KR20210153498A

KR20210153498A - 통증 그래프 생성 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR20210153498A
Application number: KR1020200093184A
Authority: KR
Inventors: 이욱; 정훈재; 윤찬
Original assignee: 주식회사 비플러스랩
Priority date: 2020-06-10
Filing date: 2020-07-27
Publication date: 2021-12-17
Also published as: KR102437307B1

Abstract

통증 그래프 생성 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 사용자로부터 통증(discomfort) 시작 시점의 정보를 입력받는 단계, 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할하는 단계, 사용자로부터 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받는 단계, 및 통증 정보를 토대로 통증 기간 동안의 사용자의 통증 변화 모습을 나타내는 통증 그래프를 생성하는 단계를 포함하는 통증 그래프 생성 방법이 제공된다.

Description

통증 그래프 생성 방법 및 그 시스템{METHOD FOR GENERATING DISCOMFORT GRAPH AND SYSTEM THEREOF}

본 발명은 통증 그래프 생성 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.

최근, 컴퓨터 또는 스마트폰 등의 개발 및 성능 발전에 따라 다양한 분야에서 사용자 편의를 도모하는 서비스 제공을 위한 컴퓨터 프로그램 내지 어플리케이션들이 개발 및 보급되어 사용되고 있다.

이러한 최근 추세에 따라 의료 분야에서도 사용자가 통증/불편함이 있거나 질환의 발병이 의심되어 병원을 내원하기 전에 미리 본인의 통증/불편함 상태 내지 예상 발병 질환을 파악하고 그에 적합한 진료과를 찾아 갈 수 있도록 하는 컴퓨터 프로그램 내지 어플리케이션 등에 대한 수요가 발생되고 있다.

또한 상기한 것과 같은 사용자의 검색 결과는 의사의 EMR(전자의무기록, electronic medical record)로 전송될 경우 사용자의 진료를 위한 기초 자료로서 활용될 수 있는 효과도 기대할 수 있는 바, 이처럼 사용자와 의사 모두에게 유익한 의료 활동을 가능케하는 방법 내지 시스템의 구축에 대한 니즈가 증대되고 있는 실정이다.

대한민국 등록특허공보 제 10-1729143 호 (2017.04.21. 공고)

본 발명은 사용자로부터 입력받은 통증 정보를 분석해 사용자의 통증 기간 동안의 통증 변화 양상을 효과적으로 파악 가능한 통증 그래프를 생성 및 제공 가능한 통증 그래프 생성 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명은 사용자로부터 입력받은 증상 정보를 분석해 증상에 대한 질환의 유병률을 토대로 사용자의 예상 질환 정보를 생성 및 제공함을 통해 사용자가 효과적으로 본인의 발병 질환을 예상 및 파악하는 것이 가능한 발병 질환 예측 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명은 사용자의 해당 증상 선택 결과를 포함하는 증상 리스트 및 사용자의 해당 증상 선택에 따라 도출된 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 전송해 진료를 위한 기초 데이터로 활용되도록 함으로써 보다 신속하고 정확한 진료가 가능한 진료 기초 데이터 제공 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 사용자로부터 통증(discomfort) 시작 시점의 정보를 입력받는 단계, 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할하는 단계, 사용자로부터 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받는 단계, 및 통증 정보를 토대로 통증 기간 동안의 사용자의 통증 변화 모습을 나타내는 통증 그래프를 생성하는 단계를 포함하는 통증 그래프 생성 방법이 제공된다.

복수의 통증 구간은 사용자의 통증에 대한 기준치를 나타내는 기간으로서 통증 시작 시점부터 통증 기간의 50% 시점 이하까지 분할되는 제1 통증 구간, 사용자의 통증에 대한 평균값을 나타내는 기간으로서 통증 기간의 50% 시점 이후부터 통증 기간의 75% 시점 이하까지 분할되는 제2 통증 구간, 사용자의 통증 변화 경향을 나타내는 기간으로서 통증 기간의 75% 시점 이후부터 통증 기간의 90% 시점 이하까지 분할되는 제3 통증 구간, 및 사용자의 현재 통증 상태를 나타내는 기간으로서 통증 기간의 90% 시점 이후부터 현시점까지 분할되는 제4 통증 구간을 포함할 수 있다.

통증 그래프를 생성하는 단계 이후에 사용자의 응급 상황인지 여부를 판단하기 위해 제2 통증 구간 내지 제4 통증 구간의 통증 그래프를 분석하는 단계가 더 포함될 수 있다.

통증 그래프를 분석하는 단계는 통증 그래프의 평균 기울기를 산출하여 수행될 수 있다.

통증 그래프를 분석하는 단계는 제2 통증 구간 내지 제3 통증 구간의 통증 정보의 수치에 대한 제1 기울기를 산출하는 단계, 제3 통증 구간 내지 제4 통증 구간의 통증 정보의 수치에 대한 제2 기울기를 산출하는 단계, 및 제1 기울기와 제2 기울기간 차의 절대값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

통증 그래프를 분석하는 단계 이후에 통증 그래프를 분석하여 산출된 값이 기준값을 초과하는 경우 응급 상황으로 판단하는 단계가 더 포함될 수 있다.

통증 정보를 입력받는 단계는 1부터 10까지로 구분된 통증 정도 중 사용자가 택일하도록 하여 수행될 수 있다.

통증 정보를 입력받는 단계 이후에 현시점을 포함하는 통증 구간의 통증 정보가 기준 수치 이상인 경우 응급 상황으로 판단하는 단계가 더 포함될 수 있다.

통증 그래프를 생성하는 단계 이후에 통증 그래프를 사용자의 담당의 EMR(electronic medical record)로 전송하는 단계가 더 포함될 수 있다.

본 발명의 타 측면에 따르면, 사용자로부터 통증(discomfort) 시작 시점의 정보를 입력받는 제1 입력부, 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할하는 분할부, 사용자로부터 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받는 제2 입력부, 및 통증 정보를 토대로 통증 기간 동안의 사용자의 통증 변화 모습을 나타내는 통증 그래프를 생성하는 생성부를 포함하는 통증 그래프 생성 시스템가 제공된다.

본 발명에 따르면, 사용자로부터 입력받은 통증 정보를 분석해 사용자의 통증 기간 동안의 통증 변화 양상을 효과적으로 파악 가능한 통증 그래프를 생성 및 제공할 수 있다.

본 발명에 따르면, 사용자로부터 입력받은 증상 정보를 분석해 증상에 대한 질환의 유병률을 토대로 사용자의 예상 질환 정보를 생성 및 제공함을 통해 사용자가 효과적으로 본인의 발병 질환을 예상 및 파악하는 것이 가능하다.

본 발명에 따르면, 사용자의 해당 증상 선택 결과를 포함하는 증상 리스트 및 사용자의 해당 증상 선택에 따라 도출된 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 전송해 진료를 위한 기초 데이터로 활용되도록 함으로써 보다 신속하고 정확한 진료가 가능하다.

