KR20230094778A - 환자 정보 제공 방법 및 장치, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents
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Abstract
실시예의 환자 정보 제공 방법은 환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하는 단계와, 상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계와, 상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하는 단계와, 상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계와, 상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예는 의무 기록지에서 추출된 정보를 사용자에게 제공하여 환자 자신의 상태를 효과적으로 알려줄 수 있는 효과가 있다.
실시예는 의무 기록지에서 추출된 정보를 사용자에게 제공하여 환자 자신의 상태를 효과적으로 알려줄 수 있는 효과가 있다.
Description
실시예는 환자의 현재 상태에 대한 정보를 제공하기 위한 환자 정보 제공 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 병원에서는 환자가 요청하는 경우 의무 기록지를 사본으로 발급해 주고 있다. 의무 기록지에는 환자에 대한 질병의 정보 및 상태가 기록되어 있다. 환자는 병원에서 발급해주는 의무기록지를 보고 질병의 정보 및 자신의 상태를 파악할 수 있다.
하지만, 의무 기록지는 의사들이 처방하는 전문 용어로 작성되어 있기 때문에 전문 용어를 쉽게 해석하기 어려운 문제가 있다.
또한, 의무 기록지는 그 종류에 따라 정형화된 포맷으로 작성되어 있지 않기 때문에 자신의 질병 및 상태를 파악하기 어려운 문제가 있다.
상술한 문제점을 해결하기 위해, 실시예는 의무 기록지를 통해 환자 상태에 대한 정보를 효과적으로 전달하기 위한 환자 정보 제공 방법 및 장치를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
실시예의 환자 정보 제공 방법은 환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하는 단계와, 상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계와, 상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하는 단계와, 상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계와, 상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계는, 상기 추출된 항목 데이터를 기 설정된 표준 항목 데이터와 비교하는 단계와, 상기 표준 항목 데이터의 필수 항목이 상기 추출된 항목 데이터에 존재하는지 여부를 판단하여 상기 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 표준 항목 데이터의 필수 항목이 상기 추출된 항목 데이터에 존재하지 않으면, 미리 훈련된 인공지능 모델을 이용하여 항목 데이터를 재 추출할 수 있다.
상기 추출된 항목 데이터를 표준 항목 데이터와 비교하는 단계는, 룰 베이스 모델, 버트 모델, 의사결정 트리 모델 및 신경망 모델 중 어느 하나를 이용하여 수행할 수 있다.
상기 의무 기록지는 병리 보고서, 유전자 검사 보고서, 부위별 영상 검사 보고서(CT, MRI), 핵의학 영상 검사 보고서(PET/CT), 처방전 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 항목 데이터는 환자의 이름, 생년월일, 나이, 성별, 치료 이력, 조직 검사 결과, 유전자 검사 결과, 영상 검사 판독 결과, 처방약 및 의약품 중 적어도 하나의 데이터를 포함할 수 있다.
상기 환자의 정보는 환자의 진단명, 병기, 수술 여부, 수술명, 맞춤형 치료 정보, 치료 여정 및 참여 가능한 임상 시험 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, 실시예에 따른 환자 정보 제공 장치는 환자의 정보를 측정하기 위한 프로그램이 저장된 메모리와, 상기 프로그램을 구동하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하고, 상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고, 상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하고, 상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하고, 상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 추출된 항목 데이터를 표준 항목 데이터와 비교하고, 상기 표준 항목 데이터의 필수 항목이 상기 추출된 항목 데이터에 존재하는지 여부를 판단하여 상기 항목 데이터의 신뢰도를 평가할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 표준 항목 데이터의 필수 항목이 상기 추출된 항목 데이터에 존재하지 않으면, 미리 훈련된 인공지능 모델을 이용하여 항목 데이터를 재 추출할 수 있다.
상기 프로세서는, 룰 베이스 모델, 버트 모델, 의사결정 트리 모델 및 신경망 모델 중 어느 하나를 이용하여 상기 추출된 항목 데이터를 표준 항목 데이터와 비교할 수 있다.
상기 의무 기록지는 병리 보고서, 유전자 검사 보고서, 부위별 영상 검사 보고서(CT, MRI), 핵의학 영상 검사 보고서(PET/CT), 처방전 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 항목 데이터는 환자의 이름, 생년월일, 나이, 성별, 치료 이력, 조직 검사 결과, 유전자 검사 결과, 영상 검사 판독 결과, 처방약 및 의약품 중 적어도 하나의 데이터를 포함할 수 있다.
