WO2021235849A1 - 요양 병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치 및 섬망 중재 시스템 - Google Patents

요양 병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치 및 섬망 중재 시스템 Download PDF

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WO2021235849A1
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delirium
risk
nursing hospital
intervention
mobile device
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PCT/KR2021/006250
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문경자
이종하
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계명대학교 산학협력단
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Definitions

  • the present invention relates to a mobile device and system, and more particularly, to a delirium intervention mobile device and a delirium intervention system for nursing hospital personnel.
  • Delirium is similar to confusion, but is characterized by disturbances of consciousness (decreased clarity of arousal to the environment), cognitive changes (memory deficits, disorientation, speech disturbances, etc.), or perceptual disturbances that occur over a short period of time It is defined as having a characteristic with severe fluctuations in the state of the island. Delirium can be classified into three types: hyperactivity, hypoactivity, and complex form according to the characteristics of its symptoms. The hyperactive form is characterized by excitement, restlessness, attempts to remove attachments, and unstable emotions.
  • hypoactive form is very common and is easily overlooked in clinical practice, with symptoms such as atrophy, flat reaction, apathy, lethargy, inappropriate use of words, slow speech, lethargy, and staring at one place, but the long-term prognosis is poor.
  • the complex form exhibits intermediate characteristics between the hyperactive form and the low active form.
  • delirium may be caused by various factors such as disease, alcohol, and surgical history. Recently, the number of patients receiving treatment for delirium is rapidly increasing. In particular, delirium occurs in 10-32% of elderly patients after surgery, and 42-48% of patients in nursing homes show delirium.
  • Delirium has a huge negative impact on patients, families, and health care workers. In other words, it increases the mortality and morbidity, prolongs the hospital stay, increases medical expenses, and delays the recovery of the patient's independent function, which requires more time for patient care and increases the burden on nurses.
  • it is reported that it is difficult to detect and treat delirium properly.
  • the rate at which nurses recognize the state of delirium is only about 26-83%, so there is a problem that the recognition rate is very low.
  • Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2019-0083998 title of the invention: device and method for determining delirium, publication date: July 15, 2019 has been disclosed.
  • the present invention has been proposed to solve the above problems of the previously proposed methods, and predicts according to risk factors using a mobile device running an application for nursing hospital personnel for delirium intervention targeting nursing hospital subjects.
  • a mobile device running an application for nursing hospital personnel for delirium intervention targeting nursing hospital subjects By providing a checklist for delirium risk, delirium assessment results, and delirium intervention, nursing hospital officials can easily and conveniently use the application to monitor delirium and perform delirium prevention interventions, thereby paying attention in advance or delaying the onset of delirium.
  • a delirium intervention mobile device for nursing hospital personnel according to a feature of the present invention for achieving the above object
  • a database module for storing information (hereinafter, referred to as risk factors) including signs, past and present medical history information, and physical characteristics that appeared before the onset of delirium in a nursing hospital patient with delirium;
  • a learning module for generating a delirium prediction model by learning the correlation between the risk factors stored in the database module and the onset of delirium based on artificial intelligence
  • a prediction module for predicting the risk of delirium of the nursing hospital patient by using the risk factors for the nursing hospital subject received from the mobile device and the delirium prediction model generated by the learning module;
  • the risk factors for the nursing hospital subjects are input and received , but receive and output the delirium risk predicted from the prediction module of the delirium mediation server,
  • the mobile device is a smartphone.
  • an input requesting unit for outputting a message requesting to input the risk factor
  • a communication unit for processing communication with the delirium mediation server
  • It is characterized in that it includes a delirium risk prediction unit that receives the input of risk factors for the nursing hospital subject, and outputs the delirium risk predicted from the delirium intervention server according to the input risk factors.
  • the input request unit Preferably, the input request unit, the input request unit, and
  • the mobile device comprises:
  • It may further include a delirium assessment unit that receives the delirium assessment information according to the delirium assessment tool, and performs the delirium assessment of the subject of the nursing hospital, and outputs the assessment result.
  • a delirium assessment unit that receives the delirium assessment information according to the delirium assessment tool, and performs the delirium assessment of the subject of the nursing hospital, and outputs the assessment result.
  • the delirium assessor More preferably, the delirium assessor
  • the delirium assessment may be automatically performed.
  • the delirium assessment tool comprises:
  • the delirium intervention mobile device comprises:
  • the delirium risk level of the nursing hospital subject output from the delirium risk prediction unit or the assessment result output from the delirium assessor may further include a delirium intervention unit that provides a checklist for the delirium prevention intervention.
  • a list output unit for outputting the delirium risk level output from the delirium risk prediction unit and/or the assessment result output from the delirium assessment unit as a list for each subject in the nursing hospital, in the order of date and time,
  • the delirium mediation unit The delirium mediation unit
  • the checklist may be provided in conjunction with the output list, and when at least one or more is checked in the checklist, a color may be changed and displayed on the list.
  • a delirium intervention mobile device and a delirium intervention system for a nursing hospital official for achieving the above object
  • a mobile device running an application for nursing hospital personnel for delirium intervention targeting nursing hospital subjects
  • a delirium mediation server for receiving information on the subject of the nursing hospital from the mobile device, predicting delirium, and transmitting the prediction result to the mobile device
  • the delirium mediation server The delirium mediation server
  • a database module for storing information (hereinafter, referred to as risk factors) including signs, past and present medical history information, and physical characteristics that appeared before the onset of delirium in a nursing hospital patient with delirium;
  • a learning module for generating a delirium prediction model by learning the correlation between the risk factors stored in the database module and the onset of delirium based on artificial intelligence
  • a prediction module for predicting the risk of delirium of the nursing hospital patient by using the risk factors for the nursing hospital subject received from the mobile device and the delirium prediction model generated by the learning module;
  • Containing a risk providing module for providing the predicted risk of delirium of the nursing hospital subject to the mobile device
  • the mobile device is a smartphone.
  • the application is characterized in that it receives the input risk factors for the nursing hospital subject, and receives and outputs the delirium risk predicted from the prediction module of the delirium intervention server.
  • the mobile device comprises:
  • step (1) Preferably, in step (1),
  • step (3) is
  • step (2) If the risk of delirium output in step (2) is above a predetermined level, it may be automatically performed.
  • the delirium assessment tool of step (3) comprises:
  • step (2) More preferably, after step (2),
  • the step of providing a checklist for delirium prevention intervention may further include .
  • step (4) Even more preferably, in step (4),
  • the delirium risk level output in step (2) or the assessment result output in step (3) is output as a list, and the checklist is provided in conjunction with the output list, and the checklist is added to the checklist.
  • a color may be changed and displayed on the list.
  • the delirium mediation server Preferably, the delirium mediation server,
  • delirium intervention mobile device and delirium intervention system for nursing hospital officials proposed in the present invention, using a mobile device running the application for nursing hospital officials for delirium intervention targeting nursing hospital subjects, prediction according to risk factors
  • nursing hospital officials can easily and conveniently use the application to monitor delirium and perform delirium prevention interventions, thereby paying attention in advance or delaying the onset of delirium. can be prevented, and the risk of sudden onset of delirium can be effectively prevented.
  • 1 is a view showing the cause of the onset of delirium.
  • Figure 2 is a diagram showing the configuration of a delirium intervention system for a nursing hospital staff in accordance with an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a view for explaining the delirium intervention system for the nursing hospital personnel in accordance with an embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a diagram showing the detailed configuration of the mobile device for delirium intervention for a nursing hospital staff according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a detailed configuration of a delirium mediation server in a delirium mediation system for a nursing hospital official according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating, for example, inputting risk factors for delirium risk prediction in a mobile device in the delirium intervention system for nursing hospital officials according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating, for example, a state in which a delirium risk prediction result is output from a mobile device in the delirium intervention system for a nursing hospital official according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating, for example, a state in which a delirium assessment is performed on a mobile device in a delirium intervention system for a person concerned with a nursing hospital according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating, for example, a state in which a delirium risk prediction and delirium assessment result of a nursing hospital subject are output as a list on a mobile device in a delirium intervention system for a nursing hospital official according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating, for example, a state in which a checklist provided for delirium intervention is output from a mobile device in a delirium intervention system for a nursing hospital official according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a delirium intervention flow performed by a mobile device through an application in a delirium intervention system for a nursing hospital official according to an embodiment of the present invention.
  • S120 Step of receiving the input of risk factors for the nursing hospital subjects, receiving and outputting the delirium risk predicted from the delirium intervention server according to the input risk factors
  • S130 Step of receiving delirium assessment information according to the delirium assessment tool, assessing the delirium of the nursing hospital subject, and outputting the assessment result
  • S140 In response to the delirium risk level or delirium assessment result of the nursing hospital subject, providing a checklist for delirium prevention intervention
  • Figure 2 is a diagram showing the configuration of the delirium intervention system 10 for a nursing hospital staff in accordance with an embodiment of the present invention.
  • the delirium intervention system 10 for nursing hospital officials may be configured to include a mobile device 100 and a delirium mediation server 200 .
