KR20210157526A - 의료용 건강관리 서비스 플랫폼 - Google Patents

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KR20210157526A
KR20210157526A KR1020200075253A KR20200075253A KR20210157526A KR 20210157526 A KR20210157526 A KR 20210157526A KR 1020200075253 A KR1020200075253 A KR 1020200075253A KR 20200075253 A KR20200075253 A KR 20200075253A KR 20210157526 A KR20210157526 A KR 20210157526A
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고려대학교 산학협력단
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(주)오스힐
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Abstract

본 발명은, 하드웨어 측정기와, 하드웨어 측정기로부터 측정대상인의 신체균형정보, 보행정보 및 신체활동정보를 분석하여 측정대상인의 낙상을 예측하도록 구성하는 중앙서버와, 측정대상인 또는 관리자가 낙상분석데이터를 열람할 수 있도록 하고, 낙상예측정보를 전달하는 단말기를 포함하여 구성되는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼을 제공할 수 있다. 상기한 바에 따르면 낙상사고를 미리 예측하고 이를 알려줌으로써, 대상인으로 하여금 낙상 사고를 미연에 예방 및 방지할 수 있도록 하고 할 수 있다.

Description

의료용 건강관리 서비스 플랫폼 {Medical health management service platform}
본 발명은 의료용 건강관리 서비스 플랫폼에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 낙상의 위험율과 낙상시기를 미리 예측할 수 있도록 구성되며, 이와 관련된 의료기기에 적용되어 낙상 사고를 미연에 예방하고 방지할 수 있는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼에 관한 것이다.
최근 급속하게 고령화 사회로 진입하게 되면서 노인 분들이나 거동이 불편한 보행자 등을 대상으로 하는 다양한 건강관리(healthcare) 서비스들이 등장하고 있다.
이러한 건강관리(healthcare) 서비스 중 각광 받는 서비스의 한 종류로써, 독거노인 또는 하루의 대부분을 혼자 보내는 노인들의 낙상 사고를 관리하는 서비스가 있다. 이는, 낙상으로 인한 사고 특히 노인들의 낙상 사고는, 대퇴부 골절이나 머리 손상으로 입원이 필요한 심각한 손상이 동반되기 때문에, 노인에게는 육체적 정신적 고통이 심함은 물론 오랜 치료기간으로 인한 경제적 부담이 크기 때문에, 이러한 낙상 사고와 관련된 건강관리 서비스에 대한 관심과 기술개발이 활발히 진행되고 있다.
한편, 이러한 낙상 사고를 관리하기 위한 기술로서 대한민국 등록특허 제10-1461306호는, 신체의 상체에 걸리는 형태로 착용되기 위한 착용줄을 포함하며 신체의 상체에 착용된 상태에서 해당 신체의 낙상 여부를 감지하는 센서노드와, 센서노드를 통해 감지되는 신호 값과 비교되기 위한 낙상 판별용 벡터 데이터가 저장되는 저장부를 포함하는 신체에 걸리는 방식으로 착용되는 낙상 감지 장치가 개시된 바 있다.
그런데, 종래의 낙상 사고와 관련된 기술들은, 대부분 낙상 사고가 발생된 후 이를 감지하고 알려주는 기술이기 때문에, 낙상 사고를 미리 예방 및 관리하기는 어려운 문제점이 있었다.
대한민국 등록특허 제10-1461306호
본 발명은, 낙상사고를 미리 예측하고 이를 알려줌으로써 낙상 사고를 미연에 예방 및 방지할 수 있으며, 낙상할 것으로 예상되는 환자 등의 효과적인 낙상 관리도 가능한 의료용 건강관리 서비스 플랫폼을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은, 측정대상인의 근력, 가속도 및 관절각도를 측정하여 근력데이터, 가속도데이터, 각도데이터를 각각 획득하고, 측정대상인의 좌우 양측발의 압력을 측정하여 압력데이터를 획득하여, 외부로 전송하는 하드웨어 측정기와; 하드웨어 측정기로부터 측정대상인의 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터를 분석하여 측정대상인의 낙상을 예측하도록 구성되는 중앙서버와; 중앙서버로부터 낙상분석데이터를 수신하여 측정대상인 또는 관리자가 낙상분석데이터를 열람할 수 있도록 전달하는 단말기를 포함하여 구성되되, 중앙서버는, 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터로부터 근력변화량, 가속도변화량, 압력변화량 및 각도변화량을 각각 산출하고, 산출된 근력변화량, 가속도변화량, 압력변화량 및 각도변화량을 토대로 측정대상인의 근력, 균형능력, 보행능력 및 활동능력을 각각 판단하며, 균형능력, 보행능력 및 활동능력을 통합적으로 분석하여 측정대상인의 근감소증을 판단하고, 근감소증 분석데이터를 통하여 낙상을 예측하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼을 제공할 수 있다.
하드웨어 측정기는, 측정대상인의 근력을 측정하기 위한 근력측정모듈과, 측정대상인에 착용되어 측정대상인의 가속도변화를 측정하고, 측정된 가속도데이터를 중앙서버로 전송하는 가속도센서모듈과, 측정대상인의 좌우측 신발에 각각 장착되고, 압력센서가 내장되어 보행 시 양측발에 가해지는 압력을 각각 측정하고, 측정된 압력데이터를 중앙서버로 전송하는 한 쌍의 스마트인솔들과, 측정대상인에 착용되어 측정대상인의 신체활동에 따른 무릎의 관절각도를 측정하고, 측정된 각도데이터를 중앙서버로 전송하는 각도센서모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
근력측정모듈은, 측정대상인의 악력을 측정하고, 측정된 악력정보를 중앙서버로 송신하는 악력측정수단을 포함하여 구성될 수 있다.
단말기는, 측정대상인의 손목에 착용되는 스마트워치(smart watch)로 구성될 수 있다.
가속도센서모듈은, 스마트워치에 내장 설치되도록 구성될 수 있다.
