WO2026005174A1 - 복용 약의 정보를 제공하는 전자 장치, 방법 및 저장 매체 - Google Patents

복용 약의 정보를 제공하는 전자 장치, 방법 및 저장 매체

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WO2026005174A1
WO2026005174A1 PCT/KR2025/002530 KR2025002530W WO2026005174A1 WO 2026005174 A1 WO2026005174 A1 WO 2026005174A1 KR 2025002530 W KR2025002530 W KR 2025002530W WO 2026005174 A1 WO2026005174 A1 WO 2026005174A1
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WO
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electronic device
drug
medication
factor
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PCT/KR2025/002530
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French (fr)
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이세희
이은혜
신은미
신현진
임철규
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Samsung Electronics Co Ltd
Original Assignee
Samsung Electronics Co Ltd
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    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
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    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
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    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
    • G16H70/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to drugs, e.g. their side effects or intended usage

Definitions

  • the present disclosure relates to electronic devices, methods and storage media, and for example, to electronic devices, methods and storage media for providing information on medication.
  • wearable electronic devices worn on the user's body are becoming increasingly popular.
  • Various types of electronic devices can include functions that measure the user's biosignals.
  • electronic devices can provide analysis of measured biosignals, information on ingested substances (e.g., food, medication, etc.), and/or health status.
  • An electronic device may include a display, at least one processor including a processing circuit, and a memory storing instructions.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to receive information about a drug based on a first input.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to obtain a drug category related to the drug based on the information about the drug.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to receive a second input indicating information about the time at which the drug was taken.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to obtain biometric information of a user.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to obtain a first score according to a first factor applied to a plurality of drug categories and a second score according to a second factor applied to the drug category related to the drug based on the biometric information and the information about the time at which the drug was taken.
  • the above instructions may be configured to cause the electronic device to provide, through the display, a first visual object representing the first score according to the first argument and the second score according to the second argument.
  • a method for providing information on a medication may include receiving information on the medication based on a first input.
  • the method may include obtaining a medication category related to the medication based on the information on the medication.
  • the method may include receiving a second input indicating information on a time at which the medication was taken.
  • the method may include obtaining biometric information of a user.
  • the method may include obtaining a first score according to a first factor applied to a plurality of medication categories and a second score according to a second factor applied to the medication category related to the medication based on the biometric information and the information on the time at which the medication was taken.
  • the method may include providing a first visual object representing the first score according to the first factor and the second score according to the second factor.
  • a non-transitory computer-readable storage medium having recorded thereon a program for performing a method for providing information on a medication may include an operation for receiving information on a medication based on a first input.
  • the storage medium may include an operation for obtaining a drug category related to the medication based on the information on the medication.
  • the storage medium may include an operation for receiving a second input indicating information on a time at which the medication was taken.
  • the storage medium may include an operation for obtaining biometric information of a user.
  • the storage medium may include an operation for obtaining a first score according to a first factor applied to a plurality of medication categories and a second score according to a second factor applied to the medication category related to the medication based on the biometric information and the information on the time at which the medication was taken.
  • the storage medium may include an operation for providing a first visual object representing the first score according to the first factor and the second score according to the second factor.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device within a network environment according to various embodiments.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of an electronic device according to various embodiments.
  • FIGS. 3a, 3b, 3c, 3d, 3e, and 3f are drawings illustrating an operation of adding information on a medication according to various embodiments.
  • FIG. 4A and FIG. 4B are diagrams illustrating operations for managing a medication schedule according to various embodiments.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a system for receiving biometric information from a wearable device according to various embodiments.
  • FIGS. 6A, 6B, 6C, 6D, and 6E are diagrams illustrating UIs of analysis data according to various embodiments.
  • Figure 7 is a drawing explaining the UI before and after the time of onset of effect of the taken medicine according to various embodiments.
  • FIG. 8a and FIG. 8b are drawings explaining an operation of receiving information from a user according to various embodiments.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a UI of analysis data including side effect information according to various embodiments.
  • FIG. 10A and FIG. 10B are diagrams illustrating an operation of providing information on related drugs according to various embodiments.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a UI for notifying a time of taking medication after receiving side effect information according to various embodiments.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an operation of providing comparative data before and after taking a drug according to various embodiments.
  • Figure 13 is a flowchart illustrating a method for providing information on medication according to various embodiments.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device (101) within a network environment (100) according to various embodiments.
  • the electronic device (101) may communicate with an electronic device (102) via a first network (198) (e.g., a short-range wireless communication network), or may communicate with at least one of an electronic device (104) or a server (108) via a second network (199) (e.g., a long-range wireless communication network).
  • the electronic device (101) may communicate with the electronic device (104) via the server (108).
  • the electronic device (101) may include a processor (120), a memory (130), an input module (150), an audio output module (155), a display module (160), an audio module (170), a sensor module (176), an interface (177), a connection terminal (178), a haptic module (179), a camera module (180), a power management module (188), a battery (189), a communication module (190), a subscriber identification module (196), or an antenna module (197).
  • the electronic device (101) may omit at least one of these components (e.g., the connection terminal (178)), or may have one or more other components added.
  • some of these components e.g., the sensor module (176), the camera module (180), or the antenna module (197) may be integrated into one component (e.g., the display module (160)).