  • the mobile device 100 may be a device in which an application for nursing hospital personnel for delirium intervention targeting nursing hospital subjects is driven. More specifically, the mobile device 100 may receive, through an application, a risk factor for a nursing hospital subject, and receive and output a delirium risk predicted from the delirium intervention server 200 . A detailed configuration of the mobile device 100 will be described in detail later with reference to FIG. 4 .
  • the delirium intervention server 200 may receive information about a subject of a nursing hospital from the mobile device 100 to predict delirium, and transmit the prediction result to the mobile device 100 . More specifically, the delirium intervention server 200, through the application driven in the mobile device 100, may receive the input risk factors for the nursing hospital subject and provide the delirium risk predicted using the delirium prediction model. The detailed configuration of the delirium mediation server 200 will be described in detail later with reference to FIG. 11 .
  • FIG 3 is a diagram for explaining the delirium intervention system 10 for a nursing hospital staff in accordance with an embodiment of the present invention.
  • the delirium mediation server 200 from the mobile device 100 used by the nursing hospital personnel, delirium Prediction of delirium using big data analysis services such as AWS by receiving information including signs, past and present medical history, and physical characteristics (hereinafter referred to as risk factors) from the patient at the nursing hospital You can create a model.
  • the mobile device 100 input the risk factors of the nursing hospital subject through the application installed on the mobile device 100
  • the mobile device 100 transmits the risk factors to the delirium intervention server 200 through the network.
  • the delirium intervention server 200 may use the delirium prediction model to predict the risk of delirium of the subject of the nursing hospital and transmit it to the mobile device 100 .
  • the transmitted delirium risk may be output through an application of the mobile device 100 .
  • the network is a wired network such as a local area network (LAN), a wide area network (WAN) or a value added network (VAN), or a mobile radio communication network, a satellite communication network, It may be implemented in all types of wireless networks such as Bluetooth, Wireless Broadband Internet (Wibro), High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), Long Term Evolution (LTE), and 5th Generation Mobile Telecommunication (5G).
  • LAN local area network
  • WAN wide area network
  • VAN value added network
  • a mobile radio communication network a satellite communication network
  • Wibro Wireless Broadband Internet
  • HSDPA High Speed Downlink Packet Access
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G 5th Generation Mobile Telecommunication
  • the mobile device 100 a smartphone, a tablet PC (personal computer), a mobile phone, a video phone, an e-book reader, a laptop (laptop) PC, a netbook (netbook) computer, PDA (personal digital assistant) , an electronic dictionary or at least one of a wearable device, and the wearable device is an accessory type (eg, a watch, a ring, a bracelet, an anklet, a necklace, glasses, a contact lens, or a head wearable device (HMD, head-mounted-device), fabric or garment integral (e.g. electronic garment), body-mounted (e.g. skin pad or tattoo), or implantable circuit.
  • the mobile device 100 is not limited to the aforementioned devices, but may be a combination of two or more of the aforementioned various devices.
  • the mobile device 100 may control execution, termination, etc. of the installed application, and may control detailed driving according to a user's request.
  • the mobile device 100 may be configured to include a microcomputer driven by a central processing unit and a peripheral device that protects the operation of the microcomputer, and includes a component for executing an application, which is an executable program stored in a memory such as ROM or RAM. may be included.
  • the application installed and driven in the mobile device 100 may be an execution program installed by an installation program managed by an application server operated in a communication network, etc., or may be a web-based application executed on a web basis.
  • Such an application may provide an interface for input and output of various information, such as inputting the risk factors of the nursing hospital subject and outputting the delirium risk.
  • the delirium intervention mobile device 100 for nursing hospital officials includes an input request unit 110 , a delirium risk prediction unit 120 , and a communication unit 160 . to be configured, and may be configured to include a delirium assessment unit 130, a delirium mediation unit 140 and a list output unit 150.
  • the input requesting unit 110 may output a message requesting to input a risk factor.
  • the input request unit 110 may output a message through SMS, MMS, push notification, etc., and may be implemented to move directly to the risk factor input screen of the application through the message.
  • the input requesting unit 110 may output a request message to input a risk factor at each work time and each time a cognitive change occurs in the nursing hospital subject according to the work schedule of the person concerned in the nursing hospital. That is, the input request unit 110 receives the work schedule of the nursing hospital person from the nursing hospital server or the like, or receives an input from the nursing hospital official, and when the working hours of the nursing hospital person arrives, risk factors for the person in charge of the nursing hospital. You can output a message to input .
  • the delirium risk prediction unit 120 may receive a risk factor for a nursing hospital subject, and may receive and output a delirium risk predicted from the delirium intervention server 200 according to the received risk factor. That is, the delirium risk prediction unit 120 receives the risk factor through the application and transmits it to the delirium mediation server 200 in conjunction with the communication unit 160, and outputs the delirium risk predicted by the delirium mediation server 200.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating, for example, inputting risk factors for predicting the risk of delirium in the mobile device 100 in the delirium intervention system 10 for nursing hospital officials according to an embodiment of the present invention.
  • the nursing hospital officials through the application through the patient's age and disease severity (CCI), other various risks Factors can be entered.
  • the disease severity (CCI) is pre-calculated according to the patient's age, and may be recalculated according to the selected disease.
  • risk factors include pain, analgesic, total medication, dementia medication, cognitive impairment, brain damage, hearing loss, dehydration, nutritional deficiencies, water electrolyte imbalance, surgery, infection, and sleep deprivation. , suppressive metabolism, immobility maintenance, falls, pressure sores, use of drugs in case of delirium (halofedol), blood transfusion, artificial catheterization, gavage, and wearing diapers.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating, for example, a state in which a delirium risk prediction result is output from the mobile device 100 in the delirium intervention system 10 for a person concerned with a nursing hospital according to an embodiment of the present invention.
  • the delirium risk predicted according to the input risk factor is transmitted from the delirium intervention server 200 and output. can do.
  • the delirium risk is classified into four categories of non-delirium, low-risk, medium-risk, and high-risk, and the risk of delirium may be output in any one of the four categories.
  • the person in charge of the nursing hospital can intuitively recognize the risk level only with the color.
  • the delirium risk prediction unit 120 prior to the input of the risk factor for the nursing hospital subject, may input the risk factor after basic information input for the new subject without a previous record, in the case of an existing subject, each subject You can check the prediction history, etc. More specifically, to register a new subject, enter the date, name, gender, date of birth, patient number, etc., and double check whether the subject is already registered or not. You can register by entering basic information such as , hospitalization, smoking, drinking, height, weight, dementia, degree of dementia, type of dementia, and MMSE-K.
  • the delirium assessment unit 130 may receive the delirium assessment information according to the delirium assessment tool, perform the delirium assessment of the nursing hospital subject, and output the assessment result. At this time, if the delirium risk output from the delirium risk prediction unit 120 is greater than or equal to a predetermined level, the delirium assessment unit 130 may automatically perform the delirium assessment. For example, as shown in FIG. 6 , in the case of a high-risk group as a result of the delirium prediction, when “Next” is selected at the bottom of the screen, the screen may automatically move to the delirium assessment screen.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating, for example, a state in which a delirium assessment is performed in the mobile device 100 in the delirium intervention system 10 for a person concerned with a nursing hospital according to an embodiment of the present invention.
  • the delirium intervention mobile device 100 for nursing hospital officials according to an embodiment of the present invention can perform delirium assessment through an application, where the delirium assessment tool is S-CAM (Short- Confusion Assessment Methods).
  • the delirium assessment result of the delirium assessor 130 may be output as delirium or not delirium, and in the case of delirium, the type of delirium can be input by allowing the nursing hospital staff to select any one of the over-type, the under-type, and the mixed type. have.
  • the delirium intervention unit 140 corresponds to the delirium risk level of the nursing hospital subject output from the delirium risk prediction unit 120 or the assessment result output from the delirium assessor 130, to provide a checklist for delirium prevention intervention.
  • the delirium intervention unit 140 corresponds to the delirium risk level of the nursing hospital subject output from the delirium risk prediction unit 120 or the assessment result output from the delirium assessor 130, to provide a checklist for delirium prevention intervention.
  • the person in charge of the nursing hospital can guide the intervention to prevent delirium, and ensure continuous management by checking whether the intervention and specific details of the intervention are in accordance with the target and date. can do.
  • the list output unit 150 may output, as a list, the delirium risk level output from the delirium risk prediction unit 120 and/or the assessment result output from the delirium assessor 130 for each patient in the nursing hospital, in the order of date and time. have.
  • the list output unit 150 provides a list and recent results of a nursing hospital subject in charge of a nursing hospital official using the mobile device 100, and when a specific target is selected, the detailed delirium risk and / or A delirium assessment result can be provided.
  • the list output unit 150 of the delirium intervention mobile device 100 for a nursing hospital official according to an embodiment of the present invention outputs the detailed record of “Hong Gil-dong”, a patient of the nursing hospital, as a list. can do.
