KR20220148401A - 온라인을 이용한 병원 운영 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 온라인을 이용한 병원 운영 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 빅데이터 및 AI(인공지능)에 기반하여 일정지역에 소재한 병원과, 그 지역에 거주하는 환자에 대한 맞춤형 치료 및 헬스 케어 서비스를 제공할 수 있는 온라인을 이용한 병원 운영 방법에 관한 것이다.
본 발명은 관할지역에 소재한 복수의 병원정보에 대한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하는 빅데이터 서버(120); 및 상기 병원정보에 관한 빅데이터를 토대로 관할지역에 일정기간 사이 새롭게 개원한 병원을 추천하는 인공지능 서버(130);를 포함하되, 상기 인공지능 서버(130)는, 상기 관할지역에 개원을 알리는 마케팅을 실시하고, 방문하는 환자들을 관리하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 관할지역에 소재한 복수의 병원정보에 대한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하는 빅데이터 서버(120); 및 상기 병원정보에 관한 빅데이터를 토대로 관할지역에 일정기간 사이 새롭게 개원한 병원을 추천하는 인공지능 서버(130);를 포함하되, 상기 인공지능 서버(130)는, 상기 관할지역에 개원을 알리는 마케팅을 실시하고, 방문하는 환자들을 관리하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 온라인을 이용한 병원 운영 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 빅데이터 및 AI(인공지능)에 기반하여 일정지역에 소재한 병원과, 그 지역에 거주하는 환자에 대한 맞춤형 치료 및 헬스 케어 서비스를 제공할 수 있는 온라인을 이용한 병원 운영 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 병원은 개원한 후에 해당 지역에 개원을 알리는 마케팅을 실시하고, 방문하는 환자들을 관리하고, 의료진 인력을 관리하는 등 다양한 분야에서 운영상태를 유지 또는 개선하기 위해 노력하게 된다.
하지만, 대부분의 병원은 문제점, 약점 혹은 개선해야 할 부분을 정확하게 인지하지 못하기 때문에 각종 운영비용만 소모할 뿐, 운영상태를 개선하지 못하는 경우가 많다.
또한, 개원을 한 이후에도 환자의 지속적인 관리가 필요한 환자를 효율적으로 관리하여야 되며, 이를 이해 통신 기술을 접목한 병원 운영 기술의 필요성이 점점 대두되고 있다.
특히, 암 환자 또는 만성질환자와 같이 지속적인 관리가 필요한 환자의 경우, 신체의 상태 등 다양한 환경에 민감하며, 응급 상황이 언제 발생할지 예측할 수 없으므로, 항상 주의를 가지고 환자를 관리해야 한다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 발명된 것으로, 그 목적은 빅데이터 및 AI(인공지능)에 기반하여 일정지역에 소재한 병원과, 그 지역에 거주하는 환자에 대한 맞춤형 치료 및 헬스 케어 서비스를 제공할 수 있는 온라인을 이용한 병원 운영 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은 관할지역에 소재한 복수의 병원정보에 대한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하는 빅데이터 서버(120); 및 상기 병원정보에 관한 빅데이터를 토대로 관할지역에 일정기간 사이 새롭게 개원한 병원을 추천하는 인공지능 서버(130);를 포함하되, 상기 인공지능 서버(130)는, 상기 관할지역에 개원을 알리는 마케팅을 실시하고, 방문하는 환자들을 관리하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 빅데이터 서버(120)는, 환자 성비율, 환자 연령 분포, 환자들의 초진 또는 재진 비율, 환자 내원 목적, 환자 내원 경로, 내원 환자수, 재방문 환자수, 진료 접수 후 취소 환자수, 환자 평균 대기시간, 환자 평균 진료시간, 환자들의 거주지 또는 직장 위치, 기간별 질병, 환자들의 평가점수 중 하나 이상을 포함한다.
