KR20230030511A - 인공지능 기반 원격 의료 서비스 제공 서버 및 이의 동작 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 사용자로부터 음성 혹은 텍스트로 된 자연어 입력을 수신하는 단계; 상기 자연어 입력을 분석하여 매칭되는 하나 이상의 질병명 및 상기 하나 이상의 질병명에 대응하는 확률을 포함하는 질병 정보를 제공하는 단계; 상기 질병 정보에 대응하는 전문의를 결정하고, 상기 사용자와 상기 전문의 간의 원격 진료 환경을 제공하는 단계; 상기 원격 진료 환경을 제공하는 중에 획득되는 영상, 음성, 차트, 처방 중 하나 이상을 분석한 결과에 기초하여 진료 데이터를 수집하는 단계; 상기 진료 데이터에 기반하여 예후 스케줄링을 형성하는 단계; 를 포함하는, 인공지능 기반 원격 의료 서비스 제공 방법이다.
Description
아래의 실시예들은 인공지능 기반 원격 의료 서비스 제공 서버 및 이의 동작 방법에 관한 것이다.
최근 고령화가 진행될수록 만성질환자와 의료취약계층, 의료사각지대의 비율이 높아지는 문제가 대두되고 있다. 이에 따라, 고령화로 인한 건강보험료 재정은 점차 악화되어 가고 있다. 더불어, 최근 코로나19로 인한 의료사각지대 확대는 신규 질병등록은 감소하지만 재발율을 증가하는 문제를 야기시켰다.
또한, 한국뿐만 아니라 전세계에서 기대 수명이 증가하는 속도에 비해 건강 수명이 증가하는 속도가 더뎌 기대 수명과 건강 수명의 격차가 점점 벌어지고 있다. 실제로 활발하게 활동하며 건강하게 산 기간에 대한 관심도가 매년 지속적으로 증가추세에 있고, 덩달아 개인 건강 관리와 예방에 대한 관심도 증가하고 있다. 이에 따라, 건강식품 및 의료기기에 대한 수요도 증가하고 있다.
이와 같은 문제점들의 해결 방안으로서 원격 의료의 필요성이 점차 커지고 있으며 실제로 세계 원격의료 시장 규모는 나날이 증가하고 있다. 원격 의료는 코로나19로 촉발된 언택트 소비의 폭발적 증강에 힘입어 함께 성장하고 있는 분야이지만, 아직은 일반인의 의식과 정부의 규제로 인해 완전히 활성화되어 있다고 보기는 어렵다.
인공지능 기반 원격 의료 서비스 제공 서버 및 이의 동작 방법을 제공하는데 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제에 한정되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 과제 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 알 수 있을 것이다..
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자로부터 음성 혹은 텍스트로 된 자연어 입력을 수신하는 단계; 상기 자연어 입력을 분석하여 매칭되는 하나 이상의 질병명 및 상기 하나 이상의 질병명에 대응하는 확률을 포함하는 질병 정보를 제공하는 단계; 상기 질병 정보에 대응하는 전문의를 결정하고, 상기 사용자와 상기 전문의 간의 원격 진료 환경을 제공하는 단계; 상기 원격 진료 환경을 제공하는 중에 획득되는 영상, 음성, 차트, 처방 중 하나 이상을 분석한 결과에 기초하여 진료 데이터를 수집하는 단계; 상기 진료 데이터에 기반하여 예후 스케줄링을 형성하는 단계; 를 포함할 수 있다.
상기 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 인공지능 기반 원격 의료 서비스를 제공하는 서비스 서버에 있어서, 사용자 단말과 통신을 수행하는 통신부; 적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 연산을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자로부터 음성 혹은 텍스트로 된 자연어 입력을 수신하고, 상기 자연어 입력을 분석하여 매칭되는 하나 이상의 질병명 및 상기 하나 이상의 질병명에 대응하는 확률을 포함하는 질병 정보를 제공하며, 상기 질병 정보에 대응하는 전문의를 결정하고, 상기 사용자와 상기 전문의 간의 원격 진료 환경을 제공하고, 상기 원격 진료 환경을 제공하는 중에 획득되는 영상, 음성, 차트, 처방 중 하나 이상을 분석한 결과에 기초하여 진료 데이터를 수집하며, 상기 진료 데이터에 기반하여 예후 스케줄링을 형성하는, 인공지능 기반 원격 의료 서비스 서버가 제공된다.
