KR20220052225A - 건강관리서버 및 그것의 동작방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 건강관리서버의 동작방법에 있어서, 사용자데이터 및 오픈데이터를 수집하는 단계; 상기 사용자데이터 및 상기 오픈데이터를 분류하여 저장하는 단계; 상기 사용자데이터 및 상기 오픈데이터에 기초하여 건강관리지수 기준값을 설정한 단계; 상기 사용자데이터 및 상기 오픈데이터에 기초하여 건강관리지수를 계산하는 단계; 상기 건강관리지수 기준값과 상기 건강관리지수를 비교하는 단계; 및 상기 건강관리지수가 상기 건강관리지수 기준값보다 작은 경우, 피드백데이터를 생성하는 단계; 상기 피드백데이터를 제1 전자장치로 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

건강관리서버 및 그것의 동작방법 {SERVER FOR MANAGING HEALTH AND MEHTOD THEREOF}
본 발명의 실시예들은 건강관리서버 및 그것의 동작방법에 관한 것이다.
웨어러블 디바이스 및 통신 기술의 발달로 사물인터넷(IoT) 기술을 이용한 서비스가 확대되고 있다. 웨어러블 디바이스는 삼성전자, 애플, 구글과 같은 IT분야 선도 기업은 물론 나이키, 아디다스와 같은 운동 용품 전문 기업들까지 포함하는 다양한 산업 영역에서 혁신적인 제품들이 출시되고 있으며, IT 전문기업 및 중소기업 IT 업체의 웨어러블 디바이스는 주로 건강관리 및 웰빙 목적의 헬스케어 제품에 집중되고 있다.
한편, 발달된 스마트 기기와 센서 기술을 통하여 개인 활동 데이터에 대한 정량화가 가능해졌고, 의료서비스의 패러다임이 치료중심에서 개인의 피트니스/웰니스 중심으로 변화함에 따라 헬스케어 분야는 웨어러블 디바이스의 적용과 확산이 가장 빠르게 이루어지고 있는 영역이라 할 수 있다.
U-헬스 케어 시장의 확대에 따른 자가 수치화 시장의 급속한 성장이 진행되고 있다. 또한, 최근 개인 생체 데이터를 실시간으로 수집하여 헬스케어에 이용하는 앱이 증가하고 있으며, 자가 수치화 트렌드는 자가 헬스케어를 쉽게 할 수 있는 환경을 조성하면서, 동시에 시장 활성화를 촉진하고 있다. 이러한 사물인터넷을 위한 기술의 개발과 별도로 다양한 분야에서 종래의 인터넷 통신 기술과 센서 기술을 이용하여 사물인터넷 서비스를 구현한 제품들이 출시되고 있으나, 대부분 기술들이 아직 초기 단계에 머물러 있다.
고령 사회로 급속히 진행됨에 따라 당뇨, 고혈압 등과 같은 만성질환에 대한 지속적인 관리가 필요하며, 이러한 만성질환자들이 복용하는 의약품에 대한 복약순응도 뿐만 아니라 식단관리 운동관리 등 실생활습관을 적절히 관리하는 것이 매우 중요하다.
대한민국 특허 공개공보 10-2018-0126911 (2017.05.19)
본 발명의 실시 예들은 사용자가 제공하는 다양한 데이터를 활용하여 맞춤형으로 건강을 관리할 수 있는 서버 및 그것의 동작방법을 제공하는 것에 목적이 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 건강관리서버의 동작방법에 있어서, 사용자데이터 및 오픈데이터를 수집하는 단계; 상기 사용자데이터 및 상기 오픈데이터를 분류하여 저장하는 단계; 상기 사용자데이터 및 상기 오픈데이터에 기초하여 건강관리지수 기준값을 설정한 단계; 상기 사용자데이터 및 상기 오픈데이터에 기초하여 건강관리지수를 계산하는 단계; 상기 건강관리지수 기준값과 상기 건강관리지수를 비교하는 단계; 및 상기 건강관리지수가 상기 건강관리지수 기준값보다 작은 경우, 피드백데이터를 생성하는 단계; 상기 피드백데이터를 제1 전자장치로 제공하는 단계;가 제공될 수 있다.
본 발명의 실시 예들에 따르면, 사용자의 건강상태를 지속적으로 모니터링하고 관리함으로써 사용자 맞춤형 실생활습관을 제시할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들에 따르면, 사용자가 복용하는 의약품의 복용순응도를 파악하여 사용자에게 맞춤형 처방을 내릴 수 있음과 동시에, 사용자의 생활습관 특히, 운동량을 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 건강관리서버를 포함하는 시스템을 나타낸 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 건강관리서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 건강관리서버의 동작을 나타낸 흐름도(flow-chart)이다.
도 4a는 본 발명의 실시 예에 따라 복약순응도를 계산하는 서버 및 제1 전자장치의 동작을 나타낸 시퀀스도(sequence-chart)이다.
도 4b 내지 도 4c는 본 발명의 실시 예에 따라 복약순응도를 계산하는 서버의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 4d는 본 발명의 실시 예에 따른 서버(150)의 동작을 나타낸 흐름도(flow-chart)이다.
도 5a는 본 발명의 실시 예에 따라 생활지수를 계산하는 서버 및 제1 전자장치의 동작을 나타낸 시퀀스도(sequence-chart)이다.
도 5b는 본 발명의 실시 예에 따라 생활지수를 계산하는 서버의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 5c는 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 동작을 나타낸 흐름도(flow-chart)이다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 본 발명은 특정 실시 예에 대해 한정되지 아니며, 본 발명의 실시 예들의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다", 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 또는/및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)", "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)", "~하도록 설계된(designed to)", "~하도록 변경된(adapted to)", "~하도록 만들어진(made to)", 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성(또는 설정)된"은 "특별히 설계된(specifically designed to)"것만을 반드시 의미하지는 않는다.
본 문서에 있어서 제1 전자 장치(들)와 제2 전자 장치(들) 사이에서 송수신되는, 예컨대, "명령(command)", "명령어(instruction)", "제어 정보", "메시지", "정보", "데이터", "패킷", "데이터 패킷", "인텐트(intent)" 및/또는 "신호"는 그 표현에 구애됨 없이 인간이 인지할 수 있는 사상이나 구체적인 전기적 표현(예: 디지털 부호/아날로그 물리량)을 포함하거나 그 자체를 지칭하는 것일 수 있다. 상기 열거된 예시적인 표현이 사용하게 되는 맥락에 따라 다양하게 해석될 수 있음은 본 문서에서 개시된 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자에게 자명할 것이다. 본 문서에서 “A가 B보다 크다”는 단순히 “A가 B보다 크다”는 의미를 갖고 있을 뿐만 아니라 “A가 B보다 같거나 크다”라는 의미도 포함한다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 건강관리 서비스를 제공하는 시스템이 구현되는 환경을 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 건강관리 서비스를 제공하는 시스템은 제1 전자장치(110), 제2 전자장치(130) 및 건강관리서버(150, 이하 '서버'라고 함)를 포함한다. 제1 전자장치(110), 제2 전자장치(130)와 서버(150)는 네트워크를 통해 연결될 수 있다.
제1 전자장치(110)는 건강관리 서비스를 활용하는 사용자의 단말기일 수 있다. 예컨대, 제1 전자장치(110)는 만성질환을 앓고 있는 환자이거나 의약품을 복약하고 있는 환자의 단말일 수 있다.
제1 전자장치(110)는 사용자데이터를 취득하여 네트워크를 통하여 서버(150)로 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자데이터는 질병, 혈당, 식사량, 운동량, 수면시간, 복약시간, 복약주기 등과 같은 사용자의 건강과 관련된 정보뿐 아니라, 사용자의 현재위치, 실시간위치, 운동여부, 이동속도 등 위치기반서비스로부터 취득할 수 있는 사용자의 위치정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 제1 전자장치(110)는 사용자에 의하여 직접 입력되는 사용자데이터를 취득할 수 있다. 예컨대, 사용자는 자신의 성별, 연령, 키, 체중, ID, 주소 등과 같은 개인의 기본적인 정보뿐 아니라 의료 기관에서 진료받은 의무기록 데이터, 건강검진 데이터 등에 대한 정보를 제1 전자장치(110)를 활용하여 직접 입력할 수 있다. 또한, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 유전자 정보, 가족력, 질환, 식단, 운동량, 생활 습관 등 다양한 정보를 입력할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 제1 전자장치(110)는 다양한 사용자의 생체 정보를 감지하여 사용자데이터를 취득할 수 있다. 예컨대, 제1 전자장치(110)는 건강 정보를 체크하는 앱이나 바이오 정보를 감지하는 센서가 추가된 단말기(예를 들면, 스마트폰 등)일 수 있다. 예컨대, 제1 전자장치(110)는 사용자의 신체에 부착되어 다양한 생체 정보를 감지할 수도 있다. 제1 전자장치(110)는 혈압, 혈당 수치, 체중, 맥박, 심전도 등의 다양한 정보를 감지할 수도 있으며, 사용자의 위치기반서비스에 대한 동의가 있는 경우, 사용자의 움직임을 감지하여 사용자의 운동량, 운동여부 등을 체크할 수도 있다.