  • “not” and “high risk” on the right side indicate the predicted delirium risk
  • “not delirium” and “hypertype” on the left side of the delirium risk indicate the delirium assessment result.
  • the delirium assessment is performed automatically, so the risk of delirium and the result of the assessment are recorded together. This can be marked as empty space.
  • the delirium risk estimation can be performed using the “Delirium Risk Diagnosis” menu at the top of the screen, and the delirium assessment can be performed using the “Assessment (S-CAM)” menu, respectively. If only the result of the delirium assessment was marked as “not delirium” in the top item among the three items in the list, only the delirium assessment was performed without predicting the risk of delirium.
  • the delirium mediation unit 140 provides a checklist in conjunction with the output list, and when at least one checklist is checked, the color may be changed and displayed on the list.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating, for example, a state in which a checklist provided for delirium intervention is output from the mobile device 100 in the delirium intervention system 10 for nursing hospital officials according to an embodiment of the present invention. That is, when the person in charge of the nursing hospital selects any one of the items in the list on the screen as shown in FIG. 8 , the checklist as shown in FIG. 9 may be output. If the delirium intervention has not been performed, white buttons may be displayed like the first and second items in the list of FIG. 8, and at least one or more is checked in the checklist shown in FIG. , the color may be changed to purple like the third item in the list of FIG. 8 .
  • the checklist can be classified into three: maintenance orientation, environmental support, and risk avoidance.
  • the maintenance orientation includes orientation using a clock or calendar, calling out the patient's name when providing nursing care, keeping family photos or items brought from home close by, encouraging regular family visits, keeping daily activities regular and scheduling Encouraging daily activity, including early abnormalities, environmental support, administering non-pharmacological therapy to help create a sleeping environment, nurse or ward Keep window curtains or blinds open during the day and lower at night to remind you of day and night, keep you active with your favorite music, radio, games, and activities including raising hands, and provide daily newspapers Includes encouraging meaningful conversations involving children, past and work life to stimulate memory and logic, risk avoidance, assessment of dehydration or water electrolyte imbalances and early intervention, 2-3 in case of pain Hourly reassessment and intervention (pharmacological or non-pharmacological approaches), use of restraints to a minimum, passive/active ROM 2-4 times per day, encouraging walking, encouraging fluid intake, assessing nutritional intake and dentures if necessary, parenteral nutrition therapy if necessary, early detection and intervention of risk of infection through high fever
  • the communication unit 160 may process communication with the delirium mediation server 200 . That is, the communication unit 160 may transmit/receive various signals and data through the network.
  • 10 is a diagram illustrating a delirium intervention flow performed by the mobile device 100 through an application in the delirium intervention system 10 for nursing hospital personnel according to an embodiment of the present invention.
  • the mobile device 100 in the delirium intervention system 10 for nursing hospital officials according to an embodiment of the present invention, the mobile device 100 through the application, outputting a message requesting to input a risk factor (S110) and a risk factor for a nursing hospital subject may be input, and a step (S120) of receiving and outputting the delirium risk predicted from the delirium intervention server 200 according to the received risk factor may be performed (S120), and a delirium assessment tool In response to the delirium assessment information received in accordance with step (S140) may be further performed.
  • S110 risk factor
  • S120 risk factor for a nursing hospital subject
  • S120 a step of receiving and outputting the delirium risk predicted from the delirium intervention server 200 according to the received risk factor
  • a delirium assessment tool In response to the delirium assessment information received in accord
  • step S110 a message requesting to input a risk factor may be output.
  • Step S110 may be processed by the input request unit 110 of the mobile device 100 . More specifically, in step S110, it is possible to output a request message to input risk factors according to the work schedule of the person in charge of the nursing hospital, every working time and each time the cognitive change of the nursing hospital subject occurs.
  • a risk factor for a nursing hospital subject may be input, and a delirium risk predicted by the delirium intervention server 200 may be provided and output according to the input risk factor.
  • Step S120 may be processed by the delirium risk prediction unit 120 of the mobile device 100 .
  • step S130 it is possible to receive the delirium assessment information according to the delirium assessment tool, perform the delirium assessment of the patient in the nursing hospital, and output the assessment result.
  • Step S130 may be processed by the delirium assessor 130 of the mobile device 100 .
  • step S130 may be automatically performed when the level of delirium risk output in step S120 is higher than or equal to a predetermined level.
  • the delirium assessment tool of step S130 may be S-CAM (Short-Confusion Assessment Methods).
  • step S140 in response to the delirium risk of the nursing hospital subject output in step S120 or the assessment result output in step S130, a checklist for delirium prevention intervention may be provided.
  • Step S140 may be processed by the delirium mediator 140 of the mobile device 100 .
  • step S140 the delirium intervention unit 140 interlocks with the list output unit 150, so that, for each patient in the nursing hospital, the delirium risk level output in step S120 or the assessment result output in step S130 is output as a list, and output A checklist is provided in conjunction with the selected list, and when at least one or more is checked in the checklist, the color can be changed and displayed on the list.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a detailed configuration of the delirium mediation server 200 in the delirium mediation system 10 for nursing hospital officials according to an embodiment of the present invention.
  • the delirium intervention server 200 of the delirium intervention system 10 for a nursing hospital official according to an embodiment of the present invention, the database module 210, the learning module 220, the prediction module ( 230) and a risk providing module 240 may be included.
  • the database module 210 may store information (hereinafter, referred to as risk factors) including signs, past and present medical history information, and physical characteristics that appeared before the onset of delirium in a nursing hospital patient with delirium.
  • the information stored in the database module 210 may be training data used for learning the delirium prediction model in the learning module 220, which will be described in detail below.
  • the learning module 220 may generate a delirium prediction model by learning the correlation between the risk factors stored in the database module 210 and the onset of delirium based on artificial intelligence.
  • the delirium prediction model uses an ordinal logistic regression model or a multilayer perceptron (MLP) model to divide the estimated risk of developing delirium from the input risk factors into low-risk, medium-risk, and high-risk groups. It can be a model that
  • the prediction module 230 may predict the risk of delirium of the nursing hospital patient by using the risk factors for the nursing hospital subject received from the mobile device 100 and the delirium prediction model generated by the learning module 220 . That is, the risk factor received from the mobile device 100 is used as an input of the delirium prediction model and the delirium risk is output, but the risk of delirium classified into any one of four categories: non-delirium, low risk group, medium risk group, and high risk group. can be printed out.
  • the learning module 220 uses reinforcement learning (Reinforcement learning) to improve the performance of the delirium prediction model may do it Reinforcement learning, also called reinforcement machine learning, is a learning method in which a computer selects an optimal action for a given state during machine learning. Reinforcement machine learning rewards the results of actions tailored to a given state instead of training data used in supervised/unsupervised machine learning. Computers use rewards to improve performance.
  • Reinforcement learning also called reinforcement machine learning
  • a reward can be input by feeding back the delirium assessment result to the delirium prediction model using such reinforcement learning.
  • a positive feedback is given if it is determined that it is not delirium as a result of the delirium assessment of the subject of the nursing hospital, and a negative feedback is given if it is determined that it is delirium.
  • a negative feedback is given if it is determined that it is delirium.
  • the risk providing module 240 may provide the predicted risk of delirium of the nursing hospital subject to the mobile device 100 . That is, the risk providing module 240 may provide the predicted risk of delirium through the network to the mobile device 100 so that the risk of delirium is output through the application in the mobile device 100 .
  • the application for nursing hospital officials for delirium intervention targeting nursing hospital subjects is driven By providing a checklist for delirium risk, delirium assessment results, and delirium intervention predicted according to risk factors using the mobile device 100 that becomes In this way, it is possible to pay attention in advance or prevent the onset of the disease in advance, and effectively prevent the risk of sudden onset of delirium.
  • the present invention may include a computer-readable medium including program instructions for performing operations implemented in various communication terminals.
  • the computer-readable medium includes magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD_ROM and DVD, and floppy disks. It may include magneto-optical media and hardware devices specially configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Such a computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded in the computer-readable medium may be specially designed and configured to implement the present invention, or may be known and used by those skilled in the art of computer software.
  • it may include not only machine language code such as generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

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Abstract

본 발명에서 제안하고 있는 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치 및 섬망 중재 시스템에 따르면, 요양병원 대상자를 대상으로 하는 섬망 중재를 위한 요양병원 관계자용 애플리케이션이 구동되는 모바일 장치를 이용해, 위험요인에 따라 예측된 섬망 위험도, 섬망 사정 결과, 섬망 중재를 위한 체크리스트를 제공함으로써, 요양병원 관계자가 애플리케이션을 이용해 쉽고 편리하게 섬망 모니터링을 하고 섬망 예방 중재를 할 수 있으며, 이를 통해 미리 주의를 기울이거나 발병을 미연에 방지할 수 있고, 급작스러운 섬망 발병으로 인한 위험을 효과적으로 예방할 수 있다.

Description

요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치 및 섬망 중재 시스템
본 발명은 모바일 장치 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치 및 섬망 중재 시스템에 관한 것이다.
