KR20220006298A

KR20220006298A - 의사 환자 중개형 인공지능 시스템

Info

Publication number: KR20220006298A
Application number: KR1020200084082A
Authority: KR
Inventors: 한혁수; 유의식; 황소리
Original assignee: 주식회사 에버닌
Priority date: 2020-07-08
Filing date: 2020-07-08
Publication date: 2022-01-17

Abstract

본 발명은 의사 환자 중개형 인공지능 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 의사의 대면 문진 패턴, 의사의 대면 진료 패턴, 의사의 음성 패턴, 환자의 음성 패턴, 환자의 회복 패턴 등을 학습해, 인공지능 시스템이 환자를 문진하고, 의사의 진단을 보조하며, 챗봇뿐만 아니라 의사의 음성을 모방한 음성봇을 구현하고, 사투리나 발음상의 문제를 가진 환자의 음성을 보완하며, 환자의 회복을 극대화할 수 있는 맞춤형 일상케어 서비스를 제공하는, 의사 환자 중개형 인공지능 시스템에 관한 것이다.

Description

의사 환자 중개형 인공지능 시스템 {Artificial Intelligence System to Mediate Doctors and Patients}

집단 감염이 우려되는 바이러스의 발발로, 사회적 거리두기가 시행되고, 바이러스에 취약한 고령자, 환자, 만성질환자 등의 이동 제한 및 불필요한 외출 자제의 권유가 계속되는 상황 속에서, 병원을 방문하는 것 없이 비대면으로 원격 진료를 받을 수 있도록 하는 기술 도입의 요구가 곳곳에서 제기되고 있다.

반면에, 이러한 비대면 진료가 도입될 경우, 약물의 오남용, 오진의 위험, 대형병원 쏠림 현상에 따른 중소병원의 도산 우려 등의 문제가 발생할 수 있다는 이유로, 아직까지 비대면으로 진료, 처방을 하는 것에 대한 부정적인 시각 또한 여전히 존재하고 있다.

게다가, 최근 대법원은, 진찰은 환자의 용태를 듣고 관찰해 병상과 병명을 규명하고 판단하는 것이며, 전화 통화만으로 진찰이 이루어졌다면 최소한 전화 진찰 이전에 대면 진찰이 이루어져야 객관성과 정확성을 담보할 수 있다고 밝히면서, 사전 대면 진료없는 전화 처방은 의료법 위반이라는 취지의 판시를 하였다.

하지만, 의료진마다, 경험, 숙련도, 능력 등이 달라 의료진 사이에서도 역량 차이가 심하고, 병원이 수익을 내려면 진료시간은 환자당 3분을 넘어서는 안된다는 그릇된 인식으로 말미암아 빠짐없는 꼼꼼한 문진이 이루어지고 있지 않으며, 이로 인한 오진의 문제가 끊임없이 대두되고 있다. 조사에 따르면, 미국에서는 매년 4 만명에서 8 만명의 환자가 오진으로 사망하고 있으며, 한국에서도 2012년에서 2016년 사이 오진 관련 피해 신고 건이 645건에 달하고 있다.

또한, 주변 의료 시설이 마땅치 않은 환자들은 양질의 의료 서비스를 제공받을 기회조차 얻지 못하고 있으며, 양질의 의료서비스를 받기 위해 멀리까지 원정 의료를 받으러 이동해야 함에 따라, 경증의 진찰을 받는데에도 많은 시간, 노고, 비용을 지출할 수 밖에 없는 상황에 처해있다.

적시에 제대로된 의료 서비스를 제공받았더라면 생명을 보전할 수 있었던 환자가, 의료의 사각지대에 놓이는 바람에 숨을 거둔 안타까운 사연들은, 대면 진료만을 고집하는 경직화된 의료 시스템의 문제에서 비롯된 것이라고 하겠다.

문진은 크게 사전 문진, 진료 문진, 사후 문진으로 구분할 수 있다.

시진, 촉진, 타진, 청진 등을 포함하는 물리적 검진과, 장비를 사용하는 검사가 필요한 경우에는 비대면 진료가 어려울 것이나, 이러한 예외적인 상황을 제외하고는, 사전 문진, 진료 문진, 사후 문진에서 충분한 비대면 문진이 가능할 수 있다.

예를 들어, 초진 환자의 경우 환자의 주요 증상과 과거력을 확인하는 정도의 문진은 비대면으로 실시할 수 있고, 재진 환자의 경우 주기적인 체크를 위한 방문이나 단순 질의를 위한 방문은 의사와 환자 모두에게 시간과 비용적 측면에서 비효율적이므로, 비대면 문진을 통해 해결할 수 있을 것이다.

도 1은 종래의 원격 진료 서비스 시스템(90)에 관한 도면으로, 이는 한국공개특허공보 제10-2014-0000011호(2014.01.02.)에 개시되어 있다.

상기 종래의 원격 진료 서비스 시스템(90)은, 카메라를 통하여 원격 진료 서비스 대상에 대한 영상을 획득하고, 상기 획득된 영상에 대한 계층적 관계를 갖는 복수의 문진정보를 포함하는 환자 상태를 수집하여 전송하는 휴대용 단말기(91)와, 환자의 상태별 필요한 의료 서비스를 제공하기 위해 의료 제품, 간호 행위, 영양공급, 운동별로 특화된 적어도 둘 이상의 서비스 서버(93, 95, 97)와, 상기 휴대용 단말기(91)와 통신하고, 상기 서비스 서버들과 연동하여 각 서비스 서버에서 제공되는 타입별 제공 서비스를 관리하고, 상기 휴대용 단말기(91)로부터 수신된 데이터로부터 원격 진료 서비스 타입을 인식하고, 상기 인식된 서비스 타입에 해당하는 분석을 수행하여 분석 결과 데이터를 생성하고, 상기 생성된 분석 결과 데이터에 수집된 환자 상태를 매칭하여 네트워크를 통해 연동된 상기 적어도 둘 이상의 서비스 서버를 통해 브로드캐스팅 하고, 상기 연동된 각 서비스 서버를 통해 브로드캐스팅된 데이터에 대한 결과를 검색하고 이를 수집하여 상기 휴대용 단말기에 제공하는 원격 진료 서비스 서버(99)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

하지만, 상기 종래의 원격 진료 서비스 시스템(90)은, 자가 치료를 하는 환자를 원격지에서 관리하는 수준에 그칠 뿐, 초진 또는 재진 환자 등이 병원에 방문하는 것 없이 비대면 진료 등을 받을 수 있도록 하는 것이 아니다.

이에 관련 업계에서는, 대면 진료와 비대면 진료를 결합하여, 의사의 오진 가능성을 줄이고, 의사 간의 역량 차이를 보완하며, 철저한 문진을 가능하게 하고, 시간, 비용, 노고를 줄여 의사와 환자의 편의성을 높이는 새로운 의료 시스템의 도입을 요구하고 있는 실정이다.

한국공개특허공보 제10-2014-0000011호(2014.01.02.)