제2 전자장치(130)는 오픈데이터를 제공하는 업체의 단말일 수 있다. 오픈데이터는 사용자와 연관된 정보를 지칭할 수 있다. 예컨대, 오픈데이터는 사용자의 위치에 대한 날씨정보, 사용자의 건강정보 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 제2 전자장치(130)는 기상청의 단말로서, 사용자의 현재 위치의 날씨, 온도 등에 대한 정보 및 미래의 날씨, 온도 등에 대한 기상예측정보를 서버(150)에 제공할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 제2 전자장치(130)는 헬스케어 플랫폼의 단말로서, 제1 전자장치(110)의 사용자의 동의 하에 해당 사용자의 혈당 수치, 고혈압 수치 등 해당 헬스케어 플랫폼에서 관리하고 있는 사용자와 연관된 건강 정보를 서버(150)에 제공할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 제2 전자장치(130)는 병원의 단말로서, 제1 전자장치(110)의 사용자가 검진받은 질병정보, 처방정보 등 해당 병원에서 관리하고 있는 사용자와 연관된 건강정보를 서버(150)에 제공할 수 있다.
제1 전자장치(110) 및 제2 전자장치(130)는 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데이트톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 또한, 제1 전자장치(110) 및 제2 전자장치(130)는 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 예를 들어, 제1 전자장치(110) 및 제2 전자장치(130)는 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블릿 PC(Table PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld)기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
서버(150)는 제1 전자장치(110) 및 제2 전자장치(130)로부터 사용자데이터 및 오픈데이터를 제공받고, 사용자데이터 및 오픈데이터에 기초하여 사용자에 대응하는 건강관리지수 기준값을 설정할 수 있다.
건강관리지수는 복약순응도 및/또는 생활지수를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터를 활용하여 복약순응도를 계산할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터를 활용하여 생활지수를 계산할 수 있다.
서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터에 기초하여 사용자에 대응하는 건강관리지수를 계산할 수 있고, 계산된 건강관리지수와 설정된 건강관리지수 기준값를 비교하여 사용자에게 피드백데이터를 제공할 수 있다. 사용자에 대응하는 건강관리지수 및 건강관리지수 기준값, 그리고 피드백데이터는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터 및 제2 전자장치(130)로부터 제공받은 오픈데이터를 기반으로 생성될 수 있으며, 지속적으로 업데이트되는 사용자데이터 및 오픈데이터 중 적어도 하나를 기반으로 수정될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 피드백데이터를 통하여 사용자의 생활습관, 특히, 운동량, 사용자의 복약습관에 대하여 건강관리서비스를 제공할 수 있다.
서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터, 제2 전자장치(130)로부터 제공받은 오픈데이터 뿐만 아니라 빅데이터 및 AI(Artificial Intelligence)를 이용하여 건강관리지수, 건강관리지수의 기준값 및 피드백데이터를 생성 또는 수정할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 복수의 사용자들로부터 축적된 건강관리지수, 건강관리지수 기준값 및 피드백데이터를 참고하여 새로운 사용자에게 기존에 축적된 데이터를 바탕으로 건강관리서비스를 제공할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 서버(150)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 서버(150)는 버스(210), 디스플레이(220), 통신회로(230), 데이터베이스(240), 메모리(250), I/O 인터페이스(260) 및 프로세서(270)를 포함할 수 있다. 다른 실시 예에서는, 서버(150)는 상기 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다.
버스(210)는 구성요소들(220 내지 270)을 서로 전기적으로 연결할 수 있다. 버스(210)는 구성요소들(220 내지 270) 간의 통신(예를 들면, 제어 메시지 및/또는 데이터)을 위한 회로를 포함할 수 있다.
디스플레이(220)는 각종 콘텐츠를 구성하는 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘 혹은 심볼 등을 표시할 수 있다. 디스플레이(220)는 터치스크린을 포함할 수 있으며, 전자펜 혹은 사용자 신체의 일부를 이용한 터치, 제스처, 근접 혹은 호버링(hovering) 입력을 수신할 수 있다.
예를 들면, 디스플레이(220)는 액정디스플레이(LCD), 발광다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(organic LED) 디스플레이 또는 마이크로 전자기기 시스템(microelectromechanical systems, MEMS) 디스플레이, 또는 전자 종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(220)는 서버(150)에 포함되어 구현되거나, 서버(150)와 별도로 구현되되 상기 서버(150)에 기능적(operatively)으로 연결될 수 있다.
통신회로(230)는 서버(150)와 외부 장치들(예를 들면, 구매자 전자장치(110), 판매자 전자장치(130))과의 통신 채널을 수립할 수 있다. 예를 들면, 통신회로(230)는 무선 통신 혹은 유선 통신을 통하여 네트워크(280)에 액세스하여 외부장치들과 통신할 수 있다.
네트워크(280)는 도 1에 도시된 네트워크와 대응될 수 있다. 네트워크(280)는 통신 네트워크(telecommunications network), 컴퓨터 네트워크(computer network), 인터넷, 혹은 전화망(telephone network) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 네트워크(280)에 액세스하기 무선 통신 프로토콜은, 예를 들면, LTE(Long-Term Evolution), LTE-A(LTE Advanced), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband CDMA), UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), WiBro(Wireless Broadband), GSM(Global System for Mobile communications), 또는 5G 표준통신 프로토콜 중 적어도 하나를 사용할 수 있다.
데이터베이스(240)는 메모리(250) 상에 구현되거나 별도의 저장매체에 구현될 수 있다. 데이터베이스(240)는 제1 전자장치(110) 및 제2 전자장치(130)와 송수신한 데이터의 내용, 내역 등을 모두 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(240)는 사용자데이터 및 오픈데이터를 저장할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 데이터베이스(240)에 저장되는 데이터는 고객의 민감한 정보이므로, 상기 정보들의 이용에 관한 보안성 향상을 위하여 블록체인 네트워크에 분산 저장될 수도 있다. 데이터베이스(240)가 블록체인 네트워크에 분산 저장되면, 데이터베이스(240)에 포함된 정보의 전송, 수정(modification), 삭제, 추가 등의 이력은 당해 블록체인 네트워크에서 더욱 안전하게 관리될 수 있다.
메모리(250)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(250)는 서버(150)에 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 혹은 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리(250)는 실행 시에, 프로세서(270)가 본 명세서에서 설명되는 다양한 동작을 수행하도록 하는 명령어(instructions)를 저장할 수 있다. 일 예로, 상기 명령어는 어플리케이션 프로그램의 패키지 파일에 포함될 수 있다.
I/O 인터페이스(260)는 사용자 혹은 다른 외부기기로부터 입력된 명령 혹은 데이터를 서버(150)의 다른 구성요소에 전달할 수 있는 역할을 수행할 수 있다. I/O 인터페이스(260)는 하드웨어 혹은 소프트웨어로 구현될 수 있으며, 사용자 인터페이스(UI) 및 외부 다른 장치와의 통신을 위한 단자를 포괄하는 개념으로 사용될 수 있다.
프로세서(270)는 중앙처리장치(CPU), 어플리케이션 프로세서(AP) 혹은 커뮤니케이션 프로세서(CP) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(270)는 버스(210)를 통하여 메모리(250), 디스플레이(220) 및 통신회로(230)과 전기적으로 연결되며, 동작 중에, 메모리(250)에 저장된 명령어, 프로그램 혹은 소프트웨어에 따라 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다. 따라서, 상기 명령어, 어플리케이션 프로그램 혹은 소프트웨어의 실행은 프로세서(270)의 동작으로 이해될 수 있다.
