KR20210135829A - 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법 - Google Patents

인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법에 관한 것으로 질의문을 수신하여 인텐츠 기반으로 상기 수신되는 질의문에 대한 답변을 파악하여 제공하는 질의 처리부 및 진료에 필요한 환자 진료 정보 요청에 따라 해당 환자의 진료 정보를 추출하여 제공해주는 진료 정보 제공부를 포함하는 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치에 의해 의료기관에서 의료진이 환자의 치료 및 케어에 집중하여 진단의 정확도를 향상시키고 진료 퀄리티를 향상시킬 수 있도록 필요한 정보의 제공이나 서류발급, 수납 기능을 수행할 수 있는 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법을 제공하여 병원과 의료진의 업무를 편리하게 처리하여 업무 정확도가 향상되고 상담 센터를 챗봇으로 대체하여 인력의 효율적 운영이 가능하다는 효과가 도출된다.

Description

인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법{Apparatus and Method for Providing Medical Service Based on Artificial Intelligence}
본 발명은 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법에 관한 것으로 보다 상세하게는 챗봇 기능을 수행하면서 실시간 정보제공, 서류발급, 수납과 같은 일련의 행정처리를 수행하는 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법에 관한 것이다.
최근에는 인공지능 분야, 특히 자연어 이해 분야의 기술 발전에 따라, 사용자에 의한 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 입력을 수신 및 이해하고, 그에 따라 필요한 동작을 수행할 수 있는 대화 이해 AI 시스템의 개발 및 활용이 점차 늘어나고 있다.
한편, 최근, 각 기업이나 기관 등은 대부분 고객 상담 센터를 운영하는데, 이러한 고객 상담 센터를 위하여 대화 이해 AI 시스템이 구축되는 경우가 늘어나고 있다.
대화 이해 AI 시스템이 대화 흐름 모델을 사용하는 경우, 준비된 상황에서 적절한 답변을 제시하는데 효율적인 반면, 고객의 질문이 대화 흐름을 벗어난 경우, 준비되지 않은 상황에서의 답변은 적절하지 않을 수 있는데, 이 경우에는 머신러닝(딥러닝 등)을 이용한 응답을 생성하는 것이 적절할 수 있다.
한편, 기계에 의해 사람의 음성을 인식하여 반응하는 기술은 실생활의 여러 분야에서 인공지능 시스템으로 응용되고 있다. 이러한 시스템은 텍스트 마이닝 기술을 바탕으로 사용자의 입력 문장을 분석하여 의미를 파악하고, 그 의도에 맞게 응답을 생성, 출력하게 된다. 이러한 정보처리 기술 및 기계학습 기술의 발달로 상담사를 대신하여 고객의 질의에 대한 답변을 자동화할 수 있는 대화 시스템 (Dialog System) 또는 챗봇 (Chatbot)의 활용이 다방면에서 시도되고 있다.
의료 산업 분야에서 헬스 케어 AI 시장 규모도 확장되고 있다.
국내 대학병원에서는 IBM 왓슨을 도입한 이후에 연이어 그 도입을 결정하고 있다. 또한 인공지능 기반의 의료 시스템의 의료 시스템 구축을 선언하고 한국마이크로소프트사와 제휴를 체결하였다. 또한 정부에서는 한국형 AI 기반의 정밀의료 서비스 닥터엔서(Dr.Answer)사업단을 출범하고 다수의 의료기관과 기업이 참여하였다.
KR 10-2043563 B1 KR 10-1818074 B1
본 발명은 이 같은 기술적 배경에서 도출된 것으로, 의료기관에서 의료진이 환자의 치료 및 케어에 집중하여 진단의 정확도를 향상시키고 진료 퀄리티를 향상시킬 수 있도록 필요한 정보의 제공이나 서류발급, 수납 기능을 수행할 수 있는 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
또한 인공지능으로 상담센터의 효율적 운영이 가능하며 신규고객의 증가, 고객 만족도 증가로 인한 의료 기관의 수익률을 향상시키고자 한다.
환자의 생활 패턴을 반영하여 해당 질환에 최적화된 치료에 따른 생활지침등을 소프트웨어와 디바이스를 통해 제공해줌으로써 질병 치료 및 치료효과를 증대시킬 수 있는 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법을 제공하고자 한다.
상기의 과제를 달성하기 위한 본 발명은 다음과 같은 구성을 포함한다.
즉 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치는 질의문을 수신하여 인텐츠 기반으로 상기 수신되는 질의문에 대한 답변을 파악하여 제공하는 질의 처리부 및 진료에 필요한 환자 진료 정보 요청에 따라 해당 환자의 진료 정보를 추출하여 제공해주는 진료 정보 제공부를 포함한다.
한편, 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치에서 수행되는 의료 지원 서비스 제공방법은, 질의 처리부가 질의문을 수신하여 인텐츠 기반으로 상기 수신되는 질의문에 대한 답변을 파악하여 제공하는 단계 및 진료 정보 제공부가 진료에 필요한 환자 진료 정보 요청에 따라 해당 환자의 진료 정보를 추출하여 제공해주는 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면 의료기관에서 의료진이 환자의 치료 및 케어에 집중하여 진단의 정확도를 향상시키고 진료 퀄리티를 향상시킬 수 있도록 필요한 정보의 제공이나 서류발급, 수납 기능을 수행할 수 있는 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법을 제공하여 병원과 의료진의 업무를 편리하게 처리하여 업무 정확도가 향상되고 상담 센터를 챗봇으로 대체하여 인력의 효율적 운영이 가능하다는 효과가 도출된다.
