KR20230103274A - Intelligent personalized rehabilitation exercise protocol recommendation method and system - Google Patents
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Abstract
본 개시는 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 개시의 실시 예에 따른 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 방법은, 사용자 의료 정보 및 사용자 프로파일 정보에 기반하여 사용자 정보를 구성하는 단계, 재활운동 프로토콜 수행 정보에 기반하여 수행 패턴 네트워크를 구성하는 단계, 학습 데이터와 수행 패턴 네트워크에 기반하여 데이터 클러스터링을 수행하여 예측 모델을 생성하는 단계, 예측 모델 및 사용자 정보에 기반하여 추천 재활운동 프로토콜을 예측하는 단계, 예측 결과에 기반하여 재활운동 프로토콜 추천 정보를 생성하고, 재활운동 프로토콜 추천 정보를 클라이언트에 전달하는 단계, 클라이언트로부터 재활운동 프로토콜 수행 정보를 수신하는 단계, 재활운동 프로토콜 수행 정보를 학습 데이터에 추가 구성하는 단계를 포함한다. 본 개시에 따르면, 사용자의 재활운동 프로토콜 수행패턴을 분석하여 사용자 맞춤형 재활운동 프로토콜을 추천할 수 있다.The present disclosure relates to a method and system for recommending an intelligent personalized rehabilitation exercise protocol. An intelligent personalized rehabilitation exercise protocol recommendation method according to an embodiment of the present disclosure includes configuring user information based on user medical information and user profile information, configuring a performance pattern network based on rehabilitation exercise protocol performance information, Generating a predictive model by performing data clustering based on learning data and performance pattern networks, predicting a recommended rehabilitation exercise protocol based on the predictive model and user information, generating rehabilitation exercise protocol recommendation information based on the prediction result and transmitting rehabilitation exercise protocol recommendation information to the client, receiving rehabilitation exercise protocol performance information from the client, and adding rehabilitation exercise protocol performance information to learning data. According to the present disclosure, a user-customized rehabilitation exercise protocol may be recommended by analyzing a user's rehabilitation exercise protocol performance pattern.
Description
본 개시는 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는, 사용자의 재활운동 프로토콜 수행패턴을 분석하여 사용자 맞춤형 재활운동 프로토콜을 추천할 수 있는 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present disclosure relates to a method and system for recommending an intelligent personalized rehabilitation exercise protocol, and more specifically, to recommend an intelligent personalized rehabilitation exercise protocol that can recommend a user-customized rehabilitation exercise protocol by analyzing a user's rehabilitation exercise protocol performance pattern. It relates to methods and systems.
질병이나 상해로 인한 병원에서의 치료가 종료된 후, 일상생활로의 복귀를 위해서는 지역 사회에서 일정기간 혹은 지속적인 재활운동이 요구된다. 최근 ICT 융합기술의 발전으로 뇌질환이나 치매관련 예방과 치료를 위한 장치 등의 솔루션이 제공되고 있으나, 근골격계 질환을 위한 체계적이고 지속적인 재활운동 솔루션은 미약한 실정이다. 장애인이나 노인을 포함한 취약 계층의 경우, 재활을 지원하는 재활운동 인프라나 관리 시스템이 없거나 부실하여 치료나 건강증진, 건강유지 등의 목적에 맞는 재활서비스 이용이 어려운 문제가 있다. 또한, 병원에서의 치료와 지역사회에서의 재활운동이 유기적으로 연계되지 않아 재활운동의 효과증대나 전주기 건강관리가 어려운 문제가 있다.After treatment at the hospital due to illness or injury is completed, a certain period of time or continuous rehabilitation is required in the community to return to daily life. Recently, with the development of ICT convergence technology, solutions such as devices for preventing and treating brain diseases or dementia are provided, but systematic and continuous rehabilitation exercise solutions for musculoskeletal disorders are weak. In the case of the vulnerable, including the disabled or the elderly, it is difficult to use rehabilitation services suitable for the purpose of treatment, health promotion, or health maintenance because there is no rehabilitation exercise infrastructure or management system that supports rehabilitation. In addition, there is a problem in that the treatment in the hospital and the rehabilitation exercise in the community are not organically linked, so it is difficult to increase the effectiveness of the rehabilitation exercise or to manage the health of the entire life cycle.
최근 언택트 시대에 다양한 미디어 매체를 통해 운동 정보가 공유되고 있다. 이런 환경에서는, 특히 생활체육을 포함한 재활운동으로 인한 2차 사고 방지를 위해 개인에게 최적화된 건강상태 맞춤형 재활운동 프로토콜을 추천할 수 있는 시스템이 요구된다. 종래의 운동 추천 시스템들은 개인에게 간단한 건강상태 질의 혹은 웨어러블 디바이스를 통한 건강체크를 통해 몇몇 운동 프로그램들 중 하나를 선택하여 제공한다. 그러나 종래의 방식은 일정기간 혹은 지속적인 재활운동이 필요한 재활환자에게 적용하는데 어려움이 있다.In the recent untact era, exercise information is being shared through various media outlets. In this environment, a system capable of recommending a rehabilitation exercise protocol optimized for individual health conditions is required to prevent secondary accidents caused by rehabilitation exercises, including sports for daily life. Conventional exercise recommendation systems select and provide one of several exercise programs to an individual through a simple health condition inquiry or health check through a wearable device. However, it is difficult to apply the conventional method to rehabilitation patients who need a certain period of time or continuous rehabilitation exercise.