상기 프로세서(270)의 동작들은 대표적인 예시로서, 본 발명의 기술사상은 이에 제한되지 않는다. 예컨대, 본 명세서에서 직간접적으로 기재된 “서버(150)”의 동작은 해당 “서버(150)”에 포함된 프로세서(270)의 동작으로 이해될 수 있다. 아울러, 서버(150)에서 이루어지는 동작 중 적어도 일부는 서버-클라이언트 아키텍쳐, 클라우드 컴퓨팅 및/또는 병렬 컴퓨팅 등을 통하여 제3의 장치에 의하여 수행될 수 있음은 본 발명이 속한 통상의 기술자에게 자명할 것이다.
프로세서(270)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터 및 제2 전자장치(130)로부터 제공받은 오픈데이터를 기반으로 건강관리지수 및 건강관리지수의 기준값, 피드백데이터를 생성할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 프로세서(270)는 사용자데이터 및 오픈데이터를 기반으로 복약순응도, 복약순응도의 기준값 및 복약에 대한 피드백데이터를 생성할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 프로세서(270)는 사용자데이터 및 오픈데이터를 기반으로 생활지수, 생활지수의 기준값 및 생활패턴에 대한 피드백데이터를 생성할 수 있다.
이하에서는 상기와 같은 개별 주체를 포함한 환경에서 구현되는 본 발명의 다양한 실시 예를 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 서버(150)의 동작을 나타낸 흐름도(flow-chart)이다.
단계 S301에서, 서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터를 수집할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 사용자데이터를 제공받을 수 있으며, 제2 전자장치(130)로부터 오픈데이터를 제공받을 수 있다.
사용자데이터는 사용자의 질병, 식사량, 운동량, 운동여부, 수면시간, 복약시간, 복약응답시점, 복약주기, 혈압, 혈당, 맥박, 심전도, 사용자의 성별, 연령, 키, 체중, ID, 주소, 의무기록 데이터, 건강검진 데이터, 유전자 정보, 가족력, 질환 현재위치 등 사용자에 대한 건강정보, 개인정보, 진료정보 등을 포함할 수 있다. 사용자데이터는 제1 전자장치(110)를 활용하여 사용자에 의하여 입력될 수 있다. 또한, 사용자데이터는 제1 전자장치(110)에 의하여 측정될 수도 있다.
오픈데이터는 일시, 휴무일과 관련된 시간정보 및 사용자 현재위치의 날씨, 온도, 미래의 날씨와 같은 날씨정보 및 타 플랫폼에서 관리되고 있는 혈당 수치, 고혈압 수치 등에 대한 건강정보를 포함할 수 있다. 시간정보 같은 경우, 서버(150)가 자체적으로 관리하는 데이터를 활용할 수도 있다.
단계 S303에서, 서버(150)는 제1 전자장치(110)에서 제공받은 사용자데이터 및 제2 전자장치(130)에서 제공받은 오픈데이터를 분류하여 저장할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자의 ID와 질병을 대응시켜 저장할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자의 ID와 질병 및 복약시간을 대응시켜 저장할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자의 ID와 질병, 복약시간 및 복약응답시점을 대응시켜 저장할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자의 ID, 질병, 질병과 관련된 수치, 요일, 운동여부, 운동량, 날씨를 대응시켜 저장할 수도 있다.
이처럼 서버(150)는 사용자의 ID, 질병 및 기타 정보와 대응시켜 사용자데이터 및 오픈데이터를 데이터베이스(240)에 분류하여 저장할 수 있다. 상기 개시된 내용은 예일뿐이며, 본 발명이 이에 대하여 제한되는 것은 아니다.
단계 S305에서, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터 및 제2 전자장치(130)로부터 제공받은 오픈데이터에 기초하여 사용자에 대응하는 건강관리지수 기준값을 설정할 수 있다. 건강관리지수 기준값이란, 사용자의 질병수치가 악화되지 않고, 양호한 수준까지 도달할 수 있도록 가이드를 해주는 목표값을 지칭한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 건강관리지수의 기준값은 사용자에 대응하는 복약순응도 기준값을 지칭할 수 있다. 복약순응도는 보건의료 서비스 제공자의 지도에 환자의 투약 행태가 일치하는 정도를 의미한다. 또한, 복약순응도 기준값은 사용자의 질병수치가 양호한 수준까지 도달할 수 있도록 가이드를 해주는 복약목표값을 지칭한다.
서버(150)는 사용자의 질병, 질병수치, 복약시간, 복약간격, 식단 등에 기초하여 사용자에 대응하는 복약순응도 기준값을 설정할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 공복 혈당수치가 '400(mg/dL)'인 경우, 매우 위험한 상황이므로, 서버(150)는 사용자에 대응하는 복약순응도 기준값을 95%로 높게 설정할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 사용자가 공복 혈당수치가 '150(mg/dL)'인 경우, 해당 당뇨병에 해당하지만 앞선 예보다는 위험하지 아니하므로, 서버(150)는 해당 사용자에 대응하는 복약순응도 기준값을 60%로 낮게 설정할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 사용자의 공복 혈당수치가 '400(mg/dL)'에서 '150(mg/dL)'로 낮아진 경우, 서버(150)는 사용자에 대응하는 복약순응도 기준값을 95%에서 60%로 업데이트할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 건강관리지수는 사용자에 대응하는 생활지수 기준값을 지칭할 수 있다. 생활지수는 보건의료 서비스 제공자가 지도한 운동량 혹은 빅데이터에 따른 해당 질병을 극복하기 위한 운동량을 지칭한다. 생활지수 기준값은 사용자의 질병수치가 양호한 수준까지 도달할 수 있도록 가이드를 해주는 운동량 목표값을 지칭한다.
서버(150)는 사용자의 질병, 질병수치, 운동여부, 운동강도, 운동지속시간, 식단 등에 기초하여 사용자에 대응하는 생활지수 기준값을 설정할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 공복 혈당수치가 '400(mg/dL)'인 경우, 매우 위험한 상황이므로, 서버(150)는 사용자에 대응하는 생활지수 기준값을 95%로 높게 설정할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 사용자가 공복 혈당수치가 '150(mg/dL)'인 경우, 당뇨병에 해당하지만 앞선 예보다는 위험하지 아니하므로, 서버(150)는 사용자에 대응하는 생활지수 기준값을 60%로 낮게 설정할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 사용자의 공복 혈당수치가 '400(mg/dL)'에서 '150(mg/dL)'로 낮아진 경우, 서버(150)는 사용자에 대응하는 생활지수 기준값을 95%에서 60%로 업데이트할 수 있다. 상기 기재된 내용을 일 실시 예일 뿐이며, 이에 제한되는 것은 아니다.
단계 S307에서, 서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터에 기초하여 사용자에 대응하는 건강관리지수를 계산할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터에 기초하여 사용자에 대응하는 복약순응도를 계산할 수 있다. 복약순응도는 사용자의 질병, 질병수치(예컨대, 혈당수치, 고혈압 수치 등), 복약시간, 복약간격, 식단 등을 활용하여 서버(150)에 의하여 계산될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터에 기초하여 사용자에 대응하는 생활지수를 계산할 수 있다. 생활지수는 사용자의 질병, 질병수치(예컨대, 혈당수치, 고혈압 수치 등), 운동여부, 운동강도, 운동지속시간, 식단 등을 활용하여 서버(150)에 의하여 계산될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 서버(150)는 기 설정된 시점마다 건강관리지수를 계산할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터가 업데이트될 때마다 건강관리지수를 계산할 수 있다.
단계 S309에서, 서버(150)는 단계 S305에서 설정된 건강관리지수 기준값과 단계 S307에서 계산된 건강관리지수를 비교하여 피드백데이터를 생성할 수 있다. 서버(150)는 생성된 피드백데이터를 제1 전자장치(110)에 제공될 수 있다. 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 피드백데이터를 확인할 수 있다.
도 4a는 본 발명의 실시 예에 따라 복약순응도를 계산하는 서버(150) 및 제1 전자장치(110)의 동작을 나타낸 시퀀스도(sequence-chart)이다. 도 4a에서 개시되는 서버(150)의 동작은 도 3에서 개시된 단계 S307의 세부동작을 나타낸다.
단계 S401에서, 서버(150)는 제1 전자장치(110)에 복약행위를 알리기 위한 알림메시지(이하, 복약알림 메시지)를 제공할 수 있다. 복약알림 메시지는 의약품정보, 복용시점에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자에 의하여 설정된 시점에 복약알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터에 의하여 설정된 시점에 복약알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 담당 의사 등에 의하여 권장된 복용시점에 따라 복약알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 사용자와 유사한 증상을 앓고 있는 타 사용자의 복용주기에 따라 복약알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 사용자와 유사한 증상을 앓고 있던 복수의 타 사용자들 중 호전된 사람의 복용주기에 따라 복약알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다.