또한 인공지능으로 상담센터의 효율적 운영이 가능하며 신규고객의 증가, 고객 만족도 증가로 인한 의료 기관의 수익률을 향상시킬 수 있다.
뿐만 아니라 환자의 생활 패턴을 반영하여 해당 질환에 최적화된 치료에 따른 생활지침등을 소프트웨어와 디바이스를 통해 제공해줌으로써 질병 치료 및 치료효과를 증대시킬 수 있는 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치 및 방법을 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치의 블록도,
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 추론부에서의 추론과정을 도시한 예시도,
도 3 은 일 실시예에 따른 학습부에서 머신러닝 과정을 도시한 예시도,
도 4 및 도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공방법의 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치의 블록도이다.
일 실시예에 있어서 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치는 의료 기관의 진료 접수, 예약, 안내, 홍보, 생활지침교육, 상담, 진단 지원, 회진 지원, 사후관리, 발급, 조회, 및 수납 서비스 중 적어도 하나를 제공한다.
특히 입력되는 질의문이나, 요청 정보에 대해 패턴기반의 머신 러닝 자연어 처리기술이 적용되고, 입력되는 질의문 데이터에서 띄어쓰기, 오타를 추론하여 처리한다. 이에 따라 정확도를 향상시킬 수 있다.
그리고 의료 기관의 사용 용어에 대한 전문 데이터베이스를 구축하여 이용하고, 인텐츠를 예측하여 선제적으로 예상되는 질문에 대한 답변을 파악함으로써 대화의 연속성을 보장하며 클러스터링 기술을 이용하여 정확도 높은 정보를 제공할 수 있다.
추가적으로 영상인식 및 음성인식 기능을 제공하여 음성 또는 키패드를 통해 입력되는 문장을 입력받아 그 내용을 분석하고 원하는 답변을 출력해줄 수 있다. 또한, 고객의 소리를 듣고 추론엔진에서 이해할 수 있는 정보로 변환시킬 수 있다. 영상으로 입력되는 신분증, 서류에서 필요한 내용, 바코드 정보를 인식할 수 있다.
환자 정보외 의무전자기록(EMR)과 연동되어 해당 의료기관에서 진료 이력이 있는 환자의 진료 정보, 진료 일정 및 예약 서비스를 제공할 수도 있다.
일 실시예에 따른 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치는 기업의 재무, 회계, 제조, 구매, 고객 관리 분야 데이터를 수집해 입력하고 비교하는 단순반복 업무를 자동화해서 빠르고 정밀하게 수행하는 자동화 소프트웨어 프로그램인 로봇 프로세스 자동화(RPA·Robotic Process Automation) 기술을 적용한다.
도 1 에서와 같이 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치는 질의 처리부(110), 진료 정보 제공부(120), 결제 처리부(130), 예약 처리부(140), 컨텐츠 제공부(150), 평가 분석부(160) 및 데이터베이스부(180)를 포함한다.
데이터베이스부(180)는 구체적으로 질의 처리부(110)에서 질의문에 대한 답변을 제공하기 위한 답변 데이터베이스부(181), 질의 처리부(110)로 수신된 질의문을 저장하는 질의문 데이터베이스부(182), 학습부(118)에서의 학습 결과를 데이터베이스화하여 저장하는 학습결과 데이터베이스부(183), 인텐츠 흐름을 학습하여 저장하는 인텐츠 흐름 데이터베이스부(184), 환자의 진단 내역이나 검사 결과, 처방 내역등을 포함하는 진료 정보를 저장하는 진료 정보 데이터베이스부(185), 의료 기관의 예약 상황을 저장하는 예약 정보 데이터베이스부(186), 진료전후 또는 수술전후에 환자들에게 유용한 정보를 제공하기 위한 컨텐츠를 저장하는 컨텐츠 데이터베이스부(187)를 포함한다.
질의 처리부(110)는 환자 또는 의료진으로부터 질의문을 수신하여 인텐츠 기반으로 상기 수신되는 질의문에 대한 답변을 파악하여 제공한다. 질의 처리부(110)에서 챗봇기능을 제공함으로써 시간과 장소에 제약 없이 환자들은 궁금한 사항을 질문하거나 상담할 수 있다.
일 실시예에 있어서 질의 처리부(110)는 영상, 음성, 언어로 입력되는 정보 즉, 질의문에 기반하여 고객이 원하는 내용을 추론하는 추론엔진과 영상, 음성, 자연어 등의 학습 데이터를 기반으로 학습을 수행하는 머신러닝부를 포함한다.
본 발명의 일 양상에 있어서, 질의 처리부(110)는 질의문을 수신하는 질의문 수신부(111), 질의문 수신부(111)로 수신된 질의문을 입력받아 질의문에 대한 인텐츠를 파악하는 추론부(115), 추론부(115)로부터 파악된 인텐츠를 수신하고, 인텐츠 흐름 데이터베이스에 저장된 정보에 기반하여 수신된 인텐츠에 대한 예측 인텐츠를 도출하는 인텐츠 예측부(117) 및 답변 데이터베이스부(181)로부터 질의문에 대한 답변과, 인텐츠 예측부(117)에서 예측되는 예측 인텐츠에 기반한 답변을 파악하여 제공하는 답변 제공부(113)를 포함한다.