개인의 질병이나 동적으로 변동 가능한 건강상태, 기저질환의 특성을 고려해야 하는 재활운동의 경우, 기존의 사용자와 아이템 정보를 기반으로 설계된 일반적인 운동 추천 시스템에 적용이 어려운 문제가 있다. 또한, 단순히 사용자 정보와 재활운동 프로토콜 정보만 활용하는 경우, 방대한 질병과 다양한 사용자 건강상태 및 기저질환 패턴으로 인해 추천 정보 예측을 위한 계산량 및 시간이 증가하는 문제가 있다.In the case of rehabilitation exercise, which needs to consider individual diseases, dynamically variable health conditions, and characteristics of underlying diseases, it is difficult to apply to a general exercise recommendation system designed based on existing user and item information. In addition, when only user information and rehabilitation exercise protocol information are used, there is a problem in that the amount of computation and time for predicting recommendation information increases due to a vast number of diseases, various user health conditions, and patterns of underlying diseases.
본 개시의 목적은, 사용자의 재활운동 프로토콜 수행패턴을 분석하여 사용자 맞춤형 재활운동 프로토콜을 추천할 수 있는 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 방법 및 시스템을 제공하는데 있다.An object of the present disclosure is to provide an intelligent personalized rehabilitation exercise protocol recommendation method and system capable of recommending a user-customized rehabilitation exercise protocol by analyzing a user's rehabilitation exercise protocol performance pattern.
본 개시의 실시 예에 따른 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 방법은, 사용자 의료 정보 및 사용자 프로파일 정보에 기반하여 사용자 정보를 구성하는 단계, 재활운동 프로토콜 수행 정보에 기반하여 수행 패턴 네트워크를 구성하는 단계, 학습 데이터와 상기 수행 패턴 네트워크에 기반하여 데이터 클러스터링을 수행하여 예측 모델을 생성하는 단계, 상기 예측 모델 및 상기 사용자 정보에 기반하여 추천 재활운동 프로토콜을 예측하는 단계, 상기 예측 결과에 기반하여 재활운동 프로토콜 추천 정보를 생성하고, 상기 재활운동 프로토콜 추천 정보를 클라이언트에 전달하는 단계, 상기 클라이언트로부터 상기 재활운동 프로토콜 수행 정보를 수신하는 단계, 상기 재활운동 프로토콜 수행 정보를 상기 학습 데이터에 추가 구성하는 단계를 포함할 수 있다.An intelligent personalized rehabilitation exercise protocol recommendation method according to an embodiment of the present disclosure includes configuring user information based on user medical information and user profile information, configuring a performance pattern network based on rehabilitation exercise protocol performance information, Generating a prediction model by performing data clustering based on learning data and the performance pattern network, predicting a recommended rehabilitation exercise protocol based on the prediction model and the user information, and performing a rehabilitation exercise protocol based on the prediction result. Generating recommendation information and transmitting the rehabilitation exercise protocol recommendation information to a client, receiving the rehabilitation exercise protocol performance information from the client, and adding the rehabilitation exercise protocol performance information to the learning data. can do.
본 개시에 의하면, 사용자의 재활운동 프로토콜 수행 패턴을 분석함으로써, 일정기간 혹은 지속적인 재활운동이 필요한 재활환자에게 최적화된 재활운동 프로토콜을 추천할 수 있다.According to the present disclosure, by analyzing a user's rehabilitation exercise protocol performance pattern, it is possible to recommend an optimized rehabilitation exercise protocol to a rehabilitation patient who needs rehabilitation exercise for a certain period of time or continuously.
본 개시에 의하면, 사용자 맞춤형 재활운동 프로토콜을 예측함으로써, 추천에 소요되는 계산량 및 시간을 최소화할 수 있다.According to the present disclosure, by predicting a user-customized rehabilitation exercise protocol, the amount of calculation and time required for recommendation can be minimized.
도 1은 본 개시의 실시 예에 따른 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 시스템을 개략적으로 보여주는 블록도이다.
도 2는 본 개시의 실시 예에 따른 서버의 동작 및 기능을 보여주는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 실시 예에 따른 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 실시 예에 따른 서버의 예시적인 블록도이다.1 is a block diagram schematically showing an intelligent personalized rehabilitation exercise protocol recommendation system according to an embodiment of the present disclosure.
2 is a block diagram showing operations and functions of a server according to an embodiment of the present disclosure.