본 발명에 있어서, 상기 질병 정보를 제공하는 단계는, 상기 자연어 입력을 각 증상으로 구분하고, 증상에 대응하는 복수개의 질병명을 매칭하며, 상기 증상과 질병명 간의 상관관계에 기반하여 상기 질병명에 대응하는 확률을 결정할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 질병 정보를 제공하는 단계는, 상기 질병명에 대응하는 확률이 기설정된 임계치 이상인 질병명만을 질병 정보로 제공할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 확률이 기설정된 임계치 이상인 질병명이 1개 이하로 존재하는 경우, 상기 자연어 입력어에서 추출된 증상에 기초하여 추가 질의어를 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 추가 질의어에 대한 추가 자연어 입력을 획득하는 단계; 상기 자연어 입력과 상기 추가 자연어 입력을 함께 분석하여 상기 기설정된 임계치 이상의 확률을 갖는 질병명들로 구성된 상기 질병 정보를 제공하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 질병 정보를 제공하는 단계는, 상기 자연어 입력에서 추출된 증상에 대응하는 질병명 및 확률을 획득하여 제공하되, 복수개의 증상에 매칭되는 동일한 질병명이 존재하는 경우, 복수개의 증상에 대응하는 질병명에 대한 각 확률을 평균한 값을 질병명에 대한 확률로 제공할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 질병명에 대응하는 확률을 산출하는 단계는, 상기 자연어 입력에 의해 추출된 증상에 매칭되는 질병명의 개수가 기설정된 제1 기준 이상일 경우 상기 질병명에 대응하는 확률에 마이너스 가중치를 부여하고, 상기 자연어 입력에 의해 추출된 증상에 매칭되는 질병명의 개수가 기설정된 제2 기준 미만인 경우 상기 질병 정보의 질병명에 대응하는 확률에 플러스 가중치를 부여할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 질병 정보의 질병명에 대응하는 확률을 산출하는 단계는, 상기 자연어 입력에 질병명이 포함되는 경우, 질병명과 관련한 증상을 묻는 추가 질의어를 제공하고, 상기 추가 질의어에 대한 추가 자연어 입력으로부터 추출된 증상이 상기 자연어 입력에 포함된 질병명과 매칭되는 경우, 상기 질병명에 대응하는 확률에 플러스 가중치를 부여할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 차트는 상기 원격 진료 환경을 제공하는 중에 의사가 수기로 입력하는 차트를 스캔하여 OCR(optical character reader)로 텍스트를 수집하고, 수집된 텍스트를 기설정된 차트 항목에 매칭하여 생성된 디지털 차트일 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 예후 스케줄링을 제공하는 단계는, 상기 진료 데이터로부터 시간 및 진단 내용으로 이루어진 스케줄링 요소를 추출하는 단계; 상기 스케줄링 요소 중 시간에 기초하여 현재 시점으로부터 잔여 시간을 제공하는 단계; 상기 진단 내용 및 상기 진단 내용에 대응하는 부가 정보를 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 진단 내용에 대응하는 부가 정보는, 상기 진단 내용에 관련된 물품 정보 또는 그 물품의 쇼핑몰 정보, 상기 진단 내용에 대응하는 의약품의 조제 신청 정보, 또는 상기 진단 내용에 관련된 기관 정보 중 하나 이상일 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 예후 스케줄링의 진단 내용이 디지털 치료제의 제공인 경우, 상기 진단 내용에 대응하는 부가 정보는 상기 디지털 치료제의 실행 정보 혹은 다운로드 정보일 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 예후 스케줄링을 제공하는 단계는, 상기 예후 스케줄링의 각 스케줄링 요소에 대응하는 입력폼을 제공하는 단계; 상기 입력폼에 상기 스케줄링 요소의 시간까지 입력이 없는 경우 기설정된 주기로 알람을 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 수집된 진료 데이터는 서비스 서버에 저장되지 않고 블록체인(block chain) 기술을 이용하여 분산 저장될 수 있다.
전술한 본 개시의 과제 해결 수단에 의하면, 자연어 입력을 인공지능으로 분석하여 질병명 및 확률을 제공하므로, 개인 의료 진단 및 헬스케어의 진입장벽을 낮추고 일상화할 수 있다.
본 개시의 다른 과제 해결 수단 중 하나에 의하면, 사용자 단말을 이용하여 전문의와의 원격 상담이 가능한 서비스를 제공하므로, 비대면 진료가 가능할 수 있다.
본 개시의 다른 과제 해결 수단 중 하나에 의하면, 원격 진료 후 예후 스케줄링을 생성하여 진료 후에도 예후를 관리할 수 있다.
도 1 은 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 서비스 서버를 포함하는 시스템도이다.
도 2 는 일 실시예에 따라 서비스 서버가 원격 의료 서비스를 제공하는 방법을 시계열적으로 나타낸 도면이다.
도 3 은 일 실시예에 따라 사용자 단말에 실행된 원격 의료 서비스 어플리케이션의 화면의 일 예시이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 진료 화면의 일 예를 나타낸 것이다.
도 5 는 일 실시예에 따라 예후 스케줄링이 표시된 화면의 일 예를 나타낸 것이다.
도 6 은 일 실시예에 따른 서비스 시스템의 각 요소 간의 동작을 설명하기 위한 것이다.
도 7 은 다른 실시예에 따른 서비스 시스템의 각 요소 간의 동작을 설명하기 위한 것이다.
도 8 은 일 실시예에 따른 서버의 블록도이다.
도 2 는 일 실시예에 따라 서비스 서버가 원격 의료 서비스를 제공하는 방법을 시계열적으로 나타낸 도면이다.
도 3 은 일 실시예에 따라 사용자 단말에 실행된 원격 의료 서비스 어플리케이션의 화면의 일 예시이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 진료 화면의 일 예를 나타낸 것이다.
도 5 는 일 실시예에 따라 예후 스케줄링이 표시된 화면의 일 예를 나타낸 것이다.
도 6 은 일 실시예에 따른 서비스 시스템의 각 요소 간의 동작을 설명하기 위한 것이다.
도 7 은 다른 실시예에 따른 서비스 시스템의 각 요소 간의 동작을 설명하기 위한 것이다.
도 8 은 일 실시예에 따른 서버의 블록도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시의 일부 실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는, 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 또한, 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다.'매커니즘', '요소', '수단' 및 '구성'등과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다.