  • the processor (120) may include various processing circuits and/or multiple processors.
  • the term "processor” as used herein, including in the claims, may include various processing circuits including at least one processor.
  • one or more of the at least one processor may, individually and/or collectively, perform various functions described herein in a distributed manner.
  • processors may encompass, by way of example and without limitation, situations where one processor performs some of the recited functions and other processor(s) perform other of the recited functions, as well as situations where a single processor may perform all of the recited functions.
  • the at least one processor may include a combination of processors that perform various recited/disclosed functions, for example, in a distributed manner.
  • the at least one processor may execute program instructions to achieve or perform various functions.
  • the processor (120) may, for example, execute software (e.g., a program (140)) to control at least one other component (e.g., a hardware or software component) of the electronic device (101) connected to the processor (120) and perform various data processing or calculations.
  • the processor (120) may store commands or data received from other components (e.g., a sensor module (176) or a communication module (190)) in a volatile memory (132), process the commands or data stored in the volatile memory (132), and store result data in a non-volatile memory (134).
  • the processor (120) may include a main processor (121) (e.g., a central processing unit or an application processor) or a secondary processor (123) (e.g., a graphics processing unit, a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor)) that can operate independently or together therewith.
  • a main processor (121) e.g., a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor (123) e.g., a graphics processing unit, a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor
  • the secondary processor (123) may be configured to use less power than the main processor (121) or to be specialized for a specified function.
  • the secondary processor (123) may be implemented separately from the main processor (121) or as a part thereof.
  • the auxiliary processor (123) may control at least a portion of functions or states associated with at least one component (e.g., a display module (160), a sensor module (176), or a communication module (190)) of the electronic device (101), for example, on behalf of the main processor (121) while the main processor (121) is in an inactive (e.g., sleep) state, or together with the main processor (121) while the main processor (121) is in an active (e.g., application execution) state.
  • the auxiliary processor (123) e.g., an image signal processor or a communication processor
  • the auxiliary processor (123) may include a hardware structure specialized for processing artificial intelligence models.
  • the artificial intelligence models may be generated through machine learning. This learning can be performed, for example, in the electronic device (101) itself where the artificial intelligence model is executed, or can be performed through a separate server (e.g., server (108)).
  • the learning algorithm can include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but is not limited to the examples described above.
  • the artificial intelligence model can include a plurality of artificial neural network layers.
  • the artificial neural network can be one of a deep neural network (DNN), a convolutional neural network (CNN), a recurrent neural network (RNN), a restricted Boltzmann machine (RBM), a deep belief network (DBN), a bidirectional recurrent deep neural network (BRDNN), deep Q-networks, or a combination of two or more of the above, but is not limited to the examples described above.
  • the artificial intelligence model can additionally or alternatively include a software structure.
  • the memory (130) can store various data used by at least one component (e.g., the processor (120) or the sensor module (176)) of the electronic device (101).
  • the data can include, for example, software (e.g., the program (140)) and input data or output data for commands related thereto.
  • the memory (130) can include a volatile memory (132) or a non-volatile memory (134).
  • the non-volatile memory (134) can include at least one internal memory (136) and an external memory (138).
  • the program (140) may be stored as software in the memory (130) and may include, for example, an operating system (142), middleware (144), or an application (146).
  • the input module (150) can receive commands or data to be used in a component of the electronic device (101) (e.g., a processor (120)) from an external source (e.g., a user) of the electronic device (101).
  • the input module (150) can include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (e.g., a button), or a digital pen (e.g., a stylus pen).
  • the audio output module (155) can output audio signals to the outside of the electronic device (101).
  • the audio output module (155) can include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes, such as multimedia playback or recording playback.
  • the receiver can be used to receive incoming calls. In one embodiment, the receiver can be implemented separately from the speaker or as part of the speaker.
  • the display module (160) can visually provide information to an external party (e.g., a user) of the electronic device (101).
  • the display module (160) may include, for example, a display, a holographic device, or a projector and a control circuit for controlling the device.
  • the display module (160) may include a touch sensor configured to detect a touch, or a pressure sensor configured to measure the intensity of a force generated by the touch.
  • the audio module (170) can convert sound into an electrical signal, or vice versa, convert an electrical signal into sound. According to one embodiment, the audio module (170) can acquire sound through the input module (150), output sound through the sound output module (155), or an external electronic device (e.g., electronic device (102)) (e.g., speaker or headphone) directly or wirelessly connected to the electronic device (101).
  • an external electronic device e.g., electronic device (102)
  • speaker or headphone directly or wirelessly connected to the electronic device (101).
  • the sensor module (176) can detect the operating status (e.g., power or temperature) of the electronic device (101) or the external environmental status (e.g., user status) and generate an electrical signal or data value corresponding to the detected status.
  • the sensor module (176) can include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
  • the interface (177) may support one or more designated protocols that may be used to directly or wirelessly connect the electronic device (101) with an external electronic device (e.g., the electronic device (102)).
  • the interface (177) may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card
  • connection terminal (178) may include a connector through which the electronic device (101) may be physically connected to an external electronic device (e.g., electronic device (102)).
  • the connection terminal (178) may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (e.g., a headphone connector).