도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 통증 그래프 생성 방법을 나타낸 순서도.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 통증 그래프 생성 방법을 나타낸 세부 순서도.
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 통증 그래프 생성 시스템을 나타낸 구성도.
도 4는 본 발명의 제3 실시예에 따른 발병 질환 예측 방법을 나타낸 순서도.
도 5는 본 발명의 제3 실시예에 따른 발병 질환 예측 방법을 나타낸 세부 순서도.
도 6은 본 발명의 제4 실시예에 따른 발병 질환 예측 시스템을 나타낸 구성도.
도 7은 본 발명의 제5 실시예에 따른 진료 기초 데이터 제공 방법을 나타낸 순서도.
도 8은 본 발명의 제5 실시예에 따른 진료 기초 데이터 제공 방법을 나타낸 세부 순서도.
도 9는 본 발명의 제6 실시예에 따른 진료 기초 데이터 제공 시스템을 나타낸 구성도.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 본 발명에 따른 통증 그래프 생성 방법, 발병 질환 예측 방법, 진료 기초 데이터 제공 방법 및 그 시스템(100, 200, 및 300)을 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

본 발명의 제1 실시예에 따른 통증 그래프 생성 방법에 대해 설명한다.

본 실시예에 따르면, 도 1에 도시된 바와 같이, 사용자로부터 통증(discomfort) 시작 시점의 정보를 입력받는 단계(S110), 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할하는 단계(S120), 사용자로부터 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받는 단계(S130), 및 통증 정보를 토대로 통증 기간 동안의 사용자의 통증 변화 모습을 나타내는 통증 그래프를 생성하는 단계(S140)를 포함하는 통증 그래프 생성 방법이 제공된다.

이와 같은 본 실시예에 따르면, 사용자로부터 입력받은 사용자의 discomfort, 즉 통증 및/또는 불편함이 시작된 시점에 대한 정보를 토대로 해당 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 구간으로 분할하고 해당 구간별 통증 정도에 대한 수치 정보를 사용자로부터 입력받아 사용자의 통증 기간 동안의 통증 변화 양상을 효과적으로 파악 가능한 통증 그래프를 생성 및 제공하는 것이 가능하다.

이하 도 1 및 도 2를 참조하여 본 실시예에 따른 통증 그래프 생성 방법의 각 단계에 대하여 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 통증 그래프 생성 방법을 나타낸 순서도이고, 도 2는 그 세부 순서도이다.

단계110에서는 사용자로부터 통증(discomfort) 시작 시점의 정보를 입력받을 수 있다.

이에 따라 통증 그래프를 생성하기 위한 통증 기간, 즉 통증 그래프의 X축상 시간 변위 발생 범위를 세팅할 수 있고, 또한 후술할 바와 같이 분할된 복수의 통증 구간을 생성하기 위한 기초 자료가 마련될 수 있다.

예를 들어 사용자가 통증을 10일전부터 인지하기 시작하였다면 사용자로부터 10일전의 통증 시작 시점 정보를 입력받게 되고, 이에 따라 복수의 통증 구간 분할을 위한 10일전부터 현시점까지의 총 10일이라는 통증 기간이 설정되고 통증 그래프의 X축상 시간 변위가 마련될 수 있다.

여기서 discomfort는 환자가 겪는 신체적인 통증 및/또는 심리적인 불편함을 포함하는 의미로 이해될 수 있으며, 본 발명에서는 상기한 의미를 갖는 'discomfort'를 '통증'으로 통칭하여 사용하도록 한다.

단계120에서는 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할할 수 있다.

이 경우 후술할 바와 같이 통증 구간은 통증 기간 동안 변화되는 통증의 양상이 갖는 각 의미을 대표할 수 있도록 일정 기준에 따라 분할될 수 있다.

이에 따라 사용자로부터 분할된 통증 구간 각각에서 사용자가 인지했던 평균적 통증 정보를 입력받음으로써 사용자 정보 입력 편의를 도모할 수 있다.

통증 구간은 현시점에 가까울수록 길이가 짧게 분할될 수 있다.

즉 일반적으로 통증 정도는 최초 사용자에게 인지된 이후 점차적으로 변화되고 특정 시점에 이르러서는 사용자가 병원의 내원을 희망할 만큼 커지게 될 수 있으므로, 이와 같은 통증의 일반적 변화 양상이 반영되도록 통증 구간을 현시점에 가까울수록 그 길이가 짧게 분할할 수 있다.

보다 구체적으로 복수의 통증 구간은 사용자의 통증에 대한 기준치를 나타내는 기간으로서 통증 시작 시점부터 통증 기간의 50% 시점 이하까지 분할되는 제1 통증 구간, 사용자의 통증에 대한 평균값을 나타내는 기간으로서 통증 기간의 50% 시점 이후부터 통증 기간의 75% 시점 이하까지 분할되는 제2 통증 구간, 사용자의 통증 변화 경향을 나타내는 기간으로서 통증 기간의 75% 시점 이후부터 통증 기간의 90% 시점 이하까지 분할되는 제3 통증 구간, 및 사용자의 현재 통증 상태를 나타내는 기간으로서 통증 기간의 90% 시점 이후부터 현시점까지 분할되는 제4 통증 구간을 포함할 수 있다.

즉 제1 통증 구간은 현시점에서 시간적으로 가장 먼 구간으로서 해당 구간의 통증 정보는 이후 통증 구간들의 통증 정보를 분석하기 위한 기준이 될 수 있다.

다음으로 제2 통증 구간은 제1 통증 구간 이후 시간이 지남에 따라 통증 정도가 점진적으로 변화되는 구간으로서 해당 구간의 통증 정보는 통증 기간에 대한 평균적 통증 정보를 나타낼 수 있다.

또한 제3 통증 구간은 통증 정도의 본격적 변화가 나타나는 구간으로서 해당 구간의 통증 정보를 통해 통증의 변화 양상을 살필 수 있다.

제4 통증 구간은 현시점과 가장 가까워 사용자의 현시점의 통증 정도가 잘 반영된 구간으로서, 해당 구간의 통증 정보를 통해 현시점의 사용자 통증 정도를 파악할 수 있다.

그리고 각 구간의 분할 길이는 상술한 바와 같이 통증의 일반적 변화 양상이 반영되도록 설정된 것으로 이해할 수 있다.

예를 들어 10일의 통증 기간에 대하여 제1 통증 구간은 10일전부터 5일전까지, 제2 통증 구간은 5일전부터 2.5일전까지, 제3 통증 구간은 2.5일전부터 하루전까지, 그리고 제4 통증 구간은 하루전부터 현시점까지로 분할될 수 있다.

단계130에서는 사용자로부터 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받을 수 있다.

이에 따라 사용자로부터 각 통증 구간별로 인지했던 통증 정도를 수치로 입력받음으로써 후술할 바와 같은 통증 그래프를 생성할 수 있다.

