KR20220037055A - 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템 - Google Patents

사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템 Download PDF

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KR20220037055A
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템은, 스마트 디바이스, 네트워크 및 식이요법 관리 서버를 포함하는 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템에 관한 것으로, 상기 식이요법 관리 서버는, 상기 스마트 디바이스 상에서 당식닥터 앱(당뇨식 매니저 앱)에 대한 실행에 따라 상기 네트워크를 통해 상기 스마트 디바이스와 신호 및 데이터 송수신을 통해 수집된 상기 스마트 디바이스 사용자의 개인정보를 수집하는 정보 수집 모듈; 및 상기 사용자의 개인정보에 기초하여 상기 사용자의 일일 탄수화물 요구량을 산출하는 당뇨 관리 모듈;을 포함하고, 상기 당뇨 관리 모듈은 상기 스마트 디바이스의 카메라가 촬영한 음식 이미지에 기초하여 상기 일일 탄수화물 요구량을 실시간 업데이트한다.

Description

사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템{System for providing nutrition therapy for diabetes management}
본 발명은 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 탄수화물 섭취량을 조절함으로써 당뇨 관리를 위한 식이요법을 전문적으로 수행할 수 있는 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템에 관한 것이다.
종래 다이어트 등을 위한 칼로리 계산, 퍼스널 트레이닝 앱 등은 매우 많이 출시되어 사용자에게 제공되고 있다.
이와 더불어 세계 성인의 약 4억 2500만명(20세 내지 79세)이 당뇨병으로 고통받고 있으며, 실제로 2045년에는 6억 2900만명으로 늘어날 것으로 추정되고 있으며, 특히, 수명 증가와 함께 노년층에서 제2형 당뇨환자의 비율이 증가하고 있는 실정이다.
그런데, 상기와 같이 전체 칼로리 조절만을 목표로 한 다이어트 앱의 경우, 당뇨환자에게 적용되기 부족한 문제가 있다.
왜냐하면 당뇨환자의 경우, 총 칼로리보다 탄수화물 섭취량 및 전체 칼로리에서 탄수화물이 차지하는 비율이 주요 이슈인데 반하여, 종래에 출시된 칼로리 계산, 퍼스널 트레이닝 앱 등은 전체 칼로리 계산만을 수행하기 때문이다.
이에 따라 해당 기술분야에 있어서는 탄수화물 섭취량을 조절함으로써, 당뇨 관리를 위한 식이요법을 전문적으로 관리할 수 있도록 하기 위한 기술 개발이 요구되고 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2008-0021513호
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템은 앞서 진술한 문제점을 해결하기 위하여 다음과 같은 해결과제를 목적으로 한다.
당뇨인(당뇨 전단계 포함)의 혈당관리를 위한 포인트 식이요법(당뇨관리 식이요법 제공 시스템) 및 인공지능 개인별 코칭을 주요 서비스로 제공하며, 부가적으로 체중, 혈압, 운동과 같이 당뇨와 관련된 인자를 하나의 앱에서 통합 관리할 수 있도록 하여 혈당 관리의 편의성을 높이고 당뇨로 인한 합병증을 예방하기 위한 통합 당뇨 관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 정기적인 보고서(주별/월별)와 함께 개인 맞춤형 인공지능 당뇨관리 코칭 서비스(1:1 온라인, 유선 등)를 제공하기 위한 당뇨 관리 식이요법 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 사용자 위치에 기반하여 당뇨 평가 우수 병원(건강 보험심사평가원) 정보를 제공함으로써 통합 당뇨 관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.
아울러, 스마트 디바이스가 사용자의 섭취 음식의 종류 및 양을 자동으로 특정하고, 이에 기초하여 사용자의 일일 탄수화물 요구량을 실시간 업데이트 할 수 있는 당뇨 관리 식이요법 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자가 명확하게 이해할 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템은, 스마트 디바이스, 네트워크 및 식이요법 관리 서버를 포함하는 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템에 관한 것으로, 상기 식이요법 관리 서버는, 상기 스마트 디바이스 상에서 당식닥터 앱(당뇨식 매니저 앱)에 대한 실행에 따라 상기 네트워크를 통해 상기 스마트 디바이스와 신호 및 데이터 송수신을 통해 수집된 상기 스마트 디바이스 사용자의 개인정보를 수집하는 정보 수집 모듈; 및 상기 사용자의 개인정보에 기초하여 상기 사용자의 일일 탄수화물 요구량을 산출하는 당뇨 관리 모듈;을 포함하고, 상기 당뇨 관리 모듈은 상기 스마트 디바이스의 카메라가 촬영한 음식 이미지에 기초하여 상기 일일 탄수화물 요구량을 실시간 업데이트한다.