또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 연결 선 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것일 뿐이다. 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가된 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들에 의해 구성 요소들 간의 연결이 나타내어질 수 있다.
이하에서 사용자가 수행하는 동작은, 사용자가 사용자 단말을 통해 수행하는 동작을 의미할 수 있다. 일 예로서, 사용자 단말에 매립되거나 부가적으로 연결된 입력 장치(예를 들어, 키보드, 마우스 등)를 통하여, 사용자가 수행하는 동작에 대응하는 명령(command)이 사용자 단말에 입력될 수 있다. 다른 예로서, 사용자 단말의 터치 스크린을 통하여, 사용자가 수행하는 동작에 대응하는 명령이 사용자 단말에 입력될 수 있다. 이 때, 사용자가 수행하는 동작은 소정의 제스처를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제스처에는 탭, 터치&홀드, 더블 탭, 드래그, 패닝, 플릭, 드래그 앤드 드롭 등이 포함될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.
도 1 은 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 서비스 서버를 포함하는 시스템도이다.
일 실시예에 따른 시스템은 다수의 사용자 단말(100) 및 서비스 서버(200)와, 외부 서버(300)를 포함할 수 있다.
보다 상세히, 사용자 단말(100)은 네트워크를 통하여 서로 간에 통신하거나, 다른 노드와 통신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, 랩톱 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 또한, 사용자 단말(100)은 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 안경, 헤어 밴드 등의 웨어러블 디바이스일 수 있다. 사용자 단말(100)은 네트워크를 통해 다른 장치와 통신을 수행할 수 있는 모든 종류의 디바이스를 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 사용자 단말(100)에 설치된 인터넷 어플리케이션 및 원격 의료 어플리케이션을 통해 서비스 서버(200)에 접속할 수 있다. 또한, 사용자 단말(100)은 원격 의료 서비스 플랫폼을 통해 서비스 서버(200)에 접속할 수 있다. 그러나, 사용자 단말(100)이 서비스 서버(200)에 접속하는 방법은 이에 제한되지 않는다.
서비스 서버(200)는 네트워크를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서비스 서버(200)는 사용자 단말(100)의 요청에 대응하여 원격 의료 서비스를 제공할 수 있다. 보다 상세히, 서비스 서버(200)는 인공지능을 이용한 질병명 진단 서비스 및 원격 진료 서비스, 그리고 자동 예후 관리 스케줄링 서비스를 제공할 수 있다. 서비스 서버(200)의 동작에 대해서는 아래에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
또한, 외부 서버(300)는 서비스 서버(200)와 통신하며 원격 의료 서비스의 제공에 필요한 각종 데이터를 서비스 서버(200)에 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부 서버(300)는 의료기관, 보험 회사, 제약 회사, 식품 회사, 공공 데이터 포털, 또는 인공지능 분석 기관의 서버일 수 있으나, 반드시 이에 한정되지 않고 본 발명의 원격 의료 서비스 제공에 필요한 데이터를 제공할 수 있는 서버이면 어떤 서버이든 외부 서버(300)가 될 수 있다.
상술한 사용자 단말(100), 서비스 서버(200) 및 외부 서버(300)는 네트워크를 이용하여 통신을 수행할 수 있다. 서비스 서버(200)는 네트워크를 통하여 사용자 단말(100)과 원격 의료 서비스 데이터를 주고 받으며 사용자가 사용자 단말(100)을 통해 원격 의료 서비스를 제공받을 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 1에 도시된 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2 는 일 실시예에 따라 서비스 서버가 원격 의료 서비스를 제공하는 방법을 시계열적으로 나타낸 도면이다.
도 2 를 참조하면, 먼저 서비스 서버(200)는 사용자 단말(100)을 통해 사용자로부터 음성 혹은 텍스트로 된 자연어 입력을 수신한다(S1).
다음으로, 자연어 입력을 분석하여 매칭되는 하나 이상의 질병명 및 하나 이상의 질병명에 대응하는 확률을 포함하는 질병 정보를 제공한다(S2).
다음으로, 질병 정보에 대응하는 전문의를 결정하고, 사용자와 전문의 간의 원격 진료 환경을 제공한다(S3).
다음으로, 진료 데이터에 기반하여 예후 스케줄링을 형성한다(S4).
이하에선, 원격 의료 서비스를 제공하는 방법의 각 단계를 도면의 예시와 함께 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 3 은 일 실시예에 따라 사용자 단말에 실행된 원격 의료 서비스 어플리케이션의 화면의 일 예시이다.
도 3 을 참조하면, 어플리케이션 화면은 사용자 정보(301), 질의어(302), 자연어 입력(303), 질병 정보(304), 어플리케이션 메뉴(305) 및 스케쥴(306)을 포함할 수 있다. 도 3 의 어플리케이션 화면은 일 예시일 뿐, 본 발명의 원격 의료 서비스를 제공할 수 있다면 화면 레이아웃 및 구체적인 내용은 얼마든지 변형 가능함은 물론이다.
먼저, 어플리케이션 화면의 사용자 정보(301)는 현재 원격 의료 서비스에 접속하고 있는 사용자 프로필을 나타내는 메뉴이다. 사용자는 사용자 정보(301) 버튼을 선택하여 사용자 정보 편집 메뉴로 입장할 수 있다. 사용자 정보(301) 메뉴에 대해서는 일반적인 어플리케이션의 사용자 정보 관리 방법이 제한 없이 본 발명에 적용될 수 있다.