다시 말해 사용자로부터 입력된 수치화된 통증 정보를 통해 통증 그래프의 X축상 통증 정도의 크기 변위를 마련할 수 있게 된다.

보다 구체적으로 통증 정보를 입력받는 단계(S130)는 1부터 10까지로 구분된 통증 정도 중 사용자가 택일하도록 하여 수행될 수 있다.

즉 1 내지 10이라는 수치화된 통증 정도 선택 범위를 사용자에게 제공함으로써 사용자로부터 각 통증 구간별 본인이 인지했던 통증 정도를 용이하게 입력받을 수 있다.

예를 들어 사용자로부터 제1 구간에서 미약한 정도의 통증을 느꼈다면 2점, 제2 구간에서 다소 증가된 통증을 느꼈다면 3점, 제3 구간에서 보다 증가된 통증을 느꼈다면 7점, 제4 구간에서 병원 내원의 필요성을 느낄 정도의 통증을 느꼈다면 9점의 통증 정보를 입력받을 수 있다.

단계140에서는 통증 정보를 토대로 통증 기간 동안의 사용자의 통증 변화 모습을 나타내는 통증 그래프를 생성할 수 있다.

이 경우 통증 그래프는 통증 정보의 수치를 직선으로 연결한 꺾은 선 그래프의 형태로 생성될 수도 있고, 또는 통증 정보 수치의 경향성을 반영한 곡선 그래프의 형태로 생성될 수도 있다.

보다 구체적으로 상기한 곡선의 통증 그래프는 통증 정보가 갖는 경향성에 대한 빅데이터를 기반으로 하여 입력된 통증 정보 수치를 분석해 이와 매칭되는 빅데이터 자료를 입력된 통증 정보에 투영하여 생성될 수 있다.

통증 그래프를 생성하는 단계(S140) 이후에 사용자의 응급 상황인지 여부를 판단하기 위해 제2 통증 구간 내지 제4 통증 구간의 통증 그래프를 분석하는 단계(S150)가 더 포함될 수 있다.

이 경우 제1 통증 구간을 제외한 나머지 구간의 통증 그래프를 분석하는 것은 제1 통증 구간의 경우 상술한 바와 같이 사용자의 통증 발생에 대한 인지가 시작되는 구간으로 통증의 본격적인 변화 양상은 제2 통증 구간으로부터 나타나게 되는 바 실질적인 통증의 변화 정도를 효과적으로 파악하기 위함으로 이해될 수 있다.

통증 그래프를 분석하는 단계(S150)는 통증 그래프의 평균 기울기를 산출하여 수행될 수 있다.

즉 제2 통증 구간 내지 제4 통증 구간 각각의 통증 정도 수치가 나타내는 경향성에 근거하여 해당 구간들에서의 평균적인 기울기를 산출함으로써 통증의 변화 양상 또는 그 응급성 등을 파악할 수 있게 된다.

통증 그래프를 분석하는 단계(S150)는 제2 통증 구간 내지 제3 통증 구간의 통증 정보의 수치에 대한 제1 기울기를 산출하는 단계(S154), 제3 통증 구간 내지 제4 통증 구간의 통증 정보의 수치에 대한 제2 기울기를 산출하는 단계(S156), 및 제1 기울기와 제2 기울기간 차의 절대값을 산출하는 단계(S157)를 포함할 수 있다.

즉 제2 통증 구간 내지 제4 통증 구간을 다시 제2 통증 구간 내지 제3 통증 구간과 제3 통증 구간 내지 제4 통증 구간으로 구분하고 각 구분된 구간들에서의 기울기를 산출한 후 양 기울기 차의 절대값을 구하여 통증 그래프를 분석할 수 있다.

이에 따라 평균적 통증 정도를 나타내는 제2 구간으로부터 통증이 변화되는 제3 구간 및 현시점의 통증 정도를 반영하는 제4 통증 구간에 이르기까지의 통증 변화 양상 내지 그 응급성을 보다 효과적으로 파악할 수 있게 된다.

통증 그래프를 분석하는 단계(S150) 이후에 통증 그래프를 분석하여 산출된 값이 기준값을 초과하는 경우 응급 상황으로 판단하는 단계(S160)가 더 포함될 수 있다.

다시 말해 상술한 바와 같이 제2 통증 구간으로부터 제4 통증 구간에 이르기까지의 통증 기간에 대한 평균 기울기 내지 기울기 차의 절대값이 기설정된 기준값을 초과하는지 여부를 비교하여 사용자의 상태가 현재 응급한지 여부를 판단할 수 있다.

통증 정보를 입력받는 단계 이후에 현시점을 포함하는 통증 구간의 통증 정보가 기준 수치 이상인 경우 응급 상황으로 판단하는 단계(S170)가 더 포함될 수 있다.

다시 말해 상술한 바와 같이 통증 그래프의 기울기 분석을 통해 사용자의 응급 상황 여부를 판단하는 것과는 별개로, 직관적으로 현시점을 포함하는 통증 구간의 통증 정도를 바로 기설정된 기준 수치와 비교함으로써 통증 정도가 기준 수치 이상인 경우 응급 상황으로 판단할 수 있다.

보다 구체적으로 상기한 현시점을 포함하는 통증 구간은 상술한 제4 통증 구간일 수 있다.

통증 그래프를 생성하는 단계(S140) 이후에 통증 그래프를 사용자의 담당의 EMR(electronic medical record)로 전송하는 단계(S180)가 더 포함될 수 있다.

즉 생성된 통증 그래프를 사용자에게 제공하여 본인의 통증 변화를 파악할 수 있게 함은 물론, 상기 통증 그래프를 사용자의 담당의 EMR, 즉 전자의무기록으로 전송함으로써 담당의가 통증 그래프를 기초 데이터로 하여 진료시 사용자의 통증 변화 양상 내지 현재 사용자의 응급 상황 여부를 파악하여 보다 효과적인 진료를 하도록 보조할 수 있다.

본 발명의 제2 실시예에 따른 통증 그래프 생성 시스템(100)에 대해 설명한다.

본 실시예에 따르면, 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자로부터 통증 시작 시점의 정보를 입력받는 제1 입력부(110), 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할하는 분할부(120), 사용자로부터 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받는 제2 입력부(130), 및 통증 정보를 토대로 통증 기간 동안의 사용자의 통증 변화 모습을 나타내는 통증 그래프를 생성하는 생성부(140)를 포함하는 통증 그래프 생성 시스템(100)이 제공된다.

이와 같은 본 실시예에 따르면, 제1 입력부(110)를 통해 입력받은 사용자의 통증 이 시작된 시점에 대한 정보를 토대로 분할부(120)가 해당 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 구간으로 분할하고 제2 입력부(130)를 통해 입력받은 해당 구간별 통증 정도에 대한 수치 정보를 토대로 생성부(140)가 사용자의 통증 기간 동안의 통증 변화 양상을 효과적으로 파악 가능한 통증 그래프를 생성하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다.