섬망(delirium)은 혼돈(confusion)과 비슷하지만 의식장애(환경에 대한 각성의 명확성이 감소됨), 인지 변화(기억력 결핍, 지남력장애, 언어장애 등), 또는 지각 장애가 짧은 기간 동안 발생하고, 하루 동안에도 상태의 변동이 심한 특성을 가진 것으로 정의되고 있다. 섬망은 그 증상의 특징에 따라 과활동성, 저 활동성, 복합형태의 세 가지로 분류될 수 있는데, 과활동성 형태는 흥분, 쉬지 못함, 부착물을 제거하려고 시도하는 것, 불안정한 감정 등을 특징으로 한다. 저 활동성 형태는 매우 흔하게 나타나며, 증상이 위축, 밋밋한 반응, 무감동, 무기력, 부적절한 단어사용, 느린 말투, 기면 상태, 한 곳의 응시 등으로 나타나 임상에서 간과되기 쉬운 반면, 장기적인 예후가 좋지 않다. 복합형태는 과활동성 형태와 저 활동성 형태의 중간 정도의 특성을 나타낸다.
도 1은 섬망이 발병하는 원인을 나타낸 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 섬망은 질병, 알코올, 수술 이력 등의 다양한 요인으로부터 발병할 수 있는데, 최근 섬망이 발병하여 진료를 받는 환자의 수가 급격히 증가하고 있다. 특히, 섬망은 수술 후 노인 환자의 10~32%에서 발생하고, 요양병원 대상자의 42~48%가 섬망을 보인다.
섬망은 환자, 가족, 그리고 의료진에게 주는 부정적 영향이 크다. 즉 사망률과 이환율을 높이고, 입원 기간이 연장되며, 의료비를 증가시킬 뿐만 아니라, 환자의 독립적 기능 회복이 지연되어 환자 간호에 더 많은 시간을 요구하게 되고 간호사의 부담을 증가시킨다. 그러나 임상에서 섬망은 제대로 발견되고 치료받는 것이 어려운 것으로 보고되고 있는데, 간호사가 섬망 상태를 인지하는 비율은 26~83% 정도에 불과한바, 인지율이 매우 낮다는 문제점이 있다.
이처럼, 높은 섬망 발생률과 이로 말미암은 합병증 발생 증가 및 관련된 의료비의 상승에도 불구하고, 의료인의 섬망에 대한 인식은 여전히 낮은 상태이고, 특히 의무기록시스템(EMR)이 잘 갖추어지지 않은 요양병원은 섬망 모니터링을 비롯한 예방적 중재가 미미한 것이 현실이다. 따라서 요양병원 환자들을 대상으로 섬망이 발병하기 전 미리 발병 위험도를 예측하여, 섬망을 예방하고 중재할 수 있는 시스템 개발의 필요성이 대두된다. 특히, 요양병원 관계자가 쉽고 편리하게 섬망 모니터링을 하고 섬망 예방 중재를 할 수 있도록 하는 모바일 장치 또는 애플리케이션의 개발이 필요한 실정이다.
한편, 본 발명과 관련된 선행기술로서, 한국공개특허 제10-2019-0083998호(발명의 명칭: 섬망 판별 장치 및 그 방법, 공개일자: 2019년 07월 15일) 등이 개시된 바 있다.
본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 요양병원 대상자를 대상으로 하는 섬망 중재를 위한 요양병원 관계자용 애플리케이션이 구동되는 모바일 장치를 이용해, 위험요인에 따라 예측된 섬망 위험도, 섬망 사정 결과, 섬망 중재를 위한 체크리스트를 제공함으로써, 요양병원 관계자가 애플리케이션을 이용해 쉽고 편리하게 섬망 모니터링을 하고 섬망 예방 중재를 할 수 있으며, 이를 통해 미리 주의를 기울이거나 발병을 미연에 방지할 수 있고, 급작스러운 섬망 발병으로 인한 위험을 효과적으로 예방할 수 있는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치 및 섬망 중재 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치는,
요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치로서,
요양병원 대상자를 대상으로 하는 섬망 중재를 위한 요양병원 관계자용 애플리케이션이 구동되고,
섬망이 발병한 요양병원 환자에게서 발병 전 나타난 징후, 과거와 현재의 병력 정보, 및 신체적 특징을 포함하는 정보(이하, 위험요인이라 한다.)를 저장하는 데이터베이스 모듈;
상기 데이터베이스 모듈에 저장된 위험요인들과 섬망 발병 여부의 상관관계를 인공지능 기반으로 학습하여 섬망 예측 모델을 생성하는 학습 모듈;
상기 모바일 장치로부터 입력받은 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인 및 상기 학습 모듈에서 생성된 섬망 예측 모델을 이용하여, 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 예측하는 예측 모듈; 및
상기 예측된 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 상기 모바일 장치에 제공하는 위험도 제공 모듈을 포함하는 섬망 중재 서버와 통신하여, 상기 요양병원 관계자용 애플리케이션을 통해, 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 상기 섬망 중재 서버의 예측 모듈에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력하되,
상기 모바일 장치는,
상기 위험요인을 입력하도록 요청하는 메시지를 출력하는 입력 요청부;
상기 섬망 중재 서버와 통신을 처리하는 통신부; 및
상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 입력받은 위험요인에 따라 상기 섬망 중재 서버에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력하는 섬망 위험도 예측부를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 입력 요청부는,
상기 요양병원 관계자의 근무 스케줄에 따라, 근무 시마다 및 상기 요양병원 대상자의 인지 변화 발생 시마다 상기 위험요인을 입력하도록 요청 메시지를 출력할 수 있다.
바람직하게는, 상기 모바일 장치는,
섬망 사정 도구에 따른 섬망 사정 정보를 입력받아 상기 요양병원 대상자의 섬망 사정을 하고, 사정 결과를 출력하는 섬망 사정부를 더 포함할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 섬망 사정부는,
상기 섬망 위험도 예측부에서 출력되는 섬망 위험도가 미리 정해진 수준 이상이면, 상기 섬망 사정을 자동으로 수행할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 섬망 사정 도구는,
S-CAM(Short-Confusion Assessment Methods)일 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 섬망 중재 모바일 장치는,
상기 섬망 위험도 예측부에서 출력되는 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도 또는 상기 섬망 사정부에서 출력되는 사정 결과에 대응하여, 섬망 예방 중재를 위한 체크리스트를 제공하는 섬망 중재부를 더 포함할 수 있다.
더더욱 바람직하게는,
상기 요양병원 대상자별로, 날짜 및 시간 순서대로 상기 섬망 위험도 예측부에서 출력되는 섬망 위험도 및/또는 상기 섬망 사정부에서 출력되는 사정 결과를 리스트로 출력하는 리스트 출력부를 더 포함하며,
상기 섬망 중재부는,
상기 출력된 리스트와 연동하여 상기 체크리스트를 제공하며, 상기 체크리스트에 적어도 하나 이상이 체크되면 상기 리스트에 색상을 변경하여 표시할 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치 및 섬망 중재 시스템은,
요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템으로서,
요양병원 대상자를 대상으로 하는 섬망 중재를 위한 요양병원 관계자용 애플리케이션이 구동되는 모바일 장치; 및
상기 모바일 장치로부터 상기 요양병원 대상자에 대한 정보를 입력받아 섬망 예측을 하고, 예측 결과를 상기 모바일 장치에 송신하는 섬망 중재 서버를 포함하며,
상기 섬망 중재 서버는,
섬망이 발병한 요양병원 환자에게서 발병 전 나타난 징후, 과거와 현재의 병력 정보, 및 신체적 특징을 포함하는 정보(이하, 위험요인이라 한다.)를 저장하는 데이터베이스 모듈;
상기 데이터베이스 모듈에 저장된 위험요인들과 섬망 발병 여부의 상관관계를 인공지능 기반으로 학습하여 섬망 예측 모델을 생성하는 학습 모듈;
상기 모바일 장치로부터 입력받은 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인 및 상기 학습 모듈에서 생성된 섬망 예측 모델을 이용하여, 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 예측하는 예측 모듈; 및
상기 예측된 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 상기 모바일 장치에 제공하는 위험도 제공 모듈을 포함하며,
상기 모바일 장치는,
상기 애플리케이션을 통해, 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 상기 섬망 중재 서버의 예측 모듈에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 모바일 장치는,
상기 요양병원 관계자용 애플리케이션을 통해,
(1) 상기 위험요인을 입력하도록 요청하는 메시지를 출력하는 단계; 및
(2) 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 입력받은 위험요인에 따라 상기 섬망 중재 서버에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력하는 단계를 수행할 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (1)에서는,
상기 요양병원 관계자의 근무 스케줄에 따라, 근무 시마다 및 상기 요양병원 대상자의 인지 변화 발생 시마다 상기 위험요인을 입력하도록 요청 메시지를 출력할 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (2) 이후에는,
(3) 섬망 사정 도구에 따른 섬망 사정 정보를 입력받아 상기 요양병원 대상자의 섬망 사정을 하고, 사정 결과를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 단계 (3)은,
상기 단계 (2)에서 출력되는 섬망 위험도가 미리 정해진 수준 이상이면, 자동으로 수행될 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 단계 (3)의 섬망 사정 도구는,
S-CAM(Short-Confusion Assessment Methods)일 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 단계 (2) 이후에는,
(4) 상기 단계 (2)에서 출력되는 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도 또는 상기 단계 (3)에서 출력되는 사정 결과에 대응하여, 섬망 예방 중재를 위한 체크리스트를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
더더욱 바람직하게는, 상기 단계 (4)에서는,
상기 요양병원 대상자별로, 상기 단계 (2)에서 출력되는 섬망 위험도 또는 상기 단계 (3)에서 출력되는 사정 결과를 리스트로 출력하고, 출력된 리스트와 연동하여 상기 체크리스트를 제공하며, 상기 체크리스트에 적어도 하나 이상이 체크되면 상기 리스트에 색상을 변경하여 표시할 수 있다.