다음으로, 어플리케이션 화면의 질의어(302)는 사용자의 자연어 입력을 유도하기 위한 질의어이다. 도 3 의 예시에서는, 질의어(302)가 '어디가 제일 불편하신가요?' 인 경우를 예시하고 있다. 사용자는 해당 질의어를 보고 음성 혹은 문자로 된 자연어로 응답을 입력할 수 있고, 서비스 서버(200)는 입력된 자연어를 자연어 입력(303)으로 표시한다.
보다 상세히, 일 실시예에 따르면 서비스 서버(200)는 사용자로부터 음성 혹은 텍스트로 된 자연어 입력을 수신한다. 이때, 입력된 자연어는 도 3 의 예시와 같이 화면에 표시될 수 있다. 만약, 입력된 자연어가 음성인 경우 음성인식(Speech to Text) 기술을 이용하여 텍스트로 변환한 후 자연어 입력(303)으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 3 의 실시예에서 입력된 자연어는 '머리가 아프고 열이 나'일 수 있다.
일 실시예에서, 자연어란 우리가 일상 생활에서 사용하는 언어를 말하고, 자연어 분석이란 자연어의 의미를 인공지능으로 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 것을 말한다. 본 발명에 따르면, 자연어 처리에 필요한 전처리 방법(preprocessing), 딥 러닝 이전에 주류로 사용되었던 통계 기반의 언어 모델, 그리고 딥 러닝을 이용한 자연어 처리를 제한 없이 적용하여 자연어를 분석할 수 있다.
다음으로, 본 발명에 따르면 서비스 서버(200)는 인공지능에 기반한 분석으로 자연어 입력을 적어도 하나 이상의 질병명과 매칭시키고, 매칭된 질병명에 대응하는 확률을 포함하는 질병 정보를 제공한다. 예를 들어, 매칭된 질병명이 '감기'인 경우, 해당 질병명에 대응하는 확률을 '62%'로 결정할 수 있다. 도 3 을 참조하면, 자연어 입력(303)에 대응하는 질병 정보(304)는 '감기 62%, 몸살 55%, 염증 40%' 인 것을 알 수 있다.
보다 상세히, 서비스 서버(200)는 자연어 입력을 각 증상으로 구분하고, 증상에 대응하는 복수개의 질병명을 매칭하며, 증상과 질병명 간의 상관관계에 기반하여 질병명에 대응하는 확률을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 3 의 실시예와 같이 입력된 자연어 '머리가 아프고 열이 나'의 경우, 인공지능 분석에 의해 자연어 입력을 '열이 나' 와 '머리가 아프고'로 구분하고,'발열'과 '두통'의 증상을 추출할 수 있다. 또한, 서비스 서버(200)는 발열과 두통의 증상에 대응하는 질병명으로 '감기', '몸살' 및 '염증'을 매칭할 수 있다. 이때, 증상과 질병명과의 연관관계는 기저장된 의료 데이터로부터 획득할 수 있다.
또한, 서비스 서버(200)는 결정된 질병명 각각에 대하여 인공지능을 이용하여 확률을 산정하고 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 서비스 서버(200)는 증상과 질병명 간의 상관관계에 기반하여 질병명에 대응하는 확률을 결정할 수 있다. 예를 들어, 두통 질환이 있을 경우 해당 환자가 감기일 확률이 62% 인 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서비스 서버(200)는 질병 정보의 질병명에 대응하는 확률을 산출하고, 질병 정보의 질병명에 대응하는 확률이 기설정된 임계치 이상인지 여부를 판단하며, 질병명에 대응하는 확률이 기설정된 임계치 이상인 질병명만을 질병 정보로 제공한다. 예를 들어, 분석된 질병명이 A, B, C, D 이고, 질병명에 대응하는 확률이 각각 60%, 70%, 20%, 55% 이며, 기설정된 임계치가 50%인 경우, 질병 정보로서 A 60%, B 70%, D 55% 만을 제공할 수 있다.
또한, 다른 실시예에서, 질병 정보의 질병명에 대응하는 확률이 기설정된 임계치 이상인 질병명이 1개 이하로 존재하는 경우, 서비스 서버(200)는 자연어 입력어에서 추출된 증상에 기초하여 추가 질의어를 제공할 수 있다. 예를 들어, 기설정된 임계치 50% 이상인 확률을 갖는 질병명이 A 뿐인 경우를 상정할 수 있다. 이때, 서비스 서버(200)는 추가 질의어를 제공하여 확률이 높은 질병명을 하나 이상 추가로 제공할 수 있다. 도 3 의 예시를 들면, 첫번째 자연어 입력 분석을 통해 일 증상이 두통인 것을 밝혔으므로, 추가 질의어는 '머리의 어느 부위가 아프세요?'가 될 수 있다.
계속하여, 서비스 서버(200)는 추가 질의어에 대한 추가 자연어 입력을 사용자로부터 획득한다. 서비스 서버(200)는 자연어 입력과 추가 자연어 입력을 함께 분석하여 질병 정보를 제공할 수 있다. 위의 예시에 계속하여, 사용자로부터 '뒷머리가 아파'라는 추가 자연어 입력을 획득하는 경우, 질병 정보에 '후두 신경통 60%'라는 질병 정보가 추가될 수 있다. 이로써, 질병 정보의 질병명에 대응하는 확률이 낮은 경우 서비스 서버(200)는 추가 질의를 제공함으로써 질병명에 대응하는 확률이 높은 질병 정보를 추가적으로 제공할 수 있다.
