KR20230114125A - Ai 기반 의료 진단 시스템 - Google Patents

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KR20230114125A
KR20230114125A KR1020220010305A KR20220010305A KR20230114125A KR 20230114125 A KR20230114125 A KR 20230114125A KR 1020220010305 A KR1020220010305 A KR 1020220010305A KR 20220010305 A KR20220010305 A KR 20220010305A KR 20230114125 A KR20230114125 A KR 20230114125A
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Abstract

본 발명은 AI 기반 의료 진단 시스템으로서, 사용자에게 설문 내용을 제공하고, 상기 사용자로부터 설문 내용에 따른 정보를 입력 받는 단말기; 및 상기 단말기와 통신하여 상기 사용자의 정보를 수신하고, 수신된 상기 사용자의 정보를 종합하여 빅데이터를 통해 상기 사용자의 의심질환 및 체질유형을 판별하는 진단서버;를 포함할 수 있다.

Description

AI 기반 의료 진단 시스템{AI-based medical diagnosis system}
본 발명은 AI 기반 의료 진단 시스템에 관한 것이다.
현재 병원 외래 진료는 '3분 진료'라는 진료 시스템이 일반적으로 행해지고 있다. 일반적으로 대학병원에서 15 분에 환자 4명 정도를 보며, 환자 1명당 약 3분의 진료 시간이 주어지는 셈이다. 하지만 현실적으로 외래 진료 시간은 환자에게는 충분하지 못한 시간이며, 우리나라뿐만 아니라 전세계적인 의료 시스템의 한계점에 해당한다.
의료진의 입장에서는 정해진 진료 시간에 많은 환자들에게 진단 결과, 질환의 설명과 치료계획 등을 효율적으로 전달해야 하는데, 현재 임상 의료진들은 "환자에게 설명을 할 수 있는 방법이 너무 없다"고 하소연하고 있으며, 실제로 의료진은 환자에게 설명을 해주는 시스템이 매우 제한되어 있다.
따라서, 다양한 질환에 적용이 가능하고 담당 의료진의 진료에 앞서 의료 영상 및 임상 결과의 분석 결과와 유사 환자의 임상, 치료, 수술 및 예후 데이터를 사전에 제공하여 다학제 진료와 유사한 결과를 얻을 수 있고, 짧은 진료시간 내에 효율적인 진단 및 진료가 가능한 시스템의 개발이 요구되는 실정이다.
한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득 한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
한국등록특허 제 10-1623431호
본 발명의 목적은 유연한 AI 모델을 이용하여 특정 질환을 타겟으로 하는 것이 아닌 다양한 질환에 적용이 가능하고 담당 의료진의 진료에 앞서 의료 영상 및 임상 결과의 분석 결과와 유사 환자의 병변과의 비교, 임상, 치료, 수술 및 예후 데이터를 사전에 제공하여, 짧은 진료시간 내에 효율적인 진단 및 진료가 가능한 AI 기반 의료 진단 시스템을 제공한다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 의료 진단 시스템은, 사용자에게 설문 내용을 제공하고, 상기 사용자로부터 설문 내용에 따른 정보를 입력 받는 단말기; 및 상기 단말기와 통신하여 상기 사용자의 정보를 수신하고, 수신된 상기 사용자의 정보를 종합하여 빅데이터를 통해 상기 사용자의 의심질환 및 체질유형을 판별하는 진단서버;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 진단서버는, 상기 단말기로부터 입력되는 생체 정보, 생활 패턴을 포함한 상기 사용자의 정보와 상기 사용자의 가족력, 생활패턴에 따른 의심질환 및 체질유형을 판별하여 건강 상태 분석 진단 결과물을 생성하되, 생성한 건강 상태 분석 진단 결과물을 상기 단말기로 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 진단서버는, 상기 단말기를 통하여 새로운 정보가 입력되는 경우, 상기 새로운 정보를 기반으로 하여 상기 사용자의 의심질환 및 체질유형을 재판별에 필요한 정보 유형을 우선적으로 특정하여 상기 단말기로 재설문을 요청하고, 상기 새로운 정보와 상기 재설문에 따라 입력되는 재설문 정보를 기반으로 하여 현재 시점의 사용자의 건강 상태를 분석하여 건강 상태 분석 진단 결과물을 재생성하고, 재생성한 건강 상태 분석 진단 결과물을 상기 단말기로 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 진단서버는, 상기 단말기로 제공한 다수의 건강 상태 분석 진단 결과물을 누적하여 저장하고, 저장된 다수의 건강 상태 분석 진단 결과물을 이용하여 상기 사용자의 히스토리를 생성하고, 상기 사용자의 히스토리를 기반으로 하여 상기 단말기를 통하여 새로운 정보가 입력되는 경우, 건강 상태 분석 진단 결과물을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 진단서버는, 상기 사용자의 건강 상태 분석 진단 결과물에 따라 진료, 개인맞춤형 운동 또는 건강기능식품 추천을 포함한 서비스를 제공할 수 있다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 본 발명이 제안하는 AI 기반 의료 진단 시스템은 유연한 AI 모델을 이용하여 특정 질환을 타겟으로 하는 것이 아닌 다양한 질환에 적용이 가능하고 담당 의료진의 진료에 앞서 의료 영상 및 임상 결과의 분석 결과와 유사 환자의 병변과의 비교, 임상, 치료, 수술 및 예후 데이터를 사전에 제공하여, 짧은 진료시간 내에 효율적인 진단 및 진료할 수 있다.