무릎의 측면에 위치하여 관절운동 시 대퇴부와 하퇴부의 사이각도를 측정하는 각도센서부와, 각도센서부에 의하여 측정된 사이각도값을 중앙서버에 무선송신하고, 사이각도값을 디스플레이하며, 측정대상인에 의하여 작동 제어되는 제어판넬을 포함하여 구성되는 컨트롤러와, 각도센서부와 컨트롤러로 전원을 공급하는 배터리유닛을 포함하여 구성될 수 있다.
각도센서부는, 원판형으로 형성되고 복수개의 슬롯들이 원주방향을 따라 설정된 동일각도로 이격되게 관통 형성되며, 관절운동에 따라 회전하는 디스크몸체와, 디스크몸체의 측부에 배치되어 슬롯을 향하여 광을 조사하고, 슬롯을 통과하는 광을 수신하여 상기 디스크몸체의 회전에 의한 슬롯의 수를 광학적으로 카운트하고, 카운트된 슬롯의 수를 통하여 디스크몸체의 회전각을 측정하여 사이각도값을 산출하는 광검출부를 포함하여 구성될 수 있다.
중앙서버는, 하드웨어측정기로부터 측정대상인에 대한 개인정보데이터, 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터를 수신하여 저장하고, 낙상분석데이터를 저장하는 데이터베이스와, 데이터베이스와 접속하여, 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터로부터 설정 기간 동안 근력 평균변화량, 가속도 평균변화량, 압력 평균변화량 및 각도 평균변화량을 각각 판단하고, 근력 평균변화량, 가속도 평균변화량, 압력 평균변화량 및 각도 평균변화량과, 측정된 근력 변화량, 가속도 변화량, 압력 변화량 및 각도 변화량을 서로 비교하여 측정대상인의 근력, 균형능력, 보행능력 및 활동능력을 분석하는 분석모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
분석모듈은, 근력 평균변화량, 가속도 평균변화량, 압력 평균변화량 및 각도 평균변화량과 측정된 근력 변화량, 가속도 변화량, 압력 변화량 및 각도 변화량을 각각 비교하여 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수를 각각 산출하고, 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수를 합산한 합산값으로부터 근감소증을 판단하여 측정대상인의 낙상위험율 및 낙상위험등급을 분석하도록 구성될 수 있다.
분석모듈은, 설정 시간에 대한 합산값의 변화속도를 산출하고, 합산값 변화속도로부터 낙상예상시기를 예측하도록 구성될 수 있다.
데이터베이스는, 하드웨어 측정기로부터 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터를 수집 및 누적하고, 분석모듈로부터 낙상분석데이터를 실시간으로 수집 및 누적하여 빅데이터를 구축하고, 분석모듈은, 머신러닝 알고리즘을 이용하여 빅데이터로부터 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터에 따른 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동 지수 및 신체활동지수의 연계성을 학습하여 측정대상인의 낙상위험율, 낙상위험등급 및 낙상예상시기를 예측하도록 구성될 수 있다.
분석모듈은, 머신러닝 알고리즘에 의한 학습을 통하여 근력 평균변화량, 가속도 평균변화량, 압력 평균변화량 및 각도 평균변화량을 각각 생성하고, 생성된 각 평균범위값이 상기 빅데이터에 반영되어 상기 빅데이터가 갱신되도록 구성될 수 있다.
분석모듈은, 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수 각각에 대한 가중치를 부여하여 합산값을 산출하되, 머신러닝 알고리즘을 이용하여 각 지수항목별 가중치에 대한 최적비율을 찾도록 구성되어, 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수에 최적비율에 의한 가중치를 부여하여 합산값을 산출하며, 산출된 가중치비율과 합산값을 빅데이터에 반영하여 빅데이터가 갱신되도록 구성될 수 있다.
본 발명에 따른 의료용 건강관리 서비스 플랫폼은 다음과 같은 효과를 제공할 수 있다.
첫째, 낙상사고를 미리 예측하고 이를 알려줌으로써, 대상인으로 하여금 낙상 사고를 예방 및 방지할 수 있으며, 이와 관련된 의료기기에 적용되어 효과적인 건강관리가 가능하고 낙상예측뿐만 아니라 신체밸런스 관리, 피부미용 등 다양하게 활용 가능하다.
둘째, 낙상위험도를 산출하여 이를 측정대상인 또는 관리자에게 전송하여 측정대상인의 일상 활동 정보를 제공함은 물론, 안전 관리 및 보호를 강화하도록 유도할 수 있다.
셋째, 측정대상인의 신체근력, 신체균형, 보행활동 및 신체활동을 포함하는 전반적인 신체능력에 대한 다양한 파라메터들을 통하여 근감소증을 진단 및 분석하고, 이를 통하여 낙상을 예측함으로써 신뢰성 있는 낙상 예측이 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 의료용 건강관리 서비스 플랫폼의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 의료용 건강관리 서비스 플랫폼에서 가속도센서모듈이 내장된 스마트워치 단말기를 나타내는 사시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 의료용 건강관리 서비스 플랫폼에서 스마트인솔의 구성을 나타내는 사시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 의료용 건강관리 서비스 플랫폼에서 각도센서모듈의 구성을 나타내는 도면이다.
도 5는
도 6은 도 1의 스마트인솔로부터 측정대상인의 보행능력을 판단하기 위한 검측데이터들을 나타내는 도면이다.
도 7은 나이에 따른 근육량감소의 추이를 나타내는 그래프이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 의료용 건강관리 서비스 플랫폼(이하 '건강관리 서비스 플랫폼'이라 한다)은, 측정대상인의 신체균형정보, 보행정보 및 신체활동정보 등을 종합적으로 분석 및 판단하여 낙상위험율, 낙상위험등급 및 낙상예상시기를 포함하는 측정대상인의 낙상정보를 예측할 수 있으며, 이를 통해 낙상의 예방 및 낙상에 대한 효과적인 관리가 가능하며, 이와 관련된 의료기기에 효과적으로 사용 가능하고, 낙상예측뿐만 아니라 이를 통해 신체밸런스 관리를 비롯하여 피부미용 등 다양하게 활용 가능하다.