3 is a flowchart showing a method for recommending an intelligent personalized rehabilitation exercise protocol according to an embodiment of the present disclosure.
4 is an exemplary block diagram of a server according to an embodiment of the present disclosure.
아래에서는, 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 쉽게 실시할 수 있을 정도로, 본 개시의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재될 것이다.In the following, embodiments of the present disclosure will be described clearly and in detail so that those skilled in the art can easily practice the present disclosure.
상세한 설명에서 사용되는 부 또는 유닛(unit), 모듈(module), 블록(block), ~기(~or, ~er) 등의 용어들을 참조하여 설명되는 구성 요소들 및 도면에 도시된 기능 블록들은 소프트웨어, 또는 하드웨어, 또는 그것들의 조합의 형태로 구현될 수 있다. 예시적으로, 소프트웨어는 기계 코드, 펌웨어, 임베디드 코드, 및 응용 애플리케이션 소프트웨어일 수 있다. 예를 들어, 하드웨어는 전기 회로, 전자 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적 회로, 집적 회로 코어들, 압력 센서, 관성 센서, 멤즈(microelectromechanical system; MEMS), 수동 소자, 또는 그것들의 조합을 포함할 수 있다.Components described with reference to terms such as unit, unit, module, block, ~or, ~er, etc. used in the detailed description and functional blocks shown in the drawings are It may be implemented in the form of software, hardware, or a combination thereof. Illustratively, the software may be machine code, firmware, embedded code, and application software. For example, the hardware may include an electrical circuit, an electronic circuit, a processor, a computer, an integrated circuit, integrated circuit cores, a pressure sensor, an inertial sensor, a microelectromechanical system (MEMS), a passive component, or a combination thereof. .
본 명세서에서 “재활운동 프로토콜(protocol)”이라는 용어가 사용된다. 재활운동 프로토콜은, 재활대상자가 일정기간 동안 재활을 목적으로 수행해야 할 운동 프로그램을 계획한 임의의 모든 정보를 의미할 수 있다. 재활운동 프로토콜은 재활 목적, 재활 부위, 질병 정보, 질병에 따른 운동 단계 정보, 운동 목적에 따른 운동 유형, 운동 유형별 운동 종류와 운동 횟수 및 세트 수, 휴식 시간 및 제한 조건 등을 포함할 수 있다.In this specification, the term “rehabilitation exercise protocol” is used. The rehabilitation exercise protocol may mean any and all information for planning an exercise program to be performed by a rehabilitation subject for the purpose of rehabilitation for a certain period of time. The rehabilitation exercise protocol may include rehabilitation purpose, rehabilitation part, disease information, exercise step information according to disease, exercise type according to exercise purpose, exercise type and number of exercises and sets for each exercise type, rest time, and limiting conditions.
도 1은 본 개시의 실시 예에 따른 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 시스템을 개략적으로 보여주는 블록도이다. 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 시스템(10)은 클라이언트(100), 및 서버(200)를 포함할 수 있다.1 is a block diagram schematically showing an intelligent personalized rehabilitation exercise protocol recommendation system according to an embodiment of the present disclosure. The intelligent personalized rehabilitation exercise
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클라이언트(100) 및 서버(200)는 각각 서로 다른 전자 장치로 구현될 수 있다. 본 개시의 다른 실시 예에 따르면, 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 시스템(10)은 하나의 전자 장치로 구현될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 스마트 폰(smartphone), 스마트 패드(smart pad), 웨어러블 장치(wearable device), 디지털 카메라(digital camera), 텔레비전(television), 모니터(monitor), 랩톱 컴퓨터(laptop computer), 블랙박스(black-box), 로봇(robot) 등과 같이 전력을 전달 받을 수 있는 다양한 전자 장치를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the
