KR20220135427A - 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버 및 그것의 동작방법 - Google Patents

사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버 및 그것의 동작방법 Download PDF

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KR20220135427A
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버의 동작방법에 있어서, 제1 전자장치로부터 사용자데이터를 제공받는 단계; 상기 사용자데이터를 분석하여 대응하는 분류코드를 검출하는 단계; 상기 분류코드를 상기 사용자데이터에 라벨링하는 단계; 사용자 건강정보 요청메시지를 제공받으면 타겟분류코드로 라벨링된 사용데이터 중 타겟데이터를 로드하는 단계; 상기 타겟데이터를 이용하여 기 설정된 형태로 문서파일을 생성하는 단계; 및 상기 문서파일을 상기 제1 전자장치로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버 및 그것의 동작방법 {SERVER FOR RECOMMENDING SOLUTION BASED ON USER HEALTH INFORMATION AND MEHTOD THEREOF}
본 발명의 실시예들은 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천하는 서버 및 그것의 동작방법에 관한 것이다.
일반적으로, 병의원이나 보건소 등의 각종 의료기관에서는 진료 및 치료와 관련하여 발생되는 전후 업무사항이나 환자의 진료/치료 기록과 같은 관련 의료 정보를 체계적으로 유지/관리하여 의료행위에 도움이 되도록 하고 있다.
의료기관에서는 의사나 간호사 등의 의료인이 환자를 진료하고, 치료하는 과정에서 관련 의료 정보들을 진료기록카드와 같은 차트에 기록하거나, 네트워크로 연결된 컴퓨터에 직접 입력하도록 하는 전자 차트 시스템을 운용하고 있다.
뿐만 아니라, 개인 전자장치를 이용하여 사용자의 건강을 수시로 모니터링 하는 기술이 나날이 발전함에 따라 의료기관에서 발생되는 혹은 관리되는 정보 이 외에도 민간에서 보건의료 데이터도 발생되고 있다.
이와 같이 공공과 민간의 보건의료 빅데이터는 쌓여가고 있으나, 아직 이에 대한 활용은 초기 단계에 지나지 않는다. 특히, 데이터의 소유권, 의료정보의 개인정보 보호, 데이터의 표준화 부족 등 많은 이슈들이 산재해 있어 의료기관과 의료기관 간의 정보 공유에 한계가 있으며, 이는 곧 환자에게 피해로 돌아가고 있다.
대한민국 특허 공개공보 10-2005-0045273 A (2005.05.17)
본 발명의 실시 예들은 사용자(환자)가 제공하는 다양한 보건의료 데이터 혹은 사용자에 의하여 발생된 다양한 보건의료 데이터를 활용하여 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버 및 그것의 동작방법을 제공하는 것에 목적이 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버의 동작방법에 있어서, 제1 전자장치로부터 사용자데이터를 제공받는 단계; 상기 사용자데이터를 분석하여 대응하는 분류코드를 검출하는 단계; 상기 분류코드를 상기 사용자데이터에 라벨링하는 단계; 사용자 건강정보 요청메시지를 제공받으면 타겟분류코드로 라벨링된 사용데이터 중 타겟데이터를 로드하는 단계; 상기 타겟데이터를 이용하여 기 설정된 형태로 문서파일을 생성하는 단계; 및 상기 문서파일을 상기 제1 전자장치로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 문서파일에는 건강점수, 건강그래프, 주의사항, 추천치료방법, 추천관리방법, 추천병원에 대한 정보가 포함될 수 있다.
바람직하게는, 상기 타겟데이터를 로드하는 단계는 상기 요청메시지에 포함된 요청목적에 기초하여 상기 타겟데이터를 로드할 수 있다.