일 실시예에 있어서, 상기 인공지능 서버(130)는, 상기 관할지역에 거주하며, 병원에 내원하는 환자들이 소지한 휴대용 단말기(110)에 오픈 API(Open Application Programming Interface)(101)를 통해 수집되는 질병 정보 및 헬스케어 정보를 수집하여 상기 헬스케어 정보 및 상기 검진 정보를 매칭 비교부를 통해 매칭 및 비교 분석하되, 상기 매칭 및 비교 분석의 결과에 기초하여 내원한 환자의 병원 후기가 불만족한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자에게 새로 개원한 병원의 해당 진료과를 추천하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 매칭 비교부(131)는 상기 헬스케어 정보의 신뢰도가 기준치 대비 높은지 또는 낮은지 여부를 확인하고, 상기 헬스케어 정보의 신뢰도가 낮은 것으로 확인된 경우 신뢰도가 상기 기준치 대비 높은 다른 헬스케어 정보를 상기 검진 정보와 매칭 및 비교 분석하여 다른 병원으로 추천하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일면은, 빅데이터 서버가 관할지역 소재 병원 및 새로 개원한 병원에 대한 정보에 관한 정보 및 관할 지역 내 거주하는 환자의 건강 정보에 대한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하는 단계; 및 인공지능 서버가 상기 병원 정보에 관한 빅데이터를 토대로 관할지역에 거주하는 환자들에게 상기 병원들을 맞춤형으로 추천하는 단계;를 포함한다.
일 실시예에 있어서, 상기 환자의 건강 정보에 관한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하는 단계는, 상기 환자 각각이 착용하고 있는 휴대용 단말기에 개발회사가 제공하는 오픈 API를 통해 헬스케어 정보를 수집하는 단계; 및 상기 병원에서의 건강 검진을 통해 획득되는 검진 정보, 내원한 환자의 병원 후기를 작성한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자를 상기 병원과 연계된 건강 검진 서버로부터 수집하는 단계;를 포함한다.
일 실시예에 있어서, 상기 환자의 건강 정보에 관한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하는 단계는, 상기 환자 각각이 착용하고 있는 휴대용 단말기에 개발회사가 제공하는 오픈 API를 통해 헬스케어 정보를 수집하는 단계; 및 상기 병원에서의 건강 검진을 통해 획득되는 검진 정보, 내원한 환자의 병원 후기를 작성한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자를 상기 병원과 연계된 건강 검진 서버로부터 수집하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 온라인을 이용한 병원 운영 시스템 및 방법에 의하면, 빅데이터 및 AI(인공지능)에 기반하여 관할지역에 소재 및 거주하는 병원과 환자를 추천할 수 있어 환자의 상태에 따른 최적의 병원을 추천해주며, 이를 통해 장기적으로는 환자의 적절한 치료를 유도할 수 있는 효과가 있다.
또한, 거주구역 내 환자의 건강 정보를 지속적으로 수집 및 분석함으로써 환자의 건강 상태에 대해 파악이 가능하며, 이에 따라 환자 스스로의 건강 상태에 대한 인식을 통해 건강 관리에 신경을 쓰도록 할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명 온라인을 이용한 병원 운영 시스템의 네트워크 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1의 빅데이터 서버의 상세 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 1의 인공지능 서버의 상세 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 도 1의 빅데이터 서버의 상세 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 1의 인공지능 서버의 상세 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
이하 본 발명의 바람직한 실시예들의 상세한 설명이 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 도면들 중 동일한 구성들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들을 나타내고 있음을 유의하여야 한다. 이하의 설명에서 구체적인 특정 사항들이 나타나고 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해 제공된 것이다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 본 발명이 속하는 기술 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 본 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 명세서에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 벗어나지 않은 채, 제1구성 요소는 제2구성 요소로 명명될 수 있고 유사하게 제2구성 요소는 제1구성 요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 나타낸다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 이하의 설명에 있어서, 신호 또는 정보의 "전송", "통신", "송신", "수신" 기타 이와 유사한 의미의 용어는 일 구성요소에서 다른 구성요소로 신호 또는 정보가 직접 전달되는 것뿐만이 아니라 다른 구성요소를 거쳐 전달되는 것도 포함한다. 특히 신호 또는 정보를 일 구성요소로 "전송" 또는 "송신"한다는 것은 그 신호 또는 정보의 최종 목적지를 지시하는 것이고 직접적인 목적지를 의미하는 것이 아니다. 이는 신호 또는 정보의 "수신"에 있어서도 동일하다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명의 온라인을 이용한 병원 운영 방법을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명 온라인을 이용한 병원 운영 시스템의 네트워크 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이고, 도 2는 도 1의 빅데이터 서버의 상세 구성을 설명하기 위한 블록도이며, 도 3은 도 1의 인공지능 서버의 상세 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인을 이용한 병원 운영 시스템(100)은 휴대용 단말기(110), 빅데이터 서버(120), 인공지능 서버(130) 및 관리자 단말기(140)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 휴대용 단말기(110)는 행정구역으로 구획된 관할지역 내의 병원을 내원한 환자가 휴대하고 있는 디바이스로서, 예를 들면 스마트폰, 타블렛 PC, 랩탑 등 휴대가 가능하며, 어플리케이션이 설치될 수 있는 기기면 모두 포함할 수 있다.