클라이언트(100)와 서버(200)는 유선 또는 무선 통신망을 통하여 서로 연결되어 통신할 수 있다. 설명의 편의를 위해 클라이언트(100)는 하나인 것으로 도시되나, 복수의 클라이언트들이 유선 및 무선 통신망을 통하여 서버(200)에 연결될 수 있다. 클라이언트(100)와 서버(200)간의 통신을 위한 인터페이스는, LTE (Long Term Evolution), 와이맥스(WiMax), GSM (Global System for Mobile communication), CDMA (Code Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), NFC (Near Field Communication), 와이파이(WiFi), RFID (Radio Frequency IDentification) 등과 같은 다양한 무선 통신 방식들, 또는 USB (Universal Serial Bus), SATA (Serial AT Attachment), SCSI (Small Computer Small Interface), 파이어와이어(Firewire), PCI (Peripheral Component Interconnection) 등과 같은 다양한 유선 통신 방식들 중 적어도 하나에 기반하여 통신을 수행할 수 있다. 도시하지 않았으나, 클라이언트(100) 및 서버(200)는 각각 통신을 위한 데이터 송수신부(미도시)를 포함할 수 있다.The
지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 시스템(10)은 사용자 정보에 기반하여 사용자-질병별 또는 사용자-질병별/단계별 재활운동 프로토콜을 추천할 수 있다. 예를 들어, 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 시스템(10)은 학습된 예측 모델을 사용하여 재활운동 프로토콜을 추천할 수 있다. 사용자가 추천된 재활운동 프로토콜 수행하였는지 여부는 데이터화될 수 있다. 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 시스템(10)은 재활운동 프로토콜 수행 여부 및/또는 수행 단계를 재학습함으로써 사용자에게 최적화된 재활운동 프로토콜을 제공할 수 있다.The intelligent personalized rehabilitation exercise
클라이언트(100)는 사용자 관리부(110), 재활운동 자원 관리부(120), 코칭 서비스부(130)를 포함할 수 있다. 도시하지 않았으나, 클라이언트(100)는 사용자 입력(또는 사용자 명령으로 지칭될 수 있음)을 받는 사용자 입력 수단(예컨대, 키보드 및/또는 마우스 등)을 더 포함할 수 있다. 사용자 입력 수단(미도시)은 사용자 관리부(110), 및/또는 재활운동 자원 관리부(120)에 사용자 명령을 전달할 수 있다.The
사용자 관리부(110)는 개인정보 또는 개인 선호도 정보를 포함하는 사용자 프로파일 정보(UPI)를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 사용자 프로파일 정보(UPI)는 사용자 의료 정보, 재활운동 프로토콜 처방 내역, 및/또는 재활운동 프로토콜 수행 내역 등을 포함할 수 있다. 사용자 관리부(110)는 사용자 프로파일 정보(UPI)에 대한 등록, 조회, 및 관리 기능을 제공할 수 있다. 사용자 관리부(110)는 사용자 프로파일 정보(UPI)를 서버(200)에 송신할 수 있다.The
재활운동 자원 관리부(120)는 재활운동 프토토콜 추천 및 재활운동 프로토콜 수행에 필요한 재활운동 인프라(예컨대, 시설, 기기/기구, 및/또는 코치 등) 정보, 재활운동 컨텐츠 정보, 및/또는 재활운동 프로토콜 정보와 같은 재활운동 자원 정보(RRI)를 생성할 수 있다. 재활운동 자원 관리부(120)는 재활운동 자원 정보(RRI)에 대한 등록, 조회, 및 관리 기능을 제공할 수 있다. 재활운동 자원 관리부(120)는 재활운동 자원 정보(RRI)를 서버(200)에 송신할 수 있다.The rehabilitation exercise resource management unit 120 recommends rehabilitation exercise protocols and rehabilitation exercise infrastructure (eg, facilities, devices/equipment, and/or coaches, etc.) information, rehabilitation exercise content information, and/or rehabilitation exercise necessary for performing the rehabilitation exercise protocol. Rehabilitation exercise resource information (RRI) such as protocol information may be generated. The rehabilitation exercise resource management unit 120 may provide registration, inquiry, and management functions for rehabilitation exercise resource information (RRI). The rehabilitation exercise resource management unit 120 may transmit rehabilitation exercise resource information (RRI) to the
코칭 서비스부(130)는 서버(200)로부터 재활운동 프로토콜 추천 정보(PRI)를 수신할 수 있다. 코칭 서비스부(130)는 재활운동 프로토콜 추천 정보(PRI)에 기반하여 개인맞춤형 재활운동 프로토콜을 처방 및 추천하고, 재활운동 수행을 지원하는 기능을 제공할 수 있다. 코칭 서비스부(130)는 사용자 명령에 기반하여 사용자가 추천된 재활운동 프로토콜 수행하였는지 여부를 지시하는 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 생성할 수 있다. 코칭 서비스부(130)는 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 서버(200)에 송신할 수 있다.The