  • a haptic module (179) can convert electrical signals into mechanical stimuli (e.g., vibration or movement) or electrical stimuli that a user can perceive through tactile or kinesthetic sensations.
  • the haptic module (179) can include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module (180) can capture still images and videos.
  • the camera module (180) may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module (188) can manage power supplied to the electronic device (101).
  • the power management module (188) can be implemented, for example, as at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • a battery (189) may power at least one component of the electronic device (101).
  • the battery (189) may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • the communication module (190) may support the establishment of a direct (e.g., wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device (101) and an external electronic device (e.g., electronic device (102), electronic device (104), or server (108)), and the performance of communication through the established communication channel.
  • the communication module (190) may operate independently from the processor (120) (e.g., application processor) and may include one or more communication processors that support direct (e.g., wired) communication or wireless communication.
  • the communication module (190) may include a wireless communication module (192) (e.g., a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module (194) (e.g., a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module).
  • a wireless communication module (192) e.g., a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module (194) e.g., a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module.
  • the corresponding communication module can communicate with an external electronic device (104) via a first network (198) (e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network (199) (e.g., a long-range communication network such as a legacy cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., a LAN or WAN)).
  • a first network (198) e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)
  • a second network (199) e.g., a long-range communication network such as a legacy cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., a LAN or WAN)
  • a computer network e.g., a
  • the wireless communication module (192) can verify or authenticate the electronic device (101) within a communication network such as the first network (198) or the second network (199) by using subscriber information (e.g., an international mobile subscriber identity (IMSI)) stored in the subscriber identification module (196).
  • subscriber information e.g., an international mobile subscriber identity (IMSI)
  • the wireless communication module (192) can support 5G networks and next-generation communication technologies following the 4G network, such as NR access technology (new radio access technology).
  • the NR access technology can support high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and connection of multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low-latency communications)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low-latency communications
  • the wireless communication module (192) can support, for example, a high-frequency band (e.g., mmWave band) to achieve a high data transmission rate.
  • a high-frequency band e.g., mmWave band
  • the wireless communication module (192) can support various technologies for securing performance in a high-frequency band, such as beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), full dimensional MIMO (FD-MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna.
  • the wireless communication module (192) can support various requirements specified in the electronic device (101), an external electronic device (e.g., the electronic device (104)), or a network system (e.g., the second network (199)).
  • the wireless communication module (192) can support a peak data rate (e.g., 20 Gbps or more) for eMBB realization, a loss coverage (e.g., 164 dB or less) for mMTC realization, or a U-plane latency (e.g., 0.5 ms or less for downlink (DL) and uplink (UL), or 1 ms or less for round trip) for URLLC realization.
  • a peak data rate e.g., 20 Gbps or more
  • a loss coverage e.g., 164 dB or less
  • U-plane latency e.g., 0.5 ms or less for downlink (DL) and uplink (UL), or 1 ms or less for round trip
  • the antenna module (197) can transmit or receive signals or power to or from an external device (e.g., an external electronic device).
  • the antenna module (197) may include an antenna including a radiator formed of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (e.g., a PCB).
  • the antenna module (197) may include a plurality of antennas (e.g., an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network, such as the first network (198) or the second network (199), may be selected from the plurality of antennas by, for example, the communication module (190). A signal or power may be transmitted or received between the communication module (190) and an external electronic device through the selected at least one antenna.
  • another component e.g., a radio frequency integrated circuit (RFIC)
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module (197) may form a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module may include a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent a first side (e.g., a bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (e.g., a mmWave band), and a plurality of antennas (e.g., an array antenna) disposed on or adjacent a second side (e.g., a top side or a side side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals in the designated high frequency band.
  • a first side e.g., a bottom side
  • a plurality of antennas e.g., an array antenna
  • At least some of the above components can be interconnected and exchange signals (e.g., commands or data) with each other via a communication method between peripheral devices (e.g., a bus, GPIO (general purpose input and output), SPI (serial peripheral interface), or MIPI (mobile industry processor interface)).
  • peripheral devices e.g., a bus, GPIO (general purpose input and output), SPI (serial peripheral interface), or MIPI (mobile industry processor interface)).
  • commands or data may be transmitted or received between the electronic device (101) and an external electronic device (104) via a server (108) connected to a second network (199).
  • Each of the external electronic devices (102 or 104) may be the same or a different type of device as the electronic device (101).
  • all or part of the operations executed in the electronic device (101) may be executed in one or more of the external electronic devices (102, 104, or 108). For example, when the electronic device (101) is to perform a certain function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device (101) may, instead of or in addition to executing the function or service itself, request one or more external electronic devices to perform the function or at least a part of the service.
  • One or more external electronic devices that receive the request may execute at least a portion of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit the result of the execution to the electronic device (101).
  • the electronic device (101) may process the result as is or additionally and provide it as at least a portion of a response to the request.
  • cloud computing, distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used, for example.
  • the electronic device (101) may provide an ultra-low latency service by using distributed computing or mobile edge computing, for example.
  • the external electronic device (104) may include an Internet of Things (IoT) device.
  • the server (108) may be an intelligent server using machine learning and/or a neural network.
  • the external electronic device (104) or the server (108) may be included in the second network (199).