바람직하게는, 상기 섬망 중재 서버는,
상기 모바일 장치에서 구동된 애플리케이션을 통해, 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고 상기 예측 모듈에서 예측된 섬망 위험도를 제공할 수 있다.
본 발명에서 제안하고 있는 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치 및 섬망 중재 시스템에 따르면, 요양병원 대상자를 대상으로 하는 섬망 중재를 위한 요양병원 관계자용 애플리케이션이 구동되는 모바일 장치를 이용해, 위험요인에 따라 예측된 섬망 위험도, 섬망 사정 결과, 섬망 중재를 위한 체크리스트를 제공함으로써, 요양병원 관계자가 애플리케이션을 이용해 쉽고 편리하게 섬망 모니터링을 하고 섬망 예방 중재를 할 수 있으며, 이를 통해 미리 주의를 기울이거나 발병을 미연에 방지할 수 있고, 급작스러운 섬망 발병으로 인한 위험을 효과적으로 예방할 수 있다.
도 1은 섬망이 발병하는 원인을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템의 구성을 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치의 세부적인 구성을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템에서, 섬망 중재 서버의 세부적인 구성을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템에서, 모바일 장치에서 섬망 위험도 예측을 위한 위험요인을 입력하는 모습을 예를 들어 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템에서, 모바일 장치에서 섬망 위험도 예측 결과가 출력된 모습을 예를 들어 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템에서, 모바일 장치에서 섬망 사정을 진행하는 모습을 예를 들어 도시한 도면.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템에서, 모바일 장치에서 요양병원 대상자의 섬망 위험도 예측 및 섬망 사정 결과가 리스트로 출력된 모습을 예를 들어 도시한 도면.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템에서, 모바일 장치에서 섬망 중재를 위해 제공된 체크리스트가 출력된 모습을 예를 들어 도시한 도면.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템에서, 모바일 장치가 애플리케이션을 통해 수행하는 섬망 중재 흐름을 도시한 도면.
<부호의 설명>
10: 섬망 중재 시스템
100: 모바일 장치
110: 입력 요청부
120: 섬망 위험도 예측부
130: 섬망 사정부
140: 섬망 중재부
150: 리스트 출력부
160: 통신부
200: 섬망 중재 서버
210: 데이터베이스 모듈
220: 학습 모듈
230: 예측 모듈
240: 위험도 제공 모듈
S110: 위험요인을 입력하도록 요청하는 메시지를 출력하는 단계
S120: 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 입력받은 위험요인에 따라 섬망 중재 서버에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력하는 단계
S130: 섬망 사정 도구에 따른 섬망 사정 정보를 입력받아 요양병원 대상자의 섬망 사정을 하고, 사정 결과를 출력하는 단계
S140: 요양병원 대상자의 섬망 위험도 또는 섬망 사정 결과에 대응하여, 섬망 예방 중재를 위한 체크리스트를 제공하는 단계
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’ 되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’ 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’ 되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’ 한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)의 구성을 도시한 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)은, 모바일 장치(100) 및 섬망 중재 서버(200)를 포함하여 구성될 수 있다.
모바일 장치(100)는, 요양병원 대상자를 대상으로 하는 섬망 중재를 위한 요양병원 관계자용 애플리케이션이 구동되는 장치일 수 있다. 보다 구체적으로, 모바일 장치(100)는, 애플리케이션을 통해, 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 섬망 중재 서버(200)에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력할 수 있다. 모바일 장치(100)의 세부적인 구성에 대해서는 추후 도 4를 참조하여 상세히 설명하도록 한다.
섬망 중재 서버(200)는, 모바일 장치(100)로부터 요양병원 대상자에 대한 정보를 입력받아 섬망 예측을 하고, 예측 결과를 모바일 장치(100)에 송신할 수 있다. 보다 구체적으로, 섬망 중재 서버(200)는, 모바일 장치(100)에서 구동된 애플리케이션을 통해, 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고 섬망 예측 모델을 이용해 예측된 섬망 위험도를 제공할 수 있다. 섬망 중재 서버(200)의 세부적인 구성에 대해서는 추후 도 11을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)을 설명하기 위해 도시한 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)에서는, 섬망 중재 서버(200)가, 요양병원 관계자가 사용하는 모바일 장치(100)로부터, 섬망이 발병한 요양병원 환자에게서 발병 전 나타난 징후, 과거와 현재의 병력 정보, 및 신체적 특징을 포함하는 정보(이하, 위험요인이라 한다.)를 입력받아 AWS 등의 빅데이터 분석 서비스를 활용해 섬망 예측 모델을 생성할 수 있다. 요양병원 관계자가 모바일 장치(100)에 설치된 애플리케이션을 통해 요양병원 대상자의 위험요인을 입력하면, 모바일 장치(100)가 네트워크를 통해 섬망 중재 서버(200)에 위험요인을 전송하고. 섬망 중재 서버(200)는 섬망 예측 모델을 이용하여 해당 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 예측해 모바일 장치(100)에 전송할 수 있다. 전송된 섬망 위험도는 모바일 장치(100)의 애플리케이션을 통해 출력될 수 있다.
여기서, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망, 블루투스(Bluetooth), Wibro(Wireless Broadband Internet), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), 5G(5th Generation Mobile Telecommunication) 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다.
한편, 모바일 장치(100)는, 스마트폰, 태블릿(tablet) PC(personal computer), 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 랩탑(laptop) PC, 넷북(netbook) 컴퓨터, PDA(personal digital assistant), 전자사전 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트렌즈, 또는 머리착용형 장치(HMD, head-mounted-device), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드(skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로(implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 모바일 장치(100)는 전술한 기기들에 한정되지는 않으며, 전술한 다양한 장치 중 둘 이상의 조합일 수 있다.
또한, 모바일 장치(100)는, 설치된 애플리케이션의 실행, 종료 등을 제어하고, 사용자 요청에 따라 세부적인 구동을 제어할 수 있다. 모바일 장치(100)는 중앙처리장치로 구동되는 마이크로컴퓨터와 마이크로컴퓨터의 동작을 보호하는 주변 장치를 포함하여 구성될 수 있으며, 롬이나 램과 같은 메모리에 저장된 실행 프로그램인 애플리케이션을 실행하는 구성 부품을 포함하여 구성될 수 있다.
모바일 장치(100)에 설치 및 구동되는 애플리케이션은, 통신망 등에서 운영되는 애플리케이션 서버에서 관리하는 설치 프로그램에 의하여 설치된 실행 프로그램일 수 있으며, 웹 기반으로 실행되는 웹 기반 애플리케이션일 수도 있다. 이러한 애플리케이션은, 요양병원 대상자의 위험요인을 입력하고 섬망 위험도를 출력하는 등 각종 정보의 입력 및 출력을 위한 인터페이스를 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100)의 세부적인 구성을 도시한 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100)는, 입력 요청부(110), 섬망 위험도 예측부(120) 및 통신부(160)를 포함하여 구성될 수 있으며, 섬망 사정부(130), 섬망 중재부(140) 및 리스트 출력부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.
입력 요청부(110)는, 위험요인을 입력하도록 요청하는 메시지를 출력할 수 있다. 이때, 입력 요청부(110)는, SMS, MMS, 푸시 알림 등으로 메시지를 출력할 수 있으며, 메시지를 통해 애플리케이션의 위험요인 입력 화면으로 바로 이동할 수 있도록 구현될 수 있다.
보다 구체적으로, 입력 요청부(110)는, 요양병원 관계자의 근무 스케줄에 따라, 근무 시마다 및 요양병원 대상자의 인지 변화 발생 시마다 위험요인을 입력하도록 요청 메시지를 출력할 수 있다. 즉, 입력 요청부(110)는, 요양병원 관계자의 근무 스케줄을 요양병원 서버 등으로부터 전달받거나 요양병원 관계자로부터 입력받고, 해당 요양병원 관계자의 근무 시간이 도래하면 담당한 요양병원 대상자에 대하여 위험요인을 입력하도록 메시지를 출력할 수 있다.