서버(200)는 사용자 정보 관리부(210), 재활운동 자원 정보 관리부(220), 재활운동 프로토콜 추천 모듈(230), 및 데이터베이스(240)를 포함할 수 있다. 도시하지 않았으나, 서버(200)는 서비스 브로커(미도시)를 더 포함할 수 있다. 서비스 브로커(미도시)는 클라이언트(100)로부터의 데이터(예컨대, 사용자 프로파일 정보(UPI), 재활운동 자원 정보(RRI), 및/또는 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI) 등)를 수신, 분석, 가공할 수 있다. 서비스 브로커(미도시)는 수신, 분석, 가공된 데이터를 서버(200) 내의 다른 구성들(즉, 사용자 정보 관리부(210), 재활운동 자원 정보 관리부(220), 재활운동 프로토콜 추천 모듈(230), 및/또는 데이터베이스(240))에 분배할 수 있다. 서비스 브로커(미도시)는 서버(200) 내의 다른 구성들의 동작 및 기능을 제어할 수 있다.The
사용자 정보 관리부(210)는 사용자 프로파일 정보(UPI)를 수신할 수 있다. 사용자 정보 관리부(210)는 사용자 프로파일 정보(UPI)에 기반하여 사용자 정보(UI)를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 사용자 정보 관리부(210)는 서버(200)에 외부에 제공되는 재활운동 빅데이터 플랫폼(11)과 연동할 수 있다. 예를 들어, 사용자 정보 관리부(210)는 재활운동 빅데이터 플랫폼(11)과의 연동을 통해 사용자의 의료 및 의료기관에서의 재활운동 정보를 수집, 관리하는 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 정보 관리부(210)는 재활운동 빅데이터 플랫폼(11)으로부터 사용자 의료 정보(UMI)를 수신할 수 있다. 사용자 정보 관리부(210)는 사용자 프로파일 정보(UPI) 및 사용자 의료 정보(UMI)에 기반하여 사용자 정보(UI)를 생성할 수 있다.The user
재활운동 자원 정보 관리부(220)는 재활운동 자원 정보(RRI)를 수신하여 재활운동 프로토콜 추천 모듈(230)에 전달할 수 있다. 재활운동 자원 정보 관리부(220)는 재활운동 자원 정보(RRI)를 가공, 분석, 관리할 수 있다. 재활운동 자원 정보(RRI)를 재활운동 프로토콜 추천 모듈(230)에 전달하기 전에, 재활운동 자원 정보 관리부(220)는 재활운동 자원 정보(RRI)를 전처리할 수 있다.The rehabilitation exercise resource
재활운동 프로토콜 추천 모듈(230)은 학습 데이터 관리부(231), 예측 모델 생성부(232), 추천 재활운동 예측부(233), 및 코칭 서비스 관리부(234)를 포함할 수 있다. 재활운동 프로토콜 추천 모듈(230)은 사용자 정보(UI) 및 재활운동 자원 정보(RRI)에 기반하여 사용자에 최적화된 맞춤형 재활운동 프로토콜을 추천하는 기능을 제공할 수 있다.The rehabilitation exercise protocol recommendation module 230 may include a learning
학습 데이터 관리부(231)는 추천 재활운동 예측 모델을 생성하기 위한 학습 데이터를 관리할 수 있다. 학습 데이터 관리부(231)는 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)에 기반하여 학습 데이터를 지속적으로 추가 구성하여 저장할 수 있다.The learning
예측 모델 생성부(232)는 학습 데이터에 기반하여 예측 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 예측 모델 생성부(232)는 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)에 기반하여 수행 패턴 네트워크를 구성할 수 있다. 수행 패턴 네트워크는 사용자의 재활운동 프로토콜의 수행 패턴을 분석하는 기능을 제공할 수 있다. 그리고, 예측 모델 생성부(232)는 수행 패턴 네트워크를 활용하여 사용자-질병별 또는 사용자-질병별/단계별 재활운동 프로토콜에 대한 데이터를 클러스터링(clustering)함으로써 추천 재활운동 예측 모델을 생성할 수 있다.The predictive
추천 재활운동 예측부(233)는 사용자 정보 및 예측 모델에 기반하여 사용자에 추천할 최적화된 맞춤형 재활운동 프로토콜을 예측할 수 있다. 추천 재활운동 예측부(233)는 예측 결과를 코칭 서비스 관리부에 전달할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 추천 재활운동 예측부(233)는 임의의 또는 미리 설정된 다양한 파라미터들과 함수들을 활용하여 예측 결과에 대한 후처리를 수행할 수 있다.The recommended rehabilitation
코칭 서비스 관리부(234)는 예측 결과에 기반하여 재활운동 프로토콜 추천 정보(PRI)를 생성할 수 있다. 코칭 서비스 관리부(234)는 재활운동 프로토콜 추천 정보(PRI)를 클라이언트(100)에 송신할 수 있다. 코칭 서비스 관리부(234)는 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 수신하여 학습 데이터 관리부(231)에 전달할 수 있다.The coaching
재활운동 프로토콜 추천 모듈(230)의 구체적인 기능 및 동작은 도 2에서 상세하게 설명한다.Specific functions and operations of the rehabilitation exercise protocol recommendation module 230 will be described in detail with reference to FIG. 2 .
데이터베이스(240)는 시스템(10)에서 관리 및 처리되는 사용자 정보 데이터(UID), 재활운동 자원 정보 데이터(RRID), 표준 데이터셋(SDS), 클러스터링 데이터(CD), 및 학습 데이터셋(TDS) 등과 같은 재활운동 프로토콜 예측 및 추천에 필요한 데이터들을 저장할 수 있다. 도시된 것과 달리, 데이터베이스(240)는 서버(200)와 다른 서버(미도시)에 제공될 수 있다.The
도 2는 본 개시의 실시 예에 따른 서버의 동작 및 기능을 보여주는 블록도이다. 설명의 편의를 위해, 도 1에서 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략한다.2 is a block diagram showing operations and functions of a server according to an embodiment of the present disclosure. For convenience of explanation, the overlapping contents with those described in FIG. 1 are omitted.
