한 검사 대상자의 데이터 및 의료 기관 2(105)의 환자 수용 가능 여부 등을 종합적으로 고려하여 검사 대상자에 대한 이송 여부를 결정한다.In step S309 , the medical institution 2 105 transmits a transfer rejection message to the
S310 단계에서, 서버(103)는 이송 수락을 알리는 메시지를 전송한 적어도 하나의 개별 의료 기관인 의료 기관 1(104)의 정보를 포함하는 이송 수락 메시지를 이동식 질병 검사 장치(102)에게 전송한다.In step S310 , the
이동식 질병 검사 장치(102)가 서버(103)로부터 적어도 하나의 의료 기관에 대한 이송 수락 메시지를 수신한 경우, 이동식 질병 검사 장치(102)는 의료 기관 1(104)에 대하여 검사 대상자의 이송을 결정한다. 이동식 질병 검사 장치(102)는 검사 대상자의 의료 기관 1(104)에 대한 이송을 알리는 메시지를 출력부를 이용하여 출력한다.When the mobile
이동식 질병 검사 장치(102)는 차량 내 이동식 음압 병실과 연결되며, 검사 대상자의 의료 기관 1(104)에 대한 이송이 결정된 경우, 검사 대상자에 대한 이동식 음압 병실 내 격리를 결정하고, 검사 대상자에 대한 이동식 음압 병실 내 격리를 알리는 메시지를 출력한다. 또한, 검사 대상자에 대한 음압 격리 및 이송 개시의 절차가 시작된다. 일 실시 예에 따라서, 이동식 질병 검사 장치(102)는 송수신기를 이용하여 교통 정보 포털 서버로부터 수신한 의료 기관 1(104)으로의 주행 관련 정보, 예를 들어, 교통 정보, 네비게이션 정보, 자율 주행 정보 중 적어도 하나를 이동식 질병 검사 장치(102)가 배치된 차량에게 제공할 수 있다.The mobile
도 4는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치의 구성을 도시한다.4 illustrates a configuration of a mobile disease testing apparatus according to various embodiments of the present disclosure.
도 4를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이동식 질병 검사 장치(400)는 열 화상 촬영 장치(410), 영상 촬영 장치(420), 송수신기(430), 메모리(440), 입력부(450), 출력부(460) 및 적어도 하나의 프로세서(470)를 포함한다.Referring to FIG. 4 , a portable
열 화상 촬영 장치(410)는, 검사 대상자의 생체 징후 데이터 중 하나인 체온을 측정하도록 구성된다. 열 화상 촬영 장치(410)는 검사 대상자 등의 열을 추적 및 탐지하여 출력부(460)를 통해 검사 대상자의 체온 정보를 제공할 수 있도록 구성된다.The
영상 촬영 장치(420)는, X 선(X ray) 영상 촬영 장치, 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 장치 중 적어도 하나를 포함한다. 검사 대상자의 특정 부위, 예를 들어, 검사 대상자의 폐에 대한 X 선 영상 또는 CT 영상 중 적어도 하나의 영상을 획득하도록 구성된다.The
송수신기(430)는, 프로세서(470)와 연결되고 신호를 전송 및/또는 수신한다. 송수신기(430)의 전부 또는 일부는 송신기(transmitter), 수신기(receiver), 또는 송수신기(transceiver)로 지칭될 수 있다. 송수신기(430)는 유선 접속 시스템 및 무선 접속 시스템들인 IEEE(institute of electrical and electronics engineers) 802.xx 시스템, IEEE Wi-Fi 시스템, 3GPP(3rd generation partnership project) 시스템, 3GPP LTE(long term evolution) 시스템, 3GPP 5G NR(new radio) 시스템, 3GPP2 시스템, 블루투스(bluetooth) 등 다양한 무선 통신 규격 중 적어도 하나를 지원할 수 있다.The
메모리(440)는, 프로세서(470)와 연결되고 프로세서(470)의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 메모리(440)는 문진 정보, 생체 징후 데이터, 촬영된 영상의 데이터, 질환 중증도 기계 학습 예측 모델, 질환 중증도에 관한 정보 등을 저장할 수 있다. 메모리(440)는 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리의 조합으로 구성될 수 있다. 그리고, 메모리(440)는 프로세서(470)의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다.The
입력부(450)는, 프로세서(470)와 연결되고 검사 대상자에 대한 문진 정보, 생체 징후 데이터를 입력받을 수 있다. 입력부(450)는 이동식 질병 검사 장치(400)의 터치 디스플레이, 키패드, 키보드 등을 포함할 수 있다.The
출력부(460)는, 프로세서(470)와 연결되고, 열 화상 카메라를 통해 촬영된 검사 대상자의 체온, 질환 중증도, 이송 여부, 자가격리 지시, 서버로부터 이송 수락 메시지 등을 영상 또는 음성의 형태로 출력할 수 있다. 출력부(460)는 디스플레이, 스피커 등을 포함할 수 있다.The