그리고 답변 제공부(113)에서 답변 제공 후 상기 질의문 수신부로 수신되는 질의문을 모니터링하여 인텐츠 흐름을 학습하고 인텐츠 흐름 데이터베이스부(184)에 저장된 인텐츠 흐름 데이터를 업데이트하는 인텐츠 흐름 학습부(119)와, 답변 내용을 학습하고 학습 데이터를 기반으로 상기 답변 데이터베이스를 업데이트 하는 학습부(118)를 더 포함한다.
일 예로 질의문 수신부(111)는 사용자 단말기에서 구동되는 채팅 기능을 가지는 어플리케이션의 채팅창을 통해 질의문을 수신하고, 답변 제공부(113)는 사용자 단말기에서 구동되는 채팅창을 통해 답변을 제공한다. 이에 따라 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치는 1:1 채팅 기능을 통해 인텐츠 기반의 질문/답변 서비스를 제공할 수 있다.
그러나 이에 한정되는 것은 아니고 질의문 수신부(111)는 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치에 구비되는 터치스크린 방식의 키패드로 질의문을 입력받거나, 마이크를 통해 음성 형태로 질의문을 입력받을 수도 있다.
질의문 수신부(111)는 직접 입력되거나 사용자 단말기로부터 입력되는 질의문을 수신한다. 그리고 질의문 데이터베이스부(182)에 저장한다.
추론부(115)는 질의문 수신부(111)로 수신된 질의문을 입력받아 질의문에 대한 인텐츠를 파악한다.
답변 데이터베이스부(181)는 질의문에 대한 답변을 저장한다. 답변 데이터베이스부(181)는 학습부(118)에서 학습에 기반이되는 답변 데이터들을 저장한다.
질의문 데이터베이스부(182)는 질의문 수신부(111)로 수신되는 질의문 정보를 저장하고, 학습부(118)에서 학습에 기반이 되는 데이터들을 저장한다.
인텐츠 예측부(117)는 추론부(115)로부터 파악된 인텐츠를 수신하고, 인텐츠 흐름 데이터베이스부(184)에 저장된 정보에 기반하여 수신된 인텐츠에 대한 예측 인텐츠를 도출한다.
인텐츠 흐름 데이터베이스부(184) 질의문에 의해 파악된 인텐츠에 기반하여 인텐츠를 예측하기 위한 인텐츠의 흐름 정보를 저장한다.
답변 제공부(113)는 답변 데이터베이스부(181)로부터 질의문 수신부(111)로 수신된 질의문에 대한 답변과, 인텐츠 예측부(117)에서 예측되는 예측 인텐츠에 기반한 답변을 파악하여 사용자에게 제공한다. 답변 제공부(113)는 사용자 단말기로 답변을 제공하거나, 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치에 구비된 표시부를 통해 가시적인 데이터로 답변을 제공하거나, 스피커를 통해 음성 데이터로 답변을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치는 머신 러닝을 활용한 인텐츠 추출을 적용한 답변 시스템에 관한 것으로, 질의문 수신부가 사용자로부터 사용자ID 및 질의문을 입력받고, 추론부(140)가 이를 수신하여 학습 결과 데이터베이스부(183)에 저장된 데이터들을 활용하여 인텐츠를 생성한다.
그리고 추론부(115)는 생성된 인텐츠를 인텐츠 예측부(117)에 전달하며, 인텐츠 예측부(117)가 사용자 ID 및 인텐츠에 따라 예측 인텐츠를 도출한 후 다시 추론부(115)를 통해 답변을 제공한다.
기존의 형태소 분석 기반은 한글 맞춤법에 맞는 문장만 이해가 가능하다.
반면, 일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공장치의 추론부(115)는 패턴 기반의 머신러닝 자연어 처리 기술을 적용하여 머신 러닝을 한 모든 문장을 이해하는 방식으로 속어, 줄임말, 유행어 등을 인식하고 처리할 수 있다.
뿐만 아니라 전세계 언어를 학습하면 이해가 가능하기 때문에 적어도 하나이상의 언어를 사용하더라도 사용자가 원하는 언어로 답변이 가능해진다. 예를 들어 질의자가 한국어, 중국어, 영어를 섞어서 사용하는 경우에도 답변이 가능하며 이때 질의자가 선택한 언어로 답변을 제공한다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 추론부에서의 추론과정을 도시한 예시도이다.
일 실시예에 있어서 추론부(115)는 일 예로 한글의 경우에 자음과 모음을 분류하고 DNA 배열의 패턴으로 처리한다. 즉 "대한민국"의 경우 "ㄷ ㅐ ㅎ ㅏ ㄴ ㅁ ㅣ ㄴ ㄱ ㅜ ㄱ"으로 인식한다.
그리고 특정 분야에서 사용하는 전문 용어에 대한 키워드 사전이나, 엔티티사전을 포함하는 데이터베이스 구축으로 특화된 컨텐츠를 보유하도록 구현될 수도 있다. 즉 머신 러닝과 추론 엔진을 특정 분야의 전문가와 협업을 통해 개발 가능하다.