이하 도 3을 참조하여 본 실시예에 따른 통증 그래프 생성 시스템(100)의 각 구성에 대하여 설명하도록 한다.

도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 통증 그래프 생성 시스템(100)을 나타낸 구성도이다.

제1 입력부(110)는 사용자로부터 통증 시작 시점의 정보를 입력받을 수 있다.

분할부(120)는 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할할 수 있다.

여기서 통증 구간은 현시점에 가까울수록 길이가 짧게 분할될 수 있다.

제2 입력부(130)는 사용자로부터 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받을 수 있다.

보다 구체적으로 제2 입력부(130)는 1부터 10까지로 구분된 통증 정도 중 사용자가 택일하도록 할 수 있다.

분석부(150)는 사용자의 응급 상황인지 여부를 판단하기 위해 제2 통증 구간 내지 제4 통증 구간의 통증 그래프를 분석할 수 있다.

분석부(150)는 통증 그래프의 평균 기울기를 산출하여 통증 그래프를 분석할 수 있다.

분석부(150)는 제2 통증 구간 내지 제3 통증 구간의 통증 정보의 수치에 대한 제1 기울기를 산출하고, 제3 통증 구간 내지 제4 통증 구간의 통증 정보의 수치에 대한 제2 기울기를 산출하여, 제1 기울기와 제2 기울기간 차의 절대값을 산출해 통증 그래프를 분석할 수 있다.

판단부(160)는 분석부(150)가 통증 그래프를 분석하여 산출된 값이 기준값을 초과하는 경우 응급 상황으로 판단할 수 있다.

판단부(160)는 현시점을 포함하는 통증 구간의 통증 정보가 기준 수치 이상인 경우 응급 상황으로 판단할 수 있다.

전송부(180)는 통증 그래프를 사용자의 담당의 EMR로 전송할 수 있다.

본 발명의 제3 실시예에 따른 발병 질환 예측 방법에 대해 설명한다.

본 실시예에 따르면, 도 4에 도시된 바와 같이, 복수의 증상 및 복수의 질환 각각의 리스트를 마련하는 단계(S210), 증상을 증상에 유관한 질환과 매칭시키는 단계(S220), 증상에 대한 질환의 유병률에 따라 질환과 매칭된 증상의 유관 점수를 질환별로 차등적으로 설정하는 단계(S230), 사용자에게 복수의 증상 리스트를 제공하여 사용자로부터 본인에 해당되는 것을 적어도 하나 이상 선택받는 단계(S240), 및 질환별로 사용자에 의해 선택된 증상의 유관 점수를 합산해 합산 점수를 산출하여 합산 점수가 높은 순으로 예상 질환 정보를 도출하는 단계(S250)를 포함하는 발병 질환 예측 방법이 제공된다.

이와 같은 본 실시예에 따르면, 복수의 증상 리스트의 각 증상을 복수의 질환 리스트의 각 질환 중 유관한 것과 매칭시키고 이 때 증상과 질환 간의 유병률에 따라 일 증상의 유관 점수를 질환별로 차등적으로 세팅하고 사용자로부터 선택받은 해당 증상에 대한 결과를 토대로 질환별로 각 유관 점수를 합산한 합산 점수를 기준으로 예상 질환 정보를 도출 및 이를 사용자에게 제공함으로써, 사용자는 효과적으로 본인의 발병 질환을 예상 및 파악하는 것이 가능하다.

이하 도 4 및 도 5를 참조하여 본 실시예에 따른 발병 질환 예측 방법의 각 단계에 대하여 설명하도록 한다.

도 4는 본 발명의 제3 실시예에 따른 발병 질환 예측 방법을 나타낸 순서도이고, 도 5는 그 세부 순서도이다.

단계210에서는 복수의 증상 및 복수의 질환 각각의 리스트를 마련할 수 있다.

즉 발병 가능한 질환들을 나열해 리스트화하여 제1 데이터 베이스를 마련하고, 상기 질환들과 관련된 증상들을 중복되는 것을 제외한 후 나열 및 리스트화하여 제2 데이터 베이스를 마련할 수 있다.

단계220에서는 증상을 증상에 유관한 질환과 매칭시킬 수 있다.

다시 말해 복수의 증상 중 일 증상을 해당 증상과 관련성이 있는 복수의 질환과 매칭시키고, 이와 같은 매칭을 복수의 증상 모두에 대하여 반복하여 수행할 수 있다.

예를 들어 '발열' 증상을 해당 증상과 유관한 '감기', '편두통', '장티푸스', '뇌출혈' 등과 매칭시킬 수 있다.

단계230에서는 증상에 대한 질환의 유병률에 따라 질환과 매칭된 증상의 유관 점수를 질환별로 차등적으로 설정할 수 있다.

즉 합산 점수를 산출하기 위한 일 증상의 유관 점수를 매칭된 질환별로 상이하게 설정하되, 이 때 유관 점수는 증상에 대한 질환의 유병률을 기준으로 하여 질환별로 차등적으로 설정될 수 있다.

여기서 유병률(prevalence)은 대상 집단에서 특정 질환을 지니고 있는 사람의 분율로서 특정 증상이 있는 사람의 집단에서 특정 질환이 발병될 확률로서 이해될 수 있다.

예를 들어 '발열' 증상과 매칭된 '감기', '편두통', '장티푸스', '뇌출혈' 중에서 '발열' 증상에 대한 유병률이 '감기', '편두통', '장티푸스', '뇌출혈' 순으로 높다면 '발열' 증상의'감기'에서의 유관 점수가 가장 높고, '뇌출혈'에서의 유관 점수가 가장 낮을 수 있다.

단계240에서는 사용자에게 복수의 증상 리스트를 제공하여 사용자로부터 본인에 해당되는 것을 적어도 하나 이상 선택받을 수 있다.

다시 말해 상술한 복수의 증상 리스트가 사용자에게 제공되고, 이에 따라 사용자로부터 해당 리스트의 증상 중에서 본인이 인지한 증상들을 선택받을 수 있으며, 이는 합산 점수 산출을 위한 기초 데이터가 될 수 있다.

단계250에서는 질환별로 사용자에 의해 선택된 증상의 유관 점수를 합산해 합산 점수를 산출하여 합산 점수가 높은 순으로 예상 질환 정보를 도출할 수 있다.

즉 사용자로부터 선택받은 증상들을 적어도 하나 이상 포함하는 질환별로 당해 질환이 포함하는 증상들 각각의 유관 점수를 합산하고, 이러한 합산 점수를 기준으로 해당 점수가 높은 순으로 질환들을 노출시켜 사용자로 하여금 본인의 예상 질환을 파악하도록 할 수 있다.

질환별로 차등적으로 설정하는 단계(S230) 이후에 사용자로부터 성별, 연령 및 거주 지역 중 적어도 어느 하나를 포함하는 개인 정보를 입력받는 단계(S260)가 더 포함될 수 있다.