한편, 상술한 바와 같이 서비스 서버(200)는 인공지능을 이용하여 질병 정보의 질병명에 대응하는 확률을 산출할 수 있다. 질병 정보의 질병명에 대응하는 확률은 학습된 의료 데이터의 증상-질병명 매칭의 결속 정도에 기초하여 산출될 수 있다. 학습된 의료 데이터는 서비스 서버(200) 자체의 데이터이거나, 외부 서버 혹은 외부 학습 서버로부터 획득된 데이터일 수 있다.
일 실시예에서, 서비스 서버(200)는 지연어 입력에서 추출된 증상에 대응하는 질병명 및 확률을 획득하여 제공하되, 복수개의 증상에 매칭되는 동일한 질병명이 존재하는 경우, 복수개의 증상에 대응하는 질병명에 대한 각 확률을 평균한 값을 질병명에 대한 확률로 제공할 수 있다. 예를 들어, 자연어 입력에서 추출된 증상 a, b, c 가 있고, 증상 a 는 질명명 A 에 75%의 확률로 매칭되고, 증상 b 는 질명명 A 에 55%의 확률로 매칭되고, 증상 c 는 질병명 A 에 50%의 확률로 매칭되는 경우를 가정할 수 있다. 이 경우, 시스템 서버는 질병 정보로서 질병명 A 를 제공하되, A 에 대응하는 확률은 평균값인 60%를 제공할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 서비스 서버(200)는 자연어 입력에 의해 추출된 증상에 매칭되는 질병명의 개수가 기설정된 제1 기준 이상일 경우 질병명에 대응하는 확률에 마이너스 가중치를 부여하고, 자연어 입력에 의해 추출된 증상에 매칭되는 질병명의 개수가 기설정된 제2 기준 미만인 경우 질병명에 대응하는 확률에 플러스 가중치를 부여할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 기준은 20개이고, 제2 기준은 3개일 수 있지만, 이에 한정되지는 않는다.
이는, 개별 증상에 대응되는 질병명이 많을 경우, 즉 증상이 너무 일반적이고 포괄적일 경우 해당 증상에 대응하는 개별 질병명으로 이루어진 질병 정보는 부정확할 가능성이 높기 때문이다. 예를 들어, 증상 '두통'에 매칭되는 질병명의 수가 50개인 경우, 두통만으로 도출되는 50개의 질병명으로 이루어지는 질병 정보는 부정확할 가능성이 높으므로, 질병명에 대응하는 확률에 마이너스 가중치를 부여할 수 있다. 이와 반대로 개별 증상에 대응되는 질병명이 1~2개밖에 없을 경우 해당 질병 정보는 정확할 가능성이 높기 때문에, 질병명에 대응하는 확률에 플러스 가중치를 부여할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 서비스 서버(200)는 자연어 입력에 구체적인 질병명이 포함된 경우, 질병명과 관련한 증상을 묻는 추가 질의어를 제공한다. 또한, 서비스 서버(200)는 추가 질의어에 대한 추가 자연어 입력으로부터 추출된 증상이 자연어 입력에 포함된 질병명과 매칭되는 경우, 질병명에 대응하는 확률에 플러스 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 사용자가 자연어 입력에서 본인이 판단한 질병명을 직접적으로 언급하는 경우, 추가 질의어를 통해 해당 질병명을 검증하고, 사용자의 질병명 판단이 참이라 판단되는 경우 확률에 플러스 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 자연어 입력이 '감기처럼 열이 나고 목이 아파'인 경우, 감기와 관련한 추가 질의어를 제공하고, 추가 질의어에 대한 추가 자연어 입력에서 추출된 증상이 '감기'와 일치하는 경우, '감기'에 대응하는 확률에 플러스 가중치를 부여할 수 있다.
다시 도 3 의 예시로 돌아가서, 사용자는 질병 정보(305)를 획득한 후, 어플리케이션 메뉴(305)에서 필요한 메뉴를 선택하여 원하는 원격 의료 서비스를 받을 수 있다. 예를 들어, 원격 의료 메뉴(305)는 인공지능 진류, 전문의 진료, 처방, 병원 위치 찾기, 진료 일정, 진료 과목, 시스템 옵션을 포함하지만 이는 메뉴의 일 예일 뿐 반드시 이에 한정되지 않는다. 더불어, 어플리케이션 메뉴(305) 하단에는 이미 확정된 스케쥴(306)이 표시될 수 있다. 사용자는 어플리케이션 메뉴(305)에서 '전문의 진료'를 선택하여 전문의의 원격 진료 서비스를 받을 수 있다.
보다 상세히, 서비스 서버(200)는 도 3 에서 결정된 질병 정보에 대응하는 전문의를 결정하고, 사용자와 전문의 간의 원격 진료 환경을 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 질병 정보에 대응하는 전문의는 가장 높은 확률을 갖는 질병에 대응하는 진료과목의 전문의일 수 있다. 또한, 사용자와 전문의 간의 원격 진료 환경은 비대면 진료 환경을 제공하는 것으로서, 실시간 화상으로 사용자와 전문의를 연결시켜주는 환경일 수 있다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 진료 화면의 일 예를 나타낸 것이다.