상기 당뇨 관리 모듈은, 상기 사용자의 개인정보에 포함된 성별, 나이, 키, 몸무게, 활동량, 운동량 및 질병 중 적어도 하나에 기초하여 상기 사용자의 일일 칼로리 요구량을 산출하고, 상기 사용자의 개인정보에 포함된 당화혈색소 값, 공복혈당, 식후혈당 및 자기전 혈당 중 적어도 하나에 기초하여 상기 일일 칼로리 요구량에 대한 탄수화물 : 단백질: 지방 비율을 산정하고, 상기 비율에 기초하여 상기 일일 탄수화물 요구량을 산출하되, 상기 산정된 일일 탄수화물 요구량은 포인트로 전환되는 것이 바람직하다.
상기 당뇨 관리 모듈은 상기 스마트 디바이스로부터 전달받은 상기 음식 이미지에 기초하여 상기 음식 종류 및 양을 자동으로 특정하고, 특정된 상기 음식 종류 및 양에 기초하여 상기 음식에 포함된 탄수화물 포인트를 상기 스마트 디바이스에 전송하는 것이 바람직하다.
상기 스마트 디바이스는 상기 사용자에게 상기 음식의 섭취 여부의 확인을 요청하고, 상기 스마트 디바이스를 통한 상기 사용자의 섭취 확인이 이루어지면 상기 일일 탄수화물 요구량이 실시간 업데이트되는 것이 바람직하다.
상기 정보 수집 모듈에서 수집된 사용자의 개인정보와, 상기 당뇨 관리 모듈을 통하여 수집된 상기 사용자의 일일 탄수화물 요구량은 상기 네트워크를 통하여 빅데이터 서버에 저장되고, 상기 식이요법 관리서버는 상기 빅데이터 서버에 누적된 데이터의 학습을 통하여 생성된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 당뇨 관리 상태 및 향후 제안방향을 도출하는 당뇨 관리 코칭 모듈을 더 포함하는 것이 바람직하다.
상기 정보 수집 모듈은 병원 및 약국 중 적어도 하나에 배치된 외부서버로부터 상기 사용자의 질환정보, 약물 복용사항 및 진료정보 중 적어도 하나를 전달받는 것이 바람직하다.
상기 정보 수집 모듈은 상기 사용자의 키, 몸무게, 활동량 및 운동량을 포함하는 신체계측자료를 상기 스마트 디바이스 또는 별도로 구비된 IoT 디바이스로부터 전달받는 것이 바람직하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템은, 당뇨인(당뇨 전단계 포함)의 혈당관리를 위한 포인트 식이요법(당뇨관리 식이요법 제공 시스템) 및 인공지능 개인별 코칭을 주요 서비스로 제공하며, 부가적으로 체중, 혈압, 운동과 같이 당뇨와 관련된 인자를 하나의 앱에서 통합 관리할 수 있도록 하여 혈당을 관리의 편의성을 높이고 당뇨로 인한 합병증을 예방할 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 정기적인 보고서(주별/월별)와 함께 개인 맞춤형 인공지능 당뇨관리 코칭 서비스(1:1 온라인, 유선 등)를 제공할 수 있는 효과가 있다.
아울러 건강보험심사평가원에서 제공하는 신뢰성이 확보된 당뇨평가 우수병원 정보를 사용자 위치를 기반으로 의료서비스가 필요한 사용자에게 제공함으로써 당뇨관리의 효율성을 극대화할 수 있는 효과가 있다.
나아가, 사용자의 섭취 음식의 종류 및 양을 자동으로 특정하고, 이에 기초하여 사용자의 일일 탄수화물 요구량을 실시간 업데이트함으로써 사용자 편의성을 극대화할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템을 도시한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템 중 식이요법 관리 서버를 구체화하여 도시한 블록도이다.