이에 따라 개인 정보는 후술할 바와 같이 상기 합산 점수를 보정하기 위한 수단으로 활용될 수 있으며, 이러한 개인 정보에는 성별, 연령 및 거주 지역 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것일 수 있다.

예상 질환 정보를 도출하는 단계(S250)는 질환의 개인 정보에 대한 유병률이 제1 기준 미만인 경우 질환의 합산 점수에서 룰아웃(rule out) 점수를 감산하여 합산 점수를 보정하는 단계(S254)를 포함할 수 있다.

여기서 룰아웃(rule out)은 특정 질환을 결과 목록에서 배제시킨다는 의미로서, 사용자의 개인 정보에 따른 특정 질환의 유병률이 제1 기준에 미달한다면 해당 질환의 합산 점수를 룰아웃 점수만큼 감하여 보정함으로써 사용자의 개인 정보에 따라 발병 가능성이 현저히 낮거나 없는 질환을 예상 질환 정보에서 배제시켜 결과의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다.

이 때 룰아웃 점수는 어떠한 경우에도 당해 질환이 감산 부분을 회복할 수 없을 정도로 크게 설정될 수 있다.

이에 대해 성별에 따라 한 성별에서만 나타나는 질환을 예로 들 수 있고, 상술해보면 전립선암, 고환암, 자궁경부암, 난소암 등은 남녀 사이의 생물학적 차이에 의해 한 성별에서만 발생되는 질환으로서 다른 성별에서는 유병률이 현저히 낮거나 0%에 수렴하는 것이므로 성별이 남자인 사용자라면 자궁경부암이나 난소암에 대하여 룰아웃 점수를 차감하여 예상 질환 정보에서 배제시킬 수 있다.

예상 질환 정보를 도출하는 단계(S250)는 질환의 개인 정보에 대한 유병률이 제2 기준 미만인 경우 질환의 합산 점수에서 조정 점수를 감산하여 합산 점수를 보정하는 단계(S256)를 포함할 수 있다.

즉 사용자의 개인 정보에 따른 특정 질환의 유병률이 제2 기준에 미달한다면 해당 질환의 합산 점수를 조정 점수만큼 감하여 보정함으로써 사용자의 개인 정보에 따른 발병 가능성이 개인 정보 외의 경우와 대비해 극히 낮은 질환이 예상 질환 정보의 우선 순위에서 상위에 배치되는 것을 방지하여 결과의 정확성 및 효용성을 보다 향상시킬 수 있다.

예를 들어 남자(성별)의 유방암 발병, 40세(나이)의 알츠하이머병 발병, 또는 한국(거주 지역)에서의 말라리아 발병은 각 개인 정보에 따라 유병률이 0%는 아니나 극히 낮은 경우로서 이러한 경우들에서 조정 점수를 차감하여 예상 질환 정보의 우선 순위에서 상위에 배치되는 것을 방지할 수 있다.

여기서 조정 점수는 상기 유병률에 비례하여 증감되도록 설정될 수 있다.

예상 질환 정보를 도출하는 단계(S250)는 질환의 개인 정보에 대한 유병률과 개인정보 외의 경우에 대한 유병률 간의 편차가 제3 기준 미만인 경우 합산 점수에서 보정 점수를 감산하여 합산 점수를 보정하는 단계(S258)를 포함할 수 있다.

즉 사용자의 개인 정보에 따른 특정 질환의 유병률이 제3 기준에 미달한다면 해당 질환의 합산 점수를 보정 점수만큼 감하여 보정함으로써 사용자의 개인 정보에 따른 발병 가능성이 개인 정보 외의 경우와 대비해 극히 낮은 질환이 예상 질환 정보의 우선 순위에서 상위에 배치되는 것을 방지하여 결과의 효용성 및 정확성을 보다 향상시킬 수 있다.

예를 들어 남자(성별)의 유방암 유병률은 여자와 비교 시 큰 편차를 가지므로 이러한 경우 보정 점수를 차감하여 예상 질환 정보의 우선 순위에서 상위에 배치되는 것을 방지할 수 있다.

여기서 보정 점수는 상기 유병률에 비례하여 증감되도록 설정될 수 있다.

증상은 주증상 및 주증상에 대한 세부 증상을 포함할 수 있다.

즉 주증상은 구체적으로 여러 세부 증상을 구분될 수 있고 이에 따라 주증상과 더불어 세부 증상까지 사용자로부터 선택받음으로써 예상 질환 정보의 정확도를 보다 향상시킬 수 있게 된다.

예를 들어 '발열'이라는 주증상은 '고열', '미열' 등의 세부 증상으로 다시 구분될 수 있다.

보다 구체적으로 유관 점수는 선택된 주증상에 대한 세부 증상에 대해서만 부여될 수 있고, 이 경우 주증상과의 유관 여부에 따라 1차적으로 예상 질환 정보 내에서의 크게 선후위가 구분되고 이후 주증상과의 유관 여부에 따라 유관 점수를 획득하여 세부적으로 예상 질환 정보 내에서 선후위가 구분될 수 있게 된다.

예를 들어 '발열'이 주증상으로 선택되고 이에 따라 '발열'의 세부 증상 중 '미열'이 선택된 경우, '안구건조증'은 '발열'과 무관한 바 '미열'의 유관 점수를 얻지 못하고 '감기'는 미열이 동반될 수 있음에 반해'장티푸스'는 고열을 동반하므로 '장티푸스'는 '미열'의 유관 점수를 얻지 못하는 반면 '감기'는 '미열'의 유관 점수를 획득하여 결과적으로 '감기'가 예상 질환 정보 순위에서 상위에 노출될 수 있다.

또한 유관 점수는 주증상과 세부 증상 모두에 부여될 수 있고, 이 경우 동일한 주증상에 매칭된 질환들이라 하더라도 상기 주증상에 대한 세부 증상들과의 관계 정도에 따른 유관 점수의 추가 획득에 의해 예상 질환 정보 내에서의 선후위가 나뉘어질 수 있게 된다.

예를 들어 '발열'이 주증상으로 선택되고 이에 따라 '발열'의 세부 증상 중 '미열'이 선택된 경우, '감기'는 '장티푸스'보다 '발열'의 유관 점수가 크므로 예상 질환 정보 순위에서 앞서게 되고, '감기'는 미열이 동반될 수 있음에 반해'장티푸스'는 고열을 동반하므로 '미열'의 유관 점수에 의해 양 질환의 합산 점수의 차이가 커져 '감기'와 '장티푸스'의 예상 질환 정보 순위에서 확연한 차이가 발생될 수 있다.

예상 질환 정보를 도출하는 단계(S250)는 합산 점수를 기준으로 상위 N개의 질환을 예상 질환 정보로 선택하여 수행될 수 있다.

즉 사용자는 가장 유력한 예상 질환 정보만을 제공받을 필요가 발생 가능하므로, 이 경우 합산 점수를 기준으로 당해 점수가 높은 순으로 상위 1개, 2개, 3개 ? 등 N개의 선택된 예상 질환 정보만을 사용자에게 제공함으로써 제공 정보의 효용성을 보다 향상시킬 수 있다.

