KR20220014740A - 빅데이터 기반 의료정보 제공 플랫폼 - Google Patents

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KR20220014740A
KR20220014740A KR1020200094745A KR20200094745A KR20220014740A KR 20220014740 A KR20220014740 A KR 20220014740A KR 1020200094745 A KR1020200094745 A KR 1020200094745A KR 20200094745 A KR20200094745 A KR 20200094745A KR 20220014740 A KR20220014740 A KR 20220014740A
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송민석
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(주)지니인포테크
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Abstract

빅데이터 기반 의료정보 제공 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 빅데이터 기반 의료정보 제공 방법은 사용자로부터 증상 또는 원하는 진료에 관한 정보를 입력 받는 단계, 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시하는 단계 및 표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원에 대해 위치, 가격, 진료 예약일자 및 시간, 평균 대기 시간을 포함하는 병원 관련 정보에 따라 각각의 병원에 가중치를 부여하여 사용자에게 복수의 병원을 추천하는 단계를 포함한다.

Description

빅데이터 기반 의료정보 제공 플랫폼{Platform for Providing Medical Information based on Big Data}
본 발명은 빅데이터 기반 의료정보 제공 방법 및 장치에 관한 것이다.
일상생활에서 예상하기 어려운 사건 및 사고가 빈번히 발생하고 있다. 특히, 사람의 생명과 관련되어 작게는 감염에 의한 사망부터 시작해서 크게는 교통사고까지 다양하다. 사람들은 예상치 못한 사고가 발생할 시 크게 당황하여 제대로 대처하지 못한다.
한편, 정보통신 기술의 발달 및 스마트폰의 대중화에 따라 물리적인 시간과 공간의 제약을 받지 않고 다양한 정보를 송수신할 수 있는 환경이 조성되었다.
이에 스마트폰을 이용하여 이러한 상황에 응급 및 의료 정보를 제공하기 위한 어플리케이션이 많이 개발되고 있다.
의료 서비스가 점점 발전하고 있음에도 불구하고, 의료 소비자들은 의료 서비스의 제공자인 병원 또는 의원에 대한 정확한 정보를 알기 어려워 대부분이 주변의 지인들로부터 들은 정보에 의존하고 있다.
의료 소비자들은 자신의 증상에 따른 진료 과목을 판단하여 해당 진료 과목에 속하는 의료 기관을 검색하여 예약을 수행하여야 하나, 자신의 증상이 어느 진료 과목에 속하는지에 대한 판단하기 어려워 특정 의료 기관을 선택하기 어려운 문제점이 있다.
또한, 포털 사이트 또는 검색 사이트를 통해 병원과 전문의에 대한 정보를 검색할 수 있지만, 포털 사이트들의 검색 방식이나 검색인의 수가 급증하여 의료 소비자는 적절한 전문 병원과 전문의를 확인하기 어려운 실정이다.
한편, 진료 예약 요청을 수행하고자 하는 의료 소비자 단말기 측에서 각 병원의 진료 예약 현황을 알 수 없고, 이에 따라 병원 단말기에서는 의료 소비자 단말기로부터 접수된 예약정보를 판단하여 예약을 수행해야 하는 어려움이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 위치 기반의 관련 질환 전문 병원정보 제공을 통한 신속한 정보 제공으로, 전문의 병원 확인 후 예약 및 상담까지 한번에 수행 가능하며, 예약자 알림 솔루션을 실시간으로 가맹점에게 제공하고 예약결제를 통한 메디컬컨슈머 노-쇼 방지를 위한 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 빅데이터 기반 의료정보 제공 방법은 사용자로부터 증상 또는 원하는 진료에 관한 정보를 입력 받는 단계, 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시하는 단계 및 표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원에 대해 위치, 가격, 진료 예약일자 및 시간, 평균 대기 시간을 포함하는 병원 관련 정보에 따라 각각의 병원에 가중치를 부여하여 사용자에게 복수의 병원을 추천하는 단계를 포함한다.
사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시하는 단계는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 분석함으로써 사용자에게 필요하다고 판단되는 진료과목을 선별하고, 분석 결과에 따른 복수의 진료 과목을 확률에 따라 수치 및 그래픽으로 표시한다.