추가적으로 추론부(115)는 오타 분석 및 띄어쓰기 분석에 의해 질문을 추론할 수 있는 추론 엔진을 포함한다. 또한, 일 실시예에 있어서 질문/답변 서비스 제공 장치가 병원에서 구현될 경우에, 병원에서 사용하는 전문 용어 또는 빈도수 높은 용어들을 데이터베이스로 구축하여 병원 업무에 특화된 컨텐츠를 보유하도록 구현될 수도 있다.
또한 일 양상에 있어서, 질의문 수신부(111)는 사용자 식별정보(ID)를 더 입력받고 추론부(115)는 사용자 식별정보에 따라 파악되는 사용자 정보에 더 기반하여 인텐츠를 파악한다.
일 예로 추론부(115)는 사용자 식별정보(ID)에 기반하여 사용자의 성별이나 연령, 이전 질의 내용이나, 이전 진료 이력 정보와 같은 개인 정보를 파악하고, 파악된 사용자 고유 정보를 반영하여 사용자 맞춤형 인텐츠를 추론하는 것이 가능하다.
학습부(118) 및 인텐츠 흐름 학습부(119)는 기계학습, 머신러닝 VCS(지도학습), 자가특징을 추출하여 학습한다. 일 실시예에 있어서 학습부(118) 및 인텐츠 흐름 학습부(119)는 패턴 기반의 머신 러닝 자연어 처리 기술을 구현하고 RPA(Robotic Process Automation)와 딥러닝을 지향한다. 학습부(118)는 추론부(115)에서 추론되는 결과를 기반으로 학습을 수행한다.
인텐츠 흐름 학습부(119)는 답변 제공부(113)에서 답변 제공 후 질의문 수신부(111)로 수신되는 질의문을 모니터링하여 인텐츠 흐름을 학습하고 인텐츠 흐름 데이터베이스부(184)에 저장된 인텐츠 흐름 데이터를 업데이트한다.
인텐츠 흐름 학습부(119)는 주기적으로 머신러닝하여 인텐츠 흐름 데이터베이스부(184)에 저장된 인텐츠 흐름 데이터를 업데이트한다.
그리고 학습부(118)는 추론부(115)에서 예측되는 인텐츠에 의한 답변 내용을 학습하고 학습 데이터를 기반으로 답변 데이터베이스부(181)를 업데이트한다.
학습부(118)는 추론부(115)에서의 추론 결과를 학습한다.
도 3 은 일 실시예에 따른 학습부에서 머신러닝 과정을 도시한 예시도이다. 학습부(118)는 머신러닝 엔진을 포함한다. 일 실시예에 있어서 머신 러닝 엔진은 도 3 과 같이 크게 입력, 패턴추출, 가중치 연산, 추론, 추론결과 평가, 노드 갱신에 따른 추론과정 피드백의 절차를 구현한다.
이러한 머신 러닝 절차에 따르면, 입력절차에서 입력되는 문장에 대한 문장 ID의 역할은 하는 인텐츠를 정의하여 문장을 분류하고, 문장 내 키워드 및 엔티티를 추출하여 키워드에 대한 가치를 평가하여 가중치를 산출하고, 노드를 이용한 추론을 통해 결과를 도출할 수 있다.
이어서, 입력 인텐츠와 추론결과 인텐츠를 비교하여 일치하지 않는 경우 판단 로직을 통해 가중치를 조절하여 추론 절차에 재반영함으로써 결과를 보완할 수 있게된다.
즉 입력된 인텐츠와 추론 결과 인텐츠가 일치하는지 여부를 파악하고 일치하지 않는 경우에 판단 로직은 노들르 추가하거나 노드 수정을 통해 가중치를 변동함으로써 추론 절차에 반영(node update)할 수 있다.
인텐츠 예측부(117)는 추론부(115)로부터 파악된 인텐츠를 수신하고, 인텐츠 흐름 데이터베이스부(184)에 저장된 정보에 기반하여 수신된 인텐츠에 대한 예측 인텐츠를 도출한다.
즉 예측 인텐츠를 미리 도출하고, 그에 대한 대답을 선제적으로 제공해줌으로써 질의문을 입력한 사용자의 만족도를 최적화할 수 있다.
즉 직전 대화 내용을 기반으로 사용자의 대화 의도를 정확히 파악할 수 있다. 그리고 파악된 의도 즉 예측 인텐츠를 기초로 대화의 연속성을 보장할 수 있는 질문/답변 서비스의 제공이 가능하다.
추가적인 양상에 있어서 일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공장치는 무작위의 FAQ 자료를 활용하여 자동 분류하는 클러스터링 기능을 더 수행할 수 있다. 그리고 추론부(115)가 클러스터링 된 데이터들을 적용하여 문장 추론 절차에서 빠른 적용을 지원할 수 있다.
또한 일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공장치는 영상 인식 기능 및 음성 인식 기능을 더 수행할 수 있다. 예를 들어 사용자가 본인 확인을 위해 신분증을 업로드하거나, 질문을 사용자 단말기에 탑재되는 마이크를 통해 음성 형태로 입력받아서 인식할 수 있다.