바람직하게는, 상기 분류코드는 상기 사용자데이터의 메타데이터로 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버에 있어서, 사용자데이터 및 분류코드를 저장하는 데이터베이스; 및 제1 전자장치로부터 상기 사용자데이터를 제공받고, 상기 사용자데이터를 분석하여 대응하는 상기 분류코드를 검출하고, 상기 분류코드를 상기 사용자데이터에 라벨링하며, 사용자 건강정보 요청메시지를 제공받으면 타겟분류코드로 라벨링된 사용데이터 중 타겟데이터를 로드하고, 상기 타겟데이터를 이용하여 기 설정된 형태로 문서파일을 생성하며, 상기 문서파일을 상기 제1 전자장치로 제공하는 프로세서;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예들에 따르면, 사용자의 건강상태를 지속적으로 모니터링하고 관리함으로써 사용자의 건강관리 형태를 파악할 수 있다
또한, 2차적인 의료기관에서 사용자의 건강정보를 즉각적으로 파악하여 빠르고 효율적은 조치, 시술, 수술 등을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 건강정보를 고려한 해결책을 추천하는 시스템이 구현되는 환경을 나타낸 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 제1 전자장치, 제2 전자장치 및 서버의 동작을 나타낸 흐름도(flow-chart)이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라 제1 전자장치, 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 사용자 건강정보를 고려한 해결책을 추천하는 시스템이 구현되는 환경을 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 건강정보를 고려한 해결책을 추천하는 시스템은 제1 전자장치(110), 제2 전자장치(130), 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버(150, 이하 '서버'라고 함)를 포함할 수 있다. 제1 전자장치(110), 제2 전자장치(130), 서버(150)는 네트워크를 통해 연결될 수 있다.
제1 전자장치(110)는 사용자 건강정보를 고려한 해결책을 추천하는 서비스를 활용하는 사용자의 단말기일 수 있다. 예컨대, 제1 전자장치(110)는 자신의 건강을 지속적으로 관리하는 환자의 단말일 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자장치(110)는 사용자의 건강정보를 보유하고 있는 병원, 의료기관, 건강관리공단 중 적어도 어느 하나의 단말기일 수 있다. 제1 전자장치(110)는 사용자데이터를 네트워크를 통하여 서버(150)로 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자데이터는 질병, 혈당, 식사량, 운동량, 수면시간, 복약시간, 복약주기, 이동거리, 사용자의 전자건강기록(EMR, Electronic Medical Record), 진단기록, 검사기록, 수술, 입원, 키, 체중, PHR, 가족력 등과 같은 사용자의 건강, 의료와 관련된 모든 정보를 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 전자건강기록 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, 수면시간, 이동거리 등을 체크할 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자장치(110)는 사용자로부터 진단, 검진, 수술, 입원 등에 대한 정보를 기 저장하고 있을 수 있다.
제2 전자장치(130)는 사용자의 건강정보가 필요한 업체의 단말일 수 있다. 예컨대, 제2 전자장치(130)는 사용자에 대한 검진, 진단, 입원 혹은 수술 중 적어도 어느 하나를 시행할 병원의 단말일 수 있다. 또 다른 예를 들면, 제2 전자장치(130)는 사용자의 건강을 관리하는 업체(예컨대, 요양원 등)의 단말일 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)로부터 사용자데이터를 제공받을 수 있다. 서버(150)는 사용자데이터를 내부 저장매체(예컨대, 데이터베이스(240)), 외부 저장매체 혹은 별도의 클라우드에 저장할 수 있다. 이때, 서버(150)는 해당 사용자데이터가 저장된 위치를 별도로 관리할 수 있다. 서버(150)는 사용자데이터의 저장위치를 내부 저장매체에 저장할 수 있다.
서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터를 데이터항목별로 서로 상이하게 암호화된 키(이하, 암호화키)로 등록할 수 있다. 예컨대, 서버(150)는 상기 암호화키를 사용자별, 데이터 항목별, 저장시점별로 등록할 수 있다. 서버(150)는 키관리(KEY Vault)를 활용하여 상기 암호화키를 관리할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 azure key vault, oracle key vault 등을 활용하여 해당 암호화키를 저장하고, 엑세스할 수 있다.