도 3은 도 2의 식이요법 관리 서버의 구성 중 당뇨 관리 모듈의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템(1)을 나타내는 도면으로, 도 1을 참조하면, 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템(1)은 복수의 스마트 디바이스(100)로 이루어진 스마트 디바이스 그룹(100g), 네트워크 (200), 식이요법 관리 서버(300), 빅데이터 서버(400) 및 병원 등의 외부서버(500)를 포함할 수 있다.
여기서 네트워크(200)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다.
네트워크(200)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있으며, 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있으며, 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 이동통신망은 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다.
한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다.
네트워크(200)는 복수의 스마트 디바이스(100)로 이루어진 스마트 디바이스 그룹(100g), 식이요법 관리 서버(300), 빅데이터 서버(400) 및 외부서버(500) 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템(1) 중 식이요법 관리 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 식이요법 관리 서버(300)의 당뇨 관리 모듈(322)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
먼저, 도 2를 참조하면, 식이요법 관리 서버(300)는 송수신부(310), 제어부(320) 및 데이터베이스(330)를 포함하며, 제어부(320)는 정보 수집 모듈(321), 당뇨 관리 모듈(322), 당뇨 관리 코칭 모듈(323), 식품별 포인트 제공 모듈(324) 및 병원 정보 제공 모듈(325)을 포함할 수 있다.
이러한 구성을 통해 식이요법 관리 서버(300)는 당뇨인(당뇨 전단계 포함)의 혈당관리를 위한 포인트 식이요법 및 인공지능 개인별 코칭 서비스를 주요 서비스로 하여, 부가적으로 체중, 혈압, 운동과 같이 당뇨와 관련된 인자를 하나의 앱에서 통합 관리할 수 있도록 하여 혈당 관리의 편의성을 높이고 당뇨로 인한 합병증 예방을 수행하고, 1:1 온라인 및 유선을 기반으로 정기적인 보고서(주별/월별)와 함께 개인 맞춤형 인공지능 당뇨관리 코칭 서비스를 제공할 뿐만 아니라, 사용자 위치에 기반하여 당뇨 평가 우수 병원(건강보험심사평가원) 정보를 제공할 수 있다.
이하에서는 제어부(320)의 구성요소를 중심으로 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템(1) 및 식이요법 관리 서버(300)에 대해서 구체적으로 살펴보도록 한다.
정보 수집 모듈(321)은 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100)의 액세스(access)에 따라 당식닥터 앱(당뇨식 매니저 앱) 데이터 요청에 따라 당식닥터 앱 데이터를 스마트 디바이스(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 당식닥터 앱이 스마트 디바이스(100) 상에 설치되도록 할 수 있다.
이후, 정보 수집 모듈(321)은 스마트 디바이스(100) 상에서 당식닥터 앱에 대한 실행에 따라 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100)와 신호 및 데이터 송수신을 통해 회원 가입절차를 진행한 뒤, 회원 가입절차에서 수집된 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호를 메타데이터로 회원 ID, 회원 비밀번호, 사용자 개인정보를 "회원 정보 단위"로 저장할 수 있다.
또한, 정보 수집 모듈(321)은 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100)로부터 미리 설정된 기간 동안의 HbA1c(당화혈색소) 값을 수신하고, 스마트 디바이스(100)와 근거리 무선통신 방식으로 연결된 혈당측정기로부터 주기적으로 수신되는 공복혈당 값, 식후혈당 값 및 자기전 혈당 값 중 적어도 하나를 스마트 디바이스(100)로부터 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 회원 정보 단위에 함께 저장할 수 있다.
여기서 당화혈색소 값은 최근 3개월 간의 평균 혈당값을 반영한 값일 수 있으며, 공복혈당은 취침 후 혈당(최소 8시간 이상의 공복상태에서 아침에 측정한 값), 자기전 혈당은 취침 전 혈당(저녁에 측정한 값)일 수 있다.
한편, 스마트 디바이스(100)는 상술한 기능을 수행할 수 있는 스마트 혈당측정기일 수 있으며, 사용자의 키 및 몸무게를 측정하여 식이요법 관리 서버(300)로 전송할 수 있는 장치일 수도 있다.