도 4 를 참조하면, 원격 진료 화면에는 전문의 정보(401), 전문의 모습(402), 사용자 모습(403), 병원 정보(404), 차트 보기(405), 처방 보기 (406)를 포함할 수 있다.
보다 상세히, 전문의 정보(401)에는 현재 원격 진료를 진행하고 있는 전문의에 대한 정보가 표시될 수 있다. 다음으로, 전문의 모습(402) 및 사용자 모습(403)은 현재 전문의와 사용자 간에 연결된 화상 통화 인터페이스를 제공할 수 있다. 이로써, 전문의를 직접 만나는 수고 없이도 사용자는 비대면으로 진료를 받을 수 있다.
다음으로, 병원 연결(404) 버튼은 현재 원격 의료를 진행하고 있는 병원의 정보를 표시하고, 병원과 메신저 혹은 통로 연결할 수 있는 환경을 제공하는 버튼일 수 있다. 또한, 차트 보기(405) 메뉴는 원격 진료에서 생성된 차트를 사용자가 열람하기 위한 버튼이며, 처방 보기(406) 메뉴는 원격 진료에서 생성된 처방을 사용자가 열람하기 위한 버튼이다.
다시 도 4 의 실시예를 참조하면, 사용자는 차트 보기(405) 메뉴를 선택하여 원격 진료 결과 생성된 차트를 열람할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 본 발명의 차트는 원격 진료 환경을 제공하는 중에 의사가 수기로 입력하는 차트를 스캔하여 OCR(optical character reader)로 텍스트를 수집하고, 수집된 텍스트를 기설정된 차트 항목에 매칭하여 생성된 디지털 차트일 수 있다. 혹은, 본 발명의 차트는 원격 진료를 하는 전문의가 직접 작성한 디지털 차트일 수 있다.
또한, 사용자는 처방 보기(406) 메뉴를 선택하여 원격 진료 결과 생성된 처방전을 열람할 수 있다. 사용자는 생성된 처방전을 약국에 제출하고 약을 조제하거나, 혹은 생성된 처방전으로 건강보조식품 또는 디지털 치료제를 구매할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 본 발명에서 처방은 일반적인 의약품 처방 뿐만 아니라, 건강보조식품, 운동치료, 디지털 치료제 등의 처방일 수 있다.
다음으로, 서비스 서버(200)는 원격 진료 환경을 제공하는 중에 획득되는 영상, 음성, 차트, 처방 중 하나 이상의 진료 데이터를 수집한다. 또한, 서비스 서버(200)는 진료 데이터를 인공지능으로 분석하여 사용자의 의료 데이터를 생성할 수 있다. 보다 상세히, 원격 진료 환경을 제공하는 중에 획득되는 영상, 음성, 차트 및 처방을 분석하여 수집되는 진료 데이터는 사용자의 건강 및 질환 상태를 구체적으로 분석하기 위한 의료 데이터로 축적 및 사용될 수 있다.
구체적인 일 예로, 원격 진료 중 전문의가 '매일 비타민E 를 섭취하시고, 가급적 알코올은 삼가주세요' 라고 말한다면, 서비스 서버(200)는 해당 음성을 인공지능으로 분석하여 진료 데이터의 섭취필요 건강보조식품에 비타민 E 를 추가하고, 금지식품에 알코올을 추가할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따르면 진료 데이터의 처방 내용이 디지털 치료제의 제공일 수 있다. 디지털 치료제란, 질병 및 장애를 예방, 관리 및 치료하는 소프트웨어 프로그램을 통해 환자에게 근거 기반의 치료적 중재를 제공하는 것이다. 디지털 치료제는 환자의 치료 및 건강 상태를 최적화하기 위해 독립적으로 사용되거나 의약품, 의료기기 및 기타 치료법과 병행 사용이 가능하다. 즉, 디지털 치료제는 기존의 먹는 알약이나 주사제가 아닌 디지털 기술(소프트웨어)을 기반으로 질병 예방, 관리 및 치료하는 치료제이다. 디지털 치료제는 의약품과 달리 형태가 없는 소프트웨어이므로 본 발명과 같은 원격 의료 서비스에서 유용하게 사용될 수 있다.
다음으로, 서비스 서버(200)는 진료 데이터에 기반하여 예후 스케줄링을 형성한다. 상술한 바와 같이, 진료 데이터는 원격 진료 환경을 제공하는 중에 획득되는 영상, 음성, 차트, 처방 중 하나 이상을 분석한 결과에 기초한 것일 수 있다. 본 발명의 예후 스케줄링이란 진료 데이터에 기초하여 원격 진료 후 사용자의 건강 관리를 위한 모든 스케줄링을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서비스 서버(200)는 데이터에 기초하여 진료 데이터로부터 시간 및 진단 내용으로 이루어진 스케줄링 요소를 추출한다. 예를 들어, 진료 데이터로부터 추출된 스케줄링 요소는 '매일 오후 1:00 디지털 치료제 실행'일 수 있다. 또한, 서비스 서버(200)는 스케줄링 요소 중 시간에 기초하여 현재 시점으로부터 잔여 시간과, 진단 내용 및 진단 내용에 대응하는 부가 정보를 제공할 수 있다.