표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원에 대해 위치, 가격, 진료 예약일자 및 시간, 평균 대기 시간을 포함하는 병원 관련 정보에 따라 각각의 병원에 가중치를 부여하여 사용자에게 복수의 병원을 추천하는 단계는 복수의 병원에 대하여 사용자로부터의 거리, 가격순, 진료 예약 가능 여부에 따라 가중치가 부여되고, 부여된 가중치에 따라 우선순위대로 사용자에게 복수의 병원을 추천하며, 추천된 복수의 병원 중 사용자가 선택한 병원에 대한 예약 및 상담을 위한 절차가 진행된다.
사용자에 대한 예약 및 상담을 위한 절차가 진행되는 경우, 예약을 원하는 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 관한 예약 알림 솔루션이 실시간으로 해당 병원에 제공되고, 노-쇼(No-Show) 방지를 위한 예약결제가 진행된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 예약을 원하는 사용자에게 해당 병원의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보 및 예약 스케쥴러가 제공된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 사용자로부터 선택 받기 위해, 추천되는 복수의 병원 각각의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보가 푸시 알림을 통해 사용자에게 전송된다.
본 발명의 실시예들에 따르면 위치 기반의 관련 질환 전문 병원정보 제공을 통한 신속한 정보 제공으로, 전문의 병원 확인 후 예약 및 상담까지 한번에 수행 가능하며, 예약자 알림 솔루션을 실시간으로 가맹점에게 제공하고 예약결제를 통한 메디컬컨슈머 노-쇼를 방지할 수 있다. 또한, 실시간으로 파악하여 사용자 주변 병원 정보 및 할인정보를 빠르게 안내하여 시간을 절약할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 의료정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유통채널 패러다임을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 의료정보 제공을 통한 병원 추천 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 병원 서비스 정보 제공 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 의료정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
제안하는 빅데이터 기반 의료정보 제공 방법은 사용자로부터 증상 또는 원하는 진료에 관한 정보를 입력 받는 단계(110), 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시하는 단계(120) 및 표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원을 추천하는 단계(130)를 포함한다.
단계(110)에서, 사용자로부터 증상 또는 원하는 진료에 관한 정보를 입력 받는다. 사용자는 제안하는 빅데이터 기반 의료정보를 제공하기 위한 스마트 단말의 어플리케이션을 통해 질환명과 증상을 입력할 수 있다.
예를 들어, 사용자(다시 말해, 환자)가 다리를 다친 경우, 질환명에 '염좌'를 입력하고, 증상에는 '통증'을 입력할 수 있다. 또한, 원하는 진료 과목으로 'X-ray'를 입력할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 사용자가 기침을 하는 경우, 질환명에 '감기'를 입력하고, 증상에는 '기침'을 입력할 수 있다.
단계(120)에서, 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시한다. 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시한다.
예를 들어, 사용자(다시 말해, 환자)가 다리를 다친 경우, 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 질환명 '염좌', 증상 '통증', 진료 과목 'X-ray'에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시한다.
이와 같이 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 분석함으로써 사용자에게 필요하다고 판단되는 진료과목을 선별하고, 분석 결과에 따른 복수의 진료 과목을 확률에 따라 수치 및 그래픽으로 표시할 수 있다.
사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 분석한 결과, 정형외과 진료가 70%, 통증의학과 진료가 25%, 한의원 진료가 3%로 사용자에게 필요하다고 판단되었다.
또 다른 실시예에서, 사용자가 질환명에 '감기'를 입력하고, 증상에는 '기침'을 입력한 경우, 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 질환명 '감기', 증상 '기침'에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시한다.
사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 분석한 결과, 예를 들어, 계절이 겨울이고, 독감이 유행하는 상황인 경우 이를, 반영하여 내과 진료가 사용자에게 필요하다고 판단할 수 있다. 또 다른 예시에서, 사용자 관련 정보에 따라 사용자가 알레르기성 질환을 가지고 있는 경우에는 이비인후과 진료가 사용자에게 필요하다고 판단할 수도 있다.
단계(130)에서, 표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원을 추천한다.
표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원에 대해 위치, 가격, 진료 예약일자 및 시간, 평균 대기 시간을 포함하는 병원 관련 정보에 따라 각각의 병원에 가중치를 부여하여 사용자에게 복수의 병원을 추천한다.
복수의 병원에 대하여 사용자로부터의 거리, 가격순, 진료 예약 가능 여부에 따라 가중치가 부여되고, 부여된 가중치에 따라 우선순위대로 사용자에게 복수의 병원을 추천할 수 있다. 이후, 추천된 복수의 병원 중 사용자가 선택한 병원에 대한 예약 및 상담을 위한 절차가 진행될 수 있다.