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하고자 안출된 것으로,

본 발명의 목적은, 인공 지능 시스템이 적정 진료를 학습하도록 하고, 인공지능시스템에 의한 환자의 문진이 가능하도록 하며, 인공지능시스템이 의료진의 진단을 보조하도록 함으로써, 오진을 감소시키고, 진료시간을 단축하며, 환자와 의사간의 대면 진료 횟수를 줄이고, 환자가 병원에 머무는 시간을 최소화하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 초진, 처방전/진단서 교부 등은 대면 진료에 의해 이루어지도록 하고, 재택 진료, 주기적인 체크, 반복 처방, 원격 교육, 의료상담, 의료정보 제공 등은 인공지능시스템을 통해 비대면 진료가 이루어지도록 하여, 대면 진료와 비대면 진료를 혼합해 상호 보완되도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 의사와 환자의 대면 진료 정보를 수집하여 이를 인공지능에게 학습시킴으로써, 의사와 환자의 대면 진료 전에 인공지능을 통한 비대면 일차 문진을 수행하고, 이를 의사에게 제공함으로써, 대면 전 체계화된 사전 정보 제공을 통해 진료시간을 단축시키고, 대면 진료의 횟수를 줄이는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 의사의 편견이나 불충분한 문진에 의한 오진의 위험을 감소시키는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 환자의 불필요한 병원 방문을 감소시키고, 진료 대기 시간 및 진료 시간을 단축시키며, 환자가 병원에 머무는 시간을 최소화하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 환자의 병원 방문시 대면 진료 전에 충분한 비대면 문진에 의한 기초 정보 수집이 가능하도록 해, 진료 시간을 획기적으로 단축하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 재진 환자가 주기적인 검진을 위해 병원을 방문해야 하는 횟수를 줄여, 환자의 시간과 비용을 절약할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 실제 환자를 담당하는 담당의의 진료패턴을 인공지능으로 학습해 인공 지능에 의해 환자가 직간접적으로 케어될 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 담당의의 음성을 합성한 음성봇과 환자의 질문에 텍스트로 응답하는 챗봇을 구현해 인공지능에 의한 환자 문진과 질의응답시스템을 구축하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 단순 질의, 주기적 체크, 반복 처방 등을 음성봇과 챗봇을 통해 관리하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능을 통해 의사의 진단을 보조하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능에 의한 문진을 통해 획득한 정보를 의료진이 확인할 수 있도록 대시보드에 제공하고, 의료진이 이를 모니터링할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능을 활용해 의료 서비스의 효율성과 품질을 향상시키는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 진단, 병리, 치료 결과 등의 임상 사례를 인공지능이 학습하도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 환자의 진료기록, 의료 영상, 생체정보, 유전정보 등의 의료용 빅데이터가 구축되도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 사물인터넷 기술과, 영상 분석 머신러닝 기술과, 진단 보조용 인공지능을 통해 환자의 운동을 평가할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능의 학습, 추론, 지각, 이행능력을 통해 질병을 진단하고 예측하도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 한 번에 정확한 진단과 치료가 이루어지도록 함으로써, 의료비용을 절감하고 환자와 의료진 간의진료 경험을 개선하며, 치료 결과를 향상시키는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 수술 후 트래커 등을 통해 환자의 동작을 센싱하여 단일화 채널을 통해 빅데이터를 수집하고, 빅데이터와 인공지능을 통해 복약, 수면, 유전 정보를 연계한 회복증진 프로토콜을 생성하며, 복약, 영약, 회복 프로토콜에 의한 맞춤형 치료계획을 세우고, 추시 경과별 치료계획를 수립해, 환자의 회복 증진과 함께 의료 비용을 감소시키는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 시점별 모션데이터를 수집해 분석하고, 임상적 치료 효과를 비교할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 트래커 등의 운동정보수집수단을 착용하고 활동하면 개인별 운동능력이 평가되고, 인공지능에 의해 맞춤형 운동처방이 내려지도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 타이밍, 각도, 속도, 카운팅, 이벤트 검출 등을 통해 분석 변수를 산출함으로써, 보행 체크를 통해 맞춤형 운동을 처방하고, 오십견, 디스크, 보행 등의 자가진단을 가능하게 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 건강한 일상생활 습관을 가지도록 하고, 질병을 예방하며, 진단과 치료가 가정에서도 가능하도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능의 계산 능력과 진료 시간과 진단에 필요한 시간을 대폭적으로 줄여, 임상의가 환자와 얼굴을 맞대고 더 깊은 관계를 가질 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능에 영상기술을 접목하여 수술로봇 등을 자동화할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 챗봇로봇을 활용하여 정신과 상담 등을 대신할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 모바일 및 센서 기술과 인공지능을 접목하여 당뇨, 부정맥 등 다양한 만성 질환자의 병원 외 관리를 가능하도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 광범위한 생화학 데이터를 인공지능을 통해 학습시켜 신약후보물질을 발굴할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능을 통해 효과적인 임상 시험 관리를 위한 환자군 발굴 및 관리가 가능하도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능에 의해 환자 예약 및 물류관리가 효율적으로 이루어지도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 의사의 진료문진, 의사결정 등에 대한 트리를 짜고 이러한 진료패턴을 인공지능에 학습시키는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 일반적인 진료문진은 인공지능이 수행하도록 하고, 이때 의료진별 어조와 성향을 학습해 실제 의료진에 의해 문진을 받는 것과 유사하도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 진료 대기시간에 진료 대기실에서 인공지능에 의한 문진과 평가가 수행될 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 학습을 통해 인공지능시스템이 의료진의 진단을 보조할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능에 의해 의료진의 의사결정 트리를 구현하여 적정 진료 패턴을 정립하고, 의료진의 음성 패턴을 학습하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 의사의 음성과 대화 패턴을 인공지능에 학습시켜, 환자가 인공지능시스템에 대한 거부감을 느끼는 것 없이, 종전과 같이 담당 주치의에게 진료, 진단 등을 받는 것처럼 느끼도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 환자가 퇴원을 하더라도 모바일 헬스케어 등의 재활을 지원하고, 가정에서도 음성 기반의 문진 등을 받을 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 의사가 실시간으로 담당 환자를 모니터링할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 환자가 병원에 방문하지 않아도 의료진의 음성 편지를 수신하고, 환자가 음성으로 답변하면 이를 텍스트롤 변환해 항목별 자동분류가 이루어지도록 하며, 정해진 양식에 따라 의료진 전용 게시판에 업로드 되도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 환자의 문진 보고서를 기반으로 적정 진료 패턴을 활용해 케어레벨을 구분하고, 검토 의료진을 분산시켜 불필요한 병원 재방문을 방지하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능에 의해 프리셋 텍스트를 의료진의 음성으로 합성할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 웹을 통해 간편하게 회복 경과 등을 검토할 수 있어 소모적인 병원의 재방문을 막는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 환자 맞춤형 치료계획과 수행을 가능하게 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 환자가 일상으로 복귀했을 때, 인공지능에 의해 운동관리, 영양관리, 통증관리 등 일상간섭이 이루어지도록 함으로써, 환자의 일상이 케어될 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 인공지능시스템에 의한 환자의 상태별 자동 알림이 전송되도록 하고, 협력된 1차 의료기관이 안내되거나 자동으로 배정되도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 질환 위험도 및 위험 부담도에 따라 의료진이 자동으로 배정될 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 환자 중심의 스마트 헬스 케어를 제공하기 위해, 회복 경과에 따른 재택 운동 평가 관리를 원격에서도 가능하도록 하고, 협력 1차 의료기관을 배정해, 통증, 영양, 상담 관련 병원을 연결하고, 지속적인 질환관리가 이루어지도록 하며, 진료 기관간의 상생 협력이 가능하도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 재택 운동 평가를 통해 질환 위험을 자가진단하고, 회복 경과를 모니터링하며, 자가문진을 통해 일상을 케어하고, 인공지능 진단보조를 통해 선진적인 질환 케어가 이루어지도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, IoT 기반으로 재택으로 운동을 평가해 의료진이 원격에서도 환자를 통제할 수 있도록 하며, 재택 운동 평가 분석에 따른 실시간 모니터링과 맞춤형 재활 안내를 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 재택 운동 평가와 의료진의 환자 통제가 가능한 개인 맞춤형 스마트 헬스 케어 의료시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 보호자에게도 환자의 회복 모니터링 정보를 공유시키고, 질환관리에 관한 주요사항 알람을 제공하며, 운동프로토콜과 영상을 지원해, 보호자가 공동으로 질환을 관리할 수 있도록 하고, 보호 부담을 경감시켜주는 것이다.