  • the electronic device (101) can be applied to intelligent services (e.g., smart home, smart city, smart car, or healthcare) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • Electronic devices may take various forms. Electronic devices may include, for example, portable communication devices (e.g., smartphones), computer devices, portable multimedia devices, portable medical devices, cameras, wearable devices, or home appliances. Electronic devices according to the embodiments of this document are not limited to the aforementioned devices.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of an electronic device according to various embodiments.
  • the electronic device (200) may include a display (210), a memory (220), and a processor (230) (e.g., including a processing circuit).
  • a display 210
  • a memory 220
  • a processor 230
  • a processing circuit e.g., including a processing circuit
  • the display (210) (e.g., the display module (160) of FIG. 1) can output data processed by the processor (230) (e.g., the processor (120) of FIG. 1) as an image.
  • the display (210) can display a UI (user interface) for entering (or registering) a drug, a visual object including information on the entered drug and/or analysis data analyzed based on the user's biometric information, etc.
  • the analysis data may include a first factor, a first score according to the first factor, a second factor, and/or a second score according to the second factor.
  • the first factor may include a factor that is commonly applied to multiple drug categories.
  • the first factor may include activity information, sleep information, condition information, and/or calorie information.
  • the first score according to the first factor may include a score that quantifies the first factor.
  • the second factor may include a factor that is applicable to a drug category related to the drug.
  • the second factor may include weight information, blood sugar information, blood pressure information, heart rate information, sleep information, and/or self-diagnosis information.
  • the second score according to the second factor may include a score that quantifies the second factor.
  • the visual object may be an object that visualizes and displays the analysis data for the convenience of the user.
  • the visual object may include the first factor, the first score according to the first factor, the second factor, and/or the second score according to the second factor.
  • Visual objects may include charts, treemaps, heatmaps, analysis tables, datasheets, graphs, and/or histograms.
  • the memory (220) can store data, algorithms, programs, commands (instructions), etc. that perform functions of the electronic device (200) (e.g., the electronic device (101) of FIG. 1).
  • the commands, etc. stored in the memory (220) can be loaded into the processor (230) and executed by the processor (230).
  • the memory (220) can store information on medication, a dosing schedule, a history of taking one or more medications, biometric information, self-diagnosis information input by the user, analysis data, and/or visual objects.
  • the processor (230) can control each component of the electronic device (200).
  • the electronic device (101) can include one or more processors (230).
  • One or more processors (230) can individually or collectively execute instructions.
  • the processor (230) can correspond to multiple processors that collectively perform multiple functions by dividing them among the processors.
  • the processor (1230) may include various processing circuits and/or multiple processors.
  • the term "processor” as used herein, including in the claims, may include various processing circuits including at least one processor.
  • one or more of the at least one processor may, individually and/or collectively, perform various functions described herein in a distributed manner.
  • processors may encompass, by way of example and without limitation, situations where one processor performs some of the recited functions and other processor(s) perform other of the recited functions, as well as situations where a single processor may perform all of the recited functions.
  • the at least one processor may include a combination of processors that perform various recited/disclosed functions, for example, in a distributed manner.
  • the at least one processor may execute program instructions to achieve or perform various functions.
  • the processor (230) may receive information about a drug based on an input (e.g., a first user input).
  • the processor (230) may receive information about a drug through input of a drug name by a user, photographing (or scanning) a drug name using a camera, and/or linking with a prescription.
  • the processor (230) may obtain a drug category related to the drug based on the received drug information.
  • the processor (230) may classify the drug into a preset (or specified) drug category based on the received drug information.
  • an external device e.g., a server or a database
  • the processor (230) may receive information about the drug category from the external device.
  • the processor (230) may obtain classification information about the drug from a database connected through the external device (e.g., a server), or may obtain the drug category based on the drug information.
  • a drug category may include a first drug category and a second drug category.
  • the first drug category may be a drug category that includes qualitative information (e.g., self-diagnosis information) in the analysis data obtained after taking the drug
  • the second drug category may be a drug category that includes quantitative information in the analysis data.
  • the analysis data may include qualitative information including the degree of pain symptom relief, and thus the category related to pain relief may be classified into the first drug category.
  • the analysis data may include weight loss information, and thus the drug category related to weight loss may be classified into the second drug category.
  • Drugs classified into the first and second drug categories may be further classified into subcategories based on the type of drug and/or the corresponding symptom. For example, drugs related to pain relief may be classified into the first drug category and the analgesic category. Drugs related to weight loss may be classified into the second drug category and the diet drug category.
  • information about a medication may include a dosing schedule.
  • the processor (230) may provide a medication reminder to the user based on the dosing schedule.
  • the dosing reminder UI may include an entry for inputting whether or not to take the medication.
  • the processor (230) may receive a dosing completion input (e.g., a second user input) from the user.
  • the processor (230) may receive a dosing completion input including the time the medication was taken directly from the user.
  • the processor (230) may determine the time information of the electronic device (200) as the time information for taking the medication.
  • the dosing completion input received from the user may indicate the time information for taking the medication.
  • the processor (230) can acquire the user's biometric information. For example, the processor (230) can continuously and/or continuously acquire the user's biometric information at regular intervals or at preset time points. The processor (230) can determine whether the acquired biometric information is biometric information before or after taking the medication based on the medication schedule.