상기 환자의 정보는 환자의 진단명, 병기, 수술 여부, 수술명, 맞춤형 치료 정보, 치료 여정 및 참여 가능한 임상 시험 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, 실시예는 컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면, 환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하는 단계와, 상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계와, 상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하는 단계와, 상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계와, 상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공하는 단계를 포함하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
또한, 실시예는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면, 환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하는 단계와, 상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계와, 상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하는 단계와, 상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계와, 상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공하는 단계를 포함하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
실시예는 정형화되지 않은 의무 기록지로부터 필요한 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시예는 의무 기록지에서 추출한 정보를 이용하여 환자의 현재 상태를 효과적으로 파악할 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시예는 의무 기록지에서 추출된 정보를 사용자에게 제공하여 환자 자신의 상태를 효과적으로 알려줄 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시예는 의무 기록지에서 추출된 정보의 신뢰성을 평가함으로써, 위무 기록지에서 추출된 정보의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 실시예에 따른 환자 정보 제공 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 실시예에 따른 서버에서 제공하는 의무 기록지의 종류를 나타낸 도면이다.
도 3은 실시예에 따른 환자정보 제공장치를 나타낸 블록도이다.
도 4는 실시예에 따른 환자정보 제공장치에서 수행되는 환자 정보 제공 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5 및 도 6은 실시예에 따른 환자 정보 제공 방법의 세부 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 2는 실시예에 따른 서버에서 제공하는 의무 기록지의 종류를 나타낸 도면이다.
도 3은 실시예에 따른 환자정보 제공장치를 나타낸 블록도이다.
도 4는 실시예에 따른 환자정보 제공장치에서 수행되는 환자 정보 제공 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5 및 도 6은 실시예에 따른 환자 정보 제공 방법의 세부 단계를 나타낸 흐름도이다.
이하, 도면을 참조하여 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 실시예에 따른 환자 정보 제공 시스템을 나타낸 블록도이고, 도 2는 실시예에 따른 서버에서 제공하는 의무기록지의 종류를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 실시예에 따른 환자 정보 제공 시스템은 단말(100)과 환자정보 제공장치(200)를 포함할 수 있다.
단말(100)은 환자 또는 보호자가 사용하는 단말일 수 있다. 단말(100)에는 의무 기록지에 대한 이미지 데이터가 저장될 수 있다.
의무 기록지에 대한 이미지 데이터는 환자 또는 보호자가 병원에서 발급받은 기록 용지를 스캔하거나 카메라를 통해 촬영하여 얻어진 이미지일 수 있다. 이와 다르게, 의무 기록지에 대한 이미지 데이터는 의료 기관 예컨대, 병원으로부터 수신된 이미지 데이터일 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 의무 기록지는 병리 보고서, 유전자 검사 보고서, 부위별 영상 검사 보고서(CT, MRI), 핵의학 영상 검사 보고서(PET/CT), 처방전 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
병리 보고서는 암 조직에 대한 특성 예컨대, 조직, 세포, 장기 등의 표본을 검사하여 얻어낸 데이터로 예컨대, 검체 종류, 조직 채취 부위, 아형 등의 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 부위별 영상 검사 보고서는 CT 및 MRI 데이터, 암 부위별 영상 검사 판독 결과 보고서를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 핵의학 영상 검사 보고서는 PET/CT 데이터, 검사 방법, 판독 결과 등의 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 처방전 정보는 처방일자, 처방전 교부일자, 처방 약품명, 1회 투약량, 1일 투여횟수, 총 투약일수, 총 투여량, 투여 방법 등 처방 약물에 관한 정보를 포함할 수 있다. 유전자 검사 보고서는 검사 방법, 검사 항목, 유전자 검사 결과 등의 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
환자정보 제공장치(200)는 단말(100)로부터 의무 기록지에 대한 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 이와 다르게, 환자정보 제공장치(200)는 단말 이외에도 병원에 구비되어 있는 서버 또는 의료 관련 기관으로부터 의무 기록지에 대한 이미지 데이터를 수신할 수도 있다.
도 3은 실시예에 따른 환자정보 제공장치를 나타낸 블록도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 환자정보 제공장치(200)는 메모리(210)와, 통신부(230)와, 프로세서(250)를 포함할 수 있다.
메모리(210)는 프로세서(250)의 처리 또는 데이터 전송을 위한 제어 프로그램 등 환자정보 제공장치(200) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 구체적으로, 메모리(210)에는 환자정보 제공장치(200)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램, 환자정보 제공장치(200)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램, 환자정보 제공장치(200)의 동작을 위한 데이터 및 명령어들을 저장할 수 있다.