보다 구체적으로 예상 질환 정보를 도출하는 단계(S250) 이전에 사용자로부터 합산 점수를 기준으로 예상 질환 정보로 노출될 상위 질환의 개수를 선택받는 단계(S259)가 더 포함될 수 있다.

예상 질환 정보를 도출하는 단계(S250) 이후에 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 전송하는 단계(S280)가 더 포함될 수 있다.

즉 도출된 예상 질환 정보를 사용자에게 제공하여 본인의 발병 질환을 파악 가능하도록 함은 물론, 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 상기 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR으로 전송함으로써 담당의로 하여금 예상 질환 정보를 기초 데이터로 하여 문진 등을 함으로써 보다 효과적인 진료가 가능하도록 보조할 수 있다.

본 발명의 제4 실시예에 따른 발병 질환 예측 시스템(200)에 대해 설명한다.

본 실시예에 따르면, 도 6에 도시된 바와 같이, 복수의 증상 및 복수의 질환 각각의 리스트를 마련하는 리스트 생성부(210), 증상을 증상에 유관한 질환과 매칭시키는 매칭부(220), 증상에 대한 질환의 유병률에 따라 질환과 매칭된 증상의 유관 점수를 질환별로 차등적으로 설정하는 점수 설정부(230), 사용자에게 복수의 증상 리스트를 제공하여 사용자로부터 본인에 해당되는 것을 적어도 하나 이상 선택받는 증상 선택부(240), 및 질환별로 사용자에 의해 선택된 증상의 유관 점수를 합산해 합산 점수를 산출하여 합산 점수가 높은 순으로 예상 질환 정보를 도출하는 결과 도출부(250)를 포함하는 발병 질환 예측 시스템(200)이 제공된다.

이와 같은 본 실시예에 따르면, 매칭부(220)에서 복수의 증상 리스트의 각 증상을 복수의 질환 리스트의 각 질환 중 유관한 것과 매칭시키고 이 때 점수 설정부(230)가 증상과 질환 간의 유병률에 따라 일 증상의 유관 점수를 질환별로 차등적으로 세팅하고 증상 선택부(240)에 의해 선택받은 해당 증상에 대한 결과를 토대로 결과 도출부(250)에서 질환별로 각 유관 점수를 합산한 합산 점수를 기준으로 예상 질환 정보를 도출 및 이를 사용자에게 제공함으로써, 사용자는 효과적으로 본인의 발병 질환을 예상 및 파악하는 것이 가능하다.

이하 도 6을 참조하여 본 실시예에 따른 발병 질환 예측 시스템(200)의 각 구성에 대하여 설명하도록 한다.

도 6은 본 발명의 제4 실시예에 따른 발병 질환 예측 시스템(200)을 나타낸 구성도이다.

리스트 생성부(210)는 복수의 증상 및 복수의 질환 각각의 리스트를 마련할 수 있다.

매칭부(220)는 증상을 증상에 유관한 질환과 매칭시킬 수 있다.

점수 설정부(230)는 증상에 대한 질환의 유병률에 따라 질환과 매칭된 증상의 유관 점수를 질환별로 차등적으로 설정할 수 있다.

증상 선택부(240)는 사용자에게 복수의 증상 리스트를 제공하여 사용자로부터 본인에 해당되는 것을 적어도 하나 이상 선택받을 수 있다.

결과 도출부(250)는 질환별로 사용자에 의해 선택된 증상의 유관 점수를 합산해 합산 점수를 산출하여 합산 점수가 높은 순으로 예상 질환 정보를 도출할 수 있다.

개인 정보 입력부(260)는 질환별로 차등적으로 설정하는 단계 이후에 사용자로부터 성별, 연령 및 거주 지역 중 적어도 어느 하나를 포함하는 개인 정보를 입력받을 수 있다.

결과 도출부(250)는 질환의 개인 정보에 대한 유병률이 제1 기준 미만인 경우 질환의 합산 점수에서 룰아웃(rule out) 점수를 감산하여 합산 점수를 보정하는 제1 보정부(254)를 포함할 수 있다.

결과 도출부(250)는 질환의 개인 정보에 대한 유병률이 제2 기준 미만인 경우 질환의 합산 점수에서 조정 점수를 감산하여 합산 점수를 보정하는 제2 보정부(256)를 포함할 수 있다.

결과 도출부(250)는 질환의 개인 정보에 대한 유병률과 개인정보 외의 경우에 대한 유병률 간의 편차가 제3 기준 미만인 경우 합산 점수에서 보정 점수를 감산하여 합산 점수를 보정하는 제3 보정부(258)를 포함할 수 있다.

결과 도출부(250)는 합산 점수를 기준으로 상위 N개의 질환을 예상 질환 정보로 선택할 수 있다.

전송부(280)는 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 전송할 수 있다.

본 발명의 제5 실시예에 따른 진료 기초 데이터 제공 방법에 대해 설명한다.

본 실시예에 따르면, 도 7에 도시된 바와 같이, 복수의 증상 및 복수의 질환 각각의 리스트를 마련하는 단계(S210), 증상을 증상에 유관한 질환과 매칭시키는 단계(S220), 증상에 대한 질환의 유병률에 따라 질환과 매칭된 증상의 유관 점수를 질환별로 차등적으로 설정하는 단계(S230), 사용자에게 복수의 증상 리스트를 제공하여 사용자로부터 본인에 해당되는 것을 적어도 하나 이상 선택받는 단계(S240), 질환별로 사용자에 의해 선택된 증상의 유관 점수를 합산해 합산 점수를 산출하여 합산 점수가 높은 순으로 예상 질환 정보를 도출하는 단계(S250), 사용자의 선택 결과 및 예상 질환 정보를 사용자에게 제공하는 단계(S310), 및 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 전송하는 단계(S320)를 포함하는 진료 기초 데이터 제공 방법이 제공된다.

이와 같은 본 실시예에 따르면, 복수의 증상 리스트의 각 증상을 복수의 질환 리스트의 각 질환 중 유관한 것과 매칭시키고 이 때 증상과 질환 간의 유병률에 따라 일 증상의 유관 점수를 질환별로 차등적으로 세팅하고 사용자로부터 선택받은 해당 증상에 대한 결과를 토대로 질환별로 각 유관 점수를 합산한 합산 점수를 기준으로 예상 질환 정보를 도출 및 이를 사용자에게 제공함으로써, 사용자는 효과적으로 본인의 발병 질환을 예상 및 파악하는 것이 가능하고, 더 나아가 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 전송함으로써 진료를 위한 기초 데이터로 활용되도록 하여 보다 신속하고 정확한 진료가 가능하다.

이하 도 7 및 도 8을 참조하여 본 실시예에 따른 진료 기초 데이터 제공 방법의 각 단계에 대하여 설명하도록 한다.