  • the processor (230) may obtain a first score according to a first factor commonly applied to multiple drug categories based on the acquired biometric information and information on the time at which the drug was taken, and a second score according to a second factor applied to a drug category related to the drug taken.
  • the first factor may include activity information, sleep information, condition information, and/or calorie information.
  • the score according to the first factor may include a score calculated based on the first factor.
  • the second factor may include weight information, blood sugar information, blood pressure information, heart rate information, sleep information, and/or self-diagnosis information.
  • the score according to the second factor may include a score calculated based on the second factor.
  • the processor (230) may provide a visual object representing the first score according to the first factor and the second score according to the second factor through the display (210).
  • the visual object may include a chart, a treemap, a heatmap, an analysis table, a data sheet, a graph, and/or a histogram.
  • the effects of a medication may occur a certain amount of time after the time of administration.
  • the processor (230) may determine the time of onset of effect based on the medication and/or the dosing schedule. For example, if the medication is classified as a first medication category, the processor (230) may receive self-diagnosis information from the user. As an example, if the medication is classified as a first medication category, the processor (230) may determine the time of onset of effect from the time of administration of the medication. If the time of onset of effect is satisfied, the processor (230) may receive self-diagnosis information from the user. The processor (230) may provide a visual object including the self-diagnosis information as a second factor.
  • the electronic device (200) may calculate a first score according to a first factor and a second score according to a second factor based on biometric information acquired after the time of onset of effect (e.g., 2 hours after the time of administration).
  • the electronic device (200) may generate a visual object based on the calculated first score and second score.
  • the score at the time of onset of effect (or the score after the onset of effect) included in the visual object may be the user's most recent update score confirmed at the time of onset of effect (or after the time of onset of effect).
  • the electronic device (200) can calculate a first score according to a first factor and a second score according to a second factor from biometric information periodically acquired from the time of starting the medication (e.g., the day of starting the medication).
  • the electronic device (200) can average each of the calculated first and second scores according to a regular cycle (e.g., daily) and generate a visual object based on the calculated average value.
  • the first score according to the first factor and the second score according to the second factor can be updated at a regular cycle (e.g., daily).
  • the electronic device (200) can obtain the most recently updated first score and second score based on the user's biometric information acquired at the time of onset of the effect of the medication or after the time of taking the medication.
  • the second factor may include different information depending on the drug category associated with the medication. For example, if the drug category of the medication is related to pain relief, the processor (230) may receive self-diagnosis information from the user, including the degree of pain relief. The processor (230) may provide the received self-diagnosis information as a second score based on the second factor. For example, if the drug category of the medication is related to weight loss, the processor (230) may determine the weight loss based on the user's biometric information. The processor (230) may provide weight information including the weight loss as a second score based on the second factor. For example, if the drug category of the medication is related to insomnia, the processor (230) may determine the deep sleep time based on the user's biometric information.
  • the processor (230) may provide sleep information including the deep sleep time as the second factor. For example, if the drug category of the medication is related to blood pressure, the processor (230) may determine blood pressure information based on the user's biometric information. The processor (230) may provide blood pressure information as a second score based on a second factor. For example, if the medication category of the medication is related to diabetes, the processor (230) may determine blood sugar information based on the user's biometric information. The processor (230) may provide blood sugar information as a second score based on a second factor. For example, if the medication category of the medication is related to arrhythmia, the processor (230) may determine pulse regularity based on the user's biometric information. The processor (230) may provide heart rate information including pulse regularity as a second score based on the second factor.
  • the processor (230) may store the user's previously taken medication history and analysis data of the taken medication in the memory (220). Upon the user's request, the processor (230) may determine related medications included in the same medication category (or, same type, corresponding to the same symptom) as the currently taken medication, and identify analysis data of the related medications. The processor (230) may provide the user with analysis data of one or more related medications. For example, the processor (230) may determine the effect of the medication based on a first score according to a first factor included in the analysis data and/or a second score according to a second factor. The processor (230) may receive information on side effects from the user. The processor (230) may determine the side effects of the medication based on the received information on side effects. The processor (230) may generate a visual object representing the analysis data based on the effect and/or side effects of the medication, and provide the generated visual object to the user through the display (210).
  • the processor (230) may receive analysis data of related medication taken by another person through a communication interface (e.g., the communication module (190) of FIG. 1).
  • the other person may include a family member or another person with a predetermined correlation or higher.
  • the predetermined correlation may include a correlation of overall biometric information of the user and the other person, a correlation of biometric information related to symptoms of the user and the other person, a correlation of a first score according to a first factor of the user and the other person and a second score according to a second factor, and/or a correlation of a side effect of the user and the other person that is greater than a predetermined value.
  • the received analysis data may include information on the effects and/or side effects of the medication.
  • the processor (230) may generate a visual object representing analysis data of related medication taken by the other person based on the effects and/or side effects of the medication, and provide the generated visual object to the user through the display (210).
  • the processor (230) may provide information on a drug included in a drug category according to a symptom input by a user based on the effectiveness and/or side effects by using analysis data of the drug learned by the artificial intelligence model.
  • the processor (230) may provide information on a single drug, or may provide information on a combination of multiple drugs. For example, if the combination of multiple drugs includes a main drug and a sub-drug, the processor (230) may provide information on the combination of multiple drugs by displaying the main drug and the sub-drug so as to be distinguished from each other. For example, the processor (230) may distinguish the main drug and the sub-drug by using different colors, line thicknesses, and/or sizes.