단계 S403에서, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 사용자의 약 복용여부 대한 확인메시지(이하, 복약확인 메시지)를 제공받을 수 있다. 복약확인 메시지는 복용여부에 대한 정보, 복용시점에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 약 복용여부를 직접 입력할 수 있다. 예컨대, 사용자가 약을 복용한 경우, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 복용사실을 직접 입력할 수 있다. 또한, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 복용시점에 대하여 직접 입력할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 사용자가 약을 복용하지 않은 경우, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 미복용사실을 직접 입력할 수 있다.
제1 전자장치(110)는 서버(150)에서 제공된 복약알림 메시지에 응답하여 복약확인 메시지를 서버(150)에 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 별도의 복약확인 메시지에 대한 수신없이 제1 전자장치(110)에 의하여 수집(센싱)된 데이터를 참조하여 사용자가 복약알림 메시지에 따라 약을 복용하였는지 예측할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자의 혈당수치, 혈압, 실시간위치 및 과거 축적해둔 데이터를 종합하여 사용자가 약을 복용하였는지 예측할 수 있다.
단계 S405에서, 서버(150)는 복약확인 메시지에 기초하여 복용데이터를 생성할 수 있다. 복용데이터는 복약알림 메시지, 복약확인 메시지 및 복약알림 메시지에 대한 사용자의 응답여부 관련 정보를 포함하고 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 복약알림 메시지, 복약확인 메시지 및 복약알림 메시지에 대한 사용자의 응답여부를 대응시켜 복용데이터를 생성할 수 있다.
예컨대, 사용자가 약을 복용하고, 복약알림 메시지에 응답한 경우, 서버(150)는 복약알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공한 시점, 약을 복용한 시점 및 약 복용사실을 대응시킨 복용데이터를 생성할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 사용자가 약을 복용하지 않고, 복약알림 메시지에 응답한 경우, 복약알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공한 시점, 제1 전자장치(110)로부터 복약확인 메시지를 제공받은 시점 및 미복용사실을 대응시킨 복용데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자장치(110)로부터 복약확인 메시지가 제공되지 않은 경우, 서버(150)는 복약알림 메시지와 '미응답'사실을 대응시킨 복용데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 요일, 휴무일, 날씨, 온도 등과 같은 오픈데이터를 복약알림 메시지, 복약확인 메시지 및 복약알림 메시지에 대한 사용자의 응답여부와 대응시켜 복용데이터를 생성할 수 있다. 이를 통하여, 서버(150)는 사용자가 비가오는 날 복약응답률이 낮다거나, 날씨가 맑은 날 복약응답률이 높다거나, 휴무일에 복약응답률이 낮다는 등 복약에 관한 사용자의 특성을 파악할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 본 단계 이후에서 추출 및 계산되는 복약응답시간, 복약점수, 복약순응도와 상기 복약알림 메시지, 복약확인 메시지, 응답여부 및 오픈데이터와 대응시켜 복용데이터를 업데이트할 수 있다.
단계 S407에서, 서버(150)는 복용데이터로부터 복약응답시간을 추출할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 복약응답시간은 복약알림 메시지가 제1 전자장치(110)에 제공된 시점부터 사용자가 약을 복용한 시점까지의 시간차이를 지칭한다. 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 복약응답시간은 기 설정되어 있는 복용시점(예컨대, 담당 의사 등에 의하여 권장된 복용시점)과 사용자가 약을 복용한 시점까지의 시간차이를 지칭한다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 복약확인 메시지가 없더라도, 서버(150)는 제1 전자장치(110)에 의하여 수집(센싱)된 복용데이터를 참조하여 복약완료시점 및 복약응답시간을 추출할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자의 혈당수치, 혈압, 실시간위치 및 과거 축적해둔 데이터를 종합하여 사용자의 복약완료시점 및 복약응답시간을 예측할 수 있다.
단계 S409에서, 서버(150)는 추출된 복약응답시간에 기초하여 복약점수를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 서버(150)는 기 설정된 기준에 따라 복약점수를 산출할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자의 복약응답시간을 '미응답', '정시', '10분 이내', '1시간 이내', '그 외'와 같이 5개의 시간대로 분류하고, 각 시간대 별로 점수를 할당하여 복약응답시간에 대한 복약점수를 산출할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 '미응답'에 대해서는 '0점', '정시'에 대해서는 '1점', '10분 이내'에 대해서는 '0.7점', '1시간 이내'에 대해서는 '0.5점', 24시간 이내 응답에 대해서는 '0.2점'과 같이 각 응답시점 별로 점수를 할당할 수 있다. 이는 일 실시 예일 뿐이며, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 일정기간동안 추출된 복약응답시간에 기초하여 복약점수를 산출할 수 있다. 예컨대, 사용자가 하루동안 "'미응답' 1회, '정시' 3회, '10분 이내' 1회"와 같이 복약에 대하여 응답하였다면, 서버(150)는 하루 동안 복약점수를 3.7점으로 산출할 수 있다.
단계 S411에서, 서버(150)는 사용자가 일정기간 동안에 복약해야 하는 필요횟수(이하, 복약필요횟수)를 확인할 수 있다. 서버(150)는 사용자데이터 및/또는 오픈데이터에 기초하여 복약필요횟수를 확인할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 복약필요횟수를 직접 입력할 수 있다. 예컨대, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 '하루 다섯번'과 같은 형식으로 복약필요횟수를 직접 입력할 수 있다. 다른 예를 들면, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 '일주일 동안 세번'으로 복약필요횟수를 직접 입력할 수 있다. 제1 전자장치(110)는 사용자에 의하여 입력된 '복약필요횟수'를 서버(150)에 제공할 수 있다. 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공된 '복약필요횟수'에 대한 정보를 확인할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 서버(150)는 오픈데이터에 기초하여 사용자에 대응하는 복약필요횟수를 확인할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 사용자가 진료받은 병원에서 내려준 처방정보에 기초하여 사용자에 대응하는 복약필요횟수를 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자와 유사한 증상을 갖고 있는 타 사용자에 대한 정보에 기초하여 복약필요횟수를 추천할 수도 있다. 예컨대, 서버(150)는 사용자와 유사한 증상을 앓고 있는 복수의 타 사용자들 중 복약순응도, 생활지수가 근접한 사용자의 복약필요횟수를 추천할 수 있다.
단계 S413에서, 서버(150)는 일정기간동안 추출된 복약점수 및 복약필요횟수에 기초하여 사용자에 대응하는 복약순응도를 계산할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 복약순응도는 복약필요횟수에 대한 복약점수의 비율로 정의될 수 있다. 서버(150)는 단계 S409에서 추출된 복약점수 및 단계 S411에서 확인된 복약필요횟수를 활용하여 복약순응도를 계산할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 아래 수학식 1과 같이 복약순응도를 계산할 수 있다.
[수학식 1]
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복약순응도 계산에 대한 서버(150)의 동작은 도 4b 내지 도 4c를 통하여 자세히 설명된다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 축적된 복용데이터에 기초하여 사용자의 복약순응도를 예측할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 축적된 사용자의 위치정보, 날씨정보, 시간정보, 복약정보, 요일정보, 과거 복약순응도 중 적어도 하나를 활용하여 사용자의 복약순응도를 예측할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 비가오는날 사용자의 복약순응도를 예측할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 휴무일 사용자의 복약순응도를 예측할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 사용자가 자택 내에 위치하고 있을 때 사용자의 복약순응도를 예측할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 특정 시간대의 사용자의 복약순응도를 예측할 수 있다. 다만, 이는 일 실시 예일 뿐이며, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 4b 내지 도 4c는 본 발명의 실시 예에 따라 복약순응도를 계산하는 서버(150)의 동작을 나타낸 개념도이다. 이하에서는 사용자 'A', 'B', 'C', 'D' 및 'E'에 대한 복약순응도를 계산하는 서버(150)의 동작과정이 개시된다.