답변 제공부(113)는 질의문 수신부(111)로 수신된 질의문에 대한 답변을 답변 데이터베이스부(181)에서 추출하여 제공한다. 또한, 추론부에서 파악된 인텐츠 및 예측 인텐츠에 대한 답변을 답변 데이터베이스부(181)에서 추출하여 제공한다. 일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공장치는 선제적으로 예측 인텐츠에 대한 답변을 제공해줌으로써 사용자로부터의 질의문에 대한 답변 뿐 아니라 그에서 파생될 수 있는 질문을 미리 예측하고 그에 대한 답변을 더 제공해줄 수 있다. 따라서 질의/답변 서비스에 대한 정확도 및 만족도를 높일 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공장치의 질의문 수신부(111)는 직접 사용자로부터 입력받거나 사용자 단말기로부터 사용자 식별정보(ID)와 질의문을 입력받는다. 질의문 수신부(111)는 사용자 식별정보(ID)와 질의문을 추론부(115)로 전달한다.
추론부(115)는 질의문 수신부(111)로 입력된 질의문에 대한 인텐츠를 파악한다. 그리고 사용자 식별정부(ID)와 파악된 인텐츠를 인텐츠 예측부(117)로 제공한다.
인텐츠 예측부(117)는 인텐츠 흐름 학습부(119)에서 학습되어 인텐츠 흐름 데이터베이스부(184)에 저장된 데이터에 기반하여 예측 인텐츠를 도출한다.
그리고 인텐츠 예측부(117)는 인텐츠와 도출된 예측 인텐츠를 추론부(115)로 전달한다. 그러면 추론부(115)는 인텐츠와 예측 인텐츠를 답변 제공부(113)로 제공한다. 답변 제공부(113)는 답변 데이터베이스부(181)에 저장된 데이터에 기반하여 인텐츠에 대한 답변과 예측 인텐츠에 대한 답변을 파악한다.
그리고 답변 제공부(113)는 파악된 인텐츠에 대한 답변과 예측 인텐츠에 대한 답변을 사용자에게 제공해준다.
진료 정보 제공부(120)는 진료에 필요한 환자 진료 정보 요청에 따라 해당 환자의 진료 정보를 추출하여 제공해준다. 일 실시예에 있어서 진료 정보 제공부(120)는 진료 정보 데이터베이스(185)에 저장된 데이터 중 해당 환자의 진료 정보를 추출하여 제공한다.
진료 정보 제공부(120)는 환자 식별 정보를 입력받아서 해당 환자의 진료 정보를 제공해줄 수 있다.
이때 환자 식별 정보를 입력받는 것은 직접 환자의 생년월일, 주민등록번호와 같은 신상 정보를 직접 입력받거나 고유 정보를 포함하는 바코드를 스캔하는 것으로 구현된다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니고 다양한 변형예들을 포괄할 수 있다.
이때 진료 정보라 함은 해당 의료 기관 내에서의 진료 이력 정보, 진단 내역, 처방 내역을 포함한다. 그리고 해당 환자에게 시행된 검사 결과 데이터들을 포함한다. 검사 결과 데이터는 X-ray 나 MRI 같은 영상 데이터들을 포함한다.
또한 진료 정보 제공부(120)는 환자가 필요한 처방전이나, 영수증, 진단서와 같은 서류들의 발급 요청에 따른 서류 발급 기능도 수행할 수 있다.
일 실시예에 있어서 인공지능 기반의 의료지원 서비스 제공장치는 이동 가능한 키오스크에 탑재될 수 있다. 의료기관을 이동하면서 로비나 병실에 방문하여 직접 환자로부터 주문을 접수받거나 궁금한 사항에 대한 질의문을 입력받고 그에 대한 답을 제공해줄 수도 있다.
예약 처리부(140)는 환자 식별 정보와 의료진 정보를 포함하는 진료 예약 요청 또는 예약 변경 요청이 수신되면, 상기 수신된 진료 예약 요청 또는 예약 변경 요청에 따른 진료 예약 처리를 수행한다.
일 실시예에 있어서, 예약 처리부(140)는 의료진이나 고객이 소지하는 사용자 단말기에서 구동되는 전용 어플리케이션을 통해 입력되는 예약 요청을 수신할 수 있다. 또는 의료기관 홈페이지를 통해 접속한 고객으로부터의 예약 요청을 수신할 수도 있다. 그리고 수신되는 예약 요청을 의료기관의 예약 관리처로 제공해줌으로써 진료 예약이 완료되도록 처리한다.
결제 처리부(130)는 진료비 결제 요청에 따라 진료비 결제 처리를 수행한다. 환자 식별 정보를 입력하면 해당 환자의 진료비에 대한 결제 처리를 수행할 수 있다.
일 실시예에 있어서 결제 처리부(130)는 스마트 페이를 통해 결제 처리를 수행할 수 있다. 결제 처리부(130)는 병원 스마트 페이를 도입하여 진료비의 결제처리를 수행함으로써, 카드 수수료를 절감할 수 있는 효과가 도출된다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
컨텐츠 제공부(150)는 진료 이력이 있는 환자의 질병 및 처방상태를 확인하고, 환자 맞춤형으로 일상 생활 지침 컨텐츠 또는 운동 컨텐츠를 제공해준다.