이에, 도 1을 참조하여 본 발명의 건강관리 서비스 플랫폼에 대하여 살펴보기로 한다.
도 1을 참조하면, 건강관리 서비스 플랫폼은, 하드웨어 측정기(100)와, 중앙서버(200)와, 단말기(300)를 포함하여 구성될 수 있다.
우선, 하드웨어 측정기(100)는, 측정대상인의 근력정보, 신체균형정보, 보행정보 및 신체활동정보에 대한 신체능력을 측정할 수 있도록 구성되어, 측정대상인의 전반적인 신체상태(근감소증, 신체능력)을 측정할 수 있도록 구성된다.
이는 낙상의 요인이 한 가지 요인보다 여러 가지 신체요인의 복합적인 상호작용으로 발생된다는 것을 감안한 것으로서, 본 발명의 하드웨어 측정기(100)는, 이러한 근력정보, 신체균형정보, 보행활동정보 및 신체활동정보에 따른 근력, 균형능력, 보행능력 및 운동능력 각각을 측정할 수 있도록 구성되며, 이렇게 측정된 측정데이터는 중앙서버(200)로 전송하도록 구성된다.
세부적으로, 하드웨어 측정기(100)는, 근력측정모듈(140)과, 측정대상인의 가속도를 측정하여 신체균형정보를 획득하기위한 가속도센서모듈(110)과, 측정대상인의 좌우 양측발의 압력을 측정하여 보행속도를 포함하는 보행정보를 획득하기 위한 스마트인솔(120)과, 측정대상인의 무릎 관절각도를 측정하여 신체활동능력을 센싱하여 신체활동정보를 획득하기 위한 각도센서모듈(130)을 포함하여 구성될 수 있다.
먼저, 근력측정모듈(140)은, 측정대상인의 근력을 측정할 수 있도록 구성된다. 본 발명에서 근력측정모듈(140)은, 측정대상인의 악력을 측정하고, 측정된 악력정보를 중앙서버로 송신하는 악력측정수단(미도시)을 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 악력측정수단은 공지의 악력기를 적용할 수 있으며, 측정대상인의 악력을 측정하고 이를 중앙서버로 송신할 수 있다면 다양한 수단이 적용 가능하다.
한편, 근력측정은, 손과 아래팔의 등척성 수축력(isometric strength)을 측정하거나, 슬관절 굴곡/신전 측정법(knee flexion/extension technique)을 이용하여 다리 힘과 회전력의 복합 등속 운동력을 측정하는 등 여러 근력을 측정할 수 있다. 이중 슬관절 굴곡/신전 측정법은 별도의 측정 기계가 필요하며, 측정대상인(환자)에게 검사를 지시하는 사용자의 훈련, 기계가 차지하는 공간 등이 필요하여 많은 제약이 따르게 되므로, 신체 한 부위의 근력은 다른 부위의 근력과 밀접한 연관이 있는 점을 감안할 때, 본 발명에서는 임상적으로 용이하게 사용할 수 있는 악력측정법(handgrip strength)을 적용하여 근력 측정을 실시할 수 있다.
가속도센서모듈(110)은, 측정대상인에 착용되어 측정대상인의 신체활동에 따른 가속도변화를 측정하고 측정된 가속도데이터를 중앙서버(200)로 전송하도록 구성될 수 있다.
여기서, 가속도센서모듈(110)은, 측정대상인의 인체 모션을 측정하도록 공지의 자이로센서를 적용할 수 있으며, 이를 통해 측정대상인의 균형감 등을 측정할 수 있다.
한편, 가속도센서모듈(110)은, 도 2에 도시된 바와 같이 측정대상인의 손목에 착용되는 스마트워치(300,smart watch)에 내장 설치되어, 측정대상인에게 용이하게 착용되게 구성될 수 있다.
도 3을 참조하면, 스마트인솔(120)은, 한 쌍으로 구성되어 측정대상인의 좌우측 신발에 각각 장착되고, 압력센서(121)가 내장되어 보행 시 양측발에 가해지는 압력을 각각 측정할 수 있도록 구성되며, 이렇게 측정된 압력데이터를 중앙서버(200)로 전송하도록 구성될 수 있다.
스마트인솔(120)은, 상면으로 착용자의 발이 안착되는 탑시트(top sheet,121)와, 탑시트(121)의 하부에 결합하는 베이스(base,122)와, 탑시트(121)와 베이스(122) 사이에 장착되는 압력센서(123)를 포함하여 구성될 수 있다.
여기서, 압력센서(123)는, 발의 압력이 작용하는 발접촉면에 대하여 복수개의 센싱점이 마련되어, 측정대상인의 발에 대한 특정 부분의 압력값뿐만 아니라 압력분포도 측정할 수 있도록 구성될 수 있으며, 이러한 압력데이터를 중앙서버(200)로 전송할 수 있도록 구성된다.
각도센서모듈(130)은, 측정대상인의 다리에 착용되어 측정대상인의 신체활동 시 무릎의 관절각도를 측정할 수 있도록 구성되며, 측정된 각도데이터를 중앙서버(200)로 전송하도록 구성된다. 각도센서모듈(130)은, 운동활동 시 무릎관절의 관절각도를 측정함으로써 신체 활동능력을 측정할 수 있으며, 이때의 신체활동은 계단 오르기, 일어나서 앉기 등 다양한 운동 패턴을 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 각도센서모듈(130)은, 광학센서(optical sensor)를 이용하여 관절운동에 따른 대퇴부와 하퇴부의 사이각도를 측정하도록 구성될 수 있다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 각도센서모듈(130)은, 각도센서부(133)와, 컨트롤러(132)와, 배터리유닛(131)을 포함하여 구성될 수 있다.
먼저, 각도센서부(133)는, 무릎의 측면에 위치하여 관절운동 시 대퇴부와 하퇴부의 사이각도를 측정하도록 구성된다. 각도센서부(133)는 광학센서 방식으로 관절운동 시 하퇴부 또는 대퇴부의 회전각을 측정하여 대퇴부와 하퇴부의 변화되는 사이각도를 산출하도록 구성될 수 있으며, 이에 대한 상세한 설명은 후술하기로 한다.