프로세서(470)는, 본 발명에서 제안한 이동식 질병 검사 장치(400)의 동작 방법들을 구현하도록 구성될 수 있다. 프로세서(470)는 이동식 질병 검사 장치(400)의 전반적인 동작들을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(470)는 송수신기(430)를 제어하여 정보 등을 전송 또는 수신한다. 프로세서(470)는 입력부(450)를 제어하여 정보 등을 입력 받고, 출력부(460)를 제어하여 정보 등을 출력한다. 또한, 프로세서(470)는 메모리(134)에 데이터를 기록하고, 읽는다. 프로세서(470)는 적어도 하나의 프로세서(processor)를 포함할 수 있다.The
상술한 본 발명의 구체적인 실시 예들에서, 발명에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 발명이 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.In the specific embodiments of the present invention described above, elements included in the invention are expressed in the singular or plural according to the specific embodiments presented. However, the singular or plural expression is appropriately selected for the context presented for convenience of description, and the present invention is not limited to the singular or plural element, and even if the element is expressed in plural, it is composed of the singular or singular. Even an expressed component may be composed of a plurality of components.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Meanwhile, although specific embodiments have been described in the detailed description of the present invention, various modifications are possible without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments and should be defined by the claims described below as well as the claims and equivalents.
101: 검사 대상자의 자택 102: 이동식 질병 검사 장치
103: 서버 104: 의료 기관 1
105: 의료 기관 2 400: 이동식 질병 검사 장치
410: 열 화상 촬영 장치 420: 영상 촬영 장치
430: 송수신기 440: 메모리
450: 입력부 460: 출력부
470: 프로세서101: home of the test subject 102: mobile disease testing device
103: server 104: medical institution 1
105: medical institution 2 400: mobile disease testing device
410: thermal image pickup device 420: image pickup device
430: transceiver 440: memory
450: input unit 460: output unit
470: processor
Claims (11)
상기 메모리에 저장된 미리 결정된 문진표 항목에 대한 검사 대상자의 응답을 포함하는 문진 정보를 상기 입력부를 이용하여 입력 받는 과정과, 상기 문진 정보는 상기 검사 대상자의 성별, 나이, 과거 병력, 증상 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 검사 대상자에 대한 생체 징후 데이터를 상기 입력부 또는 상기 열화상 촬영 장치를 이용하여 입력 받는 과정과, 상기 생체 징후 데이터는 체온, 혈압, 맥박 수 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 검사 대상자의 체온은 상기 열화상 촬영 장치를 이용하여 측정되고,
상기 검사 대상자의 특정 부위에 대한 X 선 영상 또는 CT 영상 중 적어도 하나의 영상을 상기 영상 촬영 장치를 이용하여 획득하는 과정과,
상기 적어도 하나의 영상에 대한 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값을 상기 프로세서를 이용하여 산출하는 과정과,
상기 문진 정보, 상기 생체 징후 데이터 및 상기 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값에 기초하여 상기 검사 대상자의 질환 중증도 값을 상기 프로세서를 이용하여 결정하는 과정과,
상기 질환 중증도 값이 소정의 임계 중증도 값 이상인 경우, 상기 문진 정보, 상기 생체 징후 데이터, 상기 적어도 하나의 영상에 대한 정보 및 상기 질환 중증도 값을 포함하는 이송 요청 메시지를 서버에게 상기 송수신기를 이용하여 전송하는 과정과,
적어도 하나의 의료 기관에 대한 이송 수락 메시지를 상기 서버로부터 상기 송수신기를 이용하여 수신하는 과정과,
상기 적어도 하나의 의료 기관 중 하나의 의료 기관에 대하여 상기 검사 대상자의 이송을 결정하는 과정과,
상기 하나의 의료 기관에 대한 상기 검사 대상자의 이송을 알리는 메시지를 상기 출력부를 이용하여 출력하는 과정을 포함하는,
방법.