나아가, 스마트 디바이스(100)는 가속도 센서 및 카메라 등을 구비한 스마트폰일 수 있으며, 이를 통하여 사용자의 활동량 및 사용자가 섭취한 음식 등을 확인하고 식이요법 관리 서버(300)로 전송하도록 구성되는 것도 가능하다.
아울러, 정보 수집 모듈(321)은 사용자가 주기적으로 다니는 병원 및 약국 등에 비치된 외부서버(500)로부터 사용자의 개인정보, 예를 들면 사용자의 질환정보, 약물 복용사항, 진료정보 등을 획득할 수도 있다.
한편, 도 3을 참조하면, 당뇨 관리 모듈(322)은 개인별 일일 칼로리 산출 모듈(322a), 탄수화물 비율 산출 모듈(322b), 탄수화물 포인트 산출 모듈(322c), 탄수화물 분배 모듈(322d), 식품 추천 모듈(322e) 및 탄수화물 요구량 업데이트 모듈(322f)을 포함할 수 있다.
개인별 일일 칼로리 산출 모듈(322a)은 AI 플랫폼을 기반으로 정보 수집 모듈(321)로부터 전달받은 사용자 개인정보, 예를 들어 사용자의 식사 섭취사항, 약물 복용사항, 질환정보, 진료정보, 운동량, 활동량, 신체정보(사용자 나이, 성별), 신체계측(키, 몸무게) 등의 자료를 기반으로 개인별 일일 탄수화물 요구량을 포함한 개인별 일일 칼로리 요구량을 AI 기반 영양평가 알고리즘을 통해 산출할 수 있다.
보다 구체적으로, 개인별 일일 칼로리 산출 모듈(322a)은 정보 수집 모듈(321)이 획득한 사용자 개인정보에 기초하여 개인별 일일 탄수화물 요구량을 포함한 개인별 일일 칼로리 요구량을 AI 기반 영양평가 알고리즘을 통해 산출함으로써, 식품별 포인트 제공 모듈(324)에 의해 스마트 디바이스(100) 사용자가 이해하기 쉽도록 포인트를 부여해서 사용자가 음식별 영양성분표 대신 식품별 포인트를 통해 편리하게 식이요법을 실시할 수 있도록 할 수 있다.
즉, 개인별 일일 칼로리 산출 모듈(322a)은 회원 정보 단위에서 사용자 나이, 성별, 키, 몸무게를 추출하여 미리 설정된 칼로리 산출 알고리즘을 통해 개인별 일일 칼로리 요구량을 산출할 수 있으며, 여기서 칼로리 산출 알고리즘은 종래의 기술에 따른 체중계에서 제공하는 칼로리 산출 방식 등일 수 있다.
탄수화물 비율 산출 모듈(322b)은 개인별 일일 칼로리 산출 모듈(322a)에 의해 산출된 칼로리 값과 당화혈색소 값, 공복혈당 값, 자기전혈당 값을 이용해서 탄수화물 비율을 산출할 수 있다.
보다 구체적으로, 탄수화물 비율 산출 모듈(322b)은 사용자의 개인정보에 포함된 성별, 나이, 키, 몸무게, 활동량 및 운동량, 질병 중 적어도 하나에 기초하여 산출된 사용자 개인별 일일칼로리 요구량에 대한 탄수화물 : 단백질 : 지방 비율을 산정할 수 있다.
여기서, 탄수화물 비율 산출 모듈(322b)은 측정된 당화혈색소 값 및 혈당 값이 미리 설정된 기준 당화혈색소 값 및 기준 혈당 값과 비교하여 각각 기준 당화혈색소 값 및 혈당 값 이하인 경우 탄수화물 : 단백질 :지방 비율을 a1 : b1 : c1로 설정하며, 비교하여 기준 당화혈색소 값 및 기준 혈당 값을 초과하는 경우 탄수화물 : 단백질 : 지방 비율을 a2 : b2 : c2로 설정할 수 있다.
탄수화물 비율 산출 모듈(322b)은 a1 > P > a2에 해당하도록 설정하는 것이 바람직하며 P는 기준 당화혈색소 값 및 혈당 값에서의 탄수화물 비율일 수 있다.