섬망 위험도 예측부(120)는, 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 입력받은 위험요인에 따라 섬망 중재 서버(200)에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력할 수 있다. 즉, 섬망 위험도 예측부(120)는, 애플리케이션을 통해 위험요인을 입력받아 통신부(160)와 연동하여 섬망 중재 서버(200)에 전송하며, 섬망 중재 서버(200)에서 예측된 섬망 위험도를 출력할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)에서, 모바일 장치(100)에서 섬망 위험도 예측을 위한 위험요인을 입력하는 모습을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100)에서는, 애플리케이션을 통해 요양병원 관계자가 환자의 나이와 질병중증도(CCI), 그 밖의 각종 위험요인을 입력할 수 있다. 이때, 질병중증도(CCI)는 환자 나이에 따라 미리 계산되며, 선택된 질병에 따라 재산출될 수 있다. 또한, 그 밖의 위험요인으로는, 통증, 진통제, 총 복용약, 치매약 복용 여부, 인지기능 손상 여부, 뇌 손상 과거력, 시청력 이상 여부, 탈수, 영양결핍, 수분전해질 불균형, 수술, 감염, 수면박탈, 억제대사용, 부동유지, 낙상, 욕창, 섬망 발병 시 약품 사용(할로페이돌), 수혈, 인공도뇨, 위관영양, 기저귀 착용 등이 포함될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)에서, 모바일 장치(100)에서 섬망 위험도 예측 결과가 출력된 모습을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100)에서는, 입력한 위험요인에 따라 예측된 섬망 위험도를 섬망 중재 서버(200)로부터 전달받아 출력할 수 있다. 섬망 위험도는, 섬망 아님, 저 위험군, 중 위험군, 고 위험군의 4개의 카테고리로 분류되어, 4개의 카테고리 중 어느 하나로 섬망 위험도가 출력될 수 있다. 이때, 카테고리에 따라 색상을 다르게 표시해 출력함으로써, 요양병원 관계자가 색상만으로도 직관적으로 위험도를 인지하도록 할 수 있다.
한편, 섬망 위험도 예측부(120)는, 요양병원 대상자에 대한 위험요인의 입력에 앞서서, 이전 기록이 없는 신규 대상자에 대한 기본 정보 입력 후에 위험요인을 입력할 수 있으며, 기존 대상자의 경우에는 대상자별 예측 히스토리 등을 확인할 수 있다. 보다 구체적으로, 신규 대상자 등록을 위해 날짜, 성명, 성별, 생년월일, 환자번호 등을 입력하고, 이미 등록된 대상자가 아닌지 중복확인을 할 수 있으며, 중복확인 결과 새로운 대상자이면 진단명, 입원일자, 교육수준, 입원경유지, 흡연, 음주, 키, 몸무게, 치매 여부, 치매 정도, 치매 종류, MMSE-K 등의 기본 정보를 입력하여 등록할 수 있다.
섬망 사정부(130)는, 섬망 사정 도구에 따른 섬망 사정 정보를 입력받아 요양병원 대상자의 섬망 사정을 하고, 사정 결과를 출력할 수 있다. 이때, 섬망 사정부(130)는, 섬망 위험도 예측부(120)에서 출력되는 섬망 위험도가 미리 정해진 수준 이상이면, 섬망 사정을 자동으로 수행할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이 섬망 예측 결과 고위험군인 경우, 화면 하단의 “다음” 선택 시 자동으로 섬망 사정 화면으로 이동할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)에서, 모바일 장치(100)에서 섬망 사정을 진행하는 모습을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100)는, 애플리케이션을 통해 섬망 사정을 할 수 있으며, 여기서 섬망 사정 도구는 S-CAM(Short-Confusion Assessment Methods)일 수 있다.
S-CAM은 날짜, 요일, 년도 등의 질문을 통한 오리엔테이션 확인, 집중력의 지속 정도 파악을 선행한 후 진행하는 것이 바람직하며, 급성 발현과 의식의 변동, 주의력 결핍, 비체계적 사고, 의식 수준의 변화의 4단계로 진행될 수 있다.
섬망 사정부(130)의 섬망 사정 결과는, 섬망 또는 섬망 아님으로 출력될 수 있으며, 섬망인 경우 과다형, 과소형, 혼합형 중 어느 하나를 요양병원 관계자 선택하도록 하여, 섬망의 유형을 입력받을 수 있다.
섬망 중재부(140)는, 섬망 위험도 예측부(120)에서 출력되는 요양병원 대상자의 섬망 위험도 또는 섬망 사정부(130)에서 출력되는 사정 결과에 대응하여, 섬망 예방 중재를 위한 체크리스트를 제공할 수 있다. 즉, 요양병원 관계자가 해당 요양병원 대상자의 상태를 확인하고 체크리스트를 통해 체크함으로써, 섬망 예방 중재를 안내할 수 있고, 대상자 및 날짜에 따라 섬망 중재 여부 및 구체적인 내용을 확인할 수 있도록 하여 지속적인 관리를 할 수 있다.
리스트 출력부(150)는, 요양병원 대상자별로, 날짜 및 시간 순서대로 섬망 위험도 예측부(120)에서 출력되는 섬망 위험도 및/또는 섬망 사정부(130)에서 출력되는 사정 결과를 리스트로 출력할 수 있다. 이때, 리스트 출력부(150)는, 모바일 장치(100)를 사용하는 요양병원 관계자가 담당하는 요양병원 대상자의 리스트 및 최근 결과를 제공하고, 특정 대상자를 선택하면 해당 대상자의 상세한 섬망 위험도 및/또는 섬망 사정 결과를 제공할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)에서, 모바일 장치(100)에서 요양병원 대상자의 섬망 위험도 예측 및 섬망 사정 결과가 리스트로 출력된 모습을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100)의 리스트 출력부(150)는, 요양병원 대상자인 “홍길동”의 상세 기록을 리스트로 출력할 수 있다. 도 8에서 오른쪽의 “아님”, “고위험”은 예측된 섬망 위험도를 나타내고, 섬망 위험도 좌측의 “섬망 아님”, “과다형” 등은 섬망 사정 결과를 나타낸다. 섬망 위험도가 고위험인 경우 섬망 사정이 자동으로 진행되므로, 섬망 위험도 및 섬망 사정 결과가 함께 기록되나, 섬망 위험도가 섬망 아님인 경우 선택적으로 섬망 사정이 진행될 수 있으므로, 섬망 사정을 수행하지 않으면 해당하는 부분이 빈 공간으로 표시될 수 있다. 또한, 해당 요양병원 대상자에 대해서, 화면 위쪽에 있는 “섬망위험진단” 메뉴를 이용해 섬망 위험도 예측을, “사정(S-CAM)” 메뉴를 이용해 섬망 사정을 각각 진행할 수도 있다. 리스트의 3개의 항목 중 가장 위의 항목에 “섬망아님”으로 섬망 사정 결과만 표시된 것은 섬망 위험도 예측 없이 섬망 사정만 진행한 경우이다.
한편, 섬망 중재부(140)는, 출력된 리스트와 연동하여 체크리스트를 제공하며, 체크리스트에 적어도 하나 이상이 체크되면 리스트에 색상을 변경하여 표시할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)에서, 모바일 장치(100)에서 섬망 중재를 위해 제공된 체크리스트가 출력된 모습을 예를 들어 도시한 도면이다. 즉, 도 8에 도시된 바와 같은 화면에서 요양병원 관계자가 리스트의 항목 중 어느 하나를 선택하면, 도 9에 도시된 바와 같은 체크리스트가 출력될 수 있다. 섬망 중재를 진행하지 않은 경우에는, 도 8의 리스트에서 첫 번째 및 두 번째 항목과 같이 흰색 버튼이 표시될 수 있으며, 도 9에 도시된 체크리스트에 적어도 하나 이상을 체크하여 섬망 중재를 진행한 경우에는, 도 8의 리스트에서 세 번째 항목과 같이 보라색으로 색상이 변경될 수 있다.
보다 구체적으로, 체크리스트는, 유지관리 오리엔테이션(maintain orientation), 환경 지원(Environmental support) 및 위험 회피(Risk avoid)의 세 개로 분류될 수 있다.