도 4b에 도시되어 있는 표에는, '사용자', '복약필요횟수', '제1 시점' 내지 '제5 시점'을 필드로 하고 있으며, '사용자'필드에는 본 건강관리서버가 제공하는 건강관리 서비스를 사용하는 서비스에 대한 ID를 값(value)로 하고, '복약필요횟수'는 사용자에 대응되는 하루동안의 복약필요횟수를 값으로 한다. 서버(150)는 사용자 'A'의 복약필요횟수는 '5회', 사용자 'B'의 복약필요횟수는 '2회', 사용자 'C'의 복약필요횟수는 '6회', 사용자 'D'의 복약필요횟수는 '3회' 및 사용자 'E'의 복약필요횟수는 '5회'인 것을 확인할 수 있다.
한편, 제1 시점은 사용자가 공복상태인 05시 내지 07시 사이 시간을 지칭하고, 제2 시점은 사용자가 아침식사를 마친 07시 내지 09시 사이 시간을 지칭하며, 제3 시점은 사용자가 점심식사를 마친 11시 내지 14시 사이 시간을 지칭하고, 제4 시점은 사용자가 저녁식사를 마친 17시 내지 20시 사이 시간을 지칭하며, 제5 시점은 사용자가 취침에 들어가기 직전인 21시 내지 다음날 02시 사이 시간을 지칭할 수 있다. 다만, 이는 일 실시 예일 뿐이며, 이에 제한되는 것은 아니다.
'제1 시점' 내지 '제5 시점'필드에 기재된 '1'값은 사용자가 해당 시점에 복약을 했다는 것을 의미하고, '0'은 해당 시점에 복약을 하지 아니하였다는 것을 의미하며, '-1'은 해당 시점에 복약알림 메시지에 응답하지 아니하였다는 것을 의미한다. 또한, '*'표시는 해당 시점에 서버(150)가 제 1 전자장치(110)에 복약알림 메시지를 제공했다는 것을 의미한다.
서버(150)는 제1 시점 내지 제5 시점 각 시점마다 사용자 'A'의 제1 전자장치(110)에 복약알림 메시지를 총 5회 제공할 수 있다. 사용자 'A'는 제1 시점에는 복약을 완료하였으며, 복약알림 메시지에 응답하였다. 사용자 'A'는 제2 시점에는 의약품을 복용하지 아니하였지만, 복약알림 메시지에 응답하였다. 사용자 'A'는 제3 시점에는 복약을 완료하였으며, 복약알림 메시지에 응답하였다. 한편, 사용자 'A'는 제4 시점에는 복약알림 메시지에 응답하지 아니하였다. 사용자 'A'는 제5 시점에는 복약을 완료하였으며, 복약알림 메시지에 응답하였다.
제1 전자장치(110)는 사용자 'A'의 입력에 따라 복약알림 메시지에 응답하여 복약확인 메시지를 서버(150)에 총 4회 제공할 수 있다. 서버(150)는 제공받은 복약확인 메시지에 기초하여 복용데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 4회의 복약확인 메시지들 각각을 제공받은 시점 및 상기 4회 동안에 사용자 'A'가 의약품을 모두 복용하였다는 사실에 대하여 사용자 'A'에 대응하는 복용데이터를 생성할 수 있다.
한편, 서버(150)는 제2 시점 및 제4 시점 각 시점마다 사용자 'B'의 제1 전자장치(110)에 복약알림 메시지를 총 2회 제공할 수 있다. 사용자 'B'는 제2 시점에는 복약을 완료하였으며, 복약알림 메시지에 응답하였다. 사용자 'B'는 제4 시점에는 의약품을 복용하지 아니하였지만, 복약알림 메시지에 응답하였다.
제1 전자장치(110)는 사용자 'B'의 입력에 따라 복약알림 메시지에 응답하여 복약확인 메시지를 서버(150)에 총 2회 제공할 수 있다. 서버(150)는 제공받은 복약확인 메시지에 기초하여 복용데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 2회의 복약확인 메시지들 각각을 제공받은 시점 및 상기 2회 동안에 사용자 'B'가 의약품을 1차례만 복용하였다는 사실에 대하여 사용자 'B'에 대응하는 복용데이터를 생성할 수 있다.
한편, 서버(150)는 제1 시점 내지 제5 시점 각 시점마다 사용자 'C'의 제1 전자장치(110)에 복약알림 메시지를 총 5회 제공할 수 있다. 사용자 'C'는 제1 시점에는 복약알림 메시지에 응답하지 아니하였다. 사용자 'C'는 제2 시점에는 복약을 완료하였으며, 복약알림 메시지에 응답하였다. 사용자 'C'는 제3 시점에는 복약을 완료하였으며, 복약알림 메시지에 응답하였다. 한편, 사용자 'C'는 제4 시점에는 복약을 완료하였으며, 복약알림 메시지에 응답하였다. 사용자 'C'는 제5 시점에는 의약품을 복용하지 아니하였지만, 복약알림 메시지에 응답하였다.
제1 전자장치(110)는 사용자 'C'의 입력에 따라 복약알림 메시지에 응답하여 복약확인 메시지를 서버(150)에 총 4회 제공할 수 있다. 서버(150)는 제공받은 복약확인 메시지에 기초하여 복용데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 4회의 복약확인 메시지들 각각을 제공받은 시점 및 상기 4회 동안에 사용자 'C'가 의약품을 한차례 의약품을 복용하지 아니하였다는 사실에 대하여 사용자 'C'에 대응하는 복용데이터를 생성할 수 있다.
한편, 서버(150)는 제1 시점, 제3 시점 및 제5 시점 각 시점마다 사용자 'D'의 제1 전자장치(110)에 복약알림 메시지를 총 3회 제공할 수 있다. 사용자 'D'는 제1 시점, 제3 시점 및 제5 시점 모든 시점에 복약을 완료하였으며, 복약알림 메시지에 응답하였다.
제1 전자장치(110)는 사용자 'D'의 입력에 따라 복약알림 메시지에 응답하여 복약확인 메시지를 서버(150)에 총 3회 제공할 수 있다. 서버(150)는 제공받은 복약확인 메시지에 기초하여 복용데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 3회의 복약확인 메시지들 각각을 제공받은 시점 및 상기 3회 동안에 사용자 'D'가 모두 복약을 완료하였다는 사실에 대하여 사용자 'D'에 대응하는 복용데이터를 생성할 수 있다.
한편, 서버(150)는 제1 시점 내지 제5 시점 각 시점마다 사용자 'E'의 제1 전자장치(110)에 복약알림 메시지를 총 5회 제공할 수 있다. 사용자 'E'는 제1 시점 내지 제5 시점 모든 시점에 복약알림 메시지에 응답하지 아니하였다.
서버(150)는 사용자 'E'가 복약알림 메시지에 대한 모두 응답이 없다는 사실에 대하여 사용자 'E'에 대응하는 복용데이터를 생성할 수 있다. 서버(150)는 생성된 복용데이터로부터 복약응답시간을 추출할 수 있으며, 복약응답시간에 기초하여 복약점수를 산출할 수 있다. 나아가, 서버(150)는 복약점수 및 복약필요횟수에 기초하여 복약순응도를 계산할 수 있다.
도 4c에 도시되어 있는 표에는, '사용자', '복약필요횟수', '응답횟수', '미응답(0)' 및 '제1 구간(1)' 내지 '제4 시점(0.2)'을 필드로 하고 있으며, '사용자'필드에는 본 건강관리서버가 제공하는 건강관리 서비스를 사용하는 서비스에 대한 ID를 값(value)로 하고, '복약필요횟수'는 사용자에 대응되는 하루동안의 복약필요횟수를 값으로 한다. '응답횟수'는 사용자가 복약알림 메시지에 응답한 횟수, 즉 제1 전자장치(110)가 서버(150)에 복약확인 메시지를 제공한 횟수를 값으로 한다.
한편, 제1 구간은 복약알림 메시지가 제1 전자장치(110)로 발송된 직후부터 5분 이내의 시간을 지칭할 수 있다. 제2 구간은 복약알림 메시지가 제1 전자장치(110)로 발송된 5분 이후부터 15분 이내의 시간을 지칭할 수 있다. 제3 구간은 복약알림 메시지가 제1 전자장치(110)로 발송된 직후부터 15분 이후부터 60분 이내의 시간을 지칭할 수 있다. 제4 구간은 복약알림 메시지가 제1 전자장치(110)로 발송된 직후부터 60분 이후부터 24시간 이내의 시간을 지칭할 수 있다. '미응답'에 대해서는 '0점', '제1 구간' 내 응답에 대해서는 '1점', '제2 구간' 내 응답에 대해서는 '0.7점', '제3 구간' 내 응답에 대해서는 '0.5점', '제4 구간' 내 응답에 대해서는 '0.2점'과 같이 각 응답시간 별로 점수가 할당되어 있다. 다만, 이는 일 실시 예일 뿐이며, 이에 제한되는 것은 아니다.