또한, 부가 정보는 진단 내용에 관련된 물품 정보 또는 그 물품의 쇼핑몰 정보, 진단 내용에 대응하는 의약품의 조제 신청 정보, 진단 내용에 관련된 디지털 치료제의 다운로드 또는 실행 정보, 또는 진단 내용에 관련된 기관 정보 중 하나 이상일 수 있다. 위의 예시에 계속하여, 현재 시각이 오후 12:30인 경우, 서비스 어플리케이션에 잔여 시간인 '30분 후', 진단 내용인 '디지털 치료제 실행', 그리고 진단 내용에 대응하는 부가 정보인 '디지털 치료제 실행 정보'가 표시될 수 있고, 부가 정보러소 디지털 치료제와 관련한 실행 정보 혹은 해당 디지털 치료제를 다운받을 수 있는 사이트 정보가 제공될 수 있다.
한편, 서비스 서버(200)는 예후 스케줄링의 각 스케줄링 요소에 대응하는 입력폼을 사용자에게 제공하고, 입력폼에 스케줄링 요소의 시간까지 입력이 없는 경우 기설정된 주기로 알람을 사용자 단말(100)에 제공할 수 있다. 위의 예시에서 계속하여, '매일 오후 1:00 디지털 치료제 실행'의 스케줄링 요소에 대하여, 치료제 실행을 확인하는 체크박스 입력표를 제공할 수 있다. 만약 오후 1:00까지 치료제 실행을 확인하는 체크박스의 입력이 없는 경우, 1시간 단위로 치료제 실행을 독려하는 알람을 제공할 수 있다.
도 5 는 일 실시예에 따라 예후 스케줄링이 표시된 화면을 예시한 것이다.
도 5 를 참조하면, 첫번째 예후 스케줄링(501)은 시간, 진단 내용 및 부가 정보가 각각 25분뒤, 혈당 진단, 진단 기구 정보일 수 있다. 사용자는 화면을 보고 25분 후 혈당 진단을 해야함을 알 수 있고, 진단기구 정보 항목에서 혈당 진단 기구와 관련한 세부 정보를 획득하거나 진단 기구를 구매할 수 있다. 비록 도 5 에 도시되지 않았지만, 혈당 진단 결과를 입력하는 입력폼이 별도로 구비될 수 있고, 만약 예후 스케줄링의 정해진 시간 내에 입력폼에 혈당이 입력되지 않으면 주기적으로 알람이 발생될 수 있다.
다음으로, 두번째 예후 스케줄링(502)은 시간, 진단 내용 및 부가 정보가 각각 매일, 비타민 섭취, 쇼핑몰 입장인 것을 예시한 것이다. 사용자는 화면을 보고 매일 비타민을 섭취해야 함을 알 수 있고, 쇼핑몰 정보 항목에서 해당 비타민을 구매할 수 있는 쇼핑몰에 접속할 수 있다.
다음으로, 세번째 예후 스케줄링(503)은 시간, 진단 내용 및 부가 정보가 각각 3일 후, 약 조제, 조제약 신청인 것을 예시한 것이다. 사용자는 화면을 보고 3일 후 약을 조제해야 함을 알 수 있고, 조제약 신청 항목에서 미리 조제약을 신청할 수 있다.
다음으로, 네번째 예후 스케줄링(504)은 시간, 진단 내용 및 부가 정보가 각각 7일 후, 진료 예약인 것을 예시한 것이다. 사용자는 화면을 보고 7일 후 진료예약을 해야함을 알 수 있다. 일부 예후 스케줄링 요소에서는 부가 정보가 표시되지 않을 수도 있다.
계속하여, 서비스 서버(200)는 사용자 의료 데이터와 같은 중요 정보를 블록체인으로 분산 저장하고, 서비스 서버(200) 내부에는 저장하지 않을 수 있다. 서비스 서버(200)는 비록 사용자 의료 데이터를 획득할 수는 있어도, 저장하지 않고 즉시 삭제한다. 이로써, 중요 정보는 모두 블록 체인으로만 분산 저장되므로 보안이 한층 강화될 수 있다.
도 6 은 일 실시예에 따른 서비스 시스템의 각 요소 간의 동작을 설명하기 위한 것이다.
도 6 은 상술한 원격 진료 서비스가 블록체인과 연동되는 경우를 예시하고 있다. 도 6 을 참조하면, 먼저 사용자는 상담 및 의료 데이터를 서비스 서버(200)에 전송(S61)하고, 서비스 서버(200)로부터 디지털 치료제 또는 원격 의료 서비스를 제공(S65)받을 수 있다. 서비스 서버(200) 내 서비스 게이트웨이(G/W)에서는 상담 및 의료 데이터를 의료 데이터 저장소에 의료 데이터로 축적하고(S62), 의료 데이터를 의료 블록체인(B/C)에 분산 저장한다(S63). 한편, 의료 데이터는 공공기관 서버(330)로부터 획득한 공공 의료 빅데이터를 포함할 수 있다.