컨트롤러(132)는, 통신유닛을 통하여 각도센서부(133)에 의하여 측정된 사이각도값을 중앙서버에 무선송신하도록 구성될 수 있다. 컨트롤러(132)는, 블루투스(bluetooth)통신을 통하여 사용자의 휴대단말기에 설치된 어플리케이션에 측정된 사이각도값을 업로드할 수 있도록 구성될 수 있다.
또한, 컨트롤러(132)는, 산출된 사이각도값을 디스플레이하여 측정대상인 등이 사이각도값을 확인할 수 있도록 하는 디스플레이패널과, 측정대상인에 의하여 작동 제어되는 제어판넬을 포함하여 구성될 수 있다.
여기서, 제어판넬은 각도센서부(133)의 온/오프를 제어하는 작동버튼과, 각도센서부(133)의 캘리브레이션(calibration)을 조정할 수 있는 조정버튼 등이 구비될 수 있으며, 이에 한정하지는 않는다.
배터리유닛(131)은, 충전식 배터리로 구성되어 각도센서부(133)와 컨트롤러(132)로 전원을 공급하는 역할을 한다.
한편, 각도센서모듈(130)은, 각도센서부(133), 컨트롤러(132) 및 배터리유닛(131)이 측정대상인의 대퇴부와 하퇴부에 착용되도록 구성될 수 있다.
이에 대하여 살펴보면, 각도센서모듈(130)은, 결합부재(134)와, 착탈밴드(135,136)를 포함하여 구성될 수 있다.
결합부재(134)는, 플렉서블한 재질로 형성되고 도시된 바와 같이 대퇴부와 하퇴부 일부를 감싸도록 구성되며, 측면으로 각도센서부(133), 컨트롤러(132) 및 배터리유닛(131)이 결합되도록 구성될 수 있으며, 이외 다양하게 구성 가능하다.
착탈밴드(135,136)는, 결합부재(134)와 결합되고, 플렉서블한 재질로 구성되며, 착탈수단에 의하여 측정대상인의 대퇴부와 하퇴부 각각에 착탈 가능하게 착용될 수 있다. 여기서, 착탈수단은, 공지의 벨크로테이프, 스냅버튼, 후크 등 상기한 목적을 달성할 수 있다면 다양한 구성이 적용될 수 있다.
이하에서는 도 5를 참조하여 각도센서부(133)에 대하여 상세하게 살펴보기로 한다.
각도센서부(133)는, 디스크몸체(1331)와, 광검출부(1332)를 포함하여 구성될 수 있다.
디스크몸체(1331)는, 원판형으로 형성되고 복수개의 슬롯(1331a)들이 원주방향을 따라 설정된 동일각도로 이격되게 관통 형성되며, 관절운동에 따라 회전하도록 구성된다.
여기서, 슬롯(1331a)들은 광검출부(1332)로부터 디스크몸체(1331)의 회전각을 검출할 수 있도록 하기 위한 구성으로, 그 개수에 따라 슬롯(1331a)간의 각도가 설정될 수 있다. 가령, 슬롯(1331a)들이 180개인 경우 슬롯(1331a)간의 사이각은 2ㅀ가 될 수 있으며, 360개인 경우에는 슬롯(1331a)간의 사이각은 1ㅀ가 될 수 있다.
광검출부(1332)는, 디스크몸체(1331)의 측부에 배치되어 슬롯(1331a)을 향하여 광을 조사하고, 슬롯(1331a)을 통과하는 광을 수신하여 디스크 회전에 의한 슬롯(1331a)의 수를 광학적으로 카운트하도록 구성된다.
이때, 광검출부(1332)는, 적외선 등 다양한 광을 이용할 수 있으며, 광을 조사하는 광조사유닛, 슬롯(1331a)을 통과하는 광 신호를 수신하는 광수신유닛 및 광신호를 전기신호로 변환하는 변환유닛을 포함하여 구성될 수 있으며, 전기신호의 펄스를 분석하여 슬롯(1331a)을 카운트할 수 있도록 구성될 수 있다.
광검출부(1332)는, 카운트된 슬롯(1331a)의 수를 통하여 디스크몸체(1331)의 회전각을 측정하고 이를 통하여 대퇴부와 하퇴부의 사이각도값을 산출하도록 구성될 수 있다.
한편, 광검출부(1332)는, 분해능을 향상시킬 수 있으며, 전진 및 후진을 명확하게 감별할 수 있도록, 도시된 바와 같이 한 쌍의 제1검출단자(1333a)와 제2검출단자(1333b)를 포함하여 구성될 수 있으며, 제1검출단자(1333a)와 제2검출단자(1333b) 각각으로부터 수신된 전기신호를 통하여 전진 및 후진을 감별할 수 있도록 구성될 수 있다.
가령, 수신된 첫 번째 펄스 신호가 제1검출단자(1333a)로부터 수신된 신호인 경우에는 전진으로 감별하고, 수신된 첫 번째 펄스 신호가 제2검출단자(1333b)로부터 수신된 신호인 경우에는 후진으로 감별할 수 있으며, 이렇게 제1검출단자(1333a)와 제2검출단자(1333b) 중 어느 검출단자의 신호가 먼저 수신되는지 여부에 따라 전진 또는 후진을 감별할 수 있도록 구성될 수 있다. 여기서, 광검출부(1332)는, 도시된 바와 같이 제1검출단자(1333a)와 제2검출단자(1333b)를 포함하여 한 쌍의 검출단자를 포함하는 경우를 나타내었으나, 이는 일 실시예로 분해능을 더욱 향상시키기 위하여 검출단자의 개수를 다양하게 구성할 수 있음은 물론이다.