이때, 유지관리 오리엔테이션은, 시계 또는 달력을 이용한 오리엔테이션, 간호 제공 시 환자의 이름을 부르며 상기시키기, 가족사진이나 집에서 가지고 온 물건 가까이 두게 하기, 정기적인 가족 방문을 격려, 일상활동이 규칙적이고 스케줄링 되도록 하기, 안경이나 보청기를 가능한 늘 착용하도록 하기, 초기 이상을 포함 매일 규칙적 활동(daily activity)을 격려하기를 포함하고, 환경 지원은, 수면 환경 조성을 돕기 위해 비약물적 요법을 수행, 담당 간호사나 병실을 가급적 옮기지 않게 하기, 창문 커튼이나 블라인드는 낮에는 열고, 밤에는 내려 낮과 밤을 상기시키기, 즐겨듣건 음악, 라디오, 게임, 손 뜨기를 포함한 활동을 지속적으로 할 수 있도록 하기, 매일 신문을 제공하거나 읽어주기, 기억력과 논리성을 자극하기 위해 자녀, 과거 시절, 직장생활을 포함하는 의미 있는 대화를 격려하기를 포함하고, 위험 회피는, 탈수나 수분 전해질 불균형 사정 및 조기 중재, 통증 시 2~3시간마다 재사정하고 중재(약물적 또는 비약물적 접근), 억제대 사용은 가능한 최소화하기, 하루에 2~4회 정도 수동적/능동적 ROM을 실시, 걷기를 격려하기, 수분섭취 격려하기, 영양섭취를 사정하고 필요 시 의치 제공, 필요하다면 비경구적 영양요법을 제공, 고열 사정 및 혈액 검사를 통한 감염의 위험을 조기에 발견하고 중재, 약물 관리(항콜린제나 마약성 약물을 모니터링하며 불필요 시 빠른 중지를 고려하기, 복용 약물 총 개수와 종류를 평가하기), pulse oxymetry를 사용하여 저산소증을 모니터링, 변비 예방을 위해 식이섬유 섭취를 권장하고 필요 시 변비약을 제공, 낙상에 주의하여 예방 간호 수행, 욕창을 사정하고 예방 간호 수행을 포함할 수 있다.
통신부(160)는, 섬망 중재 서버(200)와 통신을 처리할 수 있다. 즉, 통신부(160)는 네트워크를 통해 각종 신호 및 데이터를 송수신할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)에서, 모바일 장치(100)가 애플리케이션을 통해 수행하는 섬망 중재 흐름을 도시한 도면이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)에서는, 모바일 장치(100)가 애플리케이션을 통해, 위험요인을 입력하도록 요청하는 메시지를 출력하는 단계(S110) 및 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 입력받은 위험요인에 따라 섬망 중재 서버(200)에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력하는 단계(S120)를 수행할 수 있으며, 섬망 사정 도구에 따른 섬망 사정 정보를 입력받아 요양병원 대상자의 섬망 사정을 하고, 사정 결과를 출력하는 단계(S130) 및 요양병원 대상자의 섬망 위험도 또는 섬망 사정 결과에 대응하여, 섬망 예방 중재를 위한 체크리스트를 제공하는 단계(S140)를 더 수행할 수 있다.
단계 S110에서는, 위험요인을 입력하도록 요청하는 메시지를 출력할 수 있다. 단계 S110은 모바일 장치(100)의 입력 요청부(110)에 의해 처리될 수 있다. 보다 구체적으로, 단계 S110에서는, 요양병원 관계자의 근무 스케줄에 따라, 근무 시마다 및 요양병원 대상자의 인지 변화 발생 시마다 위험요인을 입력하도록 요청 메시지를 출력할 수 있다.
단계 S120에서는, 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 입력받은 위험요인에 따라 섬망 중재 서버(200)에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력할 수 있다. 단계 S120은 모바일 장치(100)의 섬망 위험도 예측부(120)에 의해 처리될 수 있다.
단계 S130에서는, 섬망 사정 도구에 따른 섬망 사정 정보를 입력받아 요양병원 대상자의 섬망 사정을 하고, 사정 결과를 출력할 수 있다. 단계 S130은 모바일 장치(100)의 섬망 사정부(130)에 의해 처리될 수 있다. 이때, 단계 S130은, 단계 S120에서 출력되는 섬망 위험도가 미리 정해진 수준 이상이면, 자동으로 수행할 수 있다. 또한, 단계 S130의 섬망 사정 도구는, S-CAM(Short-Confusion Assessment Methods)일 수 있다.
단계 S140에서는, 단계 S120에서 출력되는 요양병원 대상자의 섬망 위험도 또는 단계 S130에서 출력되는 사정 결과에 대응하여, 섬망 예방 중재를 위한 체크리스트를 제공할 수 있다. 단계 S140은 모바일 장치(100)의 섬망 중재부(140)에 의해 처리될 수 있다.
한편, 단계 S140에서는, 섬망 중재부(140)가 리스트 출력부(150)와 연동함으로써, 요양병원 대상자별로, 단계 S120에서 출력되는 섬망 위험도 또는 단계 S130에서 출력되는 사정 결과를 리스트로 출력하고, 출력된 리스트와 연동하여 체크리스트를 제공하며, 체크리스트에 적어도 하나 이상이 체크되면 리스트에 색상을 변경하여 표시할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)에서, 섬망 중재 서버(200)의 세부적인 구성을 도시한 도면이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)의 섬망 중재 서버(200)는, 데이터베이스 모듈(210), 학습 모듈(220), 예측 모듈(230) 및 위험도 제공 모듈(240)을 포함하여 구성될 수 있다.
데이터베이스 모듈(210)은, 섬망이 발병한 요양병원 환자에게서 발병 전 나타난 징후, 과거와 현재의 병력 정보, 및 신체적 특징을 포함하는 정보(이하, 위험요인이라 한다.)를 저장할 수 있다. 여기서, 데이터베이스 모듈(210)에 저장되는 정보는, 이하에서 상세히 설명할 학습 모듈(220)에서 섬망 예측 모델의 학습을 위해 사용되는 학습 데이터일 수 있다.
학습 모듈(220)은, 데이터베이스 모듈(210)에 저장된 위험요인들과 섬망 발병 여부의 상관관계를 인공지능 기반으로 학습하여 섬망 예측 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 섬망 예측 모델은, 순서형 로지스틱 회귀분석 모델 또는 MLP(Multilayer Perceptron) 모델을 이용하여, 입력된 위험요인들로부터 섬망이 발병할 예상 위험 정도를 저위험군, 중위험군, 고위험군의 세분류로 나누도록 하는 모델일 수 있다.
예측 모듈(230)은, 모바일 장치(100)로부터 입력받은 요양병원 대상자에 대한 위험요인 및 학습 모듈(220)에서 생성된 섬망 예측 모델을 이용하여, 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 예측할 수 있다. 즉, 모바일 장치(100)로부터 입력받은 위험요인을 섬망 예측 모델의 입력으로 하고 섬망 위험도를 출력으로 하되, 섬망 아님, 저 위험군, 중 위험군, 고 위험군섬의 4개의 카테고리 중 어느 하나로 분류된 섬망 위험도를 출력할 수 있다.
한편, 본 발명의 일실시예에 따른 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)의 섬망 중재 서버(200)는, 학습 모듈(220)이 강화 학습(Reinforcement learning)을 사용해 섬망 예측 모델의 성능을 향상시킬 수도 있다. 강화 학습은, 강화형 기계 학습이라고도 하며, 기계 학습 중 컴퓨터가 주어진 상태(state)에 대해 최적의 행동(action)을 선택하는 학습 방법이다. 강화형 기계 학습은 지도형/비지도형 기계 학습에 이용되는 훈련 데이터 대신, 주어진 상태에 맞춘 행동의 결과에 대한 보상(reward)을 준다. 컴퓨터는 보상을 이용하여 성능을 향상시킨다.
본 발명에서는, 이와 같은 강화 학습을 이용해, 섬망 사정 결과를 섬망 예측 모델에 피드백하여 줌으로써 보상을 입력할 수 있다. 예를 들어, 입력받은 위험 요인으로부터 섬망 위험도를 예측한 결과가 저 위험군일 때, 해당 요양병원 대상자의 섬망 사정 결과 섬망이 아닌 것으로 판단되면 양의 피드백을, 섬망인 것으로 판단되면 음의 피드백을 줌으로써, 섬망 예측 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
위험도 제공 모듈(240)은, 예측된 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 모바일 장치(100)에 제공할 수 있다. 즉, 위험도 제공 모듈(240)은, 네트워크를 통해 예측된 섬망 위험도를 모바일 장치(100)에 제공하여, 모바일 장치(100)에서 애플리케이션을 통해 섬망 위험도가 출력되도록 할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명에서 제안하고 있는 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100) 및 섬망 중재 시스템(10)에 따르면, 요양병원 대상자를 대상으로 하는 섬망 중재를 위한 요양병원 관계자용 애플리케이션이 구동되는 모바일 장치(100)를 이용해, 위험요인에 따라 예측된 섬망 위험도, 섬망 사정 결과, 섬망 중재를 위한 체크리스트를 제공함으로써, 요양병원 관계자가 애플리케이션을 이용해 쉽고 편리하게 섬망 모니터링을 하고 섬망 예방 중재를 할 수 있으며, 이를 통해 미리 주의를 기울이거나 발병을 미연에 방지할 수 있고, 급작스러운 섬망 발병으로 인한 위험을 효과적으로 예방할 수 있다.
한편, 본 발명은 다양한 통신 단말기로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터에서 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터에서 판독 가능한 매체는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD_ROM, 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 장치를 포함할 수 있다.