한편, 서버(150)는 데이터항목, 암호화키, 사용자데이터가 저장된 위치, 사용자정보 및 메타데이터 등을 활용하여 하나의 블록을 생성할 수 있다. 구체적으로, 서버(150)는 데이터항목, 암호화키, 사용자데이터가 저장된 위치, 사용자정보 등과 해당 트랜잭션의 해시값을 포함하는 트랜잭션을 생성할 수 있다. 서버(150)는 복수의 트랜잭션들과 블록해더(Block Header)를 포함하여 하나의 블록을 생성할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 블록해더는 해당블록해시값, 이전블록(pre-block) 해시값, 머클루트(merkle root) 해시값, 버전(Version)정보, 타임(time)정보, 넌스(nouce)정보, 난이도정보 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 블록체인 네트워크(blockchain network)는 해당 네트워크에 참여하는 복수의 노드에 의해 해당 네트워크상에 저장될 정보를 공동으로 검증하고, 그 검증된 정보를 해당 네트워크에 기록 및 공유함으로써 공인된 제3자에 의존하지 않고, 위의 기록된 정보의 무결성 및 신뢰성을 확보할 수 있는 방식의 네트워크일 수 있다. 예컨대, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 블록체인 네트워크는 비트코인, 이더리움, 퀀텀, 메디블록 등과 같은 종래의 블록체인 네트워크가 갖는 특성과 적어도 일부가 유사한 네트워크일 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 이러한 블록체인 네트워크는, 프라이빗(private) 블록체인 네트워크, 퍼블릭(public) 블록체인 네트워크 또는 프라이빗 블록체인과 퍼블릭 블록체인의 혼합형 네트워크 등 다양한 블록체인 네트워크를 포함하는 개념일 수 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 장치들과의 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 그에 대응하는 키를 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.
본 발명의 실시 예에 따르면, 프로세서(270)은 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터를 분석할 수 있다.
사용자 데이터는 메타데이터와 데이터 값을 포함할 수 있다. 메타데이터는 사용자의 ID값, 데이터 항목(type), 사용자데이터가 서버(150)에 전송된 시점을 포함할 수 있다. 데이터 값은 사용자의 실질적인 건강, 의료정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자가 치과 진료를 받은 데이터가 제1 전자장치(110)로부터 서버(150)로 제공된 경우, 해당 사용자데이터의 메타데이터는 사용자의 ID값, 진료기록(type), 시점을 포함할 수 있으며, 해당 사용자데이터의 데이터 값은 치과 진료를 받은 내용을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 프로세서(270)는 사용자데이터의 메타데이터 및 데이터 값을 분석하여 사용자데이터에 분류코드를 라벨링할 수 있다. 사용자데이터에 라벨링되는 분류코드는 적어도 하나 이상일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 분류코드는 병원 내 복수의 진료과마다 각각 부여된 값을 의미할 수 있다. 예컨대, 분류코드는 내과, 외과, 산부인과, 가정의학과, 마취통증의학과, 성형외과, 신경외과, 비뇨기과, 신경과, 병리과, 안과, 응급의학과, 정형외과, 피부과, 흉부외과, 정신건강의학과, 이비인후과, 영상의학과, 진단검사의학과 등 각각의 진료과마다 부여된 값을 의미한다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 분류코드는 병원종류마다 부여된 값을 의미할 수 있다. 예컨대, 분류코드는 내과병원, 외과병원, 산부인과병원, 요양병원, 가정의학병원, 성형외과 병원, 신경외과 병원, 비뇨기과 병원, 신경과 병원, 안과 병원, 정형외과, 병원, 피부과 병원, 이비인후과 병원 등 각 병원마다 부여된 값을 의미한다.