각도센서모듈(130)은, 전술한 광학센서를 이용한 로터리 엔코더 방식 외 센서에서 출력되는 사인 및 코사인 곡선 출력 신호를 생성하고, 이에 따른 자기장을 측정하여 회전각을 측정하는 마그네틱 위치센서와, 반도체의 전극에 전류를 흐르게 한 후 수직방향으로 자기장을 인가하면 전류의 방향과 자기장 방향에 수직하게 전위차가 발생하는 것을 이용한 홀센서 등 상기한 목적을 달성할 수 있다면 다양한 각도측정계도 적용할 수 있음은 물론이다.
중앙서버(200)는, 하드웨어 측정기(100)로부터 측정대상인의 근력정보, 신체균형정보, 보행정보 및 신체활동정보를 분석하여 측정대상인의 근감소증을 진단 및 분석하고, 이를 통하여 낙상을 예측하도록 구성되며, 이러한 중앙서버(200)에 대한 상세한 내용은 후술하기로 한다.
단말기(300)는, 중앙서버(200)로부터 낙상분석데이터를 수신하여 측정대상인 또는 관리자가 낙상분석데이터와 낙상예측정보를 열람할 수 있도록 하는 역할을 한다.
한편, 단말기(300)는, 상기한 낙상분석데이터와 낙상예측정보를 열람 및 전달받을 수 있다면 다양한 구성이 적용될 수 있으며, 공지의 데스크탑, 휴대단말기기를 비롯하여 측정대상인의 손목에 착용되는 스마트워치(smart watch,도 2참조)를 포함하여 구성될 수 있다.
나아가, 단말기(300)는, 중앙서버(200)로부터 수신된 낙상분석데이터와 낙상예측정보를 측정대상인 또는 관리자로 하여금 청각적 열람이 가능하도록 알람방식으로 전달 할 수 있으며, 이 외 다양한 기능이 구비될 수 있다.
이하에서는, 중앙서버(200)에 대하여 살펴보기로 한다.
먼저, 중앙서버(200)는, 하드웨어 측정기(100)로부터 수신된 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터로부터 근력변화량, 가속도변화량, 압력변화량 및 각도변화량을 각각 산출하고, 산출된 근력변화량, 가속도변화량, 압력변화량 및 각도변화량을 토대로 측정대상인의 근력, 균형능력, 보행능력 및 활동능력을 각각 판단하도록 구성될 수 있다.
이렇게 측정대상인의 각 신체 능력들이 판단되면, 중앙서버(200)는, 이들을 통합적으로 분석하여 측정대상인의 근감소증을 판단하며, 근감소증 분석데이터를 통하여 낙상을 예측하도록 구성될 수 있다.
세부적으로, 중앙서버(200)는, 데이터베이스(210)와, 분석모듈(220)을 포함하여 구성될 수 있다.
데이터베이스(210)는, 측정대상인에 대한 개인정보데이터와, 하드웨어 측정기(100)로부터 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터를 수집하여 저장하도록 구성된다.
또한, 데이터베이스(210)는, 분석모듈(220)로부터 분석된 근감소증 분석데이터, 낙상분석데이터를 저장하며, 이들 데이터를 저장 및 관리할 수 있도록 주기적인 백업 및 갱신 등을 수행할 수 있도록 구성된다.
데이터베이스(210)는, 분석모듈(220)과 무선통신 또는 유선통신 등으로 데이터전달이 가능하도록 구성될 수 있으며, 나아가 통신부(230)를 통하여 단말기(300)로의 데이터전달이 이루어질 수 있도록 구성될 수 있다.
분석모듈(220)은, 데이터베이스(210)와 접속하여 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터로부터 측정대상인의 근력, 균형능력, 보행능력 및 운동능력을 분석하여 측정대상인의 낙상을 예측하도록 구성된다.
한편, 분석모듈(220)은, 하드웨어 측정기(100)로부터 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터를 각각 수신하여 이들 데이터들로부터 신체 근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수를 각각 산출하고, 각 항목별 지수를 통하여 측정대상인의 근감소증 및 낙상을 예측하도록 구성된다.
이하에서는 분석모듈(220)의 구성을 각 항목별 지수를 산출하는 과정과, 이렇게 산출된 항목별 지수를 통하여 측정대상인의 근감소증 및 낙상을 예측하는 과정에 대하여 각각 살펴보기로 한다.
우선, 중앙서버(200)에서 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터 및 각도데이터들로부터 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 운동능력지수를 각각 산출하는 과정에 대하여 살펴보기로 한다.
먼저, 분석모듈(220)은, 측정대상인의 근력데이터를 수신하여 설정기간 동안 근력 평균변화량을 판단하며, 이렇게 판단된 근력 평균변화량과 측정된 근력데이터를 비교하여 측정대상인의 신체 근력을 분석하고, 이를 통해 신체근력지수를 산출한다. 여기서, 신체근력지수는, 아시아남성기준(28kg 미만)과 아시아여성기준(18kg 미만)으로 산출할 수 있지만, 측정대상인이 재활치료여부나 나이 등을 고려하여 그 설정기준은 변경 가능하다.
다음으로, 분석모듈(220)은, 측정대상인의 가속도데이터를 수신하여 설정기간 동안 가속도 평균변화량을 판단하며, 이렇게 판단된 가속도 평균변화량과 측정된 가속도데이터를 비교하여 측정대상인의 신체균형을 분석하고, 이를 통해 신체균형지수를 산출한다.
여기서, 설정기간은 측정대상인의 생활패턴 주기를 고려하여 동일패턴주기를 설정기간을 설정할 수 있으며, 가속도 평균변화량은 이러한 설정기간 내 신체활동으로부터 측정된 가속도 변화량의 평균범위를 가속도 평균변화량으로 설정될 수 있다.
여기서, 가속도 평균변화량을 가속도데이터로부터 신체의 움직임 또는 흔들림의 속도변화와 기울어진 정보로부터 일상상태(정상상태)에서의 가속도 변화량을 의미할 수 있으며, 이러한 경우 신체균형지수는, 측정된 가속도 변화량이 가속도 평균변화량보다 클 경우 지수를 높게 설정함으로써, 신체균형지수가 높을수록 신체활동에 장애가 있음을 판단할 수 있다.