메모리(210)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
통신부(230)는 단말(100)과 연결되며, 복수의 통신 방법을 이용하여 단말(100)과 통신을 수행할 수 있는 통신 인터페이스를 제공할 수 있다.
통신부(230)는 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.
통신부(230)는 3G, LTE 및 5G 뿐만 아니라, NB-IoT, LoRa, SigFox, LTE-CAT1 과 같은 LPWN(Low Power Wireless Network) 및 LPWAN(Low Power Wide Area Network)을 이용하여 통신을 수행할 수 있다.
통신부(230)는 유선 LAN(Local Area Network) 뿐만 아니라 WiFi 80211a/b/g/n 와 같은 무선 LAN을 이용한 통신 방법을 이용하여 통신을 수행할 수 있다. 이 외에도 통신부(230)는 NFC, Bluetooth와 같은 통신 방법을 이용하여 단말(100)과 통신을 수행할 수도 있다.
프로세서(250)는 일종의 중앙처리장치로서 환자정보 제공장치(200)를 제어할 수 있다.
프로세서(250)는 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이하에서는 환자정보 제공장치(200)의 프로세서(250)에서 수행되는 환자 정보 제공 방법에 대해 살펴보기로 한다.
도 4는 실시예에 따른 환자 정보 제공 장치에서 수행되는 환자 정보 제공 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 5 및 도 6은 실시예에 따른 환자 정보 제공 방법의 세부 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 단말로부터 의무 기록지의 이미지 데이터가 수신되면, 환자정보 제공장치(200)의 프로세서(250)는 이미지 데이터를 인식할 수 있다(S100).
의무 기록지는 병리 보고서, 유전자 검사 보고서, 부위별 영상 검사 보고서(CT, MRI), 핵의학 영상 검사 보고서(PET/CT), 처방전 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
병리 보고서는 암 조직에 대한 특성 예컨대, 조직, 세포, 장기 등의 표본을 검사하여 얻어낸 데이터로 예컨대, 검체 종류, 조직 채취 부위, 아형 등의 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 부위별 영상 검사 보고서는 CT 및 MRI 데이터, 암 부위별 영상 검사 판독 결과 보고서를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 핵의학 영상 검사 보고서는 PET/CT 데이터, 검사 방법, 판독 결과 등의 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 처방전 정보는 처방일자, 처방전 교부일자, 처방 약품명, 1회 투약량, 1일 투여횟수, 총 투약일수, 총 투여량, 투여 방법 등 처방 약물에 관한 정보를 포함할 수 있다. 유전자 검사 보고서는 검사 방법, 검사 항목, 유전자 검사 결과 등의 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
의무 기록지에 대한 이미지 데이터는 환자의 단말로부터 스캔되거나 사진 촬영한 데이터를 의미할 수 있다.
프로세서(250)는 인식된 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다(S200). 프로세서(250)는 광학문자인식(OCR) 기술을 이용하여 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.
프로세서(250)는 변환된 텍스트 데이터에서 항목 데이터를 추출할 수 있다(S300). 항목 데이터(S300)는 환자의 상태를 분석하기 위한 데이터로서, 환자의 이름, 진단명, 처방약 및 의약품 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
프로세서(250)는 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가할 수 있다(S400). 프로세서(250)는 추출된 항목 데이터가 신뢰도가 있는 데이터라고 판단되면, 추출된 항목에 대한 환자의 정보를 제공할 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(250)는 항목 데이터를 메모리에 저장된 기설정된 표준 항목 데이터와 비교할 수 있다(S410). 프로세서(250)는 룰 베이스 모델, 버트 모델, 의사결정 트리 모델 및 신경망 모델 중 어느 하나를 이용하여 항목 데이터를 표준 항목 데이터와 비교할 수 있다.
프로세서(250)는 표준 항목 데이터의 필수 항목이 추출된 항목 데이터에 존재하는지 여부를 판단할 수 있다(S430).
프로세서(250)는 기 설정된 임계값 이상의 필수 항목이 추출된 항목 데이터에 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 기 설정된 임계값은 표준 항목 데이터의 필수 항목과 추출된 항목 데이터의 유사성이 90% 내지 100%를 가지도록 설정될 수 있다. 임계값은 사용자에 의해 미리 설정될 수 있다.