사용자에 대한 예약 및 상담을 위한 절차가 진행되는 경우, 예약을 원하는 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 관한 예약 알림 솔루션이 실시간으로 해당 병원에 제공될 수 있다. 또한, 노-쇼(No-Show) 방지를 위한 예약결제가 진행될 수 있다.
예약 알림 솔루션이란, 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보를 실시간으로 해당 병원에 제공하는 것으로, 사용자가 병원을 방문하기 전 사용자에 대한 정보를 미리 파악하도록 하여 진료 시간을 절약할 수 있도록 한다.
또한, 예약을 원하는 사용자에게 해당 병원의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보 및 예약 스케쥴러가 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 선택 받기 위해, 추천되는 복수의 병원 각각의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보가 푸시 알림을 통해 사용자에게 전송될 수 있다. 사용자는 복수의 병원 중 하나의 병원을 선택하기 위해 제공되는 병원 서비스 정보를 참조로서 사용할 수 있다.
또한, 예약 스케쥴러가 제공되어 예약 가능 날짜와 시간을 쉽게 확인할 수 있고, 예약 스케쥴러를 통해 원하는 날짜와 시간에 대한 예약을 바로 진행할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유통채널 패러다임을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에서 사용되는 용어 메딕(Medic)이란, 빅데이터 기반 옴니채널 방식의 큐레이션 플랫폼으로 의료 정보 제공 및 소비자 중심 빅데이터 추천 서비스를 일컬어 메디컬 정보 및 통신(Medical information & Communication), 줄여서 메딕(Medic)이라고 정의한다.
여기서, 옴니 채널(Omni-Channel) 이란, 고객 중심으로 모든 채널을 통합하고 연결하여 일관된(Seamless) 커뮤니케이션 제공으로 고객 경험 강화 및 판매를 증대시키는 채널 전략을 의미한다.
도 2(a)는 종래기술에 따른 싱글 채널을 나타내는 도면으로서, 오프라인 점포만 존재한다. 도 2(b)는 종래기술에 따른 멀티 채널을 나타내는 도면으로서, 각 채널의 독립적 운영이 이루어지고, 온, 오프 경쟁관계에 있다. 도 2(c)는 종래기술에 따른 크로스 채널을 나타내는 도면으로서, 각 채널의 유기적 운영이 이루어지고, 온, 오프 보완관계에 있다.
도 2(d)는 본 발명의 일 실시예에 따른 옴니 채널을 나타내는 도면으로서, 옴니 채널은 고객 중심의 유기적 채널 운영이 이루어지고, 온, 오프 상생관계에 있다. 이러한 옴니 채널은 다양한 채널이 서로의 단점을 보완하고 장점을 극대화하며 단일 채널로서 역할을 한다는 점에서 각 채널이 독립적으로 운영되며 서로 경쟁하는 멀티채널과 큰 차이를 보인다.
본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 의료정보 제공은 이러한 옴니 채널을 통해 원하는 진료 및 위치기반 병원들을 중심으로 사용자에게 정보를 제공할 수 있다. 위치에 기반하여 관련 질환 전문 병원정보를 신속하게 제공하는 어플리케이션을 통해, 사용자는 전문의 병원 확인 후 예약 및 상담까지 한번에 진행할 수 있다. 또한, 예약자 알림 솔루션을 실시간으로 병원에 제공하고 예약결제를 통한 메디컬컨슈머 노-쇼(No-Show)를 방지할 수 있다.
뿐만 아니라, 사용자 및 병원을 위한 맞춤형 푸시 알림 및 공유 솔루션을 제공한다. 위치에 기반하여 관련 질환 전문 병원정보를 신속하게 제공하는 어플리케이션을 통해 스마트 공유 서비스를 제공한다. 사용자가 있는 위치를 실시간으로 파악하여 사용자 주변 병원 정보 및 할인정보를 빠르게 안내함으로써 시간을 절약 할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 의료정보 제공을 통한 병원 추천 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3(a)는 사용자로부터 증상 또는 원하는 진료에 관한 정보를 입력 받는 과정을 나타내는 도면이다.