즉, 프로세서(270)는 사용자데이터를 분석하여 해당 사용자데이터가 사용될 수 있는 진료과 혹은 병원을 적어도 하나 이상 찾아내어 해당 분류코드를 해당 사용자데이터에 라벨링할 수 있다. 프로세서(270)는 라벨링된 분류코드를 해당 사용자데이터의 메타데이터로 관리할 수 있다.
상기 프로세서(270)의 동작은 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.
이하에서는 상기와 같은 개별 주체를 포함한 환경에서 구현되는 본 발명의 다양한 실시 예를 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 제1 전자장치(110), 제2 전자장치(130) 및 서버(150)의 동작을 나타낸 흐름도(flow-chart)이다.
단계 S301에서, 서버(150)는 사용자데이터를 제1 전자장치(110)로부터 제공받을 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 사용자데이터는 사용자에 대한 바이오데이터, 사용자에 대한 의료데이터 등을 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자데이터는 사용자의 질병, 식사량, 운동량, 수면시간, 복약시간, 복약응답시점, 복약주기, 혈압, 혈당, 맥박, 심전도, 사용자의 성별, 연령, 키, 체중, ID, 주소, 전자의무기록, 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. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자데이터는 제1 전자장치(110)에 의하여 측정될 수도 있다.
단계 S303에서, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터를 분석할 수 있다. 즉, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터를 인공지능(딥러닝)을 통해 분석하고, 상기 사용자데이터에 대응하는 분류코드를 검출할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 딥러닝은 데이터기반의 학습이 아닌, 임상시험을 통해 전문 의료인들에게 도출된 데이터를 통하여 학습을 진행시킬 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 딥러닝은 비지도 학습에 의하여 수행될 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사전 학습된 언어 모델인 GPT-2(Generative Pre-training Transformer-2), GPT-3(Generative Pre-training Transformer-3), BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), SpanBERT, RoBERTa, ALBERT, BART, ELECTRA, KorBERT 중 적어도 하나를 활용하여 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터를 분석할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자데이터의 데이터항목에 기초하여 분류코드를 검출할 수 있다.
예를 들면, 특정 사용자데이터가 치과 진료기록인 경우, 해당 진료기록과 직접적으로 연관된 치과에 대응하는 분류코드 뿐만 아니라 간접적으로 치과 진료기록과 연관된 진료과(혹은 병원)에 대응하는 분류코드까지 검출할 수 있다. 간적접으로 연관된 진료과(혹은 병원)에 대해서, 서버(150)는 학습된 데이터를 바탕으로 스스로 대응하는 분류코드를 검출할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 특정 사용자데이터가 치과로부터 처방받은 약품에 대한 복약정보인 경우, 해당 복약정보와 직접적으로 연관된 치과에 대응하는 분류코드 뿐만 아니라, 해당 약품의 성분, 효과 등과 간접적으로 연관된 진료과(혹은 병원)에 대응하는 분류코드까지 검출할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 특정 사용자데이터가 치아 건강을 개선시키는 건강기능식품인 경우, 해당 건강기능식품 정보와 직접적으로 연관된 치과에 대응하는 분류코드 뿐만 아니라, 해당 건강기능식품의 성분, 효과 등과 간접적으로 연관된 진료과(혹은 병원)에 대응하는 분류코드까지 검출할 수 있다.
상기 예들은 일 실시 예일 뿐이며, 이에 제한되는 것은 아니다.
단계 S305에서, 서버(150)는 단계 S303에서 검출된 분류코드를 사용자데이터에 라벨링할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 분류코드를 사용자데이터의 메타데이터에 포함시킬 수 있다.
단계 S307에서, 서버(150)는 라벨링된 사용자데이터를 내부 저장매체(예컨대, 데이터베이스(240))에 저장할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 데이터베이스(240)가 아닌 외부 저장매체(예컨대, 클라우드)에 저장할 수 있다.