  • the processor (230) may receive information about side effects from the user and store biometric information related to the side effects in the memory (220). As an example, the processor (230) may periodically obtain biometric information including heart rate information. If the obtained biometric information of the user is within a preset range with respect to the biometric information related to the side effects, the processor (230) may provide a notification to the user. As an example, if the heart rate of the user increases from about 80 to about 100 after taking medication, the processor (230) may store biometric information including the heart rate information that has increased to about 100. If the preset range is 5%, the processor (230) may provide a notification to the user when the heart rate becomes 95 or higher.
  • the electronic device, method, and storage medium of this document can be used to determine the effects, efficacy, and health indices of medications by linking them with biometric data.
  • the electronic device, method, and storage medium of this document can also provide information about other medications based on their efficacy and/or side effects.
  • FIGS. 3a, 3b, 3c, 3d, 3e, and 3f are drawings illustrating an operation of adding information on a medication according to various embodiments.
  • the electronic device (200) may display a UI for adding medication information based on input (e.g., user input).
  • the UI for adding medication information may include a medication name input item (1), a medication name scan item (3) using a camera, and an input item (5) linked to a prescription.
  • the electronic device (200) may display a UI for entering a drug name.
  • a first area (3010) of the UI may display a list of drug names related to input characters (or numbers), and a second area (3020) may display a character input area.
  • the input area may be implemented as a keyboard, a keypad, or a writing area.
  • the electronic device (200) may display a list of drug names including characters entered in the input area in the first area (3010).
  • the list of drug names may be stored in a memory (220) or an external device (e.g., the electronic device (102) of FIG.
  • the electronic device (200) can load (or receive) a drug name from the memory (220) or an external device based on the input characters and display it in the first area (3010). When one drug name from the list of drug names is selected, the electronic device (200) can receive information about the drug corresponding to the selected drug name from the external device.
  • the electronic device (200) can drive the camera (e.g., the camera module (180) of FIG. 1).
  • the medicine name can be displayed on the medicine bottle (91).
  • the electronic device (200) can recognize the medicine name displayed on the medicine bottle (91).
  • the electronic device (200) can recognize the medicine name from an image that photographs the medicine name displayed on the medicine bottle (91) or recognize the medicine name from a preview image that includes the medicine name.
  • the electronic device (200) recognizes the medicine name, it can receive information about the medicine corresponding to the recognized medicine name from an external device.
  • a UI (3050) for entering detailed medication information is illustrated.
  • Medication information received from an external device may only include general information. Even for the same medication, the method of taking the medication may vary depending on the patient's condition and/or the severity of symptoms.
  • the electronic device (200) may display a UI (3050) for entering detailed medication information.
  • the UI (3050) for entering detailed medication information may include items for determining medication dosage/type, setting medication shape, and setting medication schedule.
  • the electronic device (200) may receive detailed medication information, including the medication schedule, from the user on the UI (3050) for entering detailed medication information.
  • an electronic device (200) that receives information about a drug in connection with a prescription is illustrated.
  • the electronic device (200) can communicate with an external device (300) containing information about the prescription.
  • the electronic device (200) can receive information about the drug from the information about the prescription contained in the external device (300).
  • the information about the prescription can include information about the drug dosage and/or the dosing schedule.
  • the electronic device (200) can receive not only general information about the drug but also detailed information about the drug, including the dosing schedule, from the information about the prescription.
  • the list of input medications may include information on the name of the medication, type of medication, shape of the medication, dosage, and/or schedule of the medication.
  • the electronic device (200) may classify the input medications into a plurality of groups according to preset criteria, and display each group of medications separately on the UI (3070) displaying the list of medications.
  • the electronic device (200) may classify the input medications into a group of medications taken at regular intervals and a group of medications taken regularly when necessary.
  • the electronic device (200) may display the group of medications taken periodically and the group of medications taken regularly separately on the UI (3070) displaying the list of medications.
  • FIG. 4A and FIG. 4B are diagrams illustrating operations for managing a medication schedule according to various embodiments.
  • the electronic device (200) may provide a medication reminder to the user based on the entered medication schedule. For example, if the medication schedule for AAA medication is 1:30 PM, the electronic device (200) may provide a medication reminder for AAA medication at 1:30 PM.
  • the electronic device (200) may display the medication reminder UI (3090) and output a notification sound and/or vibration.
  • the medication reminder UI (3090) may include information on the medication time and/or medication.
  • the medication reminder UI (3090) may include a not-taken input item (11) and a completed medication input item (13).
  • the electronic device (200) may determine that the user has not taken the medication.
  • the electronic device (200) may determine that the user has taken the medication and display the medication history UI (3100).
  • the electronic device (200) may receive information on the time at which the medication was taken directly from the user along with the selection of the medication completion input item (13).
  • the electronic device (200) may determine the time information of the electronic device (200) as information on the time at which the medication was taken.
  • the medication history UI (3100) may include a history of medications that have been taken.
  • the medication history UI (3100) may include an area (3101) including medication completion information for the current medication and/or an area (3103) including medication completion information for the previous medication.
  • the areas (3101, 3103) including medication completion information may include information on the medication and/or the time of taking.