상기 휴대용 단말기(110)는 병원 환자 각각의 심전도, 맥박 정보 등과 같은 헬스케어 정보를 측정할 수 있으며, 상기 측정된 헬스케어 정보를 상기 빅데이터 서버(120)에 전송할 수 있다. 또한, 관할구역 내의 병원을 내원하여 병명, 진료결과 등의 정보를 빅데이터 서버(120)에 전송할 수 있다. 이외에도 환자 성비율, 환자 연령 분포, 환자들의 초진 또는 재진 비율, 환자 내원 목적, 환자 내원 경로, 내원 환자수, 재방문 환자수, 진료 접수 후 취소 환자수, 환자 평균 대기시간, 환자 평균 진료시간, 환자들의 거주지 또는 직장 위치, 새롭게 관할 구역으로 전입온 환자, 기간별 질병, 환자들의 평가(내원 후기 등)점수 등 다양한 항목들이 전송될 수 있다. 또한, 병원정보로 병원 위치, 병원 운영시간, 의사정보, 고객정보, 상담정보, 예약정보, 진료항목, 진료비용, 진료후기, 진료전후 비교정보, 이벤트, 병원홍보, 등의 다양한 항목들도 전송될 수 있다.
이를 위해, 휴대용 단말기(110)는 휴대용 단말기(110)의 개발 회사와 통신 가능한 통신 모듈이 구비되어 서버(미도시)와 통신할 수 있으며, 상기 통신 모듈을 통해 측정된 헬스케어 정보를 주기적으로 서버에 전송할 수 있다.
또한, 빅데이터 서버(120)는 상기한 환자의 정보, 관할구역 내의 병원정보 및 신규 개원 병원 등의 정보 빅데이터를 수집할 수 있으며, 상기 수집된 빅데이터를 데이터베이스 서버(126)에 저장할 수 있다.
상기 관할지역 거주자가 각각 소지하고 있는 휴대용 단말기(110)에는 개발회사가 제공하는 오픈 API(Open Application Programming Interface)(101)를 통해 수집되는 각각의 병원 정보, 새롭게 개원하는 병원, 병원에 내원하는 환자들의 정보 및 건강 검진을 통해 획득되는 검진 정보를 자동 또는 수동으로 전송될 수 있다.
이를 위해, 빅데이터 서버(120)는 도 2에 도시된 바와 같이 환자 정보 관리부(121), 병원 정보 관리부(122), 데이터 변환부(123), 데이터 전송부(124) 및 제어부(125)를 포함할 수 있다.
상기 환자 정보 관리부(121)는 오픈 API(Open Application Programming Interface)(101)를 통해, 병원에 내원한 환자의 정보, 예컨대 심전도, 맥박 정보 등을 수집하고, 수집된 헬스케어 정보를 상기 데이터베이스 서버(126)와 연동하여 관리할 수 있다.
또한, 상기 환자 정보 관리부(121)는 건강 검진을 수행한 병원의 서버를 통해 내원한 환자에 대해 병원에서의 건강 검진에 관한 검진 정보, 예컨대 심전도, 맥박 정보 등을 획득하고, 획득된 검진 정보를 상기 데이터베이스 서버(126)와 연동하여 관리할 수 있다.
상기 병원 정보 관리부(122)는 환자의 병명 및 질환 외에 환자 정보, 예컨대 나이, 성별, 키, 몸무게, 결혼 여부, 질병 유무 등을 수집하고, 수집된 사용자 프로필 정보를 상기 데이터베이스 서버(126)와 연동하여 관리할 수 있다.
한편, 병원은 개원한 후에 해당 지역에 개원을 알리는 마케팅을 실시하고, 방문하는 환자들을 관리하고, 의료진 인력을 관리하는 등 다양한 분야에서 운영상태를 유지 또는 개선하기 위해 노력하게 된다.
하지만, 대부분의 병원은 문제점, 약점 혹은 개선해야 할 부분을 정확하게 인지하지 못하기 때문에 각종 운영비용만 소모할 뿐, 운영상태를 개선하지 못하는 경우가 많다.