사용자는 제안하는 빅데이터 기반 의료정보를 제공하기 위한 스마트 단말의 어플리케이션을 통해 질환명과 증상을 입력할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 다리를 다친 경우, 질환명에 '염좌'를 입력하고, 증상에는 '통증'을 입력할 수 있다. 또한, 원하는 진료 과목으로 'X-ray'를 입력할 수 있다.
도 3(b)는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시하는 과정을 나타내는 도면이다.
사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시한다.
예를 들어, 사용자가 다리를 다친 경우, 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 질환명 '염좌', 증상 '통증', 진료 과목 'X-ray'에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시한다.
사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 분석함으로써 사용자에게 필요하다고 판단되는 진료과목을 선별하고, 분석 결과에 따른 복수의 진료 과목을 확률에 따라 수치 및 그래픽으로 표시할 수 있다.
도 3(b)와 같이, 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 분석한 결과, 정형외과 진료가 70%, 통증의학과 진료가 25%, 한의원 진료가 3%로 사용자에게 필요하다고 판단되었다.
도 3(c)는 위치에 기반하여 병원 정보를 제공하는 과정을 나타내는 도면이다. 표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받으면, 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 사용자의 위치로부터 가까이에 있고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원을 지도에 나타낼 수 있다. 예를 들어, 사용자가 정형외과 진료를 선택한 경우 복수의 정형외과 병원에 대해 위치, 가격, 진료 예약일자 및 시간, 평균 대기 시간을 포함하는 병원 관련 정보에 따라 각각의 병원에 가중치를 부여하여 사용자에게 복수의 병원을 추천한다.
복수의 병원에 대하여 사용자로부터의 거리, 가격순, 진료 예약 가능 여부에 따라 가중치가 부여되고, 부여된 가중치에 따라 우선순위대로 사용자에게 복수의 병원을 추천할 수 있다. 다시 말해, 가까운 병원일수록 우선순위를 갖거나, 평균 대기 시간이 짧은 병원일수록 우선순위를 가질 수 있다.
이후, 추천된 복수의 병원 중 사용자가 선택한 병원에 대한 예약 및 상담을 위한 절차가 진행될 수 있다.
사용자에 대한 예약 및 상담을 위한 절차가 진행되는 경우, 예약을 원하는 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 관한 예약 알림 솔루션이 실시간으로 해당 병원에 제공될 수 있다. 또한, 노-쇼(No-Show) 방지를 위한 예약결제가 진행될 수 있다.
예약 알림 솔루션이란, 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보를 실시간으로 해당 병원에 제공하는 것으로, 사용자가 병원을 방문하기 전 사용자에 대한 정보를 미리 파악하도록 하여 진료 시간을 절약할 수 있도록 한다.
또한, 예약을 원하는 사용자에게 해당 병원의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보 및 예약 스케쥴러가 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 선택 받기 위해, 추천되는 복수의 병원 각각의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보가 푸시 알림을 통해 사용자에게 전송될 수 있다. 사용자는 복수의 병원 중 하나의 병원을 선택하기 위해 제공되는 병원 서비스 정보를 참조로서 사용할 수 있다.
또한, 예약 스케쥴러가 제공되어 예약 가능 날짜와 시간을 쉽게 확인할 수 있고, 예약 스케쥴러를 통해 원하는 날짜와 시간에 대한 예약을 바로 진행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 병원 서비스 정보 제공 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4(a)는 사용자로부터 원하는 진료과목(411), 장소(412), 병원 서비스 정보(413)에 관한 정보를 입력 받아 추천된 병원 리스트를 나타낸 도면이다.
예를 들어, 사용자는 현재 위치로부터 5km 이내에 있는 피부과 중 무이자 할부 혜택을 제공하는 변원을 검색하였다. 검색 결과에 따른 추천 병원 리스트들이 지도와 함께 표시되고, 사용자는 추천된 병원들에게 견적 요청 메시지(414)를 전송할 수 있다.
도 4(b)는 추천된 병원으로부터 병원 서비스 정보를 전달 받은 화면을 나타내는 도면이다. 사용자가 견적 요청 메시지를 전송한 병원들은 사용자가 원하는 진료과목에 대한 견적 및 제공되는 병원 서비스 정보를 전달할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 원하는 진료 및 장소를 지정하여 견적 및 할인 이벤트 알림을 받을 수 있다. 병원 할인 혜택은 물론이고 장기 무이자 할부 혜택 등을 포함하는 병원 서비스 정보를 받을 수 있다.
도 4(c)는 사용자가 받은 견적서의 보관함을 나타내는 도면이다.