'미응답'필드에는 사용자가 복약알림 메시지에 대응하지 아니한 횟수, 즉, 제1 전자장치(110)가 서버(150) 측에 복약알림 메시지에 대응하여 복약확인 메시지를 제공하지 아니한 횟수를 값으로 한다. '제1 구간'필드에는 사용자가 복약알림 메시지에 5분 이내에 대응한 횟수를 값으로 한다. '제2 구간'필드에는 사용자가 복약알림 메시지에 5분 이후부터 15분 이내에 대응한 횟수를 값으로 한다. '제3 구간'필드에는 사용자가 복약알림 메시지에 15분 이후부터 60분 이내에 대응한 횟수 값으로 한다. '제4 구간'필드에는 사용자가 복약알림 메시지에 60분 이후부터 24시간 이내에 대응한 횟수를 값으로 한다.
도 4c를 참고하면, 사용자 'A'는 복약알림 메시지에 대하여 '1회' 제1 구간 내 응답하였으며, '1회' 제2 구간 내 응답하였고, '1회' 제3 구간 내 응답하였으며, '1회' 제4 구간 내 응답하였다. 한편, 사용자 'A'는 한차례 복약알림 메시지에 대하여 응답하지 아니하였다.
서버(150)는 사용자 'A'에 대응하는 복약점수를 '2.4(1+0.7+0.5+0.2)점'으로 산출할 수 있다. 한편, 서버(150)는 사용자 'A'에 대응하는 복약필요횟수가 '5회'임을 확인할 수 있다. 이를 바탕으로 서버(150)는 사용자 'A'의 복약순응도를 48%로 계산할 수 있다.
서버(150)는 사용자 'B'에 대응하는 복약점수를 '0.7(0.5+0.2)점'으로 산출할 수 있다. 한편, 서버(150)는 사용자 'B'에 대응하는 복약필요횟수가 '2회'임을 확인할 수 있다. 이를 바탕으로 서버(150)는 사용자 'B'의 복약순응도를 35%로 계산할 수 있다.
서버(150)는 사용자 'C'에 대응하는 복약점수를 '1.7(1+0.7)점'으로 산출할 수 있다. 한편, 서버(150)는 사용자 'C'에 대응하는 복약필요횟수가 '5회'임을 확인할 수 있다. 이를 바탕으로 서버(150)는 사용자 'C'의 복약순응도를 34%로 계산할 수 있다.
서버(150)는 사용자 'D'에 대응하는 복약점수를 '3(1+1+1)점'으로 산출할 수 있다. 한편, 서버(150)는 사용자 'D'에 대응하는 복약필요횟수가 '3회'임을 확인할 수 있다. 이를 바탕으로 서버(150)는 사용자 'D'의 복약순응도를 100%로 계산할 수 있다.
서버(150)는 사용자 'E'에 대응하는 복약점수를 '0점'으로 산출할 수 있다. 한편, 서버(150)는 사용자 'E'에 대응하는 복약필요횟수가 '5회'임을 확인할 수 있다. 이를 바탕으로 서버(150)는 사용자 'E'의 복약순응도를 0%로 계산할 수 있다.
도 4d는 본 발명의 실시 예에 따른 서버(150)의 동작을 나타낸 흐름도(flow-chart)이다. 도 4d에서는, 도 3에서 개시된 단계 S309 서버(150)의 동작이 구체적으로 개시된다. 또한, 도 4d에서는, 도 4a에서 개시된 단계 S413 이후 서버(150)의 동작이 개시된다.
단계 S415에서, 서버(150)는 단계 S413에서 계산된 복약순응도와 기 설정된 복약순응도 기준값을 비교할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 날씨 별로 복약순응도와 복약순응도 기준값을 비교할 수 있다. 본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 서버(150)는 요일 별로 복약순응도와 복약순응도 기준값을 비교할 수 있다. 본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 서버(150)는 장소 별로 복약순응도와 복약순응도 기준값을 비교할 수 있다.
만약, 단계 S413에서 계산된 복약순응도가 기 설정된 복약순응도 기준값보다 작을 경우, 단계 S417에서, 서버(150)는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 '복약순응도가 기준값보다 작습니다. 약을 잘 챙겨드십시오.'라는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는'토요일에 약을 잘 챙겨드시지 않습니다. 각별히 유의해 주십시오.'라는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 '복약알림에 응답이 없습니다. 복용여부를 꼭 입력해주시기 바랍니다.'라는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 계산된 수요일 복약순응도가 기 설정된 복약순응도 기준값보다 작은 사용자에게, 서버(150)는 '수요일에 약을 잘 챙겨드시기 바랍니다.'라는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 이는 일 실시 예일 뿐이며, 이에 제한되지 아니한다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 서버(150)는 자연어생성(natural language generation), 자연어이해(natural language understanding)와 같은 자연어처리(natural language processing), 머신러닝(machine learning), 인공신경망(neural network), 딥러닝(deap learning) 등을 이용하여 피드백데이터를 생성할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 자연어처리(NLP)를 기반으로 한 연관어분석, 감성어분석, 이슈분석 중 적어도 하나 이상의 분석방식을 활용하여 사용자 맞춤형 피드백데이터를 생성할 수 있다.
단계 S419에서, 서버(150)는 생성된 피드백데이터를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자의 복약순응도가 복약순응도 기준값을 넘을 때까지 피드백데이터를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 서버(150)는 특정 요일의 복약순응도가 기준값보다 작은 경우, 해당 요일의 전날 피드백데이터를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 혹은, 서버(150)는 해당 요일의 첫 복약알림 메시지와 함께 피드백데이터를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다.
반면에, 단계 S413에서 계산된 복약순응도가 기 설정된 복약순응도 기준값보다 크거나 같을 경우, 서버(150)는 다시 단계 S301로 돌아가 사용자데이터 및 오픈데이터를 수집할 수 있다.
도 5a는 본 발명의 실시 예에 따라 생활지수를 계산하는 서버(150) 및 제1 전자장치(110)의 동작을 나타낸 시퀀스도(sequence-chart)이다. 도 5a에서 개시되는 서버(150)의 동작은 도 3에서 개시된 단계 S307의 세부동작을 나타낸다.
단계 S501에서, 서버(150)는 제1 전자장치(110)에 운동에 대한 알림메시지(이하, 운동알림 메시지)를 제공할 수 있다. 운동알림 메시지는 추천 운동량, 운동 방법, 운동 종류 등 사용자가 운동을 효율적으로 진행할 수 있는 가이드에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자에 의하여 설정된 시점에 운동알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터에 의하여 설정된 시점에 운동알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 사용자데이터 및 오픈데이터에 의하여 파악된 사용자의 운동 패턴에 따라 운동알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 사용자와 유사한 증상을 앓고 있는 타 사용자의 운동주기에 따라 운동알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 사용자와 유사한 증상을 앓고 있던 복수의 타 사용자들 중 호전된 사람의 운동주기에 따라 운동알림 메시지를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다.
단계 S503에서, 제1 전자장치(110)는 서버(150)에 생활데이터를 제공할 수 있다. 생활데이터에는 사용자의 이동거리, 이동수단, 이동속도, 식단, 운동여부, 운동종목, 운동시간, 소모된 칼로리량 등 사용자의 생활습관과 연관된 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자는 제1 전자장치(110)에 이동거리, 이동수단, 이동속도, 식단, 운동여부, 운동종목, 운동시간 등을 직접 입력할 수 있다. 입력된 정보를 바탕으로 제1 전자장치(110)는 서버(150)에 생활데이터를 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 제1 전자장치(110)는 사용자의 별도 입력없이 이동거리, 이동수단, 이동속도, 식단, 운동여부, 운동종목, 운동시간, 혈당수치, 혈압 등을 수집(센싱)할 수 있다. 제1 전자장치(110)는 수집(센싱)된 정보를 바탕으로 서버(150)에 생활데이터를 제공할 수 있다.
단계 S505에서, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 생활데이터에 기초하여 운동데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 생활데이터에 포함된 이동거리, 이동수단, 이동속도, 식단, 운동여부, 운동종목, 운동시간과 날씨, 요일, 시간, 장소 등과 같은 오픈데이터를 대응시켜 운동데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 운동데이터는 "사용자가 비오는 날, 걷기운동을 1시간동안 유지하였으며, 5km 이동함."과 같은 정보를 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 운동데이터는 "사용자가 맑은 날, 러닝운동을 5km/h 평균속도로 2시간동안 유지함."과 같은 정보를 포함할 수 있다.