다음으로, 분석모듈(220)은, 스마트인솔(120)로부터 측정대상인의 양측발의 압력데이터를 수신하여, 좌우 양측 발의 압력변화량과, 좌우 수신 주기 등을 비교하여 보행속도 등을 분석할 수 있다.
이를 위해 분석모듈(220)은, 압력데이터로부터 설정기간 동안 압력 변화량(변화주기)의 평균범위를 판단하고, 이렇게 판단된 압력 변화량(변화주기) 평균범위와 측정된 압력 변화량(변화주기)을 비교하여 보행능력을 분석하고, 이를 통해 측정대상인의 보행활동지수를 산출한다.
여기서, 상기 설정기간은, 가속도 평균변화량 설정 시의 설정기간과 동일한 기준으로 설정될 수 있으며, 설정된 기간 내 신체활동으로부터 측정된 압력 변화량의 평균범위를 압력 평균변화량으로 설정될 수 있다.
또한, 보행활동지수는, 압력데이터로부터 보행 시 좌우 양측 발의 압력변화량(압력변화주기)을 통하여 측정대상인의 무게중심변화 및 보행상태를 분석하고, 일상 상태에서의 압력 변화량(변화주기)을 압력 변화량(변화주기) 평균범위라고 설정할 때, 측정된 압력 변화량(변화주기)이 압력 평균변화량보다 클 경우 지수를 높게 설정하여, 보행활동지수가 높을수록 보행활동에 장애가 있음을 판단할 수 있다.
한편, 분석모듈(220)은, 스마트인솔(120)로부터 전술한 압력변화량 및 변화주기에 따른 보행속도뿐만 아니라, 도 6에 도시된 바와 같이 압력데이터들로부터 좌우 양측 발의 중심운동(Centric movement of left and right)변화와, 중심운동의 축적(Accumulation of centric movement), LRFR 밸런스맵(LRFR Balance Map), 부분압력추적기(Partial pressure tracker), 압력변화흐름(Flow of pressure), 유각기(Swing phase %) 및 입각기(Stance phhase %)에 대한 데이터들을 획득할 수 있으며, 이를 통해 측정대상의 보행능력을 분석하도록 구성될 수 있다.
다음으로, 분석모듈(220)은, 측정대상인의 무릎관절의 각도데이터를 수신하여, 설정 기간 동안 각도 평균변화량을 판단하고, 판단된 각도 평균변화량과 측정된 각도 변화량을 비교하여 측정대상인의 활동능력을 분석함으로써 신체활동지수를 산출한다.
여기서, 신체활동지수는, 설정 운동패턴에 대한 무릎관절의 각도 변화량을 통하여 일상 상태에서 운동패턴에 대한 각도 변화량을 각도 평균변화량라고 설정할 때, 측정된 각도 변화량이 각도 평균변화량보다 낮을 경우 지수를 높게 설정한다. 그러면, 신체활동지수가 높을수록 관절운동이 원활하지 않아 장애가 있음을 판단할 수 있다.
한편, 상기에서 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수 각각에 대한 지수부여는, 각 항목별 평균변화량을 비롯하여 복수개의 범위들로 구분하고 이에 대응하여 지수값들을 설정할 수 있으며, 이러한 범위 구분은 측정대상인의 연령, 성별, 질환여부 등에 따라 다양하게 설정 및 변경할 수 있다.
상기한 바에 따라 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수가 각각 산출되면, 분석모듈(220)은 산출된 항목별 지수를 통하여 측정대상인의 근감소증을 분석 및 판단하고, 이를 통해 낙상을 예측한다.
구체적으로 분석모듈(220)은 측정대상인의 낙상위험율, 낙상위험등급을 포함하는 낙상확률(낙상위험율)과, 낙상예상시기를 예측하도록 구성될 수 있다.
먼저, 분석모듈(220)의 낙상확률(낙상 위험율) 예측에 대하여 살펴보기로 한다.
분석모듈(220)은, 전술한 바에 따라 산출된 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수로부터 근감소증 및 낙상위험율과 낙상위험등급을 분석 및 예측할 수 있다.
구체적으로, 분석모듈(220)은, 표 1에 나타난 바와 같이 산출된 신체근력지수, 신체균형지수와, 보행활동지수와, 신체활동지수 각각에 가중치를 부여하여 각 지수값을 산출하고, 산출된 지수값들을 누적 합산하여 합산값을 산출할 수 있다.
< 표 1 >
Figure pat00001
여기서, 표 1은 분석모듈(220)의 지수화 과정을 예시적으로 나타낸 것으로서, 각 측정항목에 대한 진단기준은 변경 가능하며, 산출지수와 가중치에 대한 기준범위 및 기준값 또한 다양하게 변경 가능하다.
상기한 바에 따라 누적 합산값이 산출되면 분석모듈(220)은, 산출된 합산값으로부터 근감소증을 진단 및 판단하고, 이를 통해 낙상위험율 및 낙상위험등급을 분석 및 예측할 수 있다. 여기서, 분석모듈(220)은, 합산값으로부터 근감소증을 진단 및 판단하는 기준으로 설정 진단기준을 마련할 수 있으며, 이때의 진단기준은 공지의 근감소와 관련된 기준범위를 적용할 수 있다.
한편, 분석모듈(220)은, 산출된 합산값과 설정된 기준범위와 비교하여 근감소증과, 낙상위험율과, 낙상위험등급을 분석 및 예측할 수 있다.
먼저, 낙상위험율은 지수 합산값이 높을수록 위험율이 높으며, 각 위험율 범위에 따라 지수 합산값의 기준이 변경될 수 있다. 또한, 분석모듈(220)은, 산출된 합산값(F)이 설정된 낙상위험율 범위값을 초과하면 낙상의 위험이 있다고 판단할 수 있으며, 편차가 높을수록 낙상의 위험이 높다고 판단할 수 있다.
그리고 낙상위험등급은, 낙상위험에 대한 관리기준에 따라 복수개의 낙상위험등급들을 설정하고, 각 낙상위험등급별 합산값이 설정된다. 이에, 분석모듈(220)은, 산출된 합산값과 낙상위험등급 범위들을 비교하여 측정대상인의 낙상위험등급을 분석 및 예측할 수 있게 된다.