보다 구체적으로, 탄수화물 비율 산출 모듈(322b)은 측정된 당화혈색소 값 및 혈당 값이 미리 설정된 기준 당화혈색소 값 및 기준 혈당 값과 비교하여 각각 기준 당화혈색소 값 및 기준 혈당 값 이하인 경우 탄수화물 : 단백질 : 지방 비율을 미리 설정된 비율인 X1 : Y1 : Z1으로 설정하며, 비교하여 기준 당화혈색소 값 및 기준 혈당 값을 초과하는 경우 탄수화물 : 단백질 : 지방 비율을 X2 : Y2 : Z2로 설정할 수 있으며, 측정된 당화혈색소 값 및 혈당 값이 높을수록 높은 정도에 비례하여 탄수화물 비율을 낮게 설정하고 측정된 당화혈색소 값 및 혈당 값이 낮을수록 낮은 정보에 비례하여 탄수화물 비율을 높게 설정할 수 있다.
탄수화물 포인트 산출 모듈(322c)은 개인별 일일 칼로리 산출 모듈(322a)에 의해 산출된 칼로리 값에 대해서 탄수화물 비율 산출 모듈(322b)에 대해서 탄수화물 비율이 추출되면, 추출된 탄수화물 비율의 칼로리 값에 대해서 탄수화물 포인트로 전환을 수행할 수 있다.
요약하면, 탄수화물 포인트 산출 모듈(322c)은 개인별 일일 칼로리 요구량에서 탄수화물이 차지하는 비율에 해당하는 칼로리 값을 연산한 뒤, 연산된 탄수화물 칼로리 값에 대해서 미리 설정된 칼로리 단위 값에 대해서 하나의 포인트로 연산할 수 있다.
즉, 탄수화물 포인트 산출 모듈(322c)은 개인별 일일 칼로리 칼로리 요구량에서 탄수화물이 차지하는 비율이 6에 해당하고, 해당된 탄수화물 비율의 칼로리가 600 kcal인 경우, 미리 설정된 단위 칼로리 단위 값인 60 kcal를 1 point로 설정함으로써, 10 포인트를 탄수화물 포인트로 연산할 수 있다.
탄수화물 분배 모듈(322d)은 끼니별 탄수화물 포인트 배분을 수행할 수 있으며, 이를 위해 기준 설정혈당값과 데이터베이스(330)에 저장된 "회원 정보 단위"에서 공복혈당 값, 자기전 혈당 값을 추출하여 비교할 수 있다.
기본적으로 공복혈당 및 자기전 혈당값은 단기적인 아침 또는 저녁 혈당 값으로, 공복혈당이 높으면 전날 저녁식사 및 저녁 후 간식(이하에서는 이를 ‘저녁식사’로 통합한다) 탄수화물 섭취를 줄여야하고, 자기전혈당값이 높으면 점심 및 저녁식사 탄수화물 섭취를 줄여야 한다.
이에 따라 탄수화물 분배 모듈(322d)은 정상상태에서 아침, 점심, 저녁의 탄수화물 섭취비율인 T1 : T2 : T3를 기준값으로 공복혈당 값이 기준 공복혈당 값을 초과하는 경우 기준 저녁혈당 값(T3) 미만의 저녁식사 섭취비율을 설정하고, 자기전 혈당 값이 기준 자기전 혈당 값을 초과하는 경우 기준 점심혈당 값(T2) 미만의 점심식사 섭취비율 및 기준 저녁혈당 값(T3) 미만의 저녁식사 섭취비율을 설정할 수 있으며, 공복혈당 값이 기준 공복혈당 값을 초과하고 자기전 혈당값이 기준 자기전 혈당 값을 초과하는 경우 기준 공복혈당 값(T3) 이하의 저녁 섭 취비율과 기준 점심혈당 값(T2) 이하의 점심 섭취비율을 동시에 설정할 수 있다.
즉, 탄수화물 분배 모듈(322d)은 정상상태에서 아침, 점심, 저녁 탄수화물 섭취비율인 T1 : T2 : T3 = 1 : 1 : 1인 경우, 공복혈당 > 기준 공복혈당인 경우 1 : 1 : T3a(여기에서 T3a는 T3보다 작은 값임)로 설정할 수 있으며, 자기전 혈당 > 기준 자기전 혈당인 경우 1 : T2a : T3b(여기에서 T2a는 T2보다 작은 값이고, T3b는 T3보다 작은 값임)로 설정할 수 있으며, 공복혈당 > 기준 공복혈당 및 자기전 혈당 > 기준 자기전 혈당인 경우 T1a : T2b : T3c(여기에서 T1a는 T1보다 작은 값이고, T2b는 T2보다 작은 값이고, T3c는 T3보다 작은 값임)로 설정할 수 있다.