사용자는 추천된 병원으로부터 받은 견적서들을 비교 하기 쉽게 리스트로 저장할 수 있다. 해당 화면에서는 가격 및 병원 후기와 함께 예약 진행을 위한 예약결제 버튼, 병원 서비스 정보를 확인할 수 있는 추가혜택 버튼을 포함하는 UI가 제공된다.
도 4(d)는 사용자가 예약 결제를 진행하는 과정을 나타내는 화면이다.
사용자는 추천된 병원리스트 중 하나의 병원을 선택하여 예약 및 예약 결제를 진행할 수 있다. 이때, 예약 알림판 및 예약자 확인 스케쥴러가 제공되고, 예약당일에는 예약자 위치 알림 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 예약 완료 후에는 지인과 함께 방문하기 등 지인에게 병원을 추천하거나 동행을 요청하는 메시지 전송이 가능하고, 이에 따른 서비스 혜택을 제공 받을 수도 있다.
도 4(e)는 병원으로부터 제공되는 병원 서비스 정보를 나타내는 도면이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 사용자 및 병원을 위한 맞춤형 푸시 알림 및 공유 솔루션을 제공한다. 위치에 기반하여 관련 질환 전문 병원정보를 신속하게 제공하는 어플리케이션을 통해 스마트 공유 서비스를 제공한다. 사용자가 있는 위치를 실시간으로 파악하여 사용자 주변 병원 정보 및 할인정보를 빠르게 안내함으로써 시간을 절약 할 수 있다.
예약을 원하는 사용자에게 해당 병원의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보 및 예약 스케쥴러가 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 선택 받기 위해, 추천되는 복수의 병원 각각의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보가 푸시 알림을 통해 사용자에게 전송될 수 있다. 사용자는 복수의 병원 중 하나의 병원을 선택하기 위해 제공되는 병원 서비스 정보를 참조로서 사용할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
본 실시예에 따른 빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템(500)은 프로세서(510), 버스(520), 네트워크 인터페이스(530), 메모리(540) 및 데이터베이스(550)를 포함할 수 있다. 메모리(540)는 운영체제(541) 및 빅 데이터 기반 의료정보 제공 루틴(542)을 포함할 수 있다. 프로세서(510)는 입력부(511), 분석부(512) 및 정보 제공부(513)를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서 빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템(500)은 도 5의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템(500)은 디스플레이나 트랜시버(transceiver)와 같은 다른 구성요소들을 포함할 수도 있다.
메모리(540)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(540)에는 운영체제(541)와 빅 데이터 기반 의료정보 제공 루틴(542)을 위한 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 드라이브 메커니즘(drive mechanism, 미도시)을 이용하여 메모리(540)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체(미도시)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 네트워크 인터페이스(530)를 통해 메모리(540)에 로딩될 수도 있다.
버스(520)는 빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템(500)의 구성요소들간의 통신 및 데이터 전송을 가능하게 할 수 있다. 버스(520)는 고속 시리얼 버스(high-speed serial bus), 병렬 버스(parallel bus), SAN(Storage Area Network) 및/또는 다른 적절한 통신 기술을 이용하여 구성될 수 있다.
네트워크 인터페이스(530)는 빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템(500)을 컴퓨터 네트워크에 연결하기 위한 컴퓨터 하드웨어 구성요소일 수 있다. 네트워크 인터페이스(530)는 빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템(500)을 무선 또는 유선 커넥션을 통해 컴퓨터 네트워크에 연결시킬 수 있다.
데이터베이스(550)는 빅 데이터 기반 의료정보 제공을 위해 필요한 모든 정보를 저장 및 유지하는 역할을 할 수 있다. 도 5에서는 빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템(500)의 내부에 데이터베이스(550)를 구축하여 포함하는 것으로 도시하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 시스템 구현 방식이나 환경 등에 따라 생략될 수 있고 혹은 전체 또는 일부의 데이터베이스가 별개의 다른 시스템 상에 구축된 외부 데이터베이스로서 존재하는 것 또한 가능하다.
프로세서(510)는 기본적인 산술, 로직 및 빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템(500)의 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(540) 또는 네트워크 인터페이스(530)에 의해, 그리고 버스(520)를 통해 프로세서(510)로 제공될 수 있다. 프로세서(510)는 입력부(511), 분석부(512) 및 정보 제공부(513)를 위한 프로그램 코드를 실행하도록 구성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 메모리(540)와 같은 기록 장치에 저장될 수 있다.