본 발명은 앞서 본 목적을 달성하기 위해서 다음과 같은 구성을 가진 실시예에 의해서 구현된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 본 발명은, 일측은 환자단말과 통신 연결되고 타측은 의사단말과 통신 연결되어 단말로부터 데이터를 수신하거나 단말에 데이터를 전송하는 데이터송수신부와, 상기 데이터송수신부와 연결되며 학습을 통해 데이터를 분석하고 처리하는 인공지능부와, 상기 인공지능부와 연결되며 데이터를 저장하는 데이터저장부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능부는, 의사의 대면 문진 패턴을 학습해 환자를 비대면 문진하는 인공지능문진부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능문진부는, 의사와 환자의 대면문진데이터가 저장된 대면문진데이터저장부로부터 대면질문데이터와 대면응답데이터를 문진학습데이터로 추출하는 문진학습데이터추출모듈과, 상기 문진학습데이터추출모듈과 연결되어, 추출된 상기 문진학습데이터를 학습해 문진모델을 생성하는 문진모델생성모듈과, 상기 문진모델생성모듈과 연결되어, 생성된 문진모델에 환자데이터를 입력해 비대면질문데이터를 생성하는 비대면질문데이터생성모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능문진부는, 상기 비대면질문데이터생성모듈과 연결되어 생성된 비대면질문데이터를 음성데이터로 전환하여 환자단말에 전송하는 음성전환전송모듈과,을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능문진부는, 상기 비대면질문데이터생성모듈과 연결되어 생성된 비대면질문데이터를 텍스트데이터로 전환하여 환자단말에 전송하는 텍스트전환전송모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능부는, 의사의 대면 진료 패턴을 학습해 환자를 비대면 진료하는 인공지능진료부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능진료부는, 의사와 환자의 대면진료데이터가 저장된 대면진료데이터저장부로부터 대면문진데이터, 대면검사데이터 및 대면진단데이터를 진료학습데이터로 추출하는 진료학습데이터추출모듈과, 상기 진료학습데이터추출모듈과 연결되어, 추출된 상기 대면학습데이터를 학습해 진료모델을 생성하는 진료모델생성모듈과, 상기 진료모델생성모듈과 연결되어, 생성된 진료모델에 수신되는 환자데이터를 입력해 비대면진료데이터를 생성하는 비대면진료데이터생성모듈과, 상기 비대면진료데이터생성모듈과 연결되어, 생성된 비대면진료데이터를 단말에 전송하는 비대면진료데이터전송모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능부는, 의사의 음성 패턴을 학습해 의사의 음성을 모사하는, 인공지능음성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능음성부는, 의사의 음성데이터가 저장된 의사음성데이터저장부로부터 의사음성데이터를 의사음성학습데이터로 추출하는 의사음성학습데이터추출모듈과, 상기 의사음성학습데이터추출모듈과 연결되어, 추출된 상기 의사음성데이터를 학습해 의사음성모델을 생성하는 의사음성모델생성모듈과, 상기 의사음성모델생성모듈과 연결되어, 생성된 의사음성모델에 데이터를 입력해 AI의사음성데이터를 생성하는 AI의사음성데이터생성모듈과, 상기 AI의사음성데이터생성모듈과 연결되어, 생성된 AI의사음성데이터를 환자단말에 전송하는 AI의사음성데이터전송모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능부는, 환자의 음성 패턴을 학습해 환자단말로부터 전송된 음성데이터를 보완하는 인공지능음성보완부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능음성보완부는, 환자의 음성데이터가 저장된 환자음성데이터저장부로부터 환자음성데이터를 환자음성학습데이터로 추출하는 환자음성학습데이터추출모듈과, 상기 환자음성학습데이터추출모듈과 연결되어, 추출된 상기 환자음성데이터를 학습해 환자음성모델을 생성하는 환자음성모델생성모듈과, 상기 환자음성모델생성모듈과 연결되어, 생성된 환자음성모델에 데이터를 입력하고, 예측된 음성데이터로 수신된 음성데이터를 보완하는 환자음성예측보완모듈과, 일측은 상기 환자음성예측보완모듈과 연결되고 타측은 표준데이터가 저장된 표준데이터저장부와 연결되어 보완된 환자음성데이터를 표준데이터로 변환하는 표준데이터변환모듈과, 상기 표준변환모듈과 연결되어, 변환된 표준데이터를 단말에 전송하는 표준데이터전송모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능부는, 환자의 회복 패턴을 학습해 환자를 비대면 케어하는 인공지능케어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 인공지능케어부는, 환자데이터가 저장된 환자데이터저장부로부터 재활데이터와 회복데이터를 케어학습데이터로 추출하는 케어학습데이터추출모듈과, 상기 케어학습데이터추출모듈과 연결되어, 추출된 상기 재활데이터와 회복데이터를 학습해 케어모델을 생성하는 케어모델생성모듈과, 상기 케어모델생성모듈과 연결되어, 생성된 케어모델에 수신되는 환자데이터를 입력해 비대면케어데이터를 생성하는 비대면케어데이터생성모듈과, 상기 비대면케어데이터생성모듈과 연결되어, 생성된 비대면케어데이터를 단말에 전송하는 비대면케어데이터전송모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 의사 환자 중개형 인공지능 시스템은, 일측은 상기 인공지능부 및 상기 데이터저장부와 연결되고, 타측은 상기 데이터송수신부와 연결되어, 데이터를 설정된 포맷에 따라 기록해 단말에 전송하는 리포트부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은, 상기 리포트부는, 설정된 포맷에 따라 기록된 데이터를 의사단말에 대시보드 형태로 전송하는 대시보드부와, 설정된 포맷에 따라 기록된 데이터를 단말에 어플리케이션 형태로 전송하는 어플리케이션부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 앞서 본 실시예와 하기에 설명할 구성과 결합, 사용관계에 의해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.

본 발명은, 인공 지능 시스템이 적정 진료를 학습하도록 하고, 인공지능시스템에 의한 환자의 문진이 가능하도록 하며, 인공지능시스템이 의료진의 진단을 보조하도록 함으로써, 오진을 감소시키고, 진료시간을 단축하며, 환자와 의사간의 대면 진료 횟수를 줄이고, 환자가 병원에 머무는 시간을 최소화하는 효과를 가진다.

본 발명은, 초진, 처방전/진단서 교부 등은 대면 진료에 의해 이루어지도록 하고, 재택 진료, 주기적인 체크, 반복 처방, 원격 교육, 의료상담, 의료정보 제공 등은 인공지능시스템을 통해 비대면 진료가 이루어지도록 하여, 대면 진료와 비대면 진료를 혼합해 상호 보완되도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 의사와 환자의 대면 진료 정보를 수집하여 이를 인공지능에게 학습시킴으로써, 의사와 환자의 대면 진료 전에 인공지능을 통한 비대면 일차 문진을 수행하고, 이를 의사에게 제공함으로써, 대면 전 체계화된 사전 정보 제공을 통해 진료시간을 단축시키고, 대면 진료의 횟수를 줄이는 효과가 있다.

본 발명은, 의사의 편견이나 불충분한 문진에 의한 오진의 위험을 감소시키는 효과를 가진다.

본 발명은, 환자의 불필요한 병원 방문을 감소시키고, 진료 대기 시간 및 진료 시간을 단축시키며, 환자가 병원에 머무는 시간을 최소화하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 환자의 병원 방문시 대면 진료 전에 충분한 비대면 문진에 의한 기초 정보 수집이 가능하도록 해, 진료 시간을 획기적으로 단축하는 효과가 있다.

본 발명은, 재진 환자가 주기적인 검진을 위해 병원을 방문해야 하는 횟수를 줄여, 환자의 시간과 비용을 절약할 수 있도록 하는 효과를 가진다.

본 발명은, 실제 환자를 담당하는 담당의의 진료패턴을 인공지능으로 학습해 인공 지능에 의해 환자가 직간접적으로 케어될 수 있도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 담당의의 음성을 합성한 음성봇과 환자의 질문에 텍스트로 응답하는 챗봇을 구현해 인공지능에 의한 환자 문진과 질의응답시스템을 구축하는 효과가 있다.

본 발명은, 단순 질의, 주기적 체크, 반복 처방 등을 음성봇과 챗봇을 통해 관리하는 효과를 가진다.

본 발명은, 인공지능을 통해 의사의 진단을 보조하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 인공지능에 의한 문진을 통해 획득한 정보를 의료진이 확인할 수 있도록 대시보드에 제공하고, 의료진이 이를 모니터링할 수 있도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, 인공지능을 활용해 의료 서비스의 효율성과 품질을 향상시키는 효과를 가진다.

본 발명은, 진단, 병리, 치료 결과 등의 임상 사례를 인공지능이 학습하도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 환자의 진료기록, 의료 영상, 생체정보, 유전정보 등의 의료용 빅데이터가 구축되도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, 사물인터넷 기술과, 영상 분석 머신러닝 기술과, 진단 보조용 인공지능을 통해 환자의 운동을 평가할 수 있도록 하는 효과를 가진다.

본 발명은, 인공지능의 학습, 추론, 지각, 이행능력을 통해 질병을 진단하고 예측하도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 한 번에 정확한 진단과 치료가 이루어지도록 함으로써, 의료비용을 절감하고 환자와 의료진 간의진료 경험을 개선하며, 치료 결과를 향상시키는 효과가 있다.

본 발명은, 수술 후 트래커 등을 통해 환자의 동작을 센싱하여 단일화 채널을 통해 빅데이터를 수집하고, 빅데이터와 인공지능을 통해 복약, 수면, 유전 정보를 연계한 회복증진 프로토콜을 생성하며, 복약, 영약, 회복 프로토콜에 의한 맞춤형 치료계획을 세우고, 추시 경과별 치료계획를 수립해, 환자의 회복 증진과 함께 의료 비용을 감소시키는 효과를 가진다.

본 발명은, 시점별 모션데이터를 수집해 분석하고, 임상적 치료 효과를 비교할 수 있도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 트래커 등의 운동정보수집수단을 착용하고 활동하면 개인별 운동능력이 평가되고, 인공지능에 의해 맞춤형 운동처방이 내려지도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, 타이밍, 각도, 속도, 카운팅, 이벤트 검출 등을 통해 분석 변수를 산출함으로써, 보행 체크를 통해 맞춤형 운동을 처방하고, 오십견, 디스크, 보행 등의 자가진단을 가능하게 하는 효과를 가진다.

본 발명은, 건강한 일상생활 습관을 가지도록 하고, 질병을 예방하며, 진단과 치료가 가정에서도 가능하도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 인공지능의 계산 능력과 진료 시간과 진단에 필요한 시간을 대폭적으로 줄여, 임상의가 환자와 얼굴을 맞대고 더 깊은 관계를 가질 수 있도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, 인공지능에 영상기술을 접목하여 수술로봇 등을 자동화할 수 있도록 하는 효과를 가진다.

본 발명은, 챗봇로봇을 활용하여 정신과 상담 등을 대신할 수 있도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 모바일 및 센서 기술과 인공지능을 접목하여 당뇨, 부정맥 등 다양한 만성 질환자의 병원 외 관리를 가능하도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, 광범위한 생화학 데이터를 인공지능을 통해 학습시켜 신약후보물질을 발굴할 수 있도록 하는 효과를 가진다.