식품 추천 모듈(322e)은 배분된 탄수화물 포인트 매칭 식품을 빅데이터 서버(400)를 기반으로 검색하여 검색된 매칭 식품을 포인트 값과 함께 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
즉, 식품 추천 모듈(322e)은 식품당 탄수화물 포함 칼로리를 포인트 변환비율로 전환시킨 뒤, 아침, 점심, 저녁 별 포인트 적합한 식품 또는 식품 조합을 생성한 뒤, 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
예로, 당뇨 관리 모듈(322)은 사과 1개의 전체 칼로리 중 탄수화물 칼로리가 60kcal인 경우 1 point로 전환하여 전환된 포인트에 해당하는 식품명을 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100)로 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예로, 영양평가 결과 하루에 필요한 탄수화물이 9포인트이고, 사용자가 음식을 사과 1개, 밥 2/3공기, 불고기, 쌈채소, 김치, 두부조림 1/4모 입력을 했다고 가정하면, 알고리즘을 통해 사과 1개는 1포인트, 밥 2/3 공기는 2포인트, 두부조림 0.5포인트, 불고기 0.5포인트가 계산되어 식사를 통해 4포인트를 섭취한 것을 알 수 있다(참고로 김치와 쌈채소는 0 포인트로 산정한다).
그러면 사용자는 나머지 식사를 통해 5포인트를 사용할 수 있음을 예상할 수 있고 앱을 통해서 음식을 검색함으로써 각 식품 및 음식의 포인트를 미리 예측함으로써 탄수화물 섭취를 조절하는 식이요법을 사용자 스스로 시행할 수 있어 혈당 관리에 도움을 줄 수 있다.
탄수화물 요구량 업데이트 모듈(322f)는 사용자의 음식 섭취상황을 고려하여 사용자의 일일 필요 탄수화물을 실시간으로 업데이트하는 기능을 수행하는 구성이다.
즉, 앞서 예를 든 바와 같이 탄수화물 포인트 산출 모듈(322c)이 사용자의 당화혈색소 값 등의 정보에 기초하여 사용자의 일일 필요 탄수화물을 9포인트로 설정한 이후에, 해당일의 사용자의 음식섭취가 이루어지면, 해당 음식에 포함된 탄수화물 양을 고려하여 당일 섭취할 수 있는 잔여 탄수화물을 포인트로 산정한다.
사용자의 음식섭취를 통한 잔여 탄수화물 포인트의 차감은 사용자가 섭취한 음식종류 및 섭취량을 스마트 디바이스(100)를 통하여 직접 입력한 후 식이요법 관리 서버(300)에 전달할 수도 있지만, 사용자가 섭취할 음식을 스마트 디바이스(100)의 카메라를 통하여 촬영하여 해당 이미지를 네트워크(200)를 통하여 빅데이터 서버(400)로 전달하면, 빅데이터 서버(400)가 해당 이미지만으로 음식의 종류 및 음식의 양을 특정하도록 구성될 수 있다.
이러한 이미지 입력에 의한 음식 종류 및 양의 특정은 미리 학습된 딥러닝 알고리즘(Deep Learning Algorithm)을 통하여 수행될 수 있다.
한편, 음식물과 스마트 디바이스(100)의 카메라 간의 거리 또는 촬영 배율에 따라 이미지 상의 음식의 크기가 달라지기 때문에, 음식의 양을 정확히 특정하는 것이 어렵다는 점을 고려하여, 음식물 옆에 배치하여 음식물과 함께 촬영될 수 있는 식별카드 등을 구비하는 것이 바람직하다.
이러한 식별카드는 미리 설정된 크기로 형성될 수 있으며, 이를 통하여 음식물과 식별카드 간의 상대적인 크기를 고려하여 음식물의 양을 파악함으로써 정확한 음식물의 양을 특정할 수 있게 된다.