A method of operating a portable disease testing apparatus including a thermal imaging device, an imaging device, an input unit, an output unit, a transceiver, a memory, and a processor, wherein the portable disease testing device is disposed in a vehicle, and the imaging device includes an X-ray (X ray) comprising at least one of an imaging device, a computed tomography (CT) device,
A process of receiving questionnaire information including a response of the test subject to the predetermined questionnaire item stored in the memory using the input unit, and the questionnaire information is at least one of the test subject's gender, age, past medical history, and symptoms includes,
a process of receiving biosigns data for the subject by using the input unit or the thermal imaging device, wherein the biosigns data includes at least one of body temperature, blood pressure, and pulse rate, wherein the body temperature of the subject is the Measured using a thermal imaging device,
acquiring at least one image of an X-ray image or a CT image of a specific part of the subject by using the imaging device;
calculating a value of at least one image parameter for the at least one image using the processor;
determining, using the processor, a disease severity value of the test subject based on the questionnaire information, the biosignal data, and the value of the at least one image parameter;
When the disease severity value is greater than or equal to a predetermined threshold severity value, a transfer request message including the questionnaire information, the biosignal data, information on the at least one image, and the disease severity value is transmitted to the server using the transceiver process and
Receiving a transfer acceptance message for at least one medical institution from the server using the transceiver;
determining the transfer of the test subject to one medical institution among the at least one medical institution;
Comprising the process of outputting a message informing the transfer of the test subject to the one medical institution using the output unit,
Way.
상기 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값은, 적색 평균값(pixel R), 녹색 평균값(pixel G), 청색 평균값(pixel B), 상기 영상의 픽셀수(pixel count), 하운스필드 유닛의 최소값(pixel minimum Hounsfield unit), 하운스필드 유닛의 최대값(pixel maximum Hounsfield unit), 하운스필드 유닛의 평균값(pixel average Hounsfield unit), 및 하운스필드 유닛의 표준편차(pixel standard deviation Hounsfield unit) 중 적어도 하나의 값을 포함하는,
방법.
The method according to claim 1,
The value of the at least one image parameter is a red average value (pixel R), a green average value (pixel G), a blue average value (pixel B), the number of pixels of the image (pixel count), and a minimum value of a Hounsfield unit (pixel minimum) At least one of Hounsfield unit, pixel maximum Hounsfield unit, pixel average Hounsfield unit, and pixel standard deviation Hounsfield unit containing the value,
Way.
상기 검사 대상자의 질환 중증도 값을 결정하는 과정은,
상기 문진 정보에 기초하여 상기 검사 대상자의 제1 평가 값을 결정하는 과정과,
상기 생체 징후 데이터에 기초하여 상기 검사 대상자의 제2 평가 값을 결정하는 과정과,
상기 적어도 하나의 이미지 파라미터의 값을 수식 "X= K1*pixel R + K2*pixel G + K3*pixel B + K4*pixel count + K5* pixel minimum Hounsfield unit + K6*pixel maximum Hounsfield unit + K7*pixel average Hounsfield unit + K8*pixel standard deviation Hounsfield unit + K9"에 적용하는 과정과,
상기 X 값에 기초하여 상기 검사 대상자의 제3 평가 값을 결정하는 과정과,
상기 제1 평가 값, 상기 제2 평가 값 및 상기 제3 평가 값에 기초하여 상기 검사 대상자의 상기 질환 중증도 값을 결정하는 과정을 포함하는,
방법.