다음으로, 분석모듈(220)은, 산출된 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수로부터 낙상예상시기를 예측하도록 구성될 수 있다.
이에 대하여 살펴보면, 분석모듈(220)은, 산출된 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수의 합산값들을 수집하여, 설정시간에 대한 합산값의 변화속도를 산출하고, 산출된 합산값 변화속도를 통하여 낙상예상시기를 예측한다.
이는, 지수 합산값의 변화속도는 근력, 균형능력, 보행능력, 활동능력의 변화를 나타내는 것이기 때문에, 합산값의 변화속도를 통하여, 근감소증의 변화율을 예측하고, 이를 통해 낙상의 예상시기를 예측할 수 있기 때문이다.
여기서, 근감소증은 근력 감소, 기능상태 감소 나아가 낙상의 위험 증가로 연결되는 중요한 요인으로, 도 7에 도시된 바와 같이 나이가 들어감에 따라 근감소율이 빠르게 진행되며 이는 각 개인별 다르게 나타날 수 있다.
때문에, 본 발명에서 분석모듈(220)은, 합산값의 변화속도를 모니터링하고, 합산값의 변화속도가 증가하면, 근감소증이 빠르게 진행되고 있는 것으로 판단하여, 낙상 예상시기를 보다 앞당겨 예측할 수 있다.
한편, 본 발명의 중앙서버(200)는, 머신러닝 알고리즘을 이용하여 전술한 각 데이터들을 학습하고, 이를 통해 근감소증, 낙상위험율, 낙상위험등급 및 낙상예상시기를 예측하도록 구성될 수 있다.
이에 대하여 살펴보면, 우선 데이터베이스(210)는, 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터, 각도데이터, 근력 평균변화량, 가속도 평균변화량, 압력 평균변화량, 각도 평균변화량, 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동 지수 및 신체활동지수를 실시간으로 수집 및 누적하여 빅데이터를 구축한다.
이렇게 빅데이터가 구축되면, 분석모듈(220)은, 머신러닝 알고리즘을 이용하여 빅데이터로부터 근력데이터, 가속도데이터, 압력데이터, 각도데이터에 따른 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수의 연계성을 학습하여 측정대상인의 근감소증, 낙상위험율, 낙상위험등급 및 낙상예상시기를 예측할 수 있다.
이때, 분석모듈(220)은, 머신러닝 알고리즘을 통하여 근력 평균변화량, 가속도 평균변화량, 압력 평균변화량, 각도 평균변화량을 각각 생성하고, 생성된 각 평균범위값이 빅데이터에 반영되어 빅데이터가 갱신되도록 구성될 수 있다.
더불어, 분석모듈(220)은, 전술한 바와 같이 신체근력지수와, 신체균형지수와, 보행활동지수와, 신체활동지수 각각에 대한 가중치를 부여하여 합산값을 산출하되, 머신러닝 알고리즘을 이용하여 각 지수항목별 가중치에 대한 최적비율을 찾도록 구성될 수 있다.
이에, 분석모듈(220)은, 산출된 지수값 각각에 머신러닝 알고리즘에 의해 도출된 최적비율에 의한 가중치를 부여하여 합산값을 산출하며, 산출된 가중치비율과 합산값을 빅데이터에 반영하여 빅데이터를 갱신되도록 구성될 수 있다.
상기한 바에 따르면, 본 발명의 건강관리 서비스 플랫폼은, 측정대상인의 근감소증을 진단 및 분석하고, 이를 통해 낙상을 미리 예측함으로써, 효과적인 낙상 관리 및 예방을 할 수 있도록 구성되며, 노인이나 장애인의 안전 및 건강관리 서비스를 효율적으로 수행할 수 있게 하고, 낙상할 것으로 예상되는 환자의 낙상 등의 관리에도 효과적이다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100 : 하드웨어 측정기 110 : 가속도센서모듈
120 : 스마트인솔 123 : 압력센서
130 : 각도센서모듈 131 : 배터리유닛
132 : 컨트롤러 133 : 각도센서부
1331 : 디스크몸체 1331a : 슬롯
1332 : 광검출부 1333a : 제1검출단자
1333b : 제2검출단자 134 : 결합부재
135,136 : 착탈밴드 140 : 근력측정모듈
200 : 중앙서버 210 : 데이터베이스
220 : 분석모듈 230 : 통신부
300 : 단말기

Claims (13)

  1. 측정대상인의 근력, 가속도 및 관절각도를 측정하여 근력데이터, 가속도데이터, 각도데이터를 각각 획득하고, 측정대상인의 좌우 양측발의 압력을 측정하여 압력데이터를 획득하여, 외부로 전송하는 하드웨어 측정기와;
    상기 하드웨어 측정기로부터 측정대상인의 상기 근력데이터, 상기 가속도데이터, 상기 압력데이터 및 상기 각도데이터를 분석하여 측정대상인의 낙상을 예측하도록 구성되는 중앙서버와;
    상기 중앙서버로부터 낙상분석데이터를 수신하여 측정대상인 또는 관리자가 상기 낙상분석데이터를 열람할 수 있도록 전달하는 단말기를 포함하여 구성되되,
    상기 중앙서버는,
    상기 근력데이터, 상기 가속도데이터, 상기 압력데이터 및 상기 각도데이터로부터 근력변화량, 가속도변화량, 압력변화량 및 각도변화량을 각각 산출하고, 산출된 상기 근력변화량, 상기 가속도변화량, 상기 압력변화량 및 상기 각도변화량을 토대로 측정대상인의 근력, 균형능력, 보행능력 및 활동능력을 각각 판단하며, 상기 근력, 상기 균형능력, 상기 보행능력 및 상기 활동능력을 통합적으로 분석하여 측정대상인의 근감소증을 판단하고, 근감소증 분석데이터를 통하여 낙상을 예측하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 하드웨어 측정기는,
    측정대상인의 근력을 측정하기 위한 근력측정모듈과,
    측정대상인에 착용되어 측정대상인의 가속도변화를 측정하고, 측정된 가속도데이터를 상기 중앙서버로 전송하는 가속도센서모듈과,
    측정대상인의 좌우측 신발에 각각 장착되고, 압력센서가 내장되어 보행 시 양측발에 가해지는 압력을 각각 측정하고, 측정된 압력데이터를 상기 중앙서버로 전송하는 한 쌍의 스마트인솔들과,