상기 데이터 변환부(123)는 상기 환자 정보 및 병원 정보를 포함하는 건강 정보에 관한 데이터를 전송에 적합한 형식으로 변환할 수 있다.
상기 데이터 전송부(124)는 데이터 변환부(123)에 의해 변환된 데이터를 상기 인공지능 서버(130)에 전송할 수 있다.
상기 제어부(125)는 빅데이터 서버(120), 즉 상기 환자 정보 관리부(121), 병원 정보 관리부(122), 상기 데이터 변환부(123), 상기 데이터 전송부(124) 등의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다.
한편, 상기 인공지능 서버(130)는 상기 건강 정보에 관한 빅데이터를 토대로 인공지능(AI:Artificial Intelligence)에 기반하여 병원 정보에 대응되도록 관할지역 환자들에게 맞춤형으로 병원을 추천할 수 있다.
이를 위해, 상기 인공지능 서버(130)는 도 3에 도시된 바와 같이 매칭 비교부(131), AI 학습부(132) 및 제어부(135)를 포함할 수 있다.
상기 매칭 비교부(131)는 환자 정보 및 병원 정보를 매칭 및 비교 분석할 수 있다. 즉, 상기 매칭 비교부(131)는 환자 각각이 착용한 휴대용 단말기(110) 각각에 의해 측정된 헬스케어 정보를, 환자 각각이 병원에서 검진을 통해 측정된 검진 정보와 매칭시킨 후, 각각의 매칭된 정보(예: 심전도, 맥박 등의 기본 정보, 질환 정보, 내원 후기 등)를 비교할 수 있다. 또한, 매칭 비교부(131)는 각각의 매칭된 정보를 비교하여 그 정보가 정상 정보의 여부를 벗어나는지를 분석할 수 있다.
한편, 매칭 비교부(131)는 정상 수치에 벗어난 근무자 정보와 지난 과거의 병원 내원 형태 또는 주기(예를 들면 전년도 3, 6, 9, 12개월간)를 매칭하여 하나의 데이터로 구성할 수 있다. 매칭된 데이터는 병원 관리자 또는 환자들에게 반영되어 팝업으로 알림이 전달될 수 있다. 매칭 비교부(131)는 측정 결과를 토대로 병원 정보 및 환자 정보의 신뢰도가 기준치 대비 정확한지의 여부를 확인할 수 있다. 매칭 비교부(131)는 병원 및 환자 정보의 신뢰도가 낮은 것으로 확인된 경우 신뢰도가 기준치 대비 높은 다른 정보를 검진 정보 및 병원 정보와 매칭 및 비교 분석할 수 있다.
또한, AI 학습부(132)는 환자의 정보에 포함된 생활 습관, 생활 패턴 등을 학습하여 환자에게 가장 알맞은 병원에 대한 최상의 병원을 추천할 수 있다. 이를 통해, AI 학습부(132)는 환자 각각의 병원 선택 및 병원 방문 적기 추천 효율을 향상시킬 수 있다. 게다가 상기 매칭 및 비교 분석의 결과에 기초하여 내원한 환자의 병원 후기가 불만족한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자에게 새로 개원한 병원의 해당 진료과를 추천도 가능한 것이다.
한편, AI 학습부(132)는 상기한 정보를 학습하여 환자의 건강 또는 내원 정보 중 정상수치 또는 내원일자를 벗어난 경우 휴대용 단말기(110)를 통해 내원 일자를 추천할 수 있다. 상기 AI 학습부(132)는 휴대용 단말기(110)에 의해 특정 환자의 질환 형태 및 내원 일자 중 적어도 하나가 수정된 경우에 기입되는 수정 사유를 데이터화하여, 환자의 건강상태 추천 및 내원 일자를 추천하기 위한 학습 데이터로서 활용할 수도 있다.
한편, 상기 제어부(135)는 상기 인공지능 서버(130), 즉 상기 매칭 비교부(131), 상기 AI 학습부(132) 등의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 구성 요소, 및/또는 하드웨어 구성 요소 및 소프트웨어 구성 요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성 요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, 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 컨트롤러를 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, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로 또는 일시적으로 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.
이하, 상기와 같이 구성되는 본 발명 온라인을 이용한 병원 운영 시스템을 이용한 병원 운영방법에 대하여 살펴보기로 한다.