The method according to claim 1,
The process of determining the disease severity value of the test subject is,
The process of determining a first evaluation value of the test subject based on the questionnaire information;
determining a second evaluation value of the test subject based on the biosign data;
The value of the at least one image parameter is expressed by the formula "X= K1*pixel R + K2*pixel G + K3*pixel B + K4*pixel count + K5* pixel minimum Hounsfield unit + K6*pixel maximum Hounsfield unit + K7*pixel average Hounsfield unit + K8*pixel standard deviation Hounsfield unit + the process of applying to K9";
The process of determining a third evaluation value of the test subject based on the X value;
Comprising the process of determining the disease severity value of the test subject based on the first evaluation value, the second evaluation value, and the third evaluation value,
Way.
상기 검사 대상자의 상기 질환 중증도를 결정하는 과정은,
상기 제1 평가 값과 제1 가중치의 곱, 상기 제2 평가 값과 제2 가중치의 곱, 및 상기 제3 평가 값과 제3 가중치의 곱의 합산 값과 하나 이상의 임계 값의 비교에 기초하여 상기 질환 중증도를 결정하는 과정을 더 포함하는,
방법.
4. The method according to claim 3,
The process of determining the disease severity of the test subject is,
based on a comparison of the product of the first evaluation value and the first weight value, the product of the second evaluation value and the second weight value, and the product of the third evaluation value and the third weight value, and the one or more threshold values; Further comprising the process of determining disease severity,
Way.
상기 검사 대상자의 상기 질환 중증도를 결정하는 과정은,
상기 제1 평가 값, 상기 제2 평가 값 및 상기 제3 평가 값에 기초하여 상기 메모리에 저장된 질환 중증도 기계 학습 예측 모델을 이용하여 상기 질환 중증도 값을 결정하는 과정을 더 포함하는,
방법.
4. The method according to claim 3,
The process of determining the disease severity of the test subject is,
Further comprising the process of determining the disease severity value using a disease severity machine learning prediction model stored in the memory based on the first evaluation value, the second evaluation value, and the third evaluation value,
Way.
상기 질환 중증도 기계 학습 예측 모델은,
제1 복수의 개체에 대한 데이터에 기초하여 질환 중증도 예측 테스트 모델을 생성하는 과정과, 상기 제1 복수의 개체에 대한 데이터는 상기 제1 복수의 개체에 대한 상기 제1 평가 값, 상기 제2 평가 값, 상기 제3 평가 값 및 상기 질환 중증도 값을 포함하고,
제2 복수의 개체에 대한 데이터에 기초하여 상기 질환 중증도 예측 테스트 모델의 질환 중증도 예측 값을 생성하는 과정과, 상기 제2 복수의 개체에 대한 데이터는 상기 제2 복수의 개체에 대한 상기 제1 평가 값, 상기 제2 평가 값 및 상기 제3 평가 값을 포함하고,
상기 질환 중증도 예측 값과 상기 제2 복수의 개체에 대한 실제 질환 중증도 값의 비교에 기초하여 상기 질환 중증도 예측 테스트 모델을 수정하는 과정과,
상기 수정된 질환 중증도 예측 테스트 모델에 기초하여 상기 질환 중증도 기계 학습 예측 모델을 생성하는 과정을 통해 생성된,
방법.
6. The method of claim 5,
The disease severity machine learning prediction model is,
generating a disease severity prediction test model based on data on a first plurality of individuals; value, the third evaluation value and the disease severity value,
generating a disease severity prediction value of the disease severity prediction test model based on data on a second plurality of individuals; value, the second evaluation value and the third evaluation value;
modifying the disease severity prediction test model based on the comparison of the disease severity prediction value with the actual disease severity value for the second plurality of individuals;
Generated through the process of generating the disease severity machine learning prediction model based on the modified disease severity prediction test model,
Way.
상기 적어도 하나의 의료 기관은,
미리 결정된 다수의 의료 기관 중 상기 이동식 질병 검사 장치의 위치를 중심으로 소정의 거리 내에 위치한 적어도 하나의 의료 기관인,
방법.