프로세서(250)는 표준 항목 데이터의 필수 항목이 추출된 항목 데이터에 존재한다고 판단되면, 추출된 항목에 대한 환자의 정보를 제공할 수 있다(S500). 환자의 정보는 항목 데이터에 대한 설명 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 설명 데이터는 의무 기록지에 기재되는 항목 데이터들의 값을 해석하고, 해석된 의미를 환자에게 설명하기 위한 데이터일 수 있다. 설명 데이터는 텍스트, 이미지, 동영상, 음성 등의 데이터일 수 있다.
환자의 정보는 의무 기록지에 기록된 항목 데이터 값을 해석한 환자의 진단명, 병기, 수술 여부, 수술명, 맞춤형 치료 정보, 치료 여정 및 참여 가능한 임상 시험 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
프로세서(250)는 환자 정보를 단말에 제공할 수 있다. 이와 다르게, 프로세서(250)는 병원에 구비되어 있는 서버, 또는 의료 관련 종사자의 단말에 제공할 수도 있으며, 그 종류는 한정되지 않는다.
반면, 도 6에 도시된 바와 같이, 프로세서(250)는 항목 데이터를 메모리에 저장된 기설정된 표준 항목 데이터와 비교할 수 있다(S410). 프로세서(250)는 룰 베이스 모델, 버트 모델, 의사결정 트리 모델 및 신경망 모델 중 어느 하나를 이용하여 항목 데이터를 표준 항목 데이터와 비교할 수 있다.
프로세서(250)는 표준 항목 데이터의 필수 항목이 추출된 항목 데이터에 존재하는지 여부를 판단할 수 있다(S430).
프로세서(250)는 기 설정된 임계값 이상의 필수 항목이 추출된 항목 데이터에 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 기 설정된 임계값은 표준 항목 데이터의 필수 항목과 추출된 항목 데이터의 유사성이 90% 내지 100%를 가지도록 설정될 수 있다. 임계값은 사용자에 의해 미리 설정될 수 있다.
프로세서(250)는 표준 항목 데이터의 필수 항목이 추출된 항목 데이터에 존재하지 않는다고 판단되면, 항목 데이터를 재 추출할 수 있다(S450). 여기서, 프로세서(250)는 표준 항목 데이터의 필수 항목과 추출된 항목 데이터와의 유사성이 예컨대, 90% 미만일 경우, 표준 항목 데이터의 필수 항목이 추출된 항목 데이터에 존재하지 않는다고 판단할 수 있다.
프로세서(250)는 메모리에 기 저장된 인공지능 모델을 이용하여 항목 데이터를 재 추출할 수 있다. 인공지능 모델은 훈련 항목 데이터를 이용하여 미리 훈련된 모델일 수 있다.
프로세서(250)는 항목 데이터가 재 추출되면, 단계(S410)와, 단계(S430)를 재 수행하여 재 추출된 항목 데이터에 대한 신뢰도를 재평가할 수 있다.
프로세서(250)는 표준 항목 데이터의 필수 항목이 재 추출된 항목 데이터에 존재한다고 판단되면, 재 추출된 항목에 대한 환자의 정보를 제공할 수 있다(S500). 환자의 정보는 항목 데이터에 대한 설명 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 설명 데이터는 의무 기록지에 기재되는 항목 데이터들의 값을 해석하고, 해석된 의미를 환자에게 설명하기 위한 데이터일 수 있다. 설명 데이터는 텍스트, 이미지, 동영상, 음성 등의 데이터일 수 있다.
환자의 정보는 의무 기록지에 기록된 항목 데이터 값을 해석한 환자의 진단명, 병기, 수술 여부, 수술명, 맞춤형 치료 정보, 치료 여정 및 참여 가능한 임상 시험 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
프로세서(250)는 환자 정보를 단말(100)에 제공할 수 있다. 이와 다르게, 프로세서(250)는 병원에 구비되어 있는 서버, 또는 의료 관련 종사자의 단말에 제공할 수도 있으며, 그 종류는 한정되지 않는다.
실시예에 따른 환자정보 제공장치는 의무 기록지에서 추출되는 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)(예: 메모리(내장 메모리 또는 외장 메모리))에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램)로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치를 포함할 수 있다. 상기 명령이 제어부에 의해 실행될 경우, 제어부가 직접, 또는 상기 제어부의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, 비일시적은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.
실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서, 환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하는 단계와, 상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계와, 상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하는 단계와, 상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계와, 상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공하는 단계를 수행하기 위한 동작을 포함하는 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서, 환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하는 단계와, 상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계와, 상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하는 단계와, 상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계와, 상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공하는 단계를 수행하기 위한 동작을 포함하는 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
상기에서는 도면 및 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 실시예의 기술적 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 실시예는 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음은 이해할 수 있을 것이다.