단계 S309에서, 제2 전자장치(130)는 사용자의 건강정보를 요청할 수 있다. 제2 전자장치(130)는 사용자 건강정보 요청하기 위하여 요청메시지를 서버(150)에 제공할 수 있다. 요청메시지는 제2 전자장치(130)의 ID를 포함할 수 있다. 또한, 해당 요청메시지는 요청목적을 포함할 수 있다. 요청목적은 검진목적, 수술목적, 관리목적 등을 포함할 수 있다.
단계 S311에서, 서버(150)는 제2 전자장치(130)로부터 제공받은 요청에 따라 기 저장되어 있는 사용자데이터를 가공할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 제2 전자장치(130)의 ID에 대응하는 타겟분류코드를 확인할 수 있다. 서버(150)는 확인된 타겟분류코드로 라벨링된 사용자데이터 중 요청목적에 기초하여 필요한 타겟데이터만을 로드할 수 있다. 나아가, 서버(150)는 타겟데이터를 이용하여 기 설정된 문서형태로 파일을 생성할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 기 설정된 문서형태에는 건강점수, 건강그래프, 주의사항, 추천 치료 방법, 관리방법 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 이용하여 상기 건강점수, 건강그래프, 주의사항, 추천치료방법, 추천관리방법에 대한 정보를 추출할 수 있다. CNN 알고리즘은 사용자데이터를 입력하면, Convolution layer 및 Pooling layer를 다수 거친 후, fully-Connected layer층을 통해 최종적으로 결과를 도출하는 알고리즘이다. Tensorflow, Keras 등의 Pathon 라이브러리를 사용하며, 치주 부위 및 크기에 적합한 Convolution/Pooling 필터의 사이즈, 개수 및 이동 간격(Strides)을 설정하는 것이 바람직하다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 상기 사용자데이터를 활용하여 사용자의 응급우선순위 및 사용자의 위치를 산출할 수 있다. 서버(150)는 산출된 상기 사용자의 응급우선순위 및 사용자의 위치에 관한 기설정된 기준을 적용하여 특정 병원을 추천할 수 있다. 나아가, 서버(150)는 사용자의 응급순위 및 사용자 위치에 기초하여 1차 병원, 2차 병원 및 3차 병원 중 응급우선순위 및 사용자의 위치에 따라 특정 병원을 추천할 수 있다.
단계 S313에서, 서버(150)는 단계 S311에서 생성된 문서파일을 제2 전자장치(130)에 제공할 수 있다. 제2 전자장치(130)를 이용하는 진료과(혹은 병원)에 속한 의사 등은 해당 문서파일을 활용하여 보다 편리하고 정확하게 사용자의 진료, 수술, 검진을 시행할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 제2 전자장치(130)를 이용하는 의사 등은 상기 문서파일을 확인하여, 적절한 병원을 추천할 수 있으며, 응급우선순위 맞추어 추천된 1차 병원, 2차 병원 및 3차 병원에 대한 내용을 확인하여 오진을 줄이고, 보다 정확하고, 효율적인 검진을 시행할 수 있다.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따라 제1 전자장치(110) 및 서버(150)의 동작을 나타낸 흐름도(flow-chart)이다.
단계 S401에서, 서버(150)는 사용자데이터를 제1 전자장치(110)로부터 제공받을 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 사용자데이터는 사용자에 대한 바이오데이터, 사용자에 대한 의료데이터 등을 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자데이터는 사용자의 질병, 식사량, 운동량, 수면시간, 복약시간, 복약응답시점, 복약주기, 혈압, 혈당, 맥박, 심전도, 사용자의 성별, 연령, 키, 체중, ID, 주소, 전자의무기록, 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. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자데이터는 제1 전자장치(110)에 의하여 측정될 수도 있다.