입력부(511), 분석부(512) 및 정보 제공부(513)는 도 1의 단계들(110~130)을 수행하기 위해 구성될 수 있다.
빅데이터 기반 의료정보 제공 시스템(500)은 입력부(511), 분석부(512) 및 정보 제공부(513)를 포함할 수 있다.
입력부(511)는 사용자로부터 증상 또는 원하는 진료에 관한 정보를 입력 받는다. 사용자는 제안하는 빅데이터 기반 의료정보를 제공하기 위한 스마트 단말의 어플리케이션을 통해 질환명과 증상을 입력할 수 있다.
예를 들어, 사용자(다시 말해, 환자)가 다리를 다친 경우, 질환명에 '염좌'를 입력하고, 증상에는 '통증'을 입력할 수 있다. 또한, 원하는 진료 과목으로 'X-ray'를 입력할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 사용자가 기침을 하는 경우, 질환명에 '감기'를 입력하고, 증상에는 '기침'을 입력할 수 있다.
분석부(512)는 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하고, 선별된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받아 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원을 사용자에게 추천한다.
사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 정보 제공부(513)를 통해 표시한다.
이후, 표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원에 대해 위치, 가격, 진료 예약일자 및 시간, 평균 대기 시간을 포함하는 병원 관련 정보에 따라 각각의 병원에 가중치를 부여하여 사용자에게 복수의 병원을 추천한다.
정보 제공부(513)는 선별된 복수의 진료 과목 및 가중치에 따른 복수의 병원을 사용자에게 표시한다.
예를 들어, 사용자(다시 말해, 환자)가 다리를 다친 경우, 분석부(512)는 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 질환명 '염좌', 증상 '통증', 진료 과목 'X-ray'에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하고 정보 제공부(513)를 통해 표시한다.
이와 같이 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 분석함으로써 사용자에게 필요하다고 판단되는 진료과목을 선별하고, 분석 결과에 따른 복수의 진료 과목을 확률에 따라 수치 및 그래픽으로 표시할 수 있다.
사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 분석한 결과, 정형외과 진료가 70%, 통증의학과 진료가 25%, 한의원 진료가 3%로 사용자에게 필요하다고 판단되었다.
또 다른 실시예에서, 사용자가 질환명에 '감기'를 입력하고, 증상에는 '기침'을 입력한 경우, 분석부(512)는 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 질환명 '감기', 증상 '기침'에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하고 정보 제공부(513)를 통해 표시한다.
사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 분석한 결과, 예를 들어, 계절이 겨울이고, 독감이 유행하는 상황인 경우 이를, 반영하여 내과 진료가 사용자에게 필요하다고 판단할 수 있다. 또 다른 예시에서, 사용자 관련 정보에 따라 사용자가 알레르기성 질환을 가지고 있는 경우에는 이비인후과 진료가 사용자에게 필요하다고 판단할 수도 있다.
표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원에 대해 위치, 가격, 진료 예약일자 및 시간, 평균 대기 시간을 포함하는 병원 관련 정보에 따라 각각의 병원에 가중치를 부여하여 사용자에게 복수의 병원을 추천한다.
복수의 병원에 대하여 사용자로부터의 거리, 가격순, 진료 예약 가능 여부에 따라 가중치가 부여되고, 부여된 가중치에 따라 우선순위대로 사용자에게 복수의 병원을 추천할 수 있다. 이후, 추천된 복수의 병원 중 사용자가 선택한 병원에 대한 예약 및 상담을 위한 절차가 진행될 수 있다.
사용자에 대한 예약 및 상담을 위한 절차가 진행되는 경우, 예약을 원하는 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 관한 예약 알림 솔루션이 실시간으로 해당 병원에 제공될 수 있다. 또한, 노-쇼(No-Show) 방지를 위한 예약결제가 진행될 수 있다.
예약 알림 솔루션이란, 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보를 실시간으로 해당 병원에 제공하는 것으로, 사용자가 병원을 방문하기 전 사용자에 대한 정보를 미리 파악하도록 하여 진료 시간을 절약할 수 있도록 한다.
또한, 예약을 원하는 사용자에게 해당 병원의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보 및 예약 스케쥴러가 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 선택 받기 위해, 추천되는 복수의 병원 각각의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보가 푸시 알림을 통해 사용자에게 전송될 수 있다. 사용자는 복수의 병원 중 하나의 병원을 선택하기 위해 제공되는 병원 서비스 정보를 참조로서 사용할 수 있다.