단계 S507에서, 서버(150)는 사용자가 일정기간 동안에 운동해야 하는 운동량(이하, 필요운동량) 및 사용자가 일정기간 동안에 운동해야 하는 일수(이하, 운동필요일수)를 확인할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 필요운동량은 사용자가 일주일 동안 소모해야 하는 칼로리량을 지칭할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 운동필요일수는 사용자가 일주일동안 운동을 해야하는 일수를 지칭할 수 있다. 서버(150)는 사용자데이터 및/또는 오픈데이터에 기초하여 사용자의 필요운동량 및 운동필요일수를 확인할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 필요운동량을 직접 입력할 수 있다. 예컨대, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 일주일동안 '칼로리 소모량: 1,500kcal'로 필요운동량을 직접 입력할 수 있다. 제1 전자장치(110)는 사용자에 의하여 입력된 필요운동량을 서버(150)에 제공할 수 있다. 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공된 필요운동량에 대한 정보를 확인할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 서버(150)는 오픈데이터에 기초하여 사용자에 대응하는 필요운동량을 확인할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 사용자가 진료받은 병원에서 내려준 처방정보에 기초하여 사용자에 대응하는 필요운동량을 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자와 유사한 증상을 갖고 있는 타 사용자에 대한 정보에 기초하여 필요운동량을 추천할 수도 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 단위 필요운동량을 추출할 수 있다. 단위 필요운동량이란 하루동안 사용자에게 필요한 운동량을 의미한다. 즉, 단위 필요운동량이란 사용자가 하루동안 소모해야하는 칼로리량을 의미한다. 예컨대, 일주일동안 사용자의 필요운동량이 '1,400kcal'인 경우, 서버(150)는 단위 필요운동량을 '200kcal'로 추출할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 운동필요일수를 직접 입력할 수 있다. 예컨대, 사용자는 제1 전자장치(110)를 활용하여 일주일동안 '필요운동일수: 5일'로 운동필요일수를 직접 입력할 수 있다. 제1 전자장치(110)는 사용자에 의하여 입력된 운동필요일수를 서버(150)에 제공할 수 있다. 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공된 운동필요일수에 대한 정보를 확인할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 서버(150)는 오픈데이터에 기초하여 사용자에 대응하는 운동필요일수를 확인할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 사용자가 진료받은 병원에서 내려준 처방정보에 기초하여 사용자에 대응하는 운동필요일수를 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자와 유사한 증상을 갖고 있는 타 사용자에 대한 정보에 기초하여 운동필요일수를 추천할 수도 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 단위 운동필요일수를 추출할 수 있다.
단계 S509에서, 서버(150)는 운동데이터로부터 운동량을 추출할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 운동량은 사용자가 소모한 칼로리량을 지칭할 수 있다.
단계 S511에서, 서버(150)는 운동데이터에 기초하여 운동지수를 산출할 수 있다. 구체적으로 서버(150)는 운동여부에 대한 정보에 기초하여 운동지수를 산출할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 일주일 동안 사용자가 수행한 운동일수를 활용하여 운동지수를 산출할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 아래 수학식 2과 같이 운동지수를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00002
운동지수는 사용자의 운동필요일수 대비 실제로 수행한 운동일수를 나타내는 지표일 수 있다. 운동지수 산출에 대한 서버(150)의 동작은 도 5b에서 자세히 설명된다.
단계 S513에서, 서버(150)는 추출된 운동량에 기초하여 운동량지수를 산출할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 일주일 동안 사용자가 수행한 운동량을 활용하여 운동량지수를 산출할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 아래 수학식 3과 같이 운동량지수를 산출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00003
운동량지수는 사용자의 필요운동량 대비 실제로 수행한 운동량을 나타내는 지표일 수 있다. 운동량지수 산출에 대한 서버(150)의 동작은 도 5b에서 자세히 설명된다.
단계 S515에서, 서버(150)는 운동지수 및 운동량지수에 기초하여 사용자에 대응하는 생활지수를 계산할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 생활지수는 운동지수와 운동량지수의 곱으로 정의될 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 아래 수학식 4과 같이 생활지수를 계산할 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00004
생활지수 계산에 대한 서버(150)의 동작은 도 5c를 통하여 자세히 설명된다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 축적된 운동데이터에 기초하여 사용자의 생활지수를 예측할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 축적된 사용자의 위치정보, 날씨정보, 시간정보, 복약정보, 요일정보, 과거 생활지수 중 적어도 하나를 활용하여 사용자의 생활지수를 예측할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 비가오는날 사용자의 생활지수를 예측할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 휴무일 사용자의 생활지수를 예측할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 사용자가 자택 내에 위치하고 있을 때 사용자의 생활지수를 예측할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 특정 시간대의 사용자의 생활지수를 예측할 수 있다. 다만, 이는 일 실시 예일 뿐이며, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 5b는 본 발명의 실시 예에 따라 운동지수 및 운동량지수를 계산하는 서버(150)의 동작을 나타낸 개념도이다. 이하에서는 사용자 'A', 'B', 'C', 'D' 및 'E'의 월요일 내지 금요일동안 운동필요일수는 '5일'이고, 필요운동량은 모두 1,000kcal이며, 단위 필요운동량은 200kcal라 가정한다.
사용자 'A'는 월요일부터 금요일까지 매일 운동을 수행하였으며, 하루에 200kcal씩 소모하여 전체 1,000kcal를 소모하였다. 사용자 'A'는 메일 운동을 하였으므로, 서버(150)는 수학식 2를 활용하여 사용자 'A'에 대응하는 운동지수를 '1'로 산출할 수 있다. 사용자 'A'는 매일 200kcal씩 운동을 하였기에, 서버(150)는 수학식 3을 활용하여 사용자 'A'에 대응하는 운동량지수를 '1'로 산출할 수 있다. 나아가, 서버(150)는 수학식 4를 활용하여 사용자 'A'에 대응하는 생활지수를 '100%'로 계산할 수 있다.
사용자 'B'는 월요일부터 금요일까지 매일 운동을 수행하였으며, 하루에 100kcal씩 소모하여 전체 1,000kcal를 소모하였다. 사용자 'B'는 매일 운동을 하였으므로, 서버(150)는 수학식 2를 활용하여 사용자 'B'에 대응하는 운동지수를 '1'로 산출할 수 있다. 다만, 사용자 'B'는 사용자 'A'와 달리 매일 100kcal씩 운동을 하였기에, 서버(150)는 수학식 3을 활용하여 사용자 'B'에 대응하는 운동량지수를 '0.5'로 산출할 수 있다. 나아가, 서버(150)는 수학식 4를 활용하여 사용자 'B'에 대응하는 생활지수를 '50%'로 계산할 수 있다.
사용자 'C'는 수요일부터 금요일에만 운동을 수행하였으며, 수요일부터 금요일에는 하루에 200kcal씩 소모하여 일주일동안 600kcal를 소모하였다. 사용자 'C'는 5일 중에 3일만 운동을 하였으므로, 서버(150)는 수학식 2를 활용하여 사용자 'C'에 대응하는 운동지수를 '0.6'으로 산출할 수 있다. 사용자 'C'는 사용자 'B'보다는 운동량이 높기에 서버(150)는 수학식 3을 활용하여 사용자 'C'에 대응하는 운동량지수를 '0.6'으로 산출할 수 있다. 나아가, 서버(150)는 수학식 4를 활용하여 사용자 'C'에 대응하는 생활지수를 '36%'로 계산할 수 있다. 비록, 사용자 'C'는 사용자 'B'보다 실제 수행한 운동량은 높지만, 매일 운동을 지속하지 않았기에 사용자 'B'의 생활지수보다 사용자 'C'의 생활지수가 낮게 책정될 수 있다.