이와 같은 컴퓨터에서 판독 가능한 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨터에서 판독 가능한 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 구현하기 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예를 들어, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (16)

  1. 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100)로서,
    요양병원 대상자를 대상으로 하는 섬망 중재를 위한 요양병원 관계자용 애플리케이션이 구동되고,
    섬망이 발병한 요양병원 환자에게서 발병 전 나타난 징후, 과거와 현재의 병력 정보, 및 신체적 특징을 포함하는 정보(이하, 위험요인이라 한다.)를 저장하는 데이터베이스 모듈(210);
    상기 데이터베이스 모듈(210)에 저장된 위험요인들과 섬망 발병 여부의 상관관계를 인공지능 기반으로 학습하여 섬망 예측 모델을 생성하는 학습 모듈(220);
    상기 모바일 장치(100)로부터 입력받은 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인 및 상기 학습 모듈(220)에서 생성된 섬망 예측 모델을 이용하여, 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 예측하는 예측 모듈(230); 및
    상기 예측된 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 상기 모바일 장치(100)에 제공하는 위험도 제공 모듈(240)을 포함하는 섬망 중재 서버(200)와 통신하여, 상기 요양병원 관계자용 애플리케이션을 통해, 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 상기 섬망 중재 서버(200)의 예측 모듈(230)에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력하되,
    상기 모바일 장치(100)는,
    상기 위험요인을 입력하도록 요청하는 메시지를 출력하는 입력 요청부(110);
    상기 섬망 중재 서버(200)와 통신을 처리하는 통신부(160); 및
    상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 입력받은 위험요인에 따라 상기 섬망 중재 서버(200)에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력하는 섬망 위험도 예측부(120)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100).
  2. 제1항에 있어서, 상기 입력 요청부(110)는,
    상기 요양병원 관계자의 근무 스케줄에 따라, 근무 시마다 및 상기 요양병원 대상자의 인지 변화 발생 시마다 상기 위험요인을 입력하도록 요청 메시지를 출력하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100).
  3. 제1항에 있어서, 상기 모바일 장치(100)는,
    섬망 사정 도구에 따른 섬망 사정 정보를 입력받아 상기 요양병원 대상자의 섬망 사정을 하고, 사정 결과를 출력하는 섬망 사정부(130)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100).
  4. 제3항에 있어서, 상기 섬망 사정부(130)는,
    상기 섬망 위험도 예측부(120)에서 출력되는 섬망 위험도가 미리 정해진 수준 이상이면, 상기 섬망 사정을 자동으로 수행하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100).
  5. 제3항에 있어서, 상기 섬망 사정 도구는,
    S-CAM(Short-Confusion Assessment Methods)인 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100).
  6. 제3항에 있어서, 상기 섬망 중재 모바일 장치(100)는,
    상기 섬망 위험도 예측부(120)에서 출력되는 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도 또는 상기 섬망 사정부(130)에서 출력되는 사정 결과에 대응하여, 섬망 예방 중재를 위한 체크리스트를 제공하는 섬망 중재부(140)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100).
  7. 제6항에 있어서,
    상기 요양병원 대상자별로, 날짜 및 시간 순서대로 상기 섬망 위험도 예측부(120)에서 출력되는 섬망 위험도 및/또는 상기 섬망 사정부(130)에서 출력되는 사정 결과를 리스트로 출력하는 리스트 출력부(150)를 더 포함하며,
    상기 섬망 중재부(140)는,
    상기 출력된 리스트와 연동하여 상기 체크리스트를 제공하며, 상기 체크리스트에 적어도 하나 이상이 체크되면 상기 리스트에 색상을 변경하여 표시하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 모바일 장치(100).
  8. 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10)으로서,
    요양병원 대상자를 대상으로 하는 섬망 중재를 위한 요양병원 관계자용 애플리케이션이 구동되는 모바일 장치(100); 및
    상기 모바일 장치(100)로부터 상기 요양병원 대상자에 대한 정보를 입력받아 섬망 예측을 하고, 예측 결과를 상기 모바일 장치(100)에 송신하는 섬망 중재 서버(200)를 포함하며,
    상기 섬망 중재 서버(200)는,
    섬망이 발병한 요양병원 환자에게서 발병 전 나타난 징후, 과거와 현재의 병력 정보, 및 신체적 특징을 포함하는 정보(이하, 위험요인이라 한다.)를 저장하는 데이터베이스 모듈(210);
    상기 데이터베이스 모듈(210)에 저장된 위험요인들과 섬망 발병 여부의 상관관계를 인공지능 기반으로 학습하여 섬망 예측 모델을 생성하는 학습 모듈(220);
    상기 모바일 장치(100)로부터 입력받은 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인 및 상기 학습 모듈(220)에서 생성된 섬망 예측 모델을 이용하여, 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 예측하는 예측 모듈(230); 및
    상기 예측된 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도를 상기 모바일 장치(100)에 제공하는 위험도 제공 모듈(240)을 포함하며,
    상기 모바일 장치(100)는,
    상기 애플리케이션을 통해, 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 상기 섬망 중재 서버(200)의 예측 모듈(230)에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10).
  9. 제8항에 있어서, 상기 모바일 장치(100)는,
    상기 요양병원 관계자용 애플리케이션을 통해,
    (1) 상기 위험요인을 입력하도록 요청하는 메시지를 출력하는 단계; 및
    (2) 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고, 입력받은 위험요인에 따라 상기 섬망 중재 서버(200)에서 예측된 섬망 위험도를 제공받아 출력하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10).
  10. 제9항에 있어서, 상기 단계 (1)에서는,
    상기 요양병원 관계자의 근무 스케줄에 따라, 근무 시마다 및 상기 요양병원 대상자의 인지 변화 발생 시마다 상기 위험요인을 입력하도록 요청 메시지를 출력하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10).
  11. 제9항에 있어서, 상기 단계 (2) 이후에는,
    (3) 섬망 사정 도구에 따른 섬망 사정 정보를 입력받아 상기 요양병원 대상자의 섬망 사정을 하고, 사정 결과를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10).
  12. 제11항에 있어서, 상기 단계 (3)은,
    상기 단계 (2)에서 출력되는 섬망 위험도가 미리 정해진 수준 이상이면, 자동으로 수행되는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10).
  13. 제11항에 있어서, 상기 단계 (3)의 섬망 사정 도구는,
    S-CAM(Short-Confusion Assessment Methods)인 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10).
  14. 제11항에 있어서, 상기 단계 (2) 이후에는,
    (4) 상기 단계 (2)에서 출력되는 상기 요양병원 대상자의 섬망 위험도 또는 상기 단계 (3)에서 출력되는 사정 결과에 대응하여, 섬망 예방 중재를 위한 체크리스트를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10).
  15. 제14항에 있어서, 상기 단계 (4)에서는,
    상기 요양병원 대상자별로, 상기 단계 (2)에서 출력되는 섬망 위험도 또는 상기 단계 (3)에서 출력되는 사정 결과를 리스트로 출력하고, 출력된 리스트와 연동하여 상기 체크리스트를 제공하며, 상기 체크리스트에 적어도 하나 이상이 체크되면 상기 리스트에 색상을 변경하여 표시하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10).
  16. 제9항에 있어서, 상기 섬망 중재 서버(200)는,
    상기 모바일 장치(100)에서 구동된 애플리케이션을 통해, 상기 요양병원 대상자에 대한 위험요인을 입력받고 상기 예측 모듈(230)에서 예측된 섬망 위험도를 제공하는 것을 특징으로 하는, 요양병원 관계자용 섬망 중재 시스템(10).
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017228003A (ja) * 2016-06-20 2017-12-28 株式会社テレメディカ 症候診断支援サービス提供システム及び症候診断支援サービス提供方法
KR101827793B1 (ko) * 2016-10-07 2018-02-09 계명대학교 산학협력단 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 시스템 및 방법
KR20190083998A (ko) * 2018-01-05 2019-07-15 광주과학기술원 섬망 판별 장치 및 그 방법
KR20190111477A (ko) * 2018-03-23 2019-10-02 학교법인 건국대학교 노인 의료 건강관리시스템
KR20200046946A (ko) * 2018-10-26 2020-05-07 재단법인 아산사회복지재단 섬망 여부의 조기 판단 및 섬망의 중증도 판단 방법 및 프로그램

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101855117B1 (ko) * 2016-09-30 2018-05-04 주식회사 셀바스에이아이 질병에 대한 발병 확률 예측 방법 및 장치

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017228003A (ja) * 2016-06-20 2017-12-28 株式会社テレメディカ 症候診断支援サービス提供システム及び症候診断支援サービス提供方法
KR101827793B1 (ko) * 2016-10-07 2018-02-09 계명대학교 산학협력단 환자의 의료정보를 이용한 수술 후 섬망의 예측 시스템 및 방법
KR20190083998A (ko) * 2018-01-05 2019-07-15 광주과학기술원 섬망 판별 장치 및 그 방법
KR20190111477A (ko) * 2018-03-23 2019-10-02 학교법인 건국대학교 노인 의료 건강관리시스템
KR20200046946A (ko) * 2018-10-26 2020-05-07 재단법인 아산사회복지재단 섬망 여부의 조기 판단 및 섬망의 중증도 판단 방법 및 프로그램

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