여기서 설명하는 온라인을 이용한 병원 운영 시스템을 이용한 병원 운영방법은 본 발명의 하나의 실시예에 불과하며, 그 이외에 필요에 따라 다양한 단계들이 부가될 수 있고, 하기의 단계들도 순서를 변경하여 실시될 수 있으므로, 본 발명이 하기에 설명하는 각 단계 및 그 순서에 한정되는 것은 아니다.
우선, 빅데이터 서버가 관할지역 소재 병원 및 새로 개원한 병원에 대한 정보에 관한 정보 및 관할 지역 내 거주하는 환자의 건강 정보에 대한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하게 된다.
여기서 환자의 건강 정보에 관한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하는 단계는, 상기 환자 각각이 착용하고 있는 휴대용 단말기에 개발회사가 제공하는 오픈 API를 통해 헬스케어 정보를 수집하게 된다.
이후, 병원에서의 건강 검진을 통해 획득되는 검진 정보, 내원한 환자의 병원 후기를 작성한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자를 상기 병원과 연계된 건강 검진 서버로부터 수집하게 된다.
이후, 상기 병원에서의 건강 검진을 통해 획득되는 검진 정보, 내원한 환자의 병원 후기를 작성한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자를 상기 병원과 연계된 건강 검진 서버로부터 수집하는 단계에서, 환자의 헬스케어 정보, 상기 검진 정보 및 내원한 환자의 병원 후기를 매칭 및 비교 분석하게 된다.
이후, 상기 매칭 및 비교 분석의 결과에 기초하여 내원한 환자의 병원 후기가 불만족한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자에게 새로 개원한 병원의 해당 진료과를 추천하게 된다.
마지막으로 인공지능 서버가 상기 병원 정보에 관한 빅데이터를 토대로 관할지역에 거주하는 환자들에게 상기 병원들을 맞춤형으로 추천하게 된다.
이와 같은 과정을 통해 거주구역 내 환자의 건강 정보를 지속적으로 수집 및 분석함으로써 환자의 건강 상태에 대해 파악이 가능하며, 이에 따라 환자 스스로의 건강 상태에 대한 인식을 통해 건강 관리에 신경을 쓰도록 할 수 있게 되는 것이다. 또한, 환자와 맞는 병원을 찾아 멀리 타 행정구역으로 가지 않고도 환자의 질환에 맞는 병원을 추천받을 수 있어 맞춤형 치료를 받을 수 있게 된다.
상기한 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), CDROM, 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. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 설명된 본 발명의 온라인을 이용한 병원 운영 시스템 및 방법의 실시예는 예시적인 것에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 온라인을 이용한 병원 운영 시스템
101 : 오픈 API 110 : 휴대용 단말기
120 : 빅데이터 서버 121 : 환자 관리부
122 : 병원 정보 관리부 123 : 데이터 변환부
124 : 데이터 전송부 125 : 제어부
126 : DB 서버 130 : 인공지능 서버
131 : 매칭 비교부 131 : AI 학습부
133 : 제어부
101 : 오픈 API 110 : 휴대용 단말기
120 : 빅데이터 서버 121 : 환자 관리부
122 : 병원 정보 관리부 123 : 데이터 변환부
124 : 데이터 전송부 125 : 제어부
126 : DB 서버 130 : 인공지능 서버
131 : 매칭 비교부 131 : AI 학습부
133 : 제어부
Claims (7)
- 관할지역에 소재한 복수의 병원정보에 대한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하는 빅데이터 서버(120); 및
상기 병원정보에 관한 빅데이터를 토대로 관할지역에 일정기간 사이 새롭게 개원한 병원을 추천하는 인공지능 서버(130);를 포함하되,
상기 인공지능 서버(130)는,
상기 관할지역에 개원을 알리는 마케팅을 실시하고, 방문하는 환자들을 관리하는 것을 특징으로 하는 온라인을 이용한 병원 운영 시스템. - 제1 항에 있어서,
상기 빅데이터 서버(120)는,
환자 성비율, 환자 연령 분포, 환자들의 초진 또는 재진 비율, 환자 내원 목적, 환자 내원 경로, 내원 환자수, 재방문 환자수, 진료 접수 후 취소 환자수, 환자 평균 대기시간, 환자 평균 진료시간, 환자들의 거주지 또는 직장 위치, 기간별 질병, 환자들의 평가점수 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인을 이용한 병원 운영 시스템. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 인공지능 서버(130)는,
상기 관할지역에 거주하며, 병원에 내원하는 환자들이 소지한 휴대용 단말기(110)에 오픈 API(Open Application Programming Interface)(101)를 통해 수집되는 질병 정보 및 헬스케어 정보를 수집하여 상기 헬스케어 정보 및 상기 검진 정보를 매칭 비교부를 통해 매칭 및 비교 분석하되,
상기 매칭 및 비교 분석의 결과에 기초하여 내원한 환자의 병원 후기가 불만족한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자에게 새로 개원한 병원의 해당 진료과를 추천하는 것을 특징으로 하는 온라인을 이용한 병원 운영 시스템. - 제3 항에 있어서,
상기 매칭 비교부(131)는,