또한, 진단 결과물을 이용하여 메타버스, 비대면 진료, 개인맞춤형 유무형의 건강컨텐츠 및 건강기능식품 추천 서비스 등 다양한 응용분야에 이용자의 체질유형에 맞춤화된 서비스와 상품으로 연결할 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 미만에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 의료 진단 시스템의 구성이 도시된 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "체결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구 성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 체결되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 체결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
미만, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1을 참조하면, 본 발명이 제안하는 AI 기반 의료 진단 시스템은 단말기 및 진단서버를 포함할 수 있다.
단말기는 사용자에게 설문 내용을 제공하고, 사용자로부터 설문 내용에 따른 정보를 입력 받을 수 있다.
여기서, 단말기는 사용자가 소지하고 있는 스마트폰 등의 통신 가능한 모바일 기기를 의미할 수도 있고, 웨어러블 기기 또는 가정용 체성분 기기 등 비대면 진단 설문이 가능하고, 생체 정보 등을 포함한 사용자의 정보를 수집할 수 있는 장치라면 그 명칭에 구애됨없이 모두 포함할 수 있다.
진단서버는 단말기와 통신하여 사용자의 정보를 수신하고, 수신된 사용자의 정보를 종합하여 빅데이터를 통해 사용자의 의심질환 및 체질유형을 판별할 수 있다.
또한, 단말기로부터 입력되는 생체 정보, 생활 패턴을 포함한 사용자의 정보와 사용자의 가족력, 생활패턴에 따른 의심질환 및 체질유형을 판별하여 건강 상태 분석 진단 결과물을 생성하되, 생성한 건강 상태 분석 진단 결과물을 단말기로 제공할 수 있다.
여기서, 진단서버는 개별맞춤 서비스를 위하여 Rule-Out 방식의 로직이 체질 유형 판별에 적용될 수 있고, 체질분류를 해온 한방의료 영역의 장점을 적용할 수 있다.
한방의료에는 '체질 의학'이라는 분야가 있으며, 이에 따라 한방의료의 영역에서 사용하는 체질 분류의 도구를 이용하여 상기 사용자의 체질을 1차적으로 대분류를 할 수 있다.
시간의 흐름에 따라 수동/능동으로 데이터를 제공 받아 누적되는 사용자의 히스토리를 이용하여 재분류, 세분류를 할 수 있고, 이를 따라 사용자의 진정한 개별 맞춤화가 된 데이터가 생성될 수 있고, 주기적으로 업데이트 되어 사용자의 공감과 만족을 유도할 수 있다.
한편, 진단서버는 단말기를 통하여 새로운 정보가 입력되는 경우, 새로운 정보를 기반으로 하여 사용자의 의심질환 및 체질유형을 재판별에 필요한 정보 유형을 우선적으로 특정하여 단말기로 재설문을 요청할 수도 있다.
재설문을 요청한 후, 새로운 정보와 재설문에 따라 입력되는 재설문 정보를 기반으로 하여 현재 시점의 사용자의 건강 상태를 분석하여 건강 상태 분석 진단 결과물을 재생성할 수 있고, 재생성한 건강 상태 분석 진단 결과물을 단말기로 제공할 수 있다.
진단서버는 단말기로 제공한 다수의 건강 상태 분석 진단 결과물을 누적하여 저장할 수 있고, 저장된 다수의 건강 상태 분석 진단 결과물을 이용하여 사용자의 히스토리를 생성할 수 있다.
사용자의 히스토리를 기반으로 하여 단말기를 통하여 새로운 정보가 입력되는 경우, 건강 상태 분석 진단 결과물을 생성할 수 있다.
진단서버는 사용자의 건강 상태 분석 진단 결과물에 따라 진료, 개인맞춤형 운동 또는 건강기능식품 추천을 포함한 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명이 제안하는 AI 기반 의료 진단 시스템을 통하여 진단 결과물을 이용하여 메타버스, 비대면 진료, 개인맞춤형 유무형의 건강컨텐츠 및 건강기능식품 추천 서비스 등 다양한 응용분야에 이용자의 체질유형에 맞춤화된 서비스와 상품으로 연결할 수 있어 병원 및 병원과 관련된 사업체들의 시장이 활발해질 수 있다.
상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 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 명세서를 통해 보호받고자 하는 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (2)