100: 단말
200: 환자 정보 제공 장치
250: 프로세서
200: 환자 정보 제공 장치
250: 프로세서
Claims (16)
- 환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하는 단계;
상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계;
상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하는 단계;
상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계; 및
상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공하는 단계;
를 포함하는 환자 정보 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계는,
상기 추출된 항목 데이터를 기 설정된 표준 항목 데이터와 비교하는 단계; 및
상기 표준 항목 데이터의 필수 항목이 상기 추출된 항목 데이터에 존재하는지 여부를 판단하여 상기 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계;
를 포함하는 환자 정보 제공 방법. - 제2항에 있어서,
상기 표준 항목 데이터의 필수 항목이 상기 추출된 항목 데이터에 존재하지 않으면, 미리 훈련된 인공지능 모델을 이용하여 항목 데이터를 재 추출하는 환자 정보 제공 방법. - 제2항에 있어서,
상기 추출된 항목 데이터를 표준 항목 데이터와 비교하는 단계는,
룰 베이스 모델, 버트 모델, 의사결정 트리 모델 및 신경망 모델 중 어느 하나를 이용하여 수행하는 환자 정보 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 의무 기록지는 병리 보고서, 유전자 검사 보고서, 부위별 영상 검사 보고서(CT, MRI), 핵의학 영상 검사 보고서(PET/CT), 처방전 중 적어도 하나 이상을 포함하는 환자 정보 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 항목 데이터는 환자의 이름, 생년월일, 나이, 성별, 치료 이력, 조직 검사 결과, 유전자 검사 결과, 영상 검사 판독 결과, 처방약 및 의약품 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 환자 정보 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 환자의 정보는 환자의 진단명, 병기, 수술 여부, 수술명, 맞춤형 치료 정보, 치료 여정 및 참여 가능한 임상 시험 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 환자 정보 제공 방법. - 환자의 정보를 측정하기 위한 프로그램이 저장된 메모리; 및
상기 프로그램을 구동하는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하고, 상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고, 상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하고, 상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하고, 상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공하는 환자 정보 제공 장치. - 제8항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 추출된 항목 데이터를 표준 항목 데이터와 비교하고, 상기 표준 항목 데이터의 필수 항목이 상기 추출된 항목 데이터에 존재하는지 여부를 판단하여 상기 항목 데이터의 신뢰도를 평가하도록 제어하는 환자 정보 제공 장치. - 제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 표준 항목 데이터의 필수 항목이 상기 추출된 항목 데이터에 존재하지 않으면, 미리 훈련된 인공지능 모델을 이용하여 항목 데이터를 재 추출하는 환자 정보 제공 장치. - 제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
룰 베이스 모델, 버트 모델, 의사결정 트리 모델 및 신경망 모델 중 어느 하나를 이용하여 상기 추출된 항목 데이터를 표준 항목 데이터와 비교하는 환자 정보 제공 장치. - 제8항에 있어서,
상기 의무 기록지는 병리 보고서, 유전자 검사 보고서, 부위별 영상 검사 보고서(CT, MRI), 핵의학 영상 검사 보고서(PET/CT), 처방전 중 적어도 하나 이상을 포함하는 환자 정보 제공 장치. - 제8항에 있어서,
상기 항목 데이터는 환자의 이름, 생년월일, 나이, 성별, 치료 이력, 조직 검사 결과, 유전자 검사 결과, 영상 검사 판독 결과, 처방약 및 의약품 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 환자 정보 제공 장치. - 제8항에 있어서,
상기 환자의 정보는 환자의 진단명, 병기, 수술 여부, 수술명, 맞춤형 치료 정보, 치료 여정 및 참여 가능한 임상 시험 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 환자 정보 제공 장치. - 컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,
상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,
환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하는 단계;
상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계;
상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하는 단계;
상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계; 및
상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공하는 단계;
를 포함하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체. - 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,
상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,
환자의 의무 기록지의 이미지 데이터를 수신하는 단계;
상기 의무 기록지의 이미지 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 단계;
상기 변환된 텍스트 데이터로부터 항목 데이터를 추출하는 단계;
상기 추출된 항목 데이터의 신뢰도를 평가하는 단계; 및
상기 평가된 신뢰도가 임계값 이상이면 상기 추출된 항목 데이터에 대한 환자의 정보를 제공하는 단계;
를 포함하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램.
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