단계 S403에서, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터를 분석할 수 있다. 즉, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터를 인공지능(딥러닝)을 통해 분석하고, 상기 사용자데이터에 대응하는 분류코드를 검출할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 딥러닝은 데이터기반의 학습이 아닌, 임상시험을 통해 전문 의료인들에게 도출된 데이터를 통하여 학습을 진행시킬 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 딥러닝은 비지도 학습에 의하여 수행될 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사전 학습된 언어 모델인 GPT-2(Generative Pre-training Transformer-2), GPT-3(Generative Pre-training Transformer-3), BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), SpanBERT, RoBERTa, ALBERT, BART, ELECTRA, KorBERT 중 적어도 하나를 활용하여 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 사용자데이터를 분석할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자데이터의 데이터항목에 기초하여 분류코드를 검출할 수 있다.
예를 들면, 특정 사용자데이터가 치과 진료기록인 경우, 해당 진료기록과 직접적으로 연관된 치과에 대응하는 분류코드 뿐만 아니라 간접적으로 치과 진료기록과 연관된 진료과(혹은 병원)에 대응하는 분류코드까지 검출할 수 있다. 간적접으로 연관된 진료과(혹은 병원)에 대해서, 서버(150)는 학습된 데이터를 바탕으로 스스로 대응하는 분류코드를 검출할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 특정 사용자데이터가 치과로부터 처방받은 약품에 대한 복약정보인 경우, 해당 복약정보와 직접적으로 연관된 치과에 대응하는 분류코드 뿐만 아니라, 해당 약품의 성분, 효과 등과 간접적으로 연관된 진료과(혹은 병원)에 대응하는 분류코드까지 검출할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 특정 사용자데이터가 치아 건강을 개선시키는 건강기능식품인 경우, 해당 건강기능식품 정보와 직접적으로 연관된 치과에 대응하는 분류코드 뿐만 아니라, 해당 건강기능식품의 성분, 효과 등과 간접적으로 연관된 진료과(혹은 병원)에 대응하는 분류코드까지 검출할 수 있다.
상기 예들은 일 실시 예일 뿐이며, 이에 제한되는 것은 아니다.
단계 S405에서, 서버(150)는 단계 S303에서 검출된 분류코드를 사용자데이터에 라벨링할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 분류코드를 사용자데이터의 메타데이터에 포함시킬 수 있다.
단계 S407에서, 서버(150)는 라벨링된 사용자데이터를 내부 저장매체(예컨대, 데이터베이스(240))에 저장할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서버(150)는 데이터베이스(240)가 아닌 외부 저장매체(예컨대, 클라우드)에 저장할 수 있다.
단계 S409에서, 제1 전자장치(110)는 사용자의 건강정보를 요청할 수 있다. 제1 전자장치(110)는 사용자 건강정보 요청하기 위하여 요청메시지를 서버(150)에 제공할 수 있다. 요청메시지는 제1 전자장치(110)의 ID를 포함할 수 있다. 또한, 해당 요청메시지는 요청목적을 포함할 수 있다. 요청목적은 검진목적, 수술목적, 관리목적 등을 포함할 수 있다.
단계 S411에서, 서버(150)는 제1 전자장치(110)로부터 제공받은 요청에 따라 기 저장되어 있는 사용자데이터를 가공할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 제1 전자장치(110)의 ID에 대응하는 타겟분류코드를 확인할 수 있다. 서버(150)는 확인된 타겟분류코드로 라벨링된 사용자데이터 중 요청목적에 기초하여 필요한 타겟데이터만을 로드할 수 있다. 나아가, 서버(150)는 타겟데이터를 이용하여 기 설정된 문서형태로 파일을 생성할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 기 설정된 문서형태에는 건강점수, 건강그래프, 주의사항, 추천 치료 방법, 관리방법 등을 포함할 수 있다.
예컨대, 서버(150)는 사용자로부터 섭취 음식물 정보를 입력받아 사용자의 영양상태에 대한 점수를 산출할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 위치기반서비스(LBS) 기능을 이용하여 사용자의 이동궤적정보를 통해 활동량을 측정하고, 소비 칼로리를 계산하여 운동 및 칼로리에 대한 점수를 산출할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 서버(150)는 사용자의 생체데이터, 처방전 데이터를 제공받아 사용자의 의약품 복용을 관리하여 복약에 대한 점수를 산출할 수 있다.