컨텐츠 제공부(150)는 환자의 처방 상태에 따라 약 복용법이나 주의할 점을 맞춤형으로 제공해줄 수 있다.
컨텐츠 제공부(150)는 환자의 질병 및 처방상태에 따라 건강보조식품을 추천해주거나, 자가진단 테스트를 제공할 수 있다. 또는 맞춤형 건강 정보 영상을 제공해줄 수도 있다.
또한 컨텐츠 제공부(150)는 환자별로 증상에 대한 안내등을 돕고 수술 전후 관리를 통해 보조 치료 역할을 수행할 수 있다. 수술 전후 주의 사항이나 생활 지침에 대한 컨텐츠 파일을 제공해준다. 컨텐츠는 환자의 치료에 필요한 바람직한 스트레칭 영상이나 약 복용법에 대한 문서 파일이 포함될 수 있다.
평가 분석부(160)는 웹상에 개시되는 해당 의료 기관에 대한 평가 내역을 취합하여 분석하고, 평가 분석 결과를 제공해준다. 일 예로 웹 크롤링 방식으로 병원 홈페이지 뿐 아니라, 블로그나 SNS와 같은 다수 계정상에 업로드된 의료기관 평가 내역을 모니터링하고 그 내용을 취합하여 분석할 수 있다.
평가 분석부(160)는 접속자 통계 및 질문수 통계, 답변 신뢰도의 통계, 질문 주제별 통계를 분석하여 그 결과를 제공해준다.
이에 따라 고객 연령별, 성별, 질병 별로 어떤 주제 관련 질문이 많이 입력되는지와 같은 의료기관 영업에 활용될 수 있는 다양한 형태의 분석 결과들을 도출해낼 수 있다.
평가 분석부(160)는 온라인상에 개시되는 의료 기관의 후기 및 관련 댓글을 모니터링하고 분석 결과를 제공한다. 예를 들어 친절한 의료진, 치료 경과에 대한 평점이 높으나 과다 처방이나 비싼 비용, 또는 대기시간이 길다는 관련 불만 글이 많다는 정보를 파악하여 의료기관에 제공할 수 있다.
또한, 지점별로 평가 분석을 통해 운영에 반영함으로써 의료기관의 전반적인 서비스 질을 개선할 수 있고, 이에 따라 경쟁력있는 서비스를 제공하여 더 많은 수의 고객을 유치할 수 있다.
일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공장치는 인텐츠 방식의 추론 기술로 사용자가 원하는 답변에 접근할 수 있도록 재질문을 통해 세부적인 대화를 유도하거나, 초기 질문을 대체할 수 있는 질문을 제시해 질문 의도를 정확히 파악할 수 있도록 인텐트 흐름을 데이터베이스화하고 학습하여 진화할 수 있다.
이에 따라 고객으로부터 질의에 대하여 향후 예상되는 질문을 예측하고 고객이 추가적으로 필요할 것으로 예상되는 정보를 미리 전달해줄 수도 있다.
즉 고객이 질의를 하면 다음에 질의가 예상되는 정보에 대해 선제적으로 답변을 함으로써 고객에게 정보 전달의 편의성을 제공할 수 있다.
또한 일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공장치는 키오스크에 탑재되어 구현되거나, 온라인을 통해 고객들이 자신의 스마트폰이나 태블릿PC등을 이용하여 어플리케이션 또는 웹페이지에 접속하여 이용 가능하다.
추가적으로 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공장치는 QR코드 인식, ARS을 이용한 URL 제공, 고객 피드백 및 수술전 후 고객관리(보조 치료 솔루션 제공), 병원Pay 지원을 통한 의료비용 절감 등의 기능을 제공하는 의료 서비스 플랫폼에 대한 비즈니스 모델(BM) 을 제안할 수 있다.
도 4 및 도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공방법의 흐름도이다.
먼저, 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치에서 수행되는 의료 지원 서비스 제공방법은 질의 처리부가 질의문을 수신하여(S400) 인텐츠 기반으로 상기 수신되는 질의문에 대한 답변을 파악하여 제공한다(S405).
구체적으로 도 5와 같이 질의문에 대한 답변을 파악하여 제공하는 단계는, 질의문 수신부가 질의문을 수신하면, 추론부가 상기 질의문 수신부로 수신된 질의문을 입력받아 질의문에 대한 인텐츠를 파악한다(S4051).
그리고 인텐츠 예측부가 추론부로부터 파악된 인텐츠를 수신하고, 인텐츠 흐름 데이터베이스에 저장된 정보에 기반하여 수신된 인텐츠에 대한 예측 인텐츠를 도출한다(S4052).
이 후에 답변 제공부가 질의문에 대한 답변을 데이터베이스화하여 저장하는 답변 데이터베이스부로부터 질의문 수신부로 수신된 질의문에 대한 답변과, 상기 인텐츠 예측부에서 도출된 예측 인텐츠에 기반한 답변을 파악하여 제공한다(S4054).
학습부가 답변 내용을 학습하고 학습 데이터를 기반으로 답변 데이터베이스를 업데이트 하고(S4055), 인텐츠 흐름 학습부가 답변 제공부에서 답변 제공 후 질의문 수신부로 수신되는 질의문을 모니터링하여(S4057) 인텐츠 흐름을 학습하고 상기 인텐츠 흐름 데이터베이스에 저장된 인텐츠 흐름 데이터를 업데이트한다(S4059).