본 발명은, 인공지능을 통해 효과적인 임상 시험 관리를 위한 환자군 발굴 및 관리가 가능하도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 인공지능에 의해 환자 예약 및 물류관리가 효율적으로 이루어지도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, 의사의 진료문진, 의사결정 등에 대한 트리를 짜고 이러한 진료패턴을 인공지능에 학습시키는 효과를 가진다.

본 발명은, 일반적인 진료문진은 인공지능이 수행하도록 하고, 이때 의료진별 어조와 성향을 학습해 실제 의료진에 의해 문진을 받는 것과 유사하도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 진료 대기시간에 진료 대기실에서 인공지능에 의한 문진과 평가가 수행될 수 있도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, 학습을 통해 인공지능시스템이 의료진의 진단을 보조할 수 있도록 하는 효과를 가진다.

본 발명은, 인공지능에 의해 의료진의 의사결정 트리를 구현하여 적정 진료 패턴을 정립하고, 의료진의 음성 패턴을 학습하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 의사의 음성과 대화 패턴을 인공지능에 학습시켜, 환자가 인공지능시스템에 대한 거부감을 느끼는 것 없이, 종전과 같이 담당 주치의에게 진료, 진단 등을 받는 것처럼 느끼도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, 환자가 퇴원을 하더라도 모바일 헬스케어 등의 재활을 지원하고, 가정에서도 음성 기반의 문진 등을 받을 수 있도록 하는 효과를 가진다.

본 발명은, 의사가 실시간으로 담당 환자를 모니터링할 수 있도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 환자가 병원에 방문하지 않아도 의료진의 음성 편지를 수신하고, 환자가 음성으로 답변하면 이를 텍스트롤 변환해 항목별 자동분류가 이루어지도록 하며, 정해진 양식에 따라 의료진 전용 게시판에 업로드 되도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, 환자의 문진 보고서를 기반으로 적정 진료 패턴을 활용해 케어레벨을 구분하고, 검토 의료진을 분산시켜 불필요한 병원 재방문을 방지하는 효과를 가진다.

본 발명은, 인공지능에 의해 프리셋 텍스트를 의료진의 음성으로 합성할 수 있도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 웹을 통해 간편하게 회복 경과 등을 검토할 수 있어 소모적인 병원의 재방문을 막는 효과가 있다.

본 발명은, 환자 맞춤형 치료계획과 수행을 가능하게 하는 효과를 가진다.

본 발명은, 환자가 일상으로 복귀했을 때, 인공지능에 의해 운동관리, 영양관리, 통증관리 등 일상간섭이 이루어지도록 함으로써, 환자의 일상이 케어될 수 있도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 인공지능시스템에 의한 환자의 상태별 자동 알림이 전송되도록 하고, 협력된 1차 의료기관이 안내되거나 자동으로 배정되도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, 질환 위험도 및 위험 부담도에 따라 의료진이 자동으로 배정될 수 있도록 하는 효과를 가진다.

본 발명은, 환자 중심의 스마트 헬스 케어를 제공하기 위해, 회복 경과에 따른 재택 운동 평가 관리를 원격에서도 가능하도록 하고, 협력 1차 의료기관을 배정해, 통증, 영양, 상담 관련 병원을 연결하고, 지속적인 질환관리가 이루어지도록 하며, 진료 기관간의 상생 협력이 가능하도록 하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 재택 운동 평가를 통해 질환 위험을 자가진단하고, 회복 경과를 모니터링하며, 자가문진을 통해 일상을 케어하고, 인공지능 진단보조를 통해 선진적인 질환 케어가 이루어지도록 하는 효과가 있다.

본 발명은, IoT 기반으로 재택으로 운동을 평가해 의료진이 원격에서도 환자를 통제할 수 있도록 하며, 재택 운동 평가 분석에 따른 실시간 모니터링과 맞춤형 재활 안내를 하는 효과를 가진다.

본 발명은, 재택 운동 평가와 의료진의 환자 통제가 가능한 개인 맞춤형 스마트 헬스 케어 의료시스템을 제공하는 효과를 도출한다.

본 발명은, 보호자에게도 환자의 회복 모니터링 정보를 공유시키고, 질환관리에 관한 주요사항 알람을 제공하며, 운동프로토콜과 영상을 지원해, 보호자가 공동으로 질환을 관리할 수 있도록 하고, 보호 부담을 경감시켜주는 효과가 있다.

도 1은 종래의 원격 진료 서비스 시스템에 관한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 의사 환자 중개형 인공지능 시스템에 관한 도면.
도 3은 도 2의 블럭도.
도 4는 인공지능문진부를 도시한 도면.
도 5는 인공지능진료부를 도시한 도면.
도 6은 인공지능음성부를 도시한 도면.
도 7은 인공지능음성보완부를 도시한 도면.
도 8은 인공지능케어부를 도시한 도면.
도 9는 데이터저장부를 도시한 도면.
도 10은 본 발명의 사용상태도.
도 11은 본 발명의 진료프로세스를 도시한 도면.
도 12는 본 발명의 초진프로세스를 도시한 도면.
도 13은 본 발명의 사후관리프로세스를 도시한 도면.
도 14는 본 발명의 콕서비스를 도시한 도면.

이하에서는 본 발명에 따른 의사 환자 중개형 인공지능 시스템의 바람직한 실시 예들을 첨부된 도면을 참고하여 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 공지의 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하도록 한다. 특별한 정의가 없는 한 본 명세서의 모든 용어는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 기술자가 이해하는 당해 용어의 일반적 의미와 동일하고 만약 본 명세서에서 사용된 용어의 의미와 충돌하는 경우에는 본 명세서에서 사용된 정의에 따른다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 의사 환자 중개형 인공지능 시스템(1)에 관한 도면으로, 도 2를 참고하여 설명하면, 본 발명인 의사 환자 중개형 인공지능 시스템(1)은, 환자단말(P), 의사단말(D), 보호자단말(F) 등과 통신 연결되어, 의사의 대면 문진 패턴, 의사의 대면 진료 패턴, 의사의 음성 패턴, 환자의 음성 패턴, 환자의 회복 패턴 등을 학습해, 인공지능 시스템(1)이 환자를 문진하고, 의사의 진단을 보조하며, 챗봇뿐만 아니라 의사의 음성을 모방한 음성봇을 구현하고, 사투리나 발음상의 문제를 가진 환자의 음성을 보완하며, 환자의 회복을 극대화할 수 있는 맞춤형 일상케어 서비스를 제공하고 것이다.

상기 의사 환자 중개형 인공지능 시스템(1)을 통해, 비대면 진료를 가능하게 하고, 의사의 편견에 의한 오진을 감소시키고, 진료시간을 단축하며, 환자가 병원에 머무는 시간을 최소화할 수 있다.

상기 의사 환자 중개형 인공지능 시스템(1)은, 초진, 처방전/진단서 교부 등 대면 진료에 의해 이루어져야 하는 것은 대면 진료에 의하되, 재택 진료, 주기적인 체크, 반복 처방, 원격 교육, 의료상담, 의료정보 제공 등은 인공지능시스템을 통해 비대면 진료가 이루어지도록 함으로써, 대면 진료와 비대면 진료를 혼합해 상호 보완을 통한 상승 효과를 도출한다.

도 3은 도 2의 블럭도로, 도 3을 참고하면, 상기 의사 환자 중개형 인공지능 시스템(1)은, 데이터송수신부(10), 인공지능부(30), 리포트부(50), 데이터저장부(70)를 포함한다.

상기 데이터송수신부(10)는, 일측은 환자단말과 통신 연결되고 타측은 의사단말과 통신 연결되어 환자단말이나 의사단말로부터 데이터를 수신하거나 환자단말이나 의사단말에 데이터를 전송하는 구성을 말한다. 상기 데이터송수신부(10)에 의해 환자단말과 의사단말이 원격지에 떨어져 있더라도, 원활한 데이터의 수신 및 송신이 가능해진다. 본 명세서에서 단말이란, 스마트폰, PC, 노트북 등 통신 가능한 전자 장치를 포함하는 광의의 개념으로, 환자단말은 환자측에서 사용하는 단말을, 의사단말은 의사측에서 사용하는 단말을, 보호자단말은 환자단말과 의사단말 이외의 단말을 총칭한다.

상기 인공지능부(30)는, 상기 데이터송수신부(10)와 연결되며 학습을 통해 데이터를 분석하고 처리하는 구성을 말한다. 상기 인공지능부(30)는 상기 데이터송수신부(10)를 통해 환자단말, 의사단말로부터 데이터를 수신하고, 상기 데이터송수신부(10)를 통해 환자단말, 의사단말에 데이터를 전송할 수도 있다. 상기 인공지능부(30)는 학습데이터를 추출해 지도학습 등에 의한 예측모델을 생성하고, 생성된 예측모델을 사용해 환자에게 맞는 문진, 챗봇, 음성봇, 의료진의 진단보조, 음성변환 및 보완, 환자의 일상케어 등의 서비스를 제공한다.