도 2와 함께, 도 1을 참조하면, 사용자 정보 관리부(210)는 사용자 프로파일 정보(UPI)에 기반하여 사용자 정보(UI)를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 시스템(10)은 외부의 재활운동 빅데이터 플랫폼(11)과 연동하여 동작할 수 있다. 이 경우, 사용자 정보 관리부(210)는 사용자 프로파일 정보(UPI) 및 사용자 의료 정보(UMI)에 기반하여 사용자 정보(UI)를 생성할 수 있다. 입력 데이터(ID)는 사용자 정보(UI)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 입력 데이터(ID)는 재활운동 자원 정보(RRI)를 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 together with FIG. 2 , the user
학습 데이터 관리부(231)는 데이터 베이스(240)에 저장된 데이터(DATA)(예컨대, 표준 데이터셋(SDS), 학습 데이터셋(TDS) 등)에 기반하여 예측 모델을 생성하기 위한 데이터셋(DS)을 생성할 수 있다. 학습 데이터 관리부(231)는 클라이언트(100)로부터 수신된 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 학습 데이터(DS)에 추가할 수 있다. 사용자에 대한 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)가 학습 데이터(DS)에 추가됨으로써, 서버(200)는 사용자에게 최적화된 재활운동 프로토콜을 예측 및 추천할 수 있다.The learning
예측 모델 생성부(232)는 수행 패턴 네트워크 구성 모듈(232-1), 및 데이터 클러스터링 모듈(232-2)을 포함할 수 있다. 구체적으로, 수행 패턴 네트워크 구성 모듈(232-1)은 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)에 기반하여 수행 패턴 네트워크를 구성할 수 있다. 데이터 클러스터링 모듈(232-2)은 학습 데이터(DS)와 수행 패턴 네트워크에 기반하여 데이터를 클러스터링할 수 있다. 예를 들어, 데이터 클러스터링 모듈은 K-평균(K-means), 계층 군집(Hierarchical clustering), 평균 이동(Mean Shift), GMM(Gaussian Mixture Model), DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 등과 같은 다양한 클러스터링 알고리즘을 이용할 수 있다. 데이터 클러스터링 모듈(232-2)은 데이터를 클러스터링한 클러스터링 정보에 기반하여 예측 모델(PM)을 생성할 수 있다. 클러스터링 정보는 데이터베이스(240)에 저장되어 이후 재사용될 수 있다. 사용자 맞춤형 재활운동 프로토콜에 대한 클러스터링 정보가 재사용됨에 따라, 재활운동 프로토콜 예측 및 추천에 소요되는 시간 및 계산량이 최소화될 수 있다.The predictive
추천 재활운동 예측부(233)는 입력 데이터(ID) 및 예측 모델(PM)에 기반하여 추천 재활운동을 예측한 예측 결과(PR)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 추천 재활운동 예측부(233)는 예측 모델(PM)에 입력 데이터(ID)를 적용함으로써 예측 결과(PR)를 생성할 수 있다. 예측 결과(PR)는 사용자 맞춤형 재활운동 프토토콜을 포함할 수 있다.The recommended rehabilitation
코칭 서비스 관리부(234)는 예측 결과(PR)에 기반하여 재활운동 프로토콜 추천 정보(PRI)를 생성할 수 있다. 코칭 서비스 관리부(234)는 우선순위, 사용자의 질병, 및/또는 질병 단계를 고려하여 재활운동 프로토콜 추천 정보(PRI)를 생성할 수 있다.The coaching
코칭 서비스 관리부(234)는 클라이언트(100)로부터 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 수신할 수 있다. 코칭 서비스 관리부(234)는 수행 패턴 네트워크를 구성하기 위해 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 예측 모델 생성부(232)에 전달할 수 있다.The coaching
일 실시 예에 있어서, 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)가 사용자의 재활운동 프로토콜을 수행하지 않음을 지시하는 경우, 코칭 서비스 관리부(234)는 예측 모델 생성부(232)가 새로운 예측 모델(PM)을 생성하도록 제어할 수 있다. 반대로, 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)가 사용자의 재활운동 프로토콜 수행을 지시하는 경우, 코칭 서비스 관리부(234)는 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 데이터셋(DS)에 추가 구성시키기 위해 학습 데이터 관리부(231)에 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 전달할 수 있다.In one embodiment, when the rehabilitation exercise protocol performance information (PPI) indicates that the user's rehabilitation exercise protocol is not performed, the
도 3은 본 개시의 실시 예에 따른 지능형 개인맞춤 재활운동 프로토콜 추천 방법을 보여주는 흐름도이다. 설명의 편의를 위해, 도 1 및 2의 도면 부호를 참조하여, 도 3이 설명된다.3 is a flowchart showing a method for recommending an intelligent personalized rehabilitation exercise protocol according to an embodiment of the present disclosure. For convenience of description, FIG. 3 will be described with reference to reference numerals in FIGS. 1 and 2 .