본 발명의 일 실시예에 따른 의료 지원 서비스 제공방법은 인텐츠 방식의 추론 기술로 사용자가 원하는 답변에 접근할 수 있도록 재질문을 통해 세부적인 대화를 유도하거나, 초기 질문을 대체할 수 있는 질문을 제시해 질문 의도를 정확히 파악할 수 있도록 인텐트 흐름을 데이터베이스화하고 학습하여 진화할 수 있다.
이에 따라 고객으로부터 질의에 대하여 향후 예상되는 질문을 예측하고 고객이 추가적으로 필요할 것으로 예상되는 정보를 미리 전달해줄 수도 있다.
즉 고객이 질의를 하면 다음에 질의가 예상되는 정보에 대해 선제적으로 답변을 함으로써 고객에게 정보 전달의 편의성을 제공하고 만족도를 극대화시킬 수 있어 고객 유치 효과를 낼 수 있다.
그리고 진료 정보 제공부는 진료에 필요한 환자 진료 정보 요청에 따라(S410) 해당 환자의 진료 정보를 추출하여 제공해준다(S415).
진료 정보 제공부는 환자나 의료진으로부터 환자 식별 정보를 입력받아 해당 환자의 진료 정보를 제공해줄 수 있다. 이때 환자 식별 정보를 입력받는 것은 직접 환자의 생년월일, 주민등록번호와 같은 신상 정보를 직접 입력받거나 고유 정보를 포함하는 바코드를 스캔하는 것으로 구현된다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니고 다양한 변형예들을 포괄할 수 있다.
이때 진료 정보라 함은 해당 의료 기관 내에서의 진료 이력 정보, 진단 내역, 처방 내역을 포함한다. 그리고 해당 환자에게 시행된 검사 결과 데이터들을 포함한다. 검사 결과 데이터는 X-ray 나 MRI같은 영상 데이터들을 포함한다. 의료진이 환자 정보를 입력하면 해당 환자의 전반적인 진료 정보를 제공해줌으로써 의료진이 진단에 집중할 수 있도록 도울수 있다.
그리고 진료 예약 또는 진료 예약 변경 요청이 수신되면(S420), 해당 환자의 예약 처리를 수행한다(S425).
일 실시예에 있어서, 예약 처리부는 의료진이나 고객이 소지하는 사용자 단말기에서 구동되는 전용 어플리케이션을 통해 입력되는 예약 요청을 수신할 수 있다. 또는 의료기관 홈페이지를 통해 접속한 고객으로부터의 예약 요청을 수신할 수도 있다. 그리고 수신되는 예약 요청을 의료기관의 예약 관리처로 제공해줌으로써 진료 예약이 완료되도록 처리한다.
그리고 진료비 결제 처리 요청이 수신되면(S430). 진료비 결제 처리를 수행한다.
일 실시예에 있어서 결제 처리부는 스마트 페이를 통해 결제 처리를 수행할 수 있다. 결제 처리부는 병원 스마트 페이를 도입하여 진료비의 결제처리를 수행함으로써, 카드 수수료를 절감할 수 있는 효과가 도출된다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
이후에 진료 고객에 대한 컨텐츠 요청이 수신되면(S440), 환자 맞춤형 컨텐츠를 제공해준다(S445).
컨텐츠 제공부는 진료 이력이 있는 환자의 질병 및 처방상태를 확인하고, 환자 맞춤형으로 일상 생활 지침 컨텐츠 또는 운동 컨텐츠를 제공해준다. 또한 컨텐츠 제공부는 환자의 처방 상태에 따라 약 복용법이나 주의할 점을 맞춤형으로 제공해줄 수도 있다.
컨텐츠 제공부는 환자의 질병 및 처방상태에 따라 건강보조식품을 추천해주거나, 자가진단 테스트를 제공할 수 있다. 또는 맞춤형 건강 정보 영상을 제공해줄 수도 있다.
또한 컨텐츠 제공부는 환자별로 증상에 대한 안내등을 돕고 수술 전후 관리를 통해 보조 치료 역할을 수행할 수 있다. 수술 전후 주의 사항이나 생활 지침에 대한 컨텐츠 파일을 제공해준다. 컨텐츠는 환자의 치료에 필요한 바람직한 스트레칭 영상이나 약 복용법에 대한 문서 파일이 포함될 수 있다.
추가적으로 평가 정보의 요청이 수신되면(S450), 웹상에 개시된 해당 의료 기관에 대한 평가 내역을 취합하여 분석하고 분석 결과를 제공해준다(S455).
평가 분석부는 웹상에 개시되는 해당 의료 기관에 대한 평가 내역을 취합하여 분석하고, 평가 분석 결과를 제공해준다. 일 예로 웹 크롤링 방식으로 병원 홈페이지 뿐 아니라, 블로그나 SNS와 같은 다수 계정상에 업로드된 의료기관 평가 내역을 모니터링하고 그 내용을 취합하여 분석할 수 있다.
추가적으로 평가 분석부는 접속자 통계 및 질문수 통계, 답변 신뢰도의 통계, 질문 주제별 통계를 분석하여 그 결과를 더 제공해준다.