  1. 사용자에게 설문 내용을 제공하고, 상기 사용자로부터 설문 내용에 따른 정보를 입력 받는 단말기; 및
    상기 단말기와 통신하여 상기 사용자의 정보를 수신하고, 수신된 상기 사용자의 정보를 종합하여 빅데이터를 통해 상기 사용자의 의심질환 및 체질유형을 판별하는 진단서버;를 포함하는, AI 기반 의료 진단 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 진단서버는,
    상기 단말기로부터 입력되는 생체 정보, 생활 패턴을 포함한 상기 사용자의 정보와 상기 사용자의 가족력, 생활패턴에 따른 의심질환 및 체질유형을 판별하여 건강 상태 분석 진단 결과물을 생성하되, 생성한 건강 상태 분석 진단 결과물을 상기 단말기로 제공하고,
    상기 진단서버는,
    상기 단말기를 통하여 새로운 정보가 입력되는 경우, 상기 새로운 정보를 기반으로 하여 상기 사용자의 의심질환 및 체질유형을 재판별에 필요한 정보 유형을 우선적으로 특정하여 상기 단말기로 재설문을 요청하고,
    상기 새로운 정보와 상기 재설문에 따라 입력되는 재설문 정보를 기반으로 하여 현재 시점의 사용자의 건강 상태를 분석하여 건강 상태 분석 진단 결과물을 재생성하고,
    재생성한 건강 상태 분석 진단 결과물을 상기 단말기로 제공하고,
    상기 진단서버는,
    상기 단말기로 제공한 다수의 건강 상태 분석 진단 결과물을 누적하여 저장하고,
    저장된 다수의 건강 상태 분석 진단 결과물을 이용하여 상기 사용자의 히스토리를 생성하고,
    상기 사용자의 히스토리를 기반으로 하여 상기 단말기를 통하여 새로운 정보가 입력되는 경우, 건강 상태 분석 진단 결과물을 생성하고,
    상기 진단서버는,
    상기 사용자의 건강 상태 분석 진단 결과물에 따라 진료, 개인맞춤형 운동 또는 건강기능식품 추천을 포함한 서비스를 제공하는, AI 기반 의료 진단 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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