S110 단계에서, 사용자 정보 관리부(210)는 사용자 의료 정보(UMI) 및 사용자 프로파일 정보(UPI)에 기반하여 사용자 정보(UI)를 구성할 수 있다.In step S110, the user
S120 단계에서, 예측 모델 생성부(232)는 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI) 및 학습 데이터(DS)에 기반하여 예측 모델을 생성할 수 있다. 구체적으로, 예측 모델 생성 단계는, 수행 패턴 네트워크 구성 모듈(232-1)이 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)에 기반하여 수행 패턴 네트워크를 구성하는 단계(S121 단계), 및 데이터 클러스터링 모듈(232-2)이 학습 데이터(DS)와 수행 패턴 네트워크에 기반하여 데이터 클러스터링을 수행하여 예측 모델(PM)을 생성하는 단계(S122 단계)를 포함할 수 있다.In step S120, the predictive
S130 단계에서, 추천 재활운동 예측부(233)는 예측 모델(PM) 및 사용자 정보(UI)에 기반하여 추천 재활운동 프로토콜을 예측할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 추천 재활운동 예측부(233)는 예측 모델(PM), 사용자 정보(UI), 및 재활운동 자원 정보(RRI)에 기반하여 추천 재활운동 프로토콜을 예측할 수 있다.In step S130, the recommended rehabilitation
S140 단계에서, 코칭 서비스 관리부(234)는 예측된 추천 재활운동 프로토콜(즉, 예측 결과(PR))에 기반하여 재활운동 프로토콜 추천 정보(PRI)를 클라이언트(100)에 전달할 수 있다.In step S140 , the coaching
S150 단계에서, 클라이언트(100)는 사용자 명령에 기반하여 사용자가 추천된 재활운동 프로토콜 수행하였는지 여부를 지시하는 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 생성할 수 있다. 코칭 서비스 관리부(234)는 클라이언트(100)로부터 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 수신할 수 있다. 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)가 사용자의 재활운동 프로토콜 처방 및 수행이 이루어짐을 지시하는 경우(예), 절차는 S160 단계로 이동한다. 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)가 사용자의 재활운동 프로토콜 처방 및 수행이 이루어지지 않음을 지시하는 경우(아니오), 절차는 다시 S120 단계로 이동한다. S120 단계에서, 예측 모델(PM) 생성시, 사용자의 선호도가 고려될 수 있다.In step S150, the
S160 단계에서, 학습 데이터 관리부(231)는 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)를 학습 데이터(DS)에 추가로 구성할 수 있다. 재활운동 프로토콜 수행 정보(PPI)가 계속해서 재학습됨으로써, 서버(200)는 재활운동 프로토콜 예측 성능이 향상될 수 있다.In step S160, the learning
도 4는 본 개시의 실시 예에 따른 서버의 예시적인 블록도이다. 도 4를 참조하면, 서버(300)는 네트워크 인터페이스(310), 프로세서(320), 메모리(330), 스토리지(340), 및 버스(350)을 포함할 수 있다. 설명의 편의를 위해, 도 1을 참조하여 도 4를 설명한다.4 is an exemplary block diagram of a server according to an embodiment of the present disclosure. Referring to FIG. 4 , a
네트워크 인터페이스(310)는 외부 서버 또는 외부 전자 장치들과 통신하도록 구성될 수 있다. 네트워크 인터페이스(310)는 클라이언트(100)와의 통신을 통해 다양한 데이터(예컨대, UID, RRID 등)를 수신할 수 있다. 네트워크 인터페이스(310)는 외부 서버 또는 외부 전자 장치들과의 통신을 통해 학습을 위한 데이터셋(예컨대, SDS, CD, TDS 등)을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 네트워크 인터페이스(310)는 재활운동 빅데이터 플랫폼(11)과의 통신을 통해 다양한 데이터(예컨대, UMI)를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 네트워크 인터페이스(310)는 서버(300)에 의해 학습된 모델들을 외부 서버 또는 외부 전자 장치들에 제공할 수 있다.The
프로세서(320)는 서버(300)의 중앙 처리 장치로의 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(320)는 서버(300)의 데이터 관리, 학습, 및 예측을 위하여 요구되는 제어 동작 및 연산 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)의 제어에 따라, 네트워크 인터페이스(310)는 데이터셋을 수신할 수 있다. 프로세서(320)의 제어에 따라, 사용자 정보(UI) 및 데이터셋에 기반하여 사용자 맞춤형 재활운동 프로토콜을 예측할 수 있다.The
프로세서(320)는 메모리(330)의 연산 공간을 활용하여 동작할 수 있고, 스토리지(340)로부터 운영체제를 구동하기 위한 파일들 및 어플리케이션의 실행 파일들을 읽을 수 있다. 프로세서(320)는 운영 체제 및 다양한 어플리케이션들을 실행할 수 있다. 프로세서(320)는 CPU(central processing unit), GPU(graphic processing unit), 및 NPU(neural processing unit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The
메모리(330)는 프로세서(320)에 의하여 처리되거나 처리될 예정인 데이터, 펌웨어, 소프트웨어, 및 프로세스 코드 등을 임시 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(330)는 입력된 데이터셋, 사용자 정보(UI), 재활운동 자원 정보(RRI), 파라미터들, 파라미터를 계산하기 위한 정보들, 하이퍼파라미터들, 네트워크를 학습하기 위한 정보들, 예측 모델을 생성하기 위한 정보들, 및 데이터 클러스터를 구축하기 위한 정보들을 저장할 수 있다.The