사용자 'D'는 금요일에만 운동을 수행하였으며, 금요일에는 하루에 500kcal를 소모하여 일주일 동안 500kcal만을 소모하였다. 사용자 'D'는 5일 중에 1일만 운동을 하였으므로, 서버(150)는 수학식 2를 활용하여 사용자 'D'에 대응하는 운동지수를 '0.2'으로 산출할 수 있다. 사용자 'D'는 사용자 'B'와 운동량이 동일하기에 서버(150)는 수학식 3을 활용하여 사용자 'D'에 대응하는 운동량지수를 '0.5' 로 산출할 수 있다. 나아가, 서버(150)는 수학식 4를 활용하여 사용자 'D'에 대응하는 생활지수를 '10%'로 계산할 수 있다. 비록, 사용자 'D'는 사용자 'B'보다 실제 수행한 운동량은 동일하지만, 단 하루만 운동을 수행하였기에 사용자 'B'의 생활지수보다 사용자 'D'의 생활지수가 훨씬 더 낮게 책정될 수 있다.
사용자 'E'는 월요일부터 금요일동안 매일 운동을 수행하였으며, 월요일부터 금요일동안 각기 다른 칼로리를 소모하면서 일주일 동안 1250kcal을 소모하였다. 사용자 'E'는 매일 운동을 지속하였기에, 서버(150)는 수학식 2를 활용하여 사용자 'E'에 대응하는 운동지수를 '1'로 산출할 수 있다. 사용자 'E'의 운동량은 사용자 'B'의 운동량보다는 높기에 서버(150)는 수학식 3을 활용하여 사용자 'E'에 대응하는 운동량지수를 '1.25' 로 산출할 수 있다. 나아가, 서버(150)는 수학식 4를 활용하여 사용자 'E'에 대응하는 생활지수를 '125%'로 계산할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 생활지수가 100% 넘게 계산되는 경우, 서버(150)는 해당 사용자의 생활지수를 100%로 책정할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 생활지수가 기 설정된 값보다 큰 값을 갖는 사용자에 대해서는 운동 절제에 대한 메시지를 전달할 수 있다.
도 5c는 본 발명의 실시 예에 따른 서버(150)의 동작을 나타낸 흐름도(flow-chart)이다. 도 5c에서는, 도 3에서 개시된 단계 S309 서버(150)의 동작이 구체적으로 개시된다. 또한, 도 5c에서는, 도 5a에서 개시된 단계 S515 이후 서버(150)의 동작이 개시된다.
단계 S517에서, 서버(150)는 단계 S515에서 계산된 생활지수와 기 설정된 생활지수 기준값을 비교할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 날씨 별로 생활지수와 생활지수 기준값을 비교할 수 있다. 본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 서버(150)는 요일 별로 생활지수와 생활지수 기준값을 비교할 수 있다. 본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 서버(150)는 위치 별로 생활지수와 생활지수 기준값을 비교할 수 있다.
단계 S517에서 계산된 생활지수가 기 설정된 생활지수 기준값보다 작을 경우, 단계 S519에서, 서버(150)는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 '생활지수가 기준값보다 작습니다. 운동을 해주세요.'라는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는'토요일에 운동량이 적습니다. 각별히 유의해 주십시오.'라는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 '운동알림에 응답이 없습니다. 운동여부를 꼭 입력해주시기 바랍니다.'라는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 계산된 수요일 생활지수가 기 설정된 생활지수 기준값보다 작은 사용자에게, 서버(150)는 '수요일에 꼭 운동을 해주세요.'라는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 비가오는 날 생활지수가 생활지수 기준값보다 작은 사용자의 위치에 강수예보가 있는 경우, 서버(150)는 '비가올 예정이니, 실내운동하면 좋을 것 같아요!'라는 피드백데이터를 생성할 수 있다. 이는 일 실시 예일 뿐이며, 이에 제한되지 아니한다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 서버(150)는 자연어생성(natural language generation), 자연어이해(natural language understanding)와 같은 자연어처리(natural language processing), 머신러닝(machine learning), 인공신경망(neural network), 딥러닝(deap learning) 등을 이용하여 피드백데이터를 생성할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 자연어처리(NLP)를 기반으로 한 연관어분석, 감성어분석, 이슈분석 중 적어도 하나 이상의 분석방식을 활용하여 사용자 맞춤형 피드백데이터를 생성할 수 있다.
단계 S521에서, 서버(150)는 생성된 피드백데이터를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자의 생활지수가 생활지수 기준값을 넘을 때까지 피드백데이터를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 특정 요일의 생활지수가 생활지수 기준값보다 작은 경우, 서버(150)는 해당 요일의 전날 피드백데이터를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 혹은, 서버(150)는 해당 요일의 첫 운동알림 메시지와 함께 피드백데이터를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다. 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 비가오는 날 생활지수가 생활지수 기준값보다 작은 사용자의 위치에 강수예보가 있는 경우, 서버(150)는 해당 강수예보가 있는 전날에 피드백 데이터를 제1 전자장치(110)에 제공할 수 있다.
반면에, 단계 S517에서 계산된 생활지수가 기 설정된 생활지수 기준값보다 크거나 같을 경우, 서버(150)는 다시 단계 S301로 돌아가 사용자데이터 및 오픈데이터를 수집할 수 있다.
이상으로 설명한 본 문서의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치, 서버, 혹은 외부 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치 (head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체 형(예: 전자 의복), 신체 부착 형(예: 스킨 패드(skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식 형(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예들에서, 전자 장치 또는 외부 장치는 가전 제품(home appliance)일 수 있다. 가전 제품은, 예를 들면, 텔레비전, DVD 플레이어(Digital Video Disk player), 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), TV 박스, 게임 콘솔, 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 전자 장치, 외부 장치, 웨어러블 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션(navigation) 장치, 위성 항법 시스템 (GNSS(Global Navigation Satellite System)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 가정용 로봇, 또는 사물 인터넷 장치(internet of things) (예: 전구, 각종 센서, 전기 또는 가스 미터기, 스프링클러 장치, 화재경보기, 온도조절기(thermostat), 가로등, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 실시 예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 문서의 범위는, 본 발명의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시 예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (5)

  1. 건강관리서버의 동작방법에 있어서,
    사용자데이터 및 오픈데이터를 수집하는 단계;
    상기 사용자데이터 및 상기 오픈데이터를 분류하여 저장하는 단계;
    상기 사용자데이터 및 상기 오픈데이터에 기초하여 건강관리지수 기준값을 설정한 단계;
    상기 사용자데이터 및 상기 오픈데이터에 기초하여 건강관리지수를 계산하는 단계;
    상기 건강관리지수 기준값과 상기 건강관리지수를 비교하는 단계; 및
    상기 건강관리지수가 상기 건강관리지수 기준값보다 작은 경우, 피드백데이터를 생성하는 단계;
    상기 피드백데이터를 제1 전자장치로 제공하는 단계;
    를 포함하는 건강관리서버의 동작방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 건강관리지수는 복약순응도이고, 상기 건강관리지수 기준값은 복약순응도 기준값이며,
    복약알림 메시지를 상기 제1 전자장치로 제공하는 단계;
    상기 제1 전자장치로부터 상기 복약알림 메시지에 대응하는 복약확인 메시지를 제공받는 단계;
    상기 복약확인 메시지에 기초하여 복용데이터를 생성하는 단계;
    상기 복용데이터로부터 복약응답시간을 추출하는 단계;
    상기 복약응답시간에 기초하여 복약점수를 산출하는 단계;
    사용자에 대응하는 복약필요횟수를 확인하는 단계; 및
    상기 복약점수 및 상기 복약필요횟수에 기초하여 복약순응도를 계산하는 단계
    를 더 포함하는 건강관리서버의 동작방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 복약순응도를 계산하는 단계는
    상기 복약필요횟수에 대한 복약점수의 비율로써 상기 복약순응도를 계산하는
    건강관리서버의 동작방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 건강관리지수는 생활지수고, 상기 건강관리지수 기준값은 생활지수 기준값이며,
    상기 제1 전자장치로부터 생활데이터를 제공받는 단계;
    상기 생활데이터에 기초하여 운동데이터를 생성하는 단계;
    사용자에 대응하는 필요운동량 및 운동필요일수를 확인하는 단계;
    상기 운동데이터로부터 운동여부 및 운동량을 추출하는 단계;
    상기 운동여부에 대한 정보에 기초하여 운동지수를 산출하는 단계;
    상기 운동량에 대한 정보에 기초하여 운동량지수를 산출하는 단계; 및
    상기 운동지수 및 상기 운동량지수에 기초하여 생활지수를 계산하는 단계;
    를 더 포함하는 건강관리서버의 동작방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 생활지수를 계산하는 단계는
    상기 필요운동량에 대한 운동점수의 비율과 상기 운동계수의 곱으로 상기 생활지수를 계산하는
    건강관리서버의 동작방법.
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