The method according to claim 1,
The at least one medical institution,
At least one medical institution located within a predetermined distance based on the location of the mobile disease testing device among a plurality of predetermined medical institutions,
Way.
상기 하나의 의료 기관은,
상기 적어도 하나의 의료 기관 중 상기 이동식 질병 검사 장치의 위치로부터 예상 이동 시간이 가장 짧은 의료 기관인,
방법.
The method according to claim 1,
The one medical institution is
Among the at least one medical institution, a medical institution having the shortest estimated travel time from the location of the mobile disease testing device,
Way.
상기 이동식 질병 검사 장치는 상기 차량 내 이동식 음압 병실과 연결되며,
상기 하나의 의료 기관에 대한 상기 검사 대상자의 이송이 결정된 경우, 상기 검사 대상자에 대한 상기 이동식 음압 병실 내 격리를 결정하는 과정과,
상기 검사 대상자에 대한 상기 이동식 음압 병실 내 격리를 알리는 메시지를 출력하는 과정을 더 포함하는,
방법.
The method according to claim 1,
The mobile disease testing device is connected to a mobile negative pressure room in the vehicle,
When the transfer of the test subject to the one medical institution is determined, the process of determining the isolation in the movable negative pressure ward for the test subject;
Further comprising the step of outputting a message notifying the quarantine in the movable negative pressure room for the test subject,
Way.
열 화상 촬영 장치, 영상 촬영 장치, 입력부, 출력부, 송수신기, 메모리 및 프로세서를 포함하고,
상기 영상 촬영 장치는 X 선(X ray) 영상 촬영 장치 또는 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 장치 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 이동식 질병 검사 장치는 차량 내에 배치되고,
상기 이동식 질병 검사 장치는 상기 차량 내 이동식 음압 병실과 연결되며,
청구항 1 내지 9 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구성된,
이동식 질병 검사 장치.
A mobile disease testing device comprising:
a thermal imaging device, an imaging device, an input unit, an output unit, a transceiver, a memory and a processor;
The imaging device includes at least one of an X-ray imaging device or a computed tomography (CT) device,
The mobile disease testing device is disposed in a vehicle,
The mobile disease testing device is connected to a mobile negative pressure room in the vehicle,
configured to perform the method of any one of claims 1 to 9,
Mobile disease screening device.
적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행되는 경우, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 청구항 1 내지 9 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성되며,
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.In a computer program,
configured to cause the at least one processor to perform the method according to any one of claims 1 to 9 when executed by at least one processor,
A computer program recorded on a computer-readable storage medium.
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023096265A1 (en) * | 2021-11-26 | 2023-06-01 | 서울대학교병원 | Device and method for deriving severity prediction score of covid-19 patient using biological signal |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101649600B1 (en) * | 2015-12-31 | 2016-08-19 | 주식회사 엠케이엘 | Moving negative pressure isolation ward system |
JP6355685B2 (en) * | 2016-08-31 | 2018-07-11 | 株式会社アルム | Medical support system |
KR102022345B1 (en) | 2017-05-10 | 2019-09-18 | 연세대학교 산학협력단 | Method, server and system for managing emergency patients |
KR102027772B1 (en) * | 2017-02-07 | 2019-10-04 | 연세대학교 산학협력단 | Method for providing the information for diagnosing of prostate cancer |
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2020
- 2020-04-20 KR KR1020200047469A patent/KR102376340B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101649600B1 (en) * | 2015-12-31 | 2016-08-19 | 주식회사 엠케이엘 | Moving negative pressure isolation ward system |
JP6355685B2 (en) * | 2016-08-31 | 2018-07-11 | 株式会社アルム | Medical support system |
KR102027772B1 (en) * | 2017-02-07 | 2019-10-04 | 연세대학교 산학협력단 | Method for providing the information for diagnosing of prostate cancer |
KR102022345B1 (en) | 2017-05-10 | 2019-09-18 | 연세대학교 산학협력단 | Method, server and system for managing emergency patients |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023096265A1 (en) * | 2021-11-26 | 2023-06-01 | 서울대학교병원 | Device and method for deriving severity prediction score of covid-19 patient using biological signal |
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