메모리(330)는 서버(300)의 주 기억 장치로 이용될 수 있다. 예를 들어, 메모리(330)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory), PRAM(phase-change random access memory), MRAM (magnetic random access memory), FeRAM(ferroelectric random access memory), RRAM(resistive random access memory) 등을 포함할 수 있다. 메모리(330)는 버퍼 메모리, 워킹 메모리, 또는 캐시 메모리로서 지칭될 수 있다. 도시되지 않았지만, 메모리(330)의 개수는 하나 이상일 수 있다.The
스토리지(340)는 운영 체제 또는 어플리케이션들과 관련된 데이터, 운영 체제를 구동하기 위한 파일, 또는 어플리케이션들의 실행 파일 등을 저장할 수 있다. 예를 들어, 스토리지(340)는 서버(300)의 실행을 위한 파일들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 스토리지(340)는 플래쉬 메모리(flash memory), PRAM(phase-change random access memory), FeRAM(ferroelectric random access memory), RRAM(resistive random access memory) 등을 포함할 수 있다.The
버스(350)는 서버(300)의 구성 요소들 사이에서 통신 경로를 제공할 수 있다. 네트워크 인터페이스(310), 프로세서(320), 메모리(330), 및 스토리지(340)는 버스(350)를 통해 서로 데이터를 교환할 수 있다. 버스(350)는 서버(300)에서 이용되는 다양한 유형의 통신 포맷을 지원하도록 구성될 수 있다.The
100: 클라이언트
200, 300: 서버
310: 네트워크 인터페이스
320: 프로세서
330: 메모리
340: 스토리지
350: 버스100:
310: network interface 320: processor
330: memory 340: storage
350: bus
Claims (1)
사용자 의료 정보 및 사용자 프로파일 정보에 기반하여 사용자 정보를 구성하는 단계;
재활운동 프로토콜 수행 정보에 기반하여 수행 패턴 네트워크를 구성하는 단계;
학습 데이터와 상기 수행 패턴 네트워크에 기반하여 데이터 클러스터링을 수행하여 예측 모델을 생성하는 단계;
상기 예측 모델 및 상기 사용자 정보에 기반하여 추천 재활운동 프로토콜을 예측하는 단계;
상기 예측 결과에 기반하여 재활운동 프로토콜 추천 정보를 생성하고, 상기 재활운동 프로토콜 추천 정보를 클라이언트에 전달하는 단계;
상기 클라이언트로부터 상기 재활운동 프로토콜 수행 정보를 수신하는 단계;
상기 재활운동 프로토콜 수행 정보를 상기 학습 데이터에 추가 구성하는 단계를 포함하는 방법In the intelligent personalized rehabilitation exercise protocol recommendation method,
configuring user information based on user medical information and user profile information;
configuring a performance pattern network based on the rehabilitation exercise protocol performance information;
generating a predictive model by performing data clustering based on training data and the performance pattern network;
predicting a recommended rehabilitation exercise protocol based on the prediction model and the user information;
generating rehabilitation exercise protocol recommendation information based on the predicted result, and transmitting the rehabilitation exercise protocol recommendation information to a client;
Receiving the rehabilitation exercise protocol performance information from the client;
And adding the rehabilitation exercise protocol performance information to the learning data.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210194044A KR20230103274A (en) | 2021-12-31 | 2021-12-31 | Intelligent personalized rehabilitation exercise protocol recommendation method and system |
Applications Claiming Priority (1)
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KR1020210194044A KR20230103274A (en) | 2021-12-31 | 2021-12-31 | Intelligent personalized rehabilitation exercise protocol recommendation method and system |
Publications (1)
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN117912634A (en) * | 2024-03-20 | 2024-04-19 | 中国人民解放军总医院第八医学中心 | Postoperative rehabilitation training recommendation method for neurosurgery patients |
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2021
- 2021-12-31 KR KR1020210194044A patent/KR20230103274A/en unknown
Cited By (2)
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CN117912634A (en) * | 2024-03-20 | 2024-04-19 | 中国人民解放军总医院第八医学中心 | Postoperative rehabilitation training recommendation method for neurosurgery patients |
CN117912634B (en) * | 2024-03-20 | 2024-05-24 | 中国人民解放军总医院第八医学中心 | Postoperative rehabilitation training recommendation method for neurosurgery patients |
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