도 3을 참고하면, 이러한 상기 인공지능부(30)는, 인공지능문진부(31), 인공지능진료부(33), 인공지능음성부(35), 인공지능음성보완부(37), 인공지능케어부(39)를 포함한다.

상기 인공지능문진부(31)는, 의사의 대면 문진 패턴을 학습해 환자를 비대면 문진하는 구성으로, 의사가 환자와 대면하였을 때, 의사가 환자에게 어떠한 질문을 하는지와, 질문에 대한 환자의 답변 후 어떠한 질문을 하는지 등을 학습해 환자에게 가장 알맞는 문진을 한다. 상기 인공지능문진부(31)는 의사의 개입없이 자동으로 환자 문진을 수행할 수도 있고, 의사의 문진은 보조해, 의사가 어떠한 질문을 해야 적절한지를 안내할 수도 있으며, 상황에 따라 적합한 여러 가지 질문을 의사에게 제공하고 의사가 질문을 선택하도록 할 수도 있다.

바람직하게는 상기 인공지능문진부(31)는, 초진환자에게 사전문진을 하고, 재진환자에게 재방문 필요 여부 등을 확인하기 위한 환자 이벤트 대응 검토용 문진을 할 수 있다. 초진환자는 의사와의 대면 문진 전에 상기 인공지능문진부(31)에 의한 비대면 문진을 받게 되는바, 병원을 방문한 초진환자에 대한 기초 정보 수집이 용이하게 되고, 이로 인해 실제 대면 문진시 진료 시간을 획기적으로 단축할 수 있게 된다. 또한, 재진환자는 상기 인공지능문진부(31)의 문진 결과를 통해 검진을 위한 병원 방문의 필요 여부를 확인받게 되므로, 불필요한 병원 방문을 줄일 수 있다.

도 4는 인공지능문진부(31)를 도시한 도면으로, 도 4를 참고하면, 이러한 상기 인공지능문진부(31)는, 문진학습데이터추출모듈(311), 문진모델생성모듈(313), 비대면질문데이터생성모듈(315), 음성전환전송모듈(317), 텍스트전환전송모듈(319)을 포함한다.

상기 문진학습데이터추출모듈(311)은, 의사와 환자의 대면질문데이터와 대면응답데이터를 포함하는 대면문진데이터가 저장된 대면문진데이터저장부(711)로부터 대면질문데이터와 대면응답데이터를 문진학습데이터로 추출하는 구성을 말한다. 예측모델을 생성하기 위해서는 학습데이터가 필요한바, 상기 문진학습데이터추출모듈(311)에 의해 학습에 필요한 데이터들이 추출이 되고, 추출된 데이터들은 후술할 문진모델생성모듈(313)에 전달된다.

상기 문진모델생성모듈(313)은, 상기 문진학습데이터추출모듈(311)과 연결되어, 추출된 상기 문진학습데이터를 학습해 문진모델을 생성하는 구성을 말한다. 모델생성을 위한 학습에는 지도학습 등, 공지된 또는 공지될 다양한 기계학습 방식이 사용될 수 있다. 의사마다 다른 문진 트리를 짜고 이러한 트리 패턴을 AI에게 학습시킴으로써, 문진모델이 생성될 수 있다.

상기 비대면질문데이터생성모듈(315)은, 상기 문진모델생성모듈(313)과 연결되어, 생성된 문진모델에 환자데이터를 입력해 비대면질문데이터를 생성하는 구성을 말한다. 상기 환자데이터는 환자와 관련된 모든 데이터를 의미하며, 환자데이터에는 환자단말로부터 전송된 환자의 인적사항과 관련된 데이터, 환자의 질문/응답데이터 등이 포함될 수 있다. 예를 들자면, 환자의 나이, 키, 몸무게 등의 데이터를 통해 문진모델은 최초의 질문데이터를 생성하고, 질문에 대한 환자의 응답데이터을 입력받아 이에 대한 최적의 다음 질문데이터를 생성할 수 있다.

상기 음성전환전송모듈(317)은, 상기 비대면질문데이터생성모듈(315)과 연결되어 생성된 비대면질문데이터를 음성데이터로 전환하여 환자단말에 전송하는 구성을 말한다. 환자에 따라서는 글자를 읽는데 어려움을 겪는 자가 있을 수 있으므로, 상기 음성전환전송모듈(317)에 의해 환자단말에는 문진의 질문이 음성의 형태로 출력될 수 있다. 상기 음성전환전송모듈(317)은 후술할 인공지능음성부(35)와 연결이 되며, 환자단말에 전송되는 음성데이터는 인공지능음성부(35)에 의해 생성된 AI의사음성데이터가 될 수 있다. 이를 통해, 환자는 자신을 담당하는 의사의 음성으로 질문을 받게 되는바, AI에 의한 문진에 신뢰를 가지게 되고, 보다 성실한 응답을 할 수 있다. 이때 환자는 환자단말을 통해 질문에 대한 답변 글을 쓰거나 예, 아니오 등의 체크를 하는 것 없이 질문에 대해 음성으로도 답변할 수 있으며, 환자의 응답데이터는 상기 데이터송수신부(10)를 통해 수신되어 인공지능부(30)를 통해 의사단말에 전달될 수 있다. 이러한 음성챗봇 기능을 통해 환자는 의사의 음성을 가지는 인공지능시스템과 자연스럽게 대화를 하면서 문진에 응하게 된다.

상기 텍스트전환전송모듈(319)은, 상기 비대면질문데이터생성모듈(315)과 연결되어 생성된 비대면질문데이터를 텍스트데이터로 전환하여 환자단말에 전송하는 구성을 말한다. 상기 텍스트전환전송모듈(319)은 상기 음성전환전송모듈(317)과 병렬적으로 구성되어, 환자단말에 음성데이터 대신 텍스트데이터를 전송하게 된다. 텍스트데이터를 전송받은 환자는 환자단말을 통해 문자로 된 답변데이터를 인공지능시스템(1)에 전달할 수도 있고, 전술한 바와 같이 음성으로도 답변할 수도 있다. 상기 텍스트전환전송모듈(319)에 의해 환자는 인공지능시스템과 문자로 채팅을 해가면서 비대면 문진을 받을 수 있다.

상기 인공지능진료부(33)는, 의사의 대면 진료 패턴을 학습해 환자를 비대면 진료하는 구성으로, 실제 환자를 담당하는 담당의의 진료패턴을 인공지능으로 학습해 인공 지능에 의해 환자가 직간접적으로 케어될 수 있도록 한다. 초진환자의 경우 진료문진, 검사, 진단 등을 받게 되며, 재진환자의 경우 상태 추시 및 대응 문진, 검사, 권고, 경고 등을 받을 수 있다.

도 5는 인공지능진료부(33)를 도시한 도면으로, 도 5를 참고하면, 이러한 상기 인공지능진료부(33)는, 진료학습데이터추출모듈(331), 진료모델생성모듈(333), 비대면진료데이터생성모듈(335), 비대면진료데이터전송모듈(337)을 포함한다.

상기 진료학습데이터추출모듈(331)은, 의사와 환자의 대면문진데이터, 대면검사데이터, 대면진단데이터를 포함하는 대면진료데이터가 저장된 대면진료데이터저장부로부터 대면문진데이터, 대면검사데이터 및 대면진단데이터를 진료학습데이터로 추출하는 구성을 말한다. 인공지능에 의한 진료를 위해서는 진료모델 생성이 필요하고, 진료모델 생성을 위해서는 학습데이터가 필요하므로, 상기 진료학습데이터추출모듈(331)은 진료모델 생성에 필요한 데이터들을 수집하게 된다.

상기 진료모델생성모듈(333)은, 상기 진료학습데이터추출모듈(331)과 연결되어, 추출된 상기 대면학습데이터를 학습해 진료모델을 생성하는 구성으로, 의사마다 다른 진료방식을 학습하게 된다. 의사마다 다른 진료 트리를 짜고 이러한 트리 패턴을 AI에게 학습시킴으로써, 진료모델이 생성될 수 있다. 의료진 간에는 개개인의 능력, 경험, 숙련도 등에 따라 역량차이가 발생할 수밖에 없으며, 이러한 역량 차이에 의해 의사 간에도 환자들이 선호하는 의사와 그렇지 않은 의사가 구분되기 마련이다. 일반적으로 환자들은 뛰어난 능력의 의사에게 진료를 받기를 원하기 때문에, 상기 진료모델생성모듈(333)이 평판이 좋은 의사들의 진료 스킬을 학습한다면, 해당 의사들과 유사한 수준의 진료를 할 수 있는 진료모델이 생기게 되는바, 해당 의사들의 업무 과중이 감소되고, 다른 의사들도 AI가 제공하는 진료데이터를 참고해 오진의 위험을 줄일 수 있다.