또한, 서비스 서버(200)는 외부 의료기관 서버(310)와 사용자 및 상담 의료데이터를 서로 교환(S64)하고, 블록체인을 통하여 의료 데이터를 검증(S65)하며, 사용자 및 상담 의료 데이터에 따른 처방 및 원격 의료 서비스를 의료기관 서버(310)에 제공(S66)할 수 있다. 더불어, 서비스 서버(200)는 외부 서비스 서버(320)에 사용자 및 AI 분석 데이터, 의료 데이터를 전달(S64)하고, 블록 체인을 통해 의료 데이터를 검증하며(S65), 외부 서비스 서버(320)로부터 개인화에 따른 디지털 치료제를 제공받을 수 있다(S64). 이때, 외부 서비스 서버(320)는 보험 회사, 식품 회사 등 외부 서비스 회사의 서버일 수 있다.
도 7 은 다른 실시예에 따른 서비스 시스템의 각 요소 간의 동작을 설명하기 위한 것이다.
도 7 은 상술한 원격 의료 서비스가 블록체인 검증 및 코인 연동되는 경우를 예시하고 있다. 도 7 을 참조하면, 먼저 사용자는 상담 및 의료 데이터를 서비스 서버(200)에 전송(S71)하고, 서비스 서버(200)로부터 디지털 치료제 또는 원격 의료 서비스를 제공(S75)받을 수 있다. 서비스 서버(200) 내 서비스 게이트웨이(G/W)에서는 상담 및 의료 데이터를 의료 데이터 저장소에 의료 데이터로 축적하고(S72), 의료 데이터를 의료 블록체인(B/C)에 분산 저장한다(S73). 한편, 사용자는 별도로 지갑 생성 및 서비스 비용을 코인 블록체인을 이용하여 지불하고, 데이터 제공에 따른 리워드를 받을 수 있다.
또한, 서비스 서버(200)는 외부 의료기관 서버(310)와 사용자 및 상담 의료데이터를 서로 교환(S74)하고, 블록체인을 통하여 의료 데이터를 검증(S75)하며, 사용자 및 상담 의료 데이터에 따른 처방 및 원격 의료 서비스를 의료기관 서버(310)에 제공(S76)할 수 있다. 더불어, 서비스 서버(200)는 외부 서비스 서버(320)에 사용자 및 AI 분석 데이터, 의료 데이터를 전달(S74)하고, 블록 체인을 통해 의료 데이터를 검증하며(S75), 외부 서비스 서버(320)로부터 개인화에 따른 디지털 치료제를 제공받을 수 있다(S74). 또한, 외부 서비스 서버(320)는 개인화에 따른 디지털 치료제를 서비스 서버(200)에 지불하고(S78), 서비스 서버(200)는 이에 대한 비용을 코인 블록체인을 이용하여 지불할 수 있다(S75).
도 8 은 일 실시예에 따른 서버의 블록도이다.
도 8 의 서버(1100)는 서비스 서버일 수 있다. 도 8 을 참조하면, 서버(1100)는 통신부(1110), 프로세서(1120) 및 DB(1130)를 포함할 수 있다. 도 11의 서버(1100)에는 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 11에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다.
통신부(1110)는 다른 노드들과 유선/무선 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1110)는, 근거리 통신부(미도시), 이동 통신부(미도시) 및 방송 수신부(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
DB(1130)는 서버(1100) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 프로세서(1120)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다. DB(1130)는 결제 정보, 사용자 정보 등을 저장할 수 있다.
DB(1130)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다.
프로세서(1120)는 서버(1100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(1120)는 DB(1130)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 입력부(미도시), 디스플레이(미도시), 통신부(1110), DB(1130) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 프로세서(1120)는, DB(1130)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 서버(1100)의 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(1120)는 도 1 내지 도 10에서 상술한 게임 서버(2000) 또는 중개 서버(3000)의 동작 중 적어도 일부를 제어할 수 있다.
프로세서(1120)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
Claims (3)
- 사용자로부터 음성 혹은 텍스트로 된 자연어 입력을 수신하는 단계;
상기 자연어 입력을 분석하여 매칭되는 하나 이상의 질병명 및 상기 하나 이상의 질병명에 대응하는 확률을 포함하는 질병 정보를 제공하는 단계;
상기 질병 정보에 대응하는 전문의를 결정하고, 상기 사용자와 상기 전문의 간의 원격 진료 환경을 제공하는 단계;
상기 원격 진료 환경을 제공하는 중에 획득되는 영상, 음성, 차트, 처방 중 하나 이상을 분석한 결과에 기초하여 진료 데이터를 수집하는 단계;
상기 진료 데이터에 기반하여 예후 스케줄링을 형성하는 단계;
를 포함하는, 인공지능 기반 원격 의료 서비스 제공 방법. - 제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 인공지능 기반 원격 의료 서비스를 제공하는 서비스 서버에 있어서,
사용자 단말과 통신을 수행하는 통신부;
적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및
상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 연산을 수행하는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
사용자로부터 음성 혹은 텍스트로 된 자연어 입력을 수신하고, 상기 자연어 입력을 분석하여 매칭되는 하나 이상의 질병명 및 상기 하나 이상의 질병명에 대응하는 확률을 포함하는 질병 정보를 제공하며, 상기 질병 정보에 대응하는 전문의를 결정하고, 상기 사용자와 상기 전문의 간의 원격 진료 환경을 제공하고, 상기 원격 진료 환경을 제공하는 중에 획득되는 영상, 음성, 차트, 처방 중 하나 이상을 분석한 결과에 기초하여 진료 데이터를 수집하며, 상기 진료 데이터에 기반하여 예후 스케줄링을 형성하는, 인공지능 기반 원격 의료 서비스 서버.
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