도 7은 본 발명의 제5 실시예에 따른 진료 기초 데이터 제공 방법을 나타낸 순서도이고, 도 8은 그 세부 순서도이다.

단계320에서는 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 전송할 수 있다.

이에 따라 담당의로 하여금 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 진료를 위한 기초 데이터로 활용해 보다 신속하고 정확한 진료가 가능하도록 할 수 있다.

사용자에게 제공하는 단계(S310) 이전에, 사용자로부터 통증 시작 시점의 정보를 입력받는 단계(S110), 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할하는 단계(S120), 사용자로부터 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받는 단계(S130), 및 통증 정보를 토대로 통증 기간 동안의 사용자의 통증 변화 모습을 나타내는 통증 그래프를 생성하는 단계(S140)가 더 포함되고, 담당의 EMR로 전송하는 단계(S320)는 통증 그래프를 담당의 EMR로 더 전송하도록 수행될 수 있다.

이의 각 단계에 대하여 살펴보자면 다음과 같다.

단계110에서는 사용자로부터 통증 시작 시점의 정보를 입력받을 수 있다.

통증 그래프를 분석하는 단계(S150)는 제2 통증 구간 내지 제3 통증 구간의 통증 정보의 수치에 대한 제1 기울기를 산출하는 단계, 제3 통증 구간 내지 제4 통증 구간의 통증 정보의 수치에 대한 제2 기울기를 산출하는 단계, 및 제1 기울기와 제2 기울기간 차의 절대값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

통증 정보를 입력받는 단계(S130) 이후에 현시점을 포함하는 통증 구간의 통증 정보가 기준 수치 이상인 경우 응급 상황으로 판단하는 단계(S170)가 더 포함될 수 있다.

담당의 EMR로 전송하는 단계(S320)는 통증 그래프를 담당의 EMR로 더 전송하도록 수행될 수 있다.

담당의 EMR로 전송하는 단계(S320) 이후에 복수의 증상 리스트에 대한 평가 기준 미달 여부를 담당의로부터 입력받는 단계(S330)가 더 포함될 수 있다.

즉 담당의로부터 복수의 증상 리스트가 기설정된 평가 기준에 미달하는지 여부를 입력받아 후술할 바와 같이 상기 복수의 증상 리스트를 보정 및 갱신할지 여부를 판단할 수 있게 된다.

보다 구체적으로 담당의로부터 입력받는 단계(S330)는 담당의의 사용자 진료 결과를 토대로 수행될 수 있다.

이 경우 담당의는 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 기초로 하여 진료를 수행하고 해당 진료 결과를 토대로 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 평가하였을 때 리스트가 합당하지 않거나 예상 질환 정보와 실제 진단된 질환이 불일치하는 경우 담당의로부터 복수의 증상 리스트가 평가 기준에 미달함을 입력받을 수 있다.

또한 담당의로부터 입력받는 단계(S330) 이후에 복수의 증상 리스트가 평가 기준에 미달하는 경우 복수의 증상 리스트를 지정된 의학 전문가 그룹의 서버로 전송하는 단계(S340), 및 의학 전문가 그룹으로부터 복수의 증상 리스트에 대한 보정 사항을 입력받는 단계(S350)가 더 포함될 수 있다.

이에 따라 평가 기준에 미달하는 복수의 증상 리스트는 집단 지성으로서의 의학 전문가 그룹에 의하여 보정될 수 있게 되고, 이에 따라 후술할 바와 같이 복수의 증상 리스트가 갱신됨으로써 이후의 질환 예측도를 보다 향상시킬 수 있게 된다.

보다 구체적으로 담당의로부터 입력받는 단계(S330)는 복수의 증상 리스트가 평가 기준에 미달하는 경우 평가 기준 미달에 대한 담당의의 코멘트를 더 입력받도록 수행되고, 의학 전문가 그룹의 서버로 전송하는 단계(S340)는 코멘트를 의학 전문가 그룹의 서버로 더 전송하도록 수행될 수 있다.

이 경우 복수의 증상 리스트가 평가 기준 미달하는 것에 대한 담당의의 코멘트는 의학 전문가 그룹의 보정에 대한 일 이정표로서의 역할을 수행할 수 있으며, 이에 따라 의학 전문가 그룹에 의한 보정이 보다 신속하고 효과적으로 이루어질 수 있게 된다.

상기 보정 사항을 입력받는 단계(S350) 이후에 상기 복수의 증상 리스트를 상기 보정 사항에 따라 보정하여 상기 복수의 증상 리스트를 갱신하는 단계(S360)가 더 포함될 수 있다.

이 경우 복수의 증상 리스트가 갱신됨으로써 이후의 질환 예측도를 보다 향상시킬 수 있게 된다.

본 발명의 제6 실시예에 따른 진료 기초 데이터 제공 시스템에 대해 설명한다.

본 실시예에 따르면, 도 9에 도시된 바와 같이, 복수의 증상 및 복수의 질환 각각의 리스트를 마련하는 리스트 생성부(210)생성부(140), 증상을 증상에 유관한 질환과 매칭시키는 매칭부(220), 증상에 대한 질환의 유병률에 따라 질환과 매칭된 증상의 유관 점수를 질환별로 차등적으로 설정하는 점수 설정부(230), 사용자에게 복수의 증상 리스트를 제공하여 사용자로부터 본인에 해당되는 것을 적어도 하나 이상 선택받는 증상 선택부(240), 질환별로 사용자에 의해 선택된 증상의 유관 점수를 합산해 합산 점수를 산출하여 합산 점수가 높은 순으로 예상 질환 정보를 도출하는 결과 도출부(250), 사용자의 선택 결과 및 예상 질환 정보를 사용자에게 제공하는 정보 제공부(310), 및 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 전송하는 전송부(320)를 포함하는 진료 기초 데이터 제공 시스템가 제공된다.

이와 같은 본 실시예에 따르면, 이와 같은 본 실시예에 따르면, 매칭부(220)에서 복수의 증상 리스트의 각 증상을 복수의 질환 리스트의 각 질환 중 유관한 것과 매칭시키고 이 때 점수 설정부(230)가 증상과 질환 간의 유병률에 따라 일 증상의 유관 점수를 질환별로 차등적으로 세팅하고 증상 선택부(240)에 의해 선택받은 해당 증상에 대한 결과를 토대로 결과 도출부(250)에서 질환별로 각 유관 점수를 합산한 합산 점수를 기준으로 예상 질환 정보를 도출 및 이를 정보 제공부(310)를 통해 사용자에게 제공함으로써, 사용자는 효과적으로 본인의 발병 질환을 예상 및 파악하는 것이 가능하고, 더 나아가 전송부(320)에서 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 전송함으로써 진료를 위한 기초 데이터로 활용되도록 하여 보다 신속하고 정확한 진료가 가능하다.

이하 도 9를 참조하여 본 실시예에 따른 진료 기초 데이터 시스템의 각 구성에 대하여 설명하도록 한다.