  • a dosage notification UI (3120) and a dosage completion UI (3130) displayed on a wearable device are illustrated.
  • the electronic device (200) may be a wearable device.
  • the wearable device may include, for example and without limitation, a smartwatch and/or a smart ring.
  • the electronic device (200) can perform operations similar to those described in FIG. 4A.
  • the electronic device (200) can provide a medication reminder to the user based on the entered medication schedule and display a medication reminder UI (3120).
  • the medication reminder UI (3120) can include a not-taken input item (15) and a completed medication input item (17).
  • the electronic device (200) can determine that the user has not taken the medication.
  • the electronic device (200) can determine that the user has taken the medication and display a medication history UI (3130).
  • the medication history UI (3130) may include an area (3131) including information on completion of taking the current medication and/or an area (3133) including information on completion of taking the previous medication.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a system for receiving biometric information from a wearable device according to various embodiments.
  • the electronic device (200) may be implemented as a smartphone.
  • the electronic device (200) includes a communication interface (e.g., the communication module (190) of FIG. 1) and may receive biometric information (or health data) from the wearable device (400).
  • the wearable device (400) may be worn on the user's body.
  • the wearable device (400) includes a sensor (e.g., the sensor module (176) of FIG. 1) and may acquire biometric information of the user.
  • the biometric information may include weight information, blood sugar information, blood pressure information, heart rate information, and/or sleep information.
  • the wearable device (400) may transmit the acquired biometric information to the electronic device (200) through a communication interface (e.g., the communication module (190) of FIG. 1).
  • the electronic device (200) may generate analysis data including a first score according to a first factor and a second score according to a second factor based on the received biometric information, and may generate a visual object representing the generated analysis data.
  • the electronic device (200) may provide the generated visual object to the user.
  • the visual object may include a chart, a treemap, a heatmap, an analysis table, a data sheet, a graph, and/or a histogram.
  • the wearable device (400) may generate analysis data based on the acquired biometric information.
  • the wearable device (400) may transmit the generated analysis data to the electronic device (200) via a communication interface (e.g., the communication module (190) of FIG. 1).
  • the electronic device (200) may generate a visual object representing the received analysis data.
  • the electronic device (200) may provide the generated visual object to the user.
  • the wearable device (400) may generate analysis data based on the acquired biometric information, and may generate a visual object representing the analysis data.
  • the wearable device (400) can transmit the generated visual object to the electronic device (200) via a communication interface (e.g., the communication module (190) of FIG. 1).
  • the electronic device (200) can provide the received visual object to the user.
  • the electronic device may be implemented as a wearable device (400).
  • the electronic device may obtain the user's biometric information.
  • the wearable device (400) may transmit the obtained user's biometric information to an external device (e.g., the electronic device (200) of FIG. 5) through a communication interface (e.g., the communication module (190) of FIG. 1).
  • the external device that receives the user's biometric information may generate analysis data and/or a visual object representing the analysis data and provide the generated visual object to the user.
  • the wearable device (400) may generate analysis data based on the obtained user's biometric information.
  • the wearable device (400) may transmit the generated analysis data to the external device through a communication interface (e.g., the communication module (190) of FIG. 1).
  • the external device that receives the analysis data may generate a visual object representing the analysis data and provide the generated visual object to the user.
  • the wearable device (400) may generate analysis data and/or visual objects representing the analysis data based on the acquired user's biometric information.
  • the wearable device (400) may transmit the generated visual objects to an external device via a communication interface (e.g., the communication module (190) of FIG. 1).
  • the external device that receives the visual objects may provide the received visual objects to the user.
  • the wearable device (400) may transmit the analysis data and/or visual objects to the external device. If there is a lot of information related to the analysis data and/or visual objects, the wearable device (400) may transmit the analysis data and/or visual objects to the external device so that they may be displayed on the external device. As an example, the wearable device (400) may transmit analysis data and/or visual objects containing a plurality of pieces of information that differ depending on information about other medications and/or dosages to the external device.
  • the electronic device (200) may include a sensor. If the electronic device (200) includes a sensor, the electronic device (200) may acquire biometric information of the user using the sensor. As an example, the electronic device (200) may provide the user with a notification for measuring biometric information at a preset time and/or at a regular interval. When the sensor comes into contact with the user's body, the electronic device (200) may acquire biometric information. The electronic device (200) may generate analysis data based on the acquired biometric information and generate a visual object based on the generated analysis data.
  • FIGS. 6A, 6B, 6C, 6D, and 6E are diagrams illustrating UIs of analysis data according to various embodiments.
  • the analysis data may include a first factor commonly applied to multiple drug categories, a first score according to the first factor, a second factor applied to a drug category related to the drug, and a second score according to the second factor.
  • the first factor may include activity information, sleep information, condition information, and/or calorie information
  • the second factor may include weight information, blood sugar information, blood pressure information, heart rate information, sleep information, and/or self-diagnosis information.
  • the activity information may indicate the user's activity status.
  • the activity information may include the number of steps, the amount of exercise, and/or the type of exercise.
  • the activity score may be an indicator that quantifies the user's activity status.
  • the activity score may be calculated based on activity calories according to the number of steps and the amount of exercise, and a weighting according to the intensity of the exercise.