이러한 음식 사진을 이용한 탄수화물 요구량 업데이트 모듈(233f)은 유료로 사용되는 프리미엄 서비스로 제공될 수 있으며, 이때 프리미엄 서비스 가입여부의 식별을 위하여 식별카드에는 QR 코드, 바코드 등의 식별코드가 인쇄될 수도 있으며, 이를 통하여 식별카드는 음식물 양의 정확한 확인 및 프리미엄 서비스 사용인증의 기능을 동시에 수행할 수 있게 된다.
빅데이터 서버(400)에서 특정된 음식 종류 및 음식의 양은 식이요법 관리 서버(300)로 전달되어 해당 이미지의 음식 섭취시 탄수화물 포인트를 산출하게 되는데, 이때 탄수화물 요구량 업데이트 모듈(322f)은 사용자의 일일 필요 탄수화물 포인트에서 이미지의 음식 섭취시 탄수화물 포인트를 바로 차감하는 것이 아니라 사용자의 스마트 디바이스(100)에 이미지의 음식에 포함된 탄수화물 포인트를 전송한다.
이후 스마트 디바이스(100)는 사용자에게 이미지의 음식 섭취 여부의 확인을 요청하는 과정이 수행되며, 사용자가 이미지 상의 음식을 섭취하겠다는 확인이 완료되어야 사용자의 일일 탄수화물 요구량에서 섭취할 음식에 포함된 탄수화물 포인트가 차감된다.
이는 사용자로 하여금 해당 음식의 섭취 이전에 음식을 먹지 않거나 또는 음식의 양을 줄일 기회를 부여하기 위함으로, 사용자가 이미지 상의 음식에 포함된 탄수화물 양이 많다고 판단할 경우, 음식의 일부를 덜어내고 다시 촬영한 후 이에 대한 탄수화물 포인트를 확인한 후 음식을 섭취하는 것이 가능하게 된다.
다음으로, 당뇨 관리 코칭 모듈(323)은 AI 플랫폼을 기반으로 사용자 케이스별 혈당 관리 방법에 대한 지속적인 학습과 데이터 누적을 통해 과학적이고 체계적인 개인 맞춤형 당뇨관리 코칭을 보고서, 그리고 맞춤형 1:1 당뇨관리 코칭을 네트워크(200)를 통해 사용자 디바이스(100)로 제공하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
여기서, 당뇨 관리 코칭 모듈(323)은 개인 맞춤형 당뇨관리 코칭 서비스로 제공되는 보고서는 미리 설정된 주기에 따라 제공될 수 있으며, 혈당수치, 혈압, 몸무게, 운동량 및 활동량 데이터를 스마트 디바이스(100)와 근거리 무선통신으로 연결된 각종 측정 디바이스로부터 획득할 수 있으며, 누적된 데이터에 대해서 빅데이터 기반으로 문제점을 도출하여 보고서 형식으로 사용자에게 제공할 수 있다.
이때, 당뇨 관리 코칭 모듈(323)은 상술한 탄수화물 요구량 업데이트 모듈(322f)의 차감결과에 기초하여 사용자의 식습관을 파악하고, 이러한 사용자의 식습관을 고려하여 개인 맞춤형 당뇨관리 코칭을 수행하는 것도 가능할 것이다.
식품별 포인트 제공 모듈(324)은 빅데이터 서버(400)에 구비된 빅데이터에 해당하는 영양성분표를 활용하여 스마트 디바이스(100) 사용자의 편의성을 높이기 위해 사용자 스마트 디바이스(100)로부터 탄수화물 포인트를 통한 검색 요청에 따라 탄수화물 포인트를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 전송한 뒤, 빅데이터 서버(400)로부터 탄수화물 포인트에 매칭되는 식품 또는 식품 조합정보를 반환받아 스마트 디바이스(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
병원 정보 제공 모듈(325)은 사용자 스마트 디바이스(100)의 위치정보를 기반으로 당뇨병 평가 우수 병원에 대한 검색 기능을 제공할 수 있으며, 여기서, 병원 정보 제공 모듈(325)은 당뇨병 평가 우수 병원에 대한 정보에 대해서 빅데이터 서버(400)에 저장된 건강보험심사평가원에서 제공한 정보를 활용할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상, 본 발명을 바람직한 실시 예를 사용하여 상세히 설명하였으나, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 첨부된 특허청구범위에 의하여 해석되어야 할 것이다. 또한, 이 기술분야에서 통상의 지식을 습득한 자라면, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않으면서도 많은 수정과 변형이 가능함을 이해하여야 할 것이다.