상기 비대면진료데이터생성모듈(335)은, 상기 진료모델생성모듈(333)과 연결되어, 생성된 진료모델에 수신되는 환자데이터를 입력해 비대면진료데이터를 생성하는 구성을 말한다. 앞서 설명한 바와 같이, 환자데이터는 환자와 관련된 모든 데이터를 말하며, 이러한 데이터를 상기 진료모델에 입력함으로써, 해당 환자가 가지고 있는 질병에 관한 정확한 진단과 병명, 최적의 치료방안 등이 도출될 수 있게 된다. 상기 비대면진료데이터생성모듈(335)에 의해 환자는 원격지에서도 높은 수준의 진료를 받을 수 있게 되고, 의사는 환자를 대면해 진료하는 과정에서 AI가 제공하는 진단 결과, 치료 방안 등을 안내 받아 자신의 견해를 보완함으로써 보다 정확한 환자의 치료 계획을 세울 수 있게 된다.

상기 비대면진료데이터전송모듈(337)은, 상기 비대면진료데이터생성모듈(335)과 연결되어, 생성된 비대면진료데이터를 단말에 전송하는 구성을 말한다. 즉, 상기 비대면진료데이터는 환자단말에 전송되어 환자에게 비대면 진료결과를 안내할 수 있고, 의사단말에 전송되어 의사에게 AI가 판단한 진료결과를 안내해 의사의 진단, 치료 방향 등을 가이드할 수 있다. 이를 통해 환자는 빠르게 자신의 현재 상태를 체크할 수 있게 되고, AI에 의한 1차 진료 결과를 반영해 진단을 내리게 되는바 오진의 위험을 방지할 수 있게 된다.

상기 인공지능음성부(35)는, 의사의 음성 패턴을 학습해 의사의 음성을 모사하는 구성을 말한다. 인공지능시스템에 의해 환자단말에 출력되는 음성이 전혀 상관없는 기계음 등으로 전달될 경우, 환자는 인공지능시스템에 대한 거부 반응을 보일 수 있고, 환자가 사람이 아닌 기계에 의한 문진, 진료 등이라는 점에 신경을 쓰게 되면서, 문진, 진료 프로세스 등에 불신을 가질 수 있으며, 이로 인해 제대로된 응답을 하지 않을 가능성이 있는바, 본 발명은, 상기 인공지능음성부(35)를 구성하여, 실제 의사의 음성으로 환자를 문진하거나 진료 등을 할 수 있도록 한다.

도 6은 인공지능음성부(35)를 도시한 도면으로, 도 6을 참고하면, 이러한 상기 인공지능음성부(35)는, 의사음성학습데이터추출모듈(351), 의사음성모델생성모듈(353), AI의사음성데이터생성모듈(355), AI의사음성데이터전송모듈(357)을 포함한다.

상기 의사음성학습데이터추출모듈(351)은, 의사의 음성데이터가 저장된 의사음성데이터저장부(751)로부터 의사음성데이터를 의사음성학습데이터로 추출하는 구성을 말한다. 의사음성데이터저장부(751)에는 복수의 의료진별 음성이 녹음되어 저장될 수 있으며, 상기 의사음성학습데이터추출모듈(351)는 상기 의사음성데이터저장부(751)로부터 의사들의 음성데이터를 추출해 학습에 필요한 데이터를 수집하게 된다.

상기 의사음성모델생성모듈(353)은, 상기 의사음성학습데이터추출모듈(351)과 연결되어, 추출된 상기 의사음성데이터를 학습해 의사음성모델을 생성하는 구성을 말한다. 바람직하게는 상기 의사음성모델을 의사별로 생성이 되며, 환자에게 담당의가 정해진 경우, 해당 의사의 음성모델이 사용되게 된다. 생성된 의사음성모델에 입력된 데이터는 음성데이터로 변환되는바, 텍스트 등을 특정 의사의 음성데이터로 용이하게 변경할 수 있게 된다.

상기 AI의사음성데이터생성모듈(355)은, 상기 의사음성모델생성모듈(353)과 연결되어, 생성된 의사음성모델에 데이터를 입력해 AI의사음성데이터를 생성하는 구성을 말한다. 전술한 바와 같이, 상기 인공지능문진부(31)에서 음성전환전송모듈(317)이 비대면질문데이터를 음성데이터의 형태로 전환하게 되는데, 상기 음성전환전송모듈(317)은 상기 AI의사음성데이터생성모듈(355)과 연결되어, 환자를 담당하거나 담당하게 될 의사의 음성으로 음성데이터를 생성한다.

상기 AI의사음성데이터전송모듈(357)은, 상기 AI의사음성데이터생성모듈(355)과 연결되어, 생성된 AI의사음성데이터를 환자단말에 전송하는 구성을 말한다. 환자는 환자단말을 통해, 실제 의사의 음성으로 문진, 진료 등을 받게 되는바, 환자는 AI에 대한 신뢰를 가지게 되고, AI가 제시하는 질문에 성실히 답변하거나, AI에 의한 진단에 수긍하며, AI가 제안하는 운동 등을 착실히 수행하게 된다.

상기 인공지능음성보완부(37)는, 환자의 음성 패턴을 학습해 환자단말로부터 전송된 음성데이터를 보완하는 구성을 말한다. 전술한 바와 같이, 환자는 환자단말을 통해 텍스트 형식으로 응답데이터를 보낼 수도 있지만, 자신의 음성 그대로를 음성데이터 형태로 보낼 수도 있다. 이때 환자에게 장애가 있어 발음이 어눌하거나, 사투리가 심한 경우 등에는 의사측에서 이러한 환자의 질문이나 응답의 의도를 알 수 없게 되므로, 상기 인공지능음성보완부(37)를 구성하여, 환자의 음성데이터를 수정하거나, 변환하거나, 보완할 수 있게 된다.

도 7은 인공지능음성보완부(37)를 도시한 도면으로, 도 7을 참고하면, 이러한 상기 인공지능음성보완부(37)는, 환자음성학습데이터추출모듈(371), 환자음성모델생성모듈(373), 환자음성예측보완모듈(375), 표준음성변환모듈(377), 표준음성전송모듈(379)를 포함한다.

상기 환자음성학습데이터추출모듈(371)은, 환자의 음성데이터가 저장된 환자음성데이터저장부(753)로부터 환자음성데이터를 환자음성학습데이터로 추출하는 구성을 말한다. 상기 데이터송수신부(10)는 데이터저장부(70)와 연결이 되어 환자음성데이터저장부(753)에 환자의 음성데이터를 저장할 수 있으며, 상기 환자음성학습데이터추출모듈(371)은 상기 환자음성데이터저장부(753)에 저장된 환자의 음성데이터를 학습데이터로 사용하기 위해 추출하고, 추출된 데이터는 환자의 음성모델을 생성하는데 이용될 수 있다.

상기 환자음성모델생성모듈(373)은, 상기 환자음성학습데이터추출모듈(371)과 연결되어, 추출된 상기 환자음성데이터를 학습해 환자음성모델을 생성하는 구성을 말한다. 저장된 환자의 음성데이터를 학습해 환자음성모델을 생성함으로써, 환자단말측에서 보낸 음성데이터 가운데 인식이 어려운 부분이 있거나, 발음상의 문제 등을 해석해 낼 수 있게 된다.

상기 환자음성예측보완모듈(375)은, 상기 환자음성모델생성모듈(373)과 연결되어, 생성된 환자음성모델에 데이터를 입력하고, 예측된 음성데이터로 수신된 음성데이터를 보완하는 구성을 말한다. 상기 환자음성예측보완모듈(375)을 통해 환자단말에서 보내온 음성데이터의 일부분 해석이 어렵더라도, 그동안의 환자 음성 패턴에 비추어 해당 부분을 용이하게 해석해 낼 수 있다.

상기 표준데이터변환모듈(377)은, 일측은 상기 환자음성예측보완모듈(375)과 연결되고 타측은 변환프리셋이 저장된 변환프리셋저장부(77)와 연결되어 보완된 환자음성데이터를 표준데이터로 변환하는 구성을 말한다. 표준데이터란, 환자의 음성데이터를 사전에 설정된 변환프리셋에 따라 변환한 데이터로, 변환프리셋에 따라 다양한 형태의 데이터로 변환될 수 있다. 예를 들어, 상기 표준데이터는 억양을 변환하는 프리셋에 의해, 사투리가 심한 환자의 억양을 자동 조절해 표준어 발음으로 만든 데이터가 될 수 있으며, 환자의 음성을 문자로 변환한 문자데이터가 될 수도 있다.