또한, 예약 스케쥴러가 제공되어 예약 가능 날짜와 시간을 쉽게 확인할 수 있고, 예약 스케쥴러를 통해 원하는 날짜와 시간에 대한 예약을 바로 진행할 수 있다.
이와 같이, 제안하는 빅데이터 기반 의료정보 제공 방법 및 장치는 원하는 진료 및 위치기반 병원들을 중심으로 사용자에게 정보를 제공할 수 있다. 위치에 기반하여 관련 질환 전문 병원정보를 신속하게 제공하는 어플리케이션을 통해, 사용자는 전문의 병원 확인 후 예약 및 상담까지 한번에 진행할 수 있다. 또한, 예약자 알림 솔루션을 실시간으로 병원에 제공하고 예약결제를 통한 메디컬컨슈머 노-쇼(No-Show)를 방지할 수 있다.
뿐만 아니라, 사용자 및 병원을 위한 맞춤형 푸시 알림 및 공유 솔루션을 제공한다. 위치에 기반하여 관련 질환 전문 병원정보를 신속하게 제공하는 어플리케이션을 통해 스마트 공유 서비스를 제공한다. 사용자가 있는 위치를 실시간으로 파악하여 사용자 주변 병원 정보 및 할인정보를 빠르게 안내함으로써 시간을 절약 할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.　 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.　 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다.　 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다.　 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.　 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다.　 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 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 실시예를 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.　
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (6)

  1. 사용자로부터 증상 또는 원하는 진료에 관한 정보를 입력 받는 단계;
    사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시하는 단계; 및
    표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원에 대해 위치, 가격, 진료 예약일자 및 시간, 평균 대기 시간을 포함하는 병원 관련 정보에 따라 각각의 병원에 가중치를 부여하여 사용자에게 복수의 병원을 추천하는 단계
    를 포함하는 빅데이터 기반 의료정보 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 따라 AI를 통해 복수의 진료 과목을 선별하여 표시하는 단계는,
    사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 기초하여 분석함으로써 사용자에게 필요하다고 판단되는 진료과목을 선별하고, 분석 결과에 따른 복수의 진료 과목을 확률에 따라 수치 및 그래픽으로 표시하는
    빅데이터 기반 의료정보 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    표시된 복수의 진료 과목 중 사용자로부터 원하는 진료 과목을 선택 받고, 해당 진료 과목의 전문의가 있는 복수의 병원에 대해 위치, 가격, 진료 예약일자 및 시간, 평균 대기 시간을 포함하는 병원 관련 정보에 따라 각각의 병원에 가중치를 부여하여 사용자에게 복수의 병원을 추천하는 단계는,
    복수의 병원에 대하여 사용자로부터의 거리, 가격순, 진료 예약 가능 여부에 따라 가중치가 부여되고, 부여된 가중치에 따라 우선순위대로 사용자에게 복수의 병원을 추천하며, 추천된 복수의 병원 중 사용자가 선택한 병원에 대한 예약 및 상담을 위한 절차가 진행되는
    빅데이터 기반 의료정보 제공 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    사용자에 대한 예약 및 상담을 위한 절차가 진행되는 경우, 예약을 원하는 사용자의 질병 발생 빈도, 사용자의 나이, 현재 위치, 현재 계절, 사용자의 성별, 사용자의 병원 방문 기록, 사용자의 검색 기록, 사용자의 생활 패턴, 사용자의 직업, 사용자의 신체 정보를 포함하는 사용자 관련 정보와 사용자로부터 입력 받은 정보에 관한 예약 알림 솔루션이 실시간으로 해당 병원에 제공되고, 노-쇼(No-Show) 방지를 위한 예약결제가 진행되는
    빅데이터 기반 의료정보 제공 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    예약을 원하는 사용자에게 해당 병원의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보 및 예약 스케쥴러가 제공되는
    빅데이터 기반 의료정보 제공 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    사용자로부터 선택 받기 위해, 추천되는 복수의 병원 각각의 할인 정보, 이벤트 정보 및 장기 무이자 할부 혜택을 포함하는 병원 서비스 정보가 푸시 알림을 통해 사용자에게 전송되는
    빅데이터 기반 의료정보 제공 방법.
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