1: 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템
100: 스마트 디바이스
100g: 스마트 디바이스 그룹
200: 네트워크
300: 식이요법 관리 서버
310: 송수신부
320: 제어부
321: 정보 수집 모듈
322: 당뇨 관리 모듈
322a: 개인별 일일 칼로리 산출 모듈
322b: 탄수화물 비율 산출 모듈
322c: 탄수화물 포인트 산출 모듈
322d: 탄수화물 분배 모듈
322e: 식품 추천 모듈
323: 당뇨 관리 코칭 모듈
324: 식품별 포인트 제공 모듈
325: 병원 정보 제공 모듈
330: 데이터베이스
400: 빅데이터 서버
500: 외부서버

Claims (7)

  1. 스마트 디바이스, 네트워크 및 식이요법 관리 서버를 포함하는 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템에 있어서,
    상기 식이요법 관리 서버는,
    상기 스마트 디바이스 상에서 당식닥터 앱에 대한 실행에 따라 상기 네트워크를 통해 상기 스마트 디바이스와 신호 및 데이터 송수신을 통해 수집된 상기 스마트 디바이스 사용자의 개인정보를 수집하는 정보 수집 모듈; 및
    상기 사용자의 개인정보에 기초하여 상기 사용자의 일일 탄수화물 요구량을 산출하는 당뇨 관리 모듈을 포함하고,
    상기 당뇨 관리 모듈은 상기 스마트 디바이스의 카메라가 촬영한 음식 이미지에 기초하여 상기 일일 탄수화물 요구량을 실시간 업데이트하는 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 당뇨 관리 모듈은,
    상기 사용자의 개인정보에 포함된 성별, 나이, 키, 몸무게, 활동량, 운동량 및 질병중 적어도 하나에 기초하여 상기 사용자의 일일 칼로리 요구량을 산출하고,
    상기 사용자의 개인정보에 포함된 사용자의 당화혈색소 값, 공복혈당, 식후혈당 및 자기전 혈당 중 적어도 하나에 기초하여 상기 일일 칼로리 요구량에 대한 탄수화물 : 단백질: 지방 비율을 산정하고,
    상기 비율에 기초하여 상기 일일 탄수화물 요구량을 산출하되, 상기 산정된 일일 탄수화물 요구량은 포인트로 전환되는 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 당뇨 관리 모듈은 상기 스마트 디바이스로부터 전달받은 상기 음식 이미지에 기초하여 상기 음식 종류 및 양을 자동으로 특정하고, 특정된 상기 음식 종류 및 양에 기초하여 상기 음식에 포함된 탄수화물 포인트를 상기 스마트 디바이스에 전송하는 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 스마트 디바이스는 상기 사용자에게 상기 음식의 섭취 여부의 확인을 요청하고,
    상기 스마트 디바이스를 통한 상기 사용자의 섭취 확인이 이루어지면 상기 일일 탄수화물 요구량이 실시간 업데이트되는 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템.
  5. 청구항 2에 있어서,
    상기 정보 수집 모듈에서 수집된 사용자의 개인정보와, 상기 당뇨 관리 모듈을 통하여 수집된 상기 사용자의 일일 탄수화물 요구량은 상기 네트워크를 통하여 빅데이터 서버에 저장되고,
    상기 식이요법 관리서버는 상기 빅데이터 서버에 누적된 데이터의 학습을 통하여 생성된 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 당뇨 관리 상태 및 향후 제안방향을 도출하는 당뇨 관리 코칭 모듈을 더 포함하는 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템.
  6. 청구항 2에 있어서,
    상기 정보 수집 모듈은 병원 및 약국 중 적어도 하나에 배치된 외부서버로부터 상기 사용자의 질환정보, 약물 복용사항 및 진료정보 중 적어도 하나를 전달받는 사용자 정보 자동 획득 기능을 구비한 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템.
  7. 청구항 2에 있어서,
    상기 정보 수집 모듈은 상기 사용자의 키, 몸무게, 활동량 및 운동량을 포함하는 신체계측자료를 상기 스마트 디바이스 또는 별도로 구비된 IoT 디바이스로부터 전달받는 당뇨 관리 식이요법 제공 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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