이에 따라 고객 연령별, 성별, 질병 별로 어떤 주제 관련 질문이 많이 입력되는지와 같은 의료기관 영업에 활용될 수 있는 다양한 형태의 분석 결과들을 도출해낼 수 있다.
평가 분석부는 온라인상에 개시되는 의료 기관의 후기 및 관련 댓글을 모니터링하고 분석 결과를 제공한다. 예를 들어 친절한 의료진, 치료 경과에 대한 평점이 높으나 과다 처방이나 비싼 비용, 또는 대기시간이 길다는 관련 불만 글이 많다는 정보를 파악하여 의료기관에 마케팅 자료로 활용할 수 있도록 제공해줄 수 있다.
전술한 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110 : 질의 처리부 120 : 진료 정보 제공부
130 : 결제 처리부 140 : 예약 처리부
150 : 컨텐츠 제공부 160 : 평가 분석부
180 : 데이터베이스부

Claims (11)

  1. 질의문을 수신하여 인텐츠 기반으로 상기 수신되는 질의문에 대한 답변을 파악하여 제공하는 질의 처리부; 및
    진료에 필요한 환자 진료 정보 요청에 따라 해당 환자의 진료 정보를 추출하여 제공해주는 진료 정보 제공부;를 포함하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 질의 처리부는,
    질의문을 수신하는 질의문 수신부,
    질의문에 대한 답변을 데이터베이스화하여 저장하는 답변 데이터베이스부,
    상기 질의문 수신부로 수신된 질의문을 입력받아 질의문에 대한 인텐츠를 파악하는 추론부,
    상기 추론부로부터 파악된 인텐츠를 수신하고, 인텐츠 흐름 데이터베이스에 저장된 정보에 기반하여 상기 수신된 인텐츠에 대한 예측 인텐츠를 도출하는 인텐츠 예측부 및
    상기 답변 데이터베이스부로부터 상기 질의문에 대한 답변과, 상기 인텐츠 예측부에서 예측되는 예측 인텐츠에 기반한 답변을 파악하여 제공하는 답변 제공부를 포함하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 답변 제공부에서 답변 제공 후 상기 질의문 수신부로 수신되는 질의문을 모니터링하여 인텐츠 흐름을 학습하고 상기 인텐츠 흐름 데이터베이스에 저장된 인텐츠 흐름 데이터를 업데이트하는 인텐츠 흐름 학습부 및
    상기 답변 내용을 학습하고 학습 데이터를 기반으로 상기 답변 데이터베이스를 업데이트 하는 학습부를 더 포함하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    이동 가능한 키오스크에 탑재되는 것을 특징으로 하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    환자 식별 정보와 의료진 정보를 포함하는 진료 예약 요청 또는 예약 변경 요청이 수신되면, 상기 수신된 진료 예약 요청 또는 예약 변경 요청에 따른 진료 예약 처리를 수행하는 예약 처리부;를 더 포함하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    진료비 결제 요청에 따라 진료비 결제 처리를 수행하는 결제 처리부;를 더 포함하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    진료 이력이 있는 환자의 질병 및 처방상태를 확인하고, 환자 맞춤형으로 일상 생활 지침 컨텐츠 또는 운동 컨텐츠를 제공하는 컨텐츠 제공부;를 더 포함하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    웹상에 개시되는 해당 의료 기관에 대한 평가 내역을 취합하여 분석하고, 평가 분석 결과를 제공해주는 평가 분석부;를 더 포함하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치.
  9. 인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공장치에서 수행되는 의료 지원 서비스 제공방법에 있어서,
    질의 처리부가 질의문을 수신하여 인텐츠 기반으로 상기 수신되는 질의문에 대한 답변을 파악하여 제공하는 단계; 및
    진료 정보 제공부가 진료에 필요한 환자 진료 정보 요청에 따라 해당 환자의 진료 정보를 추출하여 제공해주는 단계;를 포함하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 질의문에 대한 답변을 파악하여 제공하는 단계는,
    질의문 수신부가 질의문을 수신하는 단계;
    추론부가 상기 질의문 수신부로 수신된 질의문을 입력받아 질의문에 대한 인텐츠를 파악하는 단계;
    인텐츠 예측부가 상기 추론부로부터 파악된 인텐츠를 수신하고, 인텐츠 흐름 데이터베이스에 저장된 정보에 기반하여 상기 수신된 인텐츠에 대한 예측 인텐츠를 도출하는 단계; 및
    답변 제공부가 질의문에 대한 답변을 데이터베이스화하여 저장하는 답변 데이터베이스부로부터 상기 질의문 수신부로 수신된 질의문에 대한 답변과, 상기 인텐츠 예측부에서 도출된 예측 인텐츠에 기반한 답변을 파악하여 제공하는 단계;를 포함하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    인텐츠 흐름 학습부가 상기 답변 제공부에서 답변 제공 후 상기 질의문 수신부로 수신되는 질의문을 모니터링하여 인텐츠 흐름을 학습하고 상기 인텐츠 흐름 데이터베이스에 저장된 인텐츠 흐름 데이터를 업데이트하는 단계; 및
    학습부가 상기 답변 내용을 학습하고 학습 데이터를 기반으로 상기 답변 데이터베이스를 업데이트 하는 단계를 더 포함하는,
    인공지능 기반의 의료 지원 서비스 제공방법.
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