    측정대상인에 착용되어 측정대상인의 신체활동에 따른 무릎의 관절각도를 측정하고, 측정된 각도데이터를 상기 중앙서버로 전송하는 각도센서모듈을 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 근력측정모듈은,
    측정대상인의 악력을 측정하고, 측정된 악력정보를 상기 중앙서버로 송신하는 악력측정수단을 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 단말기는,
    측정대상인의 손목에 착용되는 스마트워치(smart watch)로 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 가속도센서모듈은,
    상기 스마트워치에 내장 설치되도록 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 각도센서모듈은,
    무릎의 측면에 위치하여 관절운동 시 대퇴부와 하퇴부의 사이각도를 측정하는 각도센서부와,
    상기 각도센서부에 의하여 측정된 사이각도값을 상기 중앙서버에 무선송신하고, 상기 사이각도값을 디스플레이하며, 측정대상인에 의하여 작동 제어되는 제어판넬을 포함하여 구성되는 컨트롤러와,
    상기 각도센서부와 상기 컨트롤러로 전원을 공급하는 배터리유닛을 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 각도센서부는,
    원판형으로 형성되고 복수개의 슬롯들이 원주방향을 따라 설정된 동일각도로 이격되게 관통 형성되며, 관절운동에 따라 회전하는 디스크몸체와,
    상기 디스크몸체의 측부에 배치되어 상기 슬롯을 향하여 광을 조사하고, 상기 슬롯을 통과하는 상기 광을 수신하여 상기 디스크몸체의 회전에 의한 상기 슬롯의 수를 광학적으로 카운트하고, 카운트된 상기 슬롯의 수를 통하여 상기 디스크몸체의 회전각을 측정하여 상기 사이각도값을 산출하는 광검출부를 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  8. 제 2 항에 있어서,
    상기 중앙서버는,
    상기 하드웨어 측정기로부터 상기 측정대상인에 대한 개인정보데이터, 상기 근력데이터, 상기 가속도데이터, 상기 압력데이터 및 상기 각도데이터를 수신하여 저장하고, 상기 근감소증 분석데이터와, 낙상분석데이터를 저장하는 데이터베이스와,
    상기 데이터베이스와 접속하여, 상기 근력데이터, 상기 가속도데이터, 상기 압력데이터 및 상기 각도데이터로부터 설정 기간 동안 근력 평균변화량, 가속도 평균변화량, 압력 평균변화량 및 각도 평균변화량을 각각 판단하고, 상기 근력 평균변화량, 가속도 평균변화량, 상기 압력 평균변화량 및 각도 평균변화량과, 측정된 근력 변화량, 가속도 변화량, 압력 변화량 및 각도 변화량을 서로 비교하여 측정대상인의 근력, 균형능력, 보행능력 및 활동능력을 분석하는 분석모듈을 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 분석모듈은,
    상기 근력 평균변화량, 상기 가속도 평균변화량, 상기 압력 평균변화량 및 각도 평균변화량과 측정된 상기 근력 변화량, 상기 가속도 변화량, 상기 압력 변화량 및 상기 각도 변화량을 각각 비교하여 신체근력지수, 신체균형지수, 보행활동지수 및 신체활동지수를 각각 산출하고,
    상기 신체근력지수, 상기 신체균형지수, 상기 보행활동지수 및 상기 신체활동지수를 합산한 합산값으로부터 근감소증을 판단하여 측정대상인의 낙상위험율 및 낙상위험등급을 분석하도록 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 분석모듈은,
    설정 시간에 대한 상기 합산값의 변화속도를 산출하고, 상기 합산값 변화속도로부터 낙상예상시기를 예측하도록 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 데이터베이스는,
    상기 하드웨어 측정기로부터 상기 근력데이터, 상기 가속도데이터, 상기 압력데이터 및 상기 각도데이터를 수집 및 누적하고, 상기 분석모듈로부터 상기 낙상분석데이터를 실시간으로 수집 및 누적하여 빅데이터를 구축하고,
    상기 분석모듈은, 머신러닝 알고리즘을 이용하여 상기 빅데이터로부터 상기 근력데이터, 상기 가속도데이터, 상기 압력데이터 및 상기 각도데이터에 따른 상기 신체근력지수, 상기 신체균형지수, 상기 보행활동 지수 및 상기 신체활동지수의 연계성을 학습하여 측정대상인의 낙상위험율, 낙상위험등급 및 낙상예상시기를 예측하도록 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 분석모듈은,
    상기 머신러닝 알고리즘에 의한 학습을 통하여 상기 근력 평균변화량, 상기 가속도 평균변화량, 상기 압력 평균변화량 및 상기 각도 평균변화량을 각각 생성하고, 생성된 각 평균변화량 값이 상기 빅데이터에 반영되어 상기 빅데이터가 갱신되도록 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 분석모듈은,
    상기 신체근력지수, 상기 신체균형지수, 상기 보행활동지수 및 상기 신체활동지수 각각에 대한 가중치를 부여하여 합산값을 산출하되,
    상기 머신러닝 알고리즘을 이용하여 각 지수항목별 가중치에 대한 최적비율을 찾도록 구성되어, 상기 신체근력지수, 상기 신체균형지수, 상기 보행활동지수 및 상기 신체활동지수에 상기 최적비율에 의한 가중치를 부여하여 합산값을 산출하며, 산출된 가중치비율과 합산값을 상기 빅데이터에 반영하여 상기 빅데이터가 갱신되도록 구성됨을 특징으로 하는 의료용 건강관리 서비스 플랫폼.
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