상기 표준데이터전송모듈(379)은, 상기 표준데이터변환모듈(377)과 연결되어, 변환된 표준데이터를 단말에 전송하는 구성을 말한다. 변환된 표준데이터는 의사측 단말에 전송이 되어, 의사단말에 출력될 수 있다. 즉, 사투리가 심한 환자의 음성은 표준 발음으로 바뀌어 의사단말의 스피커부를 통해 청각적으로 출력될 수 있고, 환자의 음성이 변환된 문자가 의사단말의 디스플레이부를 통해 텍스트 형태로 시각적으로 표현될 수 있다. 또한, 환자단말에도 상기 표준데이터가 전송되어, 환자가 자신의 단말을 통해 변환된 표준 발음을 들을 수도 있으며, 실시간으로 말하는 음성이 문자로 변환되는 것을 환자단말의 디스플레이부를 통해 확인할 수도 있다.

상기 인공지능케어부(39)는, 환자의 회복 패턴을 학습해 환자를 비대면 케어하는 구성을 말한다. 즉, 환자들의 빅데이터를 분석해 가장 빠른 회복에 필요한 케어, 가장 완전한 회복에 필요한 케어 등의 회복 패턴을 학습함으로써, 예측 모델을 생성하고, 생성된 예측 모델에 개개의 환자의 현재 상태를 입력함으로써, 치료 단계별로 환자에게 가장 필요한 케어를 실시간으로 안내할 수 있게 된다. 초진환자의 경우 회복이 모니터링 되면서 회복에 중점을 둔 일상 케어가 이루어지게 되고, 재진환자의 경우 재발을 방지하기 위한 맞춤형 스마트 헬스 케어가 제공될 수 있다.

도 8은 인공지능케어부(39)를 도시한 도면으로, 도 8을 참고하면, 이러한 상기 인공지능케어부(39)는, 케어학습데이터추출모듈(391), 케어모델생성모듈(393), 비대면케어데이터생성모듈(395), 비대면케어데이터전송모듈(397)을 포함한다.

상기 케어학습데이터추출모듈(391)은, 재활데이터와 회복데이터를 포함하는 환자데이터가 저장된 환자데이터저장부로부터 재활데이터와 회복데이터를 케어학습데이터로 추출하는 구성을 말한다. 환자에게 맞춤형 케어 서비스를 제공하기 위해 최적의 케어를 위한 모델을 생성할 필요가 있고, 이러한 모델 생성을 위해 상기 케어학습데이터추출모듈(391)은 학습에 필요한 데이터를 수집하게 된다. 환자데이터저장부(79)에는 환자별로 각종 데이터가 저장이 되어 있으며, 이러한 빅데이터 가운데, 환자가 일상에서 수행한, 식사관련데이터, 복약관련데이터, 운동관련데이터 등을 포함하는 재활데이터와, 환자의 통증관련데이터, X-Ray 등의 영상관련데이터를 포함하는 회복데이터 등이 상기 케어학습데이터추출모듈(391)에 의해 케어학습데이터로 추출될 수 있다.

상기 케어모델생성모듈(393)은, 상기 케어학습데이터추출모듈(391)과 연결되어, 추출된 상기 재활데이터와 회복데이터를 학습해 케어모델을 생성하는 구성을 말한다. 재활데이터와 그에 대응한 회복데이터를 비교함으로써, 특정 재활 내용이 어떠한 회복 결과를 낳게 되는지를 학습할 수 있게 되고, 이를 통해 현재 파악된 환자의 상태에서 회복에 필요한 최적의 재활내용을 도출할 수 있게 된다.

상기 비대면케어데이터생성모듈(395)은, 상기 케어모델생성모듈(393)과 연결되어, 생성된 케어모델에 수신되는 환자데이터를 입력해 비대면케어데이터를 생성하는 구성을 말한다. 상기 비대면케어데이터생성모듈(395)에 의해, 환자는 실시간으로 일상 케어를 받을 수 있게 되며, 이로써, 환자의 회복 속도는 빨라지게 되고, 완치된 환자라도 재발이 방지될 수 있게 된다.

상기 비대면케어데이터전송모듈(397)은, 상기 비대면케어데이터생성모듈(395)과 연결되어, 생성된 비대면케어데이터를 단말에 전송하는 구성을 말한다. 비대면케어데이터는 환자단말에 전송되어, 환자의 일상을 간섭할 수 있다. 예를 들어, 비대면케어데이터는, 환자에게 식사를 했냐는 팝업을 전송하거나, 약을 복용할 시간이라는 복약 알림을 하거나, 현재 운동을 열심히 하고 있으며, 짠 음식을 피하라는 등의 알림 메시지 형태로 전송될 수 있다. 또한, 이러한 데이터는 음성데이터의 형태로도 전송될 수 있으며, 음성과 텍스트를 병합한 형태로도 전송될 수 있으며, 음성데이터로 전송되는 경우, 해당 음성을 상기 인공지능음성부(35)에 의해 모사된 담당의사의 음성으로도 할 수 있다.

상기 리포트부(50)는, 일측은 인공지능부(30) 및 데이터저장부(70)와 연결되고, 타측은 상기 데이터송수신부(10)와 연결되어, 데이터를 설정된 포맷에 따라 기록해 단말에 전송하는 구성을 말한다. 즉, 상기 리포트부(50)에 의해 데이터가 수집이 되면, 수집된 데이터는 포맷프리셋저장부(773)에 저장된 포맷에 따라 가공되어 기록이 되며, 기록된 내용은 환자단말, 보호자단말, 의사단말 등에 전송될 수 있다.

이러한 상기 리포트부(50)는, 대시보드부(51)와, 어플리케이션부(53)를 포함한다.

상기 대시보드부(51)는, 설정된 포맷에 따라 기록된 데이터를 의사단말에 대시보드 형태로 전송하는 구성을 말한다. 의사단말은 각종 데이터들을 대시보드 형태로 받아 볼 수 있게 되면서, 자신이 담당하는 복수의 환자 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있게 되고, 추가적으로 필요한 조치들을 강구할 수 있게 된다.

상기 어플리케이션부(53)는, 설정된 포맷에 따라 기록된 데이터를 단말에 어플리케이션 형태로 전송하는 구성을 말한다. 상기 어플리케이션부(53)에 의해 설정된 포맷에 따라 기록된 데이터는 환자단말뿐만이라 의사단말 및 보호자단말에도 전송될 수 있다. 환자단말은 어플리케이션을 통해 자신의 상태를 실시간으로 확인할 수 있게 되며, 비대면 문진, 비대면 진료 등을 받을 수 있게 되고, 일상 케어도 받을 수 있다. 의사단말과 보호자단말은 어플리케이션을 통해 환자의 상태를 원격지에서도 실시간으로 확인할 수 있게 된다.

상기 데이터저장부(70)는, 상기 데이터송수신부(10), 상기 인공지능부(30), 상기 리포트부(50)와 연결되어 데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 제공하는 구성을 말한다. 상기 환자단말, 의사단말, 보호자단말은, 상기 데이터저장부(70)에 접근하여, 저장된 데이터들을 열람할 수 있으며, 데이터를 저장할 수도 있다.

도 9는 데이터저장부(70)를 도시한 도면으로, 도 9를 참고하면, 이러한 상기 데이터저장부(70)는, 문진데이터저장부(71), 진료데이터저장부(73), 음성데이터저장부(75), 프리셋저장부(77), 환자데이터저장부(79)를 포함한다.

상기 문진데이터저장부(71)는, 문진과 관련된 문진데이터를 저장하고, 저장된 문진데이터를 제공하는 구성을 말한다. 이러한 상기 문진데이터저장부(71)는, 대면문진데이터저장부(711), 비대면문진데이터저장부(713)를 포함한다.

상기 대면문진데이터저장부(711)는, 의사가 환자를 대면하여 문진한 것과 관련한 대면문진데이터를 저장하고, 저장된 대면문진데이터를 제공하는 구성으로, 상기 문진학습데이터추출모듈(311)과 연결되며, 상기 문진학습데이터추출모듈(311)은, 상기 대면문진데이터저장부(711)로부터 학습에 필요한 대면질문데이터와 대면응답데이터를 문진학습데이터로 추출하게 된다.

상기 비대면문진데이터저장부(713)는, AI가 환자를 비대면으로 문진하는 것과 관련된 비대면문진데이터를 저장하고, 저장된 비대면문진데이터를 제공하는 구성을 말한다.

상기 진료데이터저장부(73)는, 진료와 관련된 진료데이터를 저장하고, 저장된 진료데이터를 제공하는 구성을 말한다. 이러한 상기 진료데이터저장부(73)는, 대면진료데이터저장부(731), 비대면진료데이터저장부(733)를 포함한다.

상기 대면진료데이터저장부(731)는, 오프라인 상에서 의사가 환자와 대면해 진료한 것과 관련된 대면진료데이터를 저장하고, 저장된 대면진료데이터를 제공하는 구성으로, 상기 진료학습데이터추출모듈(331)과 연결되며, 상기 진료학습데이터추출모듈(331)은, 상기 대면진료데이터저장부(731)로부터 학습에 필요한 대면문진데이터, 대면검사데이터 및 대면진단데이터를 진료학습데이터로 추출하게 된다.