도 9는 본 발명의 제6 실시예에 따른 진료 기초 데이터 제공 시스템을 나타낸 구성도이다.

리스트 생성부(210)생성부(140)는 복수의 증상 및 복수의 질환 각각의 리스트를 마련할 수 있다.

결과 도출부(250)는 합산 점수를 기준으로 상위 N개의 질환을 예상 질환 정보로 선택부할 수 있다.

전송부(320)는 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 전송할 수 있다.

사용자로부터 통증 시작 시점의 정보를 입력받는 제1 입력부(110), 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할하는 분할부(120), 사용자로부터 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받는 제2 입력부(130), 및 통증 정보를 토대로 통증 기간 동안의 사용자의 통증 변화 모습을 나타내는 통증 그래프를 생성하는 생성부(140)를 더 포함하고, 전송부(320)는 통증 그래프를 담당의 EMR로 더 전송할 수 있다.

이의 각 단계에 대하여 살펴보자면 다음과 같다.

전송부(320)는 통증 그래프를 사용자의 담당의 EMR로 전송할 수 있다.

전송부(320)는 사용자의 선택 결과를 포함한 복수의 증상 리스트 및 예상 질환 정보를 사용자의 담당의 EMR로 더 전송할 수 있다.

평가 입력부(330)는 복수의 증상 리스트에 대한 평가 기준 미달 여부를 담당의로부터 입력받을 수 있다.

보다 구체적으로 상기 평가 기준 미달 여부는 담당의의 사용자 진료 결과를 토대로 판단될 수 있다.

또한 전송부(320)는 담당의로부터 입력받는 단계 이후에 복수의 증상 리스트가 평가 기준에 미달하는 경우 복수의 증상 리스트를 지정된 의학 전문가 그룹의 서버로 전송하고, 보정 입력부(350)는 의학 전문가 그룹으로부터 복수의 증상 리스트에 대한 보정 사항을 입력받을 수 있다.

보다 구체적으로 평가 입력부(330)는 복수의 증상 리스트가 평가 기준에 미달하는 경우 평가 기준 미달에 대한 담당의의 코멘트를 더 입력받을 수 있고, 전송부(320)는 코멘트를 의학 전문가 그룹의 서버로 더 전송할 수 있다.

갱신부(360)는 상기 복수의 증상 리스트를 상기 보정 사항에 따라 보정하여 상기 복수의 증상 리스트를 갱신할 수 있다.

한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.

또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상, 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다고 할 것이다.

10: 사용자
20: 담당의
30: 의학 전문가 그룹
100: 통증 그래프 생성 시스템
110: 제1 입력부
120: 분할부
130: 제2 입력부
140: 생성부
150: 분석부
160: 판단부
180: 전송부
200: 발병 질환 예측 시스템
210: 리스트 생성부
220: 매칭부
230: 점수 설정부
240: 증상 선택부
250: 결과 도출부
254: 제1 보정부
256: 제2 보정부
258: 제3 보정부
260: 개인 정보 입력부
280: 전송부
300: 진료 기초 데이터 제공 시스템
310: 정보 제공부
320: 전송부
330: 평가 입력부
350: 보정 입력부
360: 갱신부

Claims

사용자로부터 통증(discomfort) 시작 시점의 정보를 입력받는 단계;
상기 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할하는 단계;
상기 사용자로부터 상기 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받는 단계; 및
상기 통증 정보를 토대로 상기 통증 기간 동안의 상기 사용자의 통증 변화 모습을 나타내는 통증 그래프를 생성하는 단계를 포함하는 통증 그래프 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 통증 구간은,
상기 사용자의 통증에 대한 기준치를 나타내는 기간으로서 상기 통증 시작 시점부터 상기 통증 기간의 50% 시점 이하까지 분할되는 제1 통증 구간;
상기 사용자의 통증에 대한 평균값을 나타내는 기간으로서 상기 통증 기간의 50% 시점 이후부터 상기 통증 기간의 75% 시점 이하까지 분할되는 제2 통증 구간;
상기 사용자의 통증 변화 경향을 나타내는 기간으로서 상기 통증 기간의 75% 시점 이후부터 상기 통증 기간의 90% 시점 이하까지 분할되는 제3 통증 구간; 및
상기 사용자의 현재 통증 상태를 나타내는 기간으로서 상기 통증 기간의 90% 시점 이후부터 현시점까지 분할되는 제4 통증 구간을 포함하는, 통증 그래프 생성 방법.
제2항에 있어서,
상기 통증 그래프를 생성하는 단계 이후에,
상기 사용자의 응급 상황인지 여부를 판단하기 위해 상기 제2 통증 구간 내지 상기 제4 통증 구간의 상기 통증 그래프를 분석하는 단계를 더 포함하는 통증 그래프 생성 방법.
제3항에 있어서,
상기 통증 그래프를 분석하는 단계는,
상기 통증 그래프의 평균 기울기를 산출하여 수행되는, 통증 그래프 생성 방법.
제3항에 있어서,
상기 통증 그래프를 분석하는 단계는,
상기 제2 통증 구간 내지 상기 제3 통증 구간의 상기 통증 정보의 수치에 대한 제1 기울기를 산출하는 단계;
상기 제3 통증 구간 내지 상기 제4 통증 구간의 상기 통증 정보의 수치에 대한 제2 기울기를 산출하는 단계; 및
상기 제1 기울기와 상기 제2 기울기간 차의 절대값을 산출하는 단계를 포함하는, 통증 그래프 생성 방법.
제4항 또는 제5항에 있어서,
상기 통증 그래프를 분석하는 단계 이후에,
상기 통증 그래프를 분석하여 산출된 값이 기준값을 초과하는 경우 응급 상황으로 판단하는 단계를 더 포함하는 통증 그래프 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 통증 정보를 입력받는 단계는,
1부터 10까지로 구분된 상기 통증 정도 중 사용자가 택일하도록 하여 수행되는, 통증 그래프 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 통증 정보를 입력받는 단계 이후에,
현시점을 포함하는 상기 통증 구간의 상기 통증 정보가 기준 수치 이상인 경우 응급 상황으로 판단하는 단계를 더 포함하는 통증 그래프 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 통증 그래프를 생성하는 단계 이후에,
상기 통증 그래프를 상기 사용자의 담당의 EMR(electronic medical record)로 전송하는 단계를 더 포함하는 통증 그래프 생성 방법.
사용자로부터 통증(discomfort) 시작 시점의 정보를 입력받는 제1 입력부;
상기 통증 시작 시점부터 현시점까지의 통증 기간을 복수의 통증 구간으로 분할하는 분할부;
상기 사용자로부터 상기 통증 구간별 통증 정도에 대한 수치화된 통증 정보를 입력받는 제2 입력부; 및
상기 통증 정보를 토대로 상기 통증 기간 동안의 상기 사용자의 통증 변화 모습을 나타내는 통증 그래프를 생성하는 생성부를 포함하는 통증 그래프 생성 시스템.