즉, 서버(150)는 사용자데이터를 활용하여 영양점수, 복약점수, 운동점수, 가족력점수와 같이 개별적 데이터항목에 점수화하고, 이들을 종합하여 건강점수를 산출할 수 있다. 그리고, 서버(150)는 개별적인 데이터항목들에 대하여 그래프를 산출할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 이용하여 상기 건강점수, 건강그래프, 주의사항, 추천치료방법, 추천관리방법에 대한 정보를 추출할 수 있다. CNN 알고리즘은 사용자데이터를 입력하면, Convolution layer 및 Pooling layer를 다수 거친 후, fully-Connected layer층을 통해 최종적으로 결과를 도출하는 알고리즘이다. Tensorflow, Keras 등의 Python 라이브러리를 사용하며, 치주 부위 및 크기에 적합한 Convolution/Pooling 필터의 사이즈, 개수 및 이동 간격(Strides)을 설정하는 것이 바람직하다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 상기 사용자데이터를 활용하여 사용자의 응급우선순위 및 사용자의 위치를 산출할 수 있다. 서버(150)는 산출된 상기 사용자의 응급우선순위 및 사용자의 위치에 관한 기설정된 기준을 적용하여 특정 병원을 추천할 수 있다. 나아가, 서버(150)는 사용자의 응급순위 및 사용자 위치에 기초하여 1차 병원, 2차 병원 및 3차 병원 중 응급우선순위 및 사용자의 위치에 따라 특정 병원을 추천할 수 있다.
단계 S413에서, 서버(150)는 단계 S411에서 생성된 문서파일을 제2 전자장치(130)에 제공할 수 있다. 제1 전자장치(110)를 이용하는 사용자는 해당 문서파일을 활용하여 보다 편리하고, 명확하게 자신이 받아야할 의료 조치를 빠르게 파악할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 서버(150)는 사용자가 제1 전자장치(110)를 이용하여 추천된 병원을 예약할 수 있도록 지원할 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. 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버의 동작방법에 있어서,
    제1 전자장치로부터 사용자데이터를 제공받는 단계;
    상기 사용자데이터를 분석하여 대응하는 분류코드를 검출하는 단계;
    상기 분류코드를 상기 사용자데이터에 라벨링하는 단계;
    사용자 건강정보 요청메시지를 제공받으면 타겟분류코드로 라벨링된 사용데이터 중 타겟데이터를 로드하는 단계;
    상기 타겟데이터를 이용하여 기 설정된 형태로 문서파일을 생성하는 단계; 및
    상기 문서파일을 상기 제1 전자장치로 제공하는 단계
    를 포함하는 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버의 동작방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 문서파일에는 건강점수, 건강그래프, 주의사항, 추천치료방법, 추천관리방법, 추천 병원에 대한 정보가 포함된
    사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버의 동작방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 타겟데이터를 로드하는 단계는
    상기 요청메시지에 포함된 요청목적에 기초하여 상기 타겟데이터를 로드하는
    사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버의 동작방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 분류코드는 상기 사용자데이터의 메타데이터로 저장하는 단계
    를 더 포함하는 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버의 동작방법.
  5. 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버에 있어서,
    사용자데이터 및 분류코드를 저장하는 데이터베이스; 및
    제1 전자장치로부터 상기 사용자데이터를 제공받고, 상기 사용자데이터를 분석하여 대응하는 상기 분류코드를 검출하고, 상기 분류코드를 상기 사용자데이터에 라벨링하며, 사용자 건강정보 요청메시지를 제공받으면 타겟분류코드로 라벨링된 사용데이터 중 타겟데이터를 로드하고, 상기 타겟데이터를 이용하여 기 설정된 형태로 문서파일을 생성하며, 상기 문서파일을 상기 제1 전자장치로 제공하는 프로세서;
    를 포함하는 사용자 건강정보를 고려한 해결책 추천 서버.

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