상기 비대면진료데이터저장부(733)는, AI가 환자를 비대면으로 진료하는 것과 관련된 비대면진료데이터를 저장하고, 저장된 비대면진료데이터를 제공하는 구성을 말한다.

상기 음성데이터저장부(75)는, 음성데이터를 저장하고, 저장된 음성데이터를 제공하는 구성으로, 이러한 상기 음성데이터저장부(75)는, 의사음성데이터저장부(751), 환자음성데이터저장부(753)를 포함한다.

상기 의사음성데이터저장부(751)는, 의사별로 의사음성데이터를 저장하고, 저장된 의사음성데이터를 제공하는 구성으로, 상기 의사음성학습데이터추출모듈(351)과 연결되며, 상기 의사음성학습데이터추출모듈(351)은 저장된 의사음성데이터를 의사음성학습데이터로 추출한다. 상기 의사음성데이터저장부(751) 상에는 복수의 의사들의 음성이 녹음되어 저장될 수 있다.

상기 환자음성데이터저장부(753)는, 환자별로 환자음성데이터를 저장하고, 저장된 환자음성데이터를 제공하는 구성으로, 상기 환자음성학습데이터추출모듈(371)과 연결되며, 상기 환자음성학습데이터추출모듈(371)은 상기 환자음성데이터저장부(753)로부터 환자음성데이터를 환자음성학습데이터로 추출하게 된다. 추출된 데이터는 환자의 음성모델을 생성하는 데 이용될 수 있다.

상기 프리셋저장부(77)는, 사전에 설정된 프리셋을 저장하고, 저장된 프리셋을 제공하는 구성으로, 데이터를 변환하거나, 기록하는데 사용되는 프리셋을 저장하고 있다. 저장된 프리셋은 관리자에 의해 얼마든지 변경될 수 있으며, 프리셋의 변경을 통해 데이터의 변환 방식이 바뀔 수 있고, 기록 방식도 바뀔 수 있다. 이러한 상기 프리셋저장부(77)는, 변환프리셋저장부(771), 포맷프리셋저장부(773)를 포함한다.

상기 변환프리셋저장부(771)는, 변환프리셋을 저장하고, 저장된 변환프리셋을 제공하는 구성으로, 상기 표준데이터변환모듈(377)과 연결되며, 상기 표준데이터변환모듈(377)은 보완된 환자음성데이터를 표준데이터로 변환할 때, 상기 변환프리셋저장부(771)에 저장된 변환프리셋을 추출해 표준데이터를 생성하게 된다.

상기 포맷프리셋저장부(773)는, 포맷프리셋을 저장하고, 저장된 포맷프리셋을 제공하는 구성으로, 상기 리포트부(50)와 연결되며, 상기 리포트부(50)는, 데이터를 설정된 포맷에 따라 리포트 형식으로 기록할 때, 상기 포맷프리셋저장부(773)에서 저장된 포맷을 추출하게 된다.

상기 환자데이터저장부(79)는, 환자와 관련된 빅데이터인 환자데이터를 저장하고, 저장된 환자데이터를 제공하는 구성으로, 상기 케어학습데이터추출모듈(391)과 연결되며, 상기 케어학습데이터추출모듈(391)은 상기 환자데이터저장부(79)로부터 재활데이터와 회복데이터를 케어학습데이터로 추출할 수 있다.

도 10은 본 발명의 사용상태도로, 도 10을 참고하면, 본 발명인 의사 환자 중개형 인공지능 시스템(1)을 통해 초진환자는 인공지능에 의한 문진을 받을 수 있고, 재진환자는 단순질의, 추가적 체크 등 음성봇, 챗봇을 통한 관리를 받을 수 있다. 또한 환자는 원격 재활 평가, 문진 응답 등이 가능하다. 의료진은 인공지능 시스템(1)과 연결되어 인공지능으로부터 초진환자에 대한 진단을 보조 받을 수 있게 되고, 재진 환자를 모니터링할 수 있으며, 의료진의 배정도 가능할 수 있다. 대면 진료가 필요한 경우에는 의사가 환자와 만나 대면 진료를 하게 되며, 의사는 환자 측에 환자 맞춤형 케어를 가리키는 콕서비스를 제공할 수도 있다.

도 11은 본 발명의 진료프로세스를 도시한 도면으로, 도 11을 참고하면, 본 발명에 의한 진료프로세스는 사전문진이 이루어지고, 물리적 진료가 이루어진 뒤, 일상케어와 같은 사후관리를 통해 완치가 되는 순서로 진행된다.

도 12는 본 발명의 초진프로세스를 도시한 도면으로, 도 12를 참고하면, 복수의 환자들은 환자단말에 어플리케이션을 설치해 어플리케이션을 통한 AI문진, 적정진료를 받을 수 있고, 어플리케이션을 통해 데이터를 인공지능시스템 측으로 전송하면, 전송된 데이터가 리포트 형식으로 변환되어 대시보드를 통해 의사에게 제공되는바, AI에 의해 의사의 진단이 보조될 수 있다.

도 13은 본 발명의 사후관리프로세스를 도시한 도면으로, 환자는 어플리케이션을 통해 자유로운 질의를 할 수 있으며, 담당의의 음성을 모사한 인공지능시스템이 환자의 질의에 대해 해당 의사의 음성으로 답변할 수 있고, 환자측과 자유롭게 채팅을 주고 받을 수도 있다. 또한 의사가 추가 문진을 대시보드에 입력하면 인공지능시스템이 이를 환자 측에 전달할 수 있어, 추가 문진이 용이하게 이루어질 수 있다.

도 14는 본 발명의 콕서비스를 도시한 도면으로, 전술한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 환자 맞춤형 비대면케어데이터가 환자단말에 전송될 수 있다. 상기 비대면케어데이터는 환자단말에 전송되어, 환자의 일상을 간섭하게 되는데, 예를 들어, 도 14에 도시된 바와 같이, 환자에게 식사를 했냐는 팝업을 전송하거나, 약을 복용할 시간이라는 복약 알림을 하거나, 현재 운동을 열심히 하고 있으며, 짠 음식을 피하라는 등의 알림 메시지 형태로 전송될 수 있다.

이상의 상세한 설명은 본 발명을 예시하는 것이다. 또한, 전술한 내용은 본 발명의 바람직한 실시 형태를 나타내어 설명하는 것이며, 본 발명은 다양한 다른 조합, 변경 및 환경에서 사용할 수 있다. 즉 본 명세서에 개시된 발명의 개념의 범위, 저술한 개시 내용과 균등한 범위 및/또는 당업계의 기술 또는 지식의 범위내에서 변경 또는 수정이 가능하다. 저술한 실시예는 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 최선의 상태를 설명하는 것이며, 본 발명의 구체적인 적용 분야 및 용도에서 요구되는 다양한 변경도 가능하다. 따라서 이상의 발명의 상세한 설명은 개시된 실시 상태로 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 또한 첨부된 청구범위는 다른 실시 상태도 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

1: 의사 환자 중개형 인공지능 시스템
10: 데이터송수신부
30: 인공지능부
31: 인공지능문진부
311: 문진학습데이터추출모듈
313: 문진모델생성모듈
315: 비대면질문데이터생성모듈
317: 음성전환전송모듈
319: 텍스트전환전송모듈
33: 인공지능진료부
331: 진료학습데이터추출모듈
333: 진료모델생성모듈
335: 비대면진료데이터생성모듈
337: 비대면진료데이터전송모듈
35: 인공지능음성부
351: 의사음성학습데이터추출모듈
353: 의사음성모델생성모듈
355: AI의사음성데이터생성모듈
357: AI의사음성데이터전송모듈
37: 인공지능음성보완부
371: 환자음성학습데이터추출모듈
373: 환자음성모델생성모듈
375: 환자음성예측보완모듈
377: 표준데이터변환모듈
379: 표준데이터전송모듈
39: 인공지능케어부
391: 케어학습데이터추출모듈
393: 케어모델생성모듈
395: 비대면케어데이터생성모듈
397: 비대면케어데이터전송모듈
50: 리포트부
51: 대시보드부
53: 어플리케이션부
70: 데이터저장부
71: 문진데이터저장부
711: 대면문진데이터저장부
713: 비대면문진데이터저장부
73: 진료데이터저장부
731: 대면진료데이터저장부
733: 비대면진료데이터저장부
75: 음성데이터저장부
751: 의사음성데이터저장부
753: 환자음성데이터저장부
77: 프리셋저장부
771: 변환프리셋저장부
773: 포맷프리셋저장부
79: 환자데이터저장부

Claims

일측은 환자단말과 통신 연결되고 타측은 의사단말과 통신 연결되어 단말로부터 데이터를 수신하거나 단말에 데이터를 전송하는 데이터송수신부와,
상기 데이터송수신부와 연결되며 학습을 통해 데이터를 분석하고 처리하는 인공지능부와,
상기 인공지능부와 연결되며 데이터를 저장하는 데이터저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 의사 환자 중개형 인공지능 시스템.