상기 헬스케어 정보의 신뢰도가 기준치 대비 높은지 또는 낮은지 여부를 확인하고, 상기 헬스케어 정보의 신뢰도가 낮은 것으로 확인된 경우 신뢰도가 상기 기준치 대비 높은 다른 헬스케어 정보를 상기 검진 정보와 매칭 및 비교 분석하여 다른 병원으로 추천하는 것을 특징으로 하는 온라인을 이용한 병원 운영 시스템. - 빅데이터 서버가 관할지역 소재 병원 및 새로 개원한 병원에 대한 정보에 관한 정보 및 관할 지역 내 거주하는 환자의 건강 정보에 대한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하는 단계; 및
인공지능 서버가 상기 병원 정보에 관한 빅데이터를 토대로 관할지역에 거주하는 환자들에게 상기 병원들을 맞춤형으로 추천하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인을 이용한 병원 운영 방법. - 제5 항에 있어서,
상기 환자의 건강 정보에 관한 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 서버에 저장하는 단계는,
상기 환자 각각이 착용하고 있는 휴대용 단말기에 개발회사가 제공하는 오픈 API를 통해 헬스케어 정보를 수집하는 단계; 및
상기 병원에서의 건강 검진을 통해 획득되는 검진 정보, 내원한 환자의 병원 후기를 작성한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자를 상기 병원과 연계된 건강 검진 서버로부터 수집하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 온라인을 이용한 병원 운영 방법. - 제6 항에 있어서,
상기 병원에서의 건강 검진을 통해 획득되는 검진 정보, 내원한 환자의 병원 후기를 작성한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자를 상기 병원과 연계된 건강 검진 서버로부터 수집하는 단계에서,
상기 환자의 헬스케어 정보, 상기 검진 정보 및 내원한 환자의 병원 후기를 매칭 및 비교 분석하는 단계; 및
상기 매칭 및 비교 분석의 결과에 기초하여 내원한 환자의 병원 후기가 불만족한 환자 또는 헬스케어가 필요한 환자에게 새로 개원한 병원의 해당 진료과를 추천하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인을 이용한 병원 운영 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210055365A KR20220148401A (ko) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 온라인을 이용한 병원 운영 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210055365A KR20220148401A (ko) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 온라인을 이용한 병원 운영 시스템 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220148401A true KR20220148401A (ko) | 2022-11-07 |
Family
ID=84043357
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| KR1020210055365A KR20220148401A (ko) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 온라인을 이용한 병원 운영 시스템 및 방법 |
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| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20220148401A (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102543544B1 (ko) * | 2023-01-18 | 2023-06-15 | 이병준 | 온라인 의료 마케팅 시스템 |
| KR102641735B1 (ko) * | 2023-08-14 | 2024-02-27 | 주식회사 아이엠디티 | 진단이력 관리 기능을 통한 외래진료 지원 시스템 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130007268A (ko) | 2011-06-30 | 2013-01-18 | 비오신코리아 주식회사 | 병원 운영 시스템 |
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- 2021-04-29 KR KR1020210055365A patent/KR20220148401A/ko active Search and Examination
Patent Citations (1)
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| KR20130007268A (ko) | 2011-06-30 | 2013-01-18 | 비오신코리아 주식회사 | 병원 운영 시스템 |
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|---|---|---|---|---|
| KR102543544B1 (ko) * | 2023-01-18 | 2023-06-15 | 이병준 | 온라인 의료 마케팅 시스템 |
| KR102641735B1 (ko) * | 2023-08-14 | 2024-02-27 | 주식회사 아이엠디티 | 진단이력 관리 기능을 통한 외래진료 지원 시스템 |
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