  • the sleep information may indicate the user's sleep quality.
  • the sleep information may include total sleep time, sleep regularity, sleep onset time, deep sleep percentage, wake-up percentage during sleep, REM sleep percentage, number of sleep cycles, sleep heart rate, and/or sleep heart rate variability.
  • a sleep score may be a quantitative indicator of a user's sleep quality.
  • the sleep score may be calculated based on total sleep time, percentage of deep sleep, percentage of awakenings during sleep, percentage of REM sleep, and/or number of sleep cycles.
  • Condition information may indicate a user's condition at the start of the day (e.g., energy or vitality), and the condition score may be referred to as an energy score or vitality score.
  • the condition score may be a quantitative indicator of a user's condition at the start of the day.
  • the condition score may be calculated based on the user's sleep and activity information from the previous day.
  • Calorie information may indicate calorie intake and expenditure.
  • calorie information may include calorie intake relative to the recommended calorie intake, basal metabolic rate, and/or calorie expenditure.
  • the calorie score may be an indicator of calorie intake and expenditure.
  • the calorie score may be calculated based on calorie intake relative to the recommended calorie intake, basal metabolic rate, and/or calorie expenditure.
  • the calorie score may be provided as a score or as an indicator of calorie balance.
  • the UI (3150) of analysis data of a weight loss drug may include an information area (3151) of the taken weight loss drug, a visual object area (3152) representing analysis data related to taking the weight loss drug, and a dosage schedule area (3153).
  • the information area (3151) of the weight loss drug may include an image (or icon) (3156) of the weight loss drug, a name (3157) of the weight loss drug, a dosage (3158), and a drug information edit item (3159).
  • the drug information edit item (3159) may modify the image (or icon) (3156) of the weight loss drug, the name (3157) of the weight loss drug, and/or the dosage (3158).
  • the visual object area (3152) may include a base area (3161) of the visual object, a pre-dosing visual object (3162) indicating a first score and a second score before taking the drug, and a post-dosing visual object (3163) indicating a first score and a second score after taking the drug.
  • a first factor of analysis data of a weight loss drug may include activity information, sleep information, condition information, and/or calorie information.
  • a second factor may include weight information including a reduced weight.
  • the base area (3161) of the visual object may be displayed in the form of a figure connecting a maximum value of the first score according to the first factor and a maximum value of the second score according to the second factor.
  • the pre-dosing visual object (3162) and the post-dosing visual object (3163) may be displayed in the form of a figure connecting the first score and the second score, respectively.
  • the electronic device (200) may provide a pre-dose visual object (3162) including a first score and a second score, and a post-dose visual object (3163) including the first score and the second score, as health indicators related to taking a weight loss medication.
  • the dosing schedule area (3153) may include a dosing schedule related to the currently displayed medication, and may include a dosing schedule edit item (3166) that allows editing the dosing schedule.
  • the UI (3170) of analysis data of an insomnia medication may include an information area of the insomnia medication and a visual object area of analysis data related to taking the insomnia medication.
  • the visual object area of the insomnia medication may include a pre-medication visual object (3171) indicating a first score and a second score before taking the medication and a post-medication visual object (3172) indicating a first score and a second score after taking the medication.
  • a first factor of the analysis data of the insomnia medication may include activity information, sleep information, condition information, and/or calorie information.
  • a second factor may include sleep information including deep sleep time.
  • the electronic device (200) may provide a pre-medication visual object (3171) including the first score and the second score and a post-medication visual object (3172) including the first score and the second score as health indicators related to taking the insomnia medication.
  • the second factor of the analysis data of a drug related to pain relief may include self-diagnosis information including the degree of pain symptom relief.
  • the first factor of the drug related to pain relief may include activity information, sleep information, condition information, and/or calorie information.
  • the self-diagnosis information may be qualitative information received from the user.
  • the second score according to the second factor and the visual object before taking the drug may be omitted, and a visual object after taking the drug (3191) including the first score according to the first factor may be provided as a health indicator related to taking the pain relief drug.
  • the UI (3190) for analysis data of a drug related to pain relief may include an area (3193) for entering self-diagnosis information.
  • the electronic device (200) can receive self-diagnosis information through the area (3193) for entering self-diagnosis information after the time for the medication to take effect has passed.
  • a UI (3200) of analysis data of a drug related to pain relief including a second score according to a second factor
  • the electronic device (200) can receive self-diagnosis information through an area (3203) for entering self-diagnosis information in the UI (3200) of analysis data of a drug related to pain relief.
  • the electronic device (200) can provide a visual object (3201) before administration including the first score and the second score and a visual object (3202) after administration including the first score and the second score as health indicators related to administration of the drug related to pain relief.
  • the electronic device (200) may provide visual objects before and after administration of analysis data that include blood pressure information as a second factor. If the medication is related to diabetes, the electronic device (200) may provide visual objects before and after administration of analysis data that include blood sugar information as a second factor. If the medication is related to arrhythmia, the electronic device (200) may provide visual objects before and after administration of analysis data that include heart rate information including pulse regularity as a second factor.
  • the electronic device (200) may provide a plurality of visual objects (3211, 3212) including a first score according to a first factor and a second score according to a second factor according to dosage.
  • the electronic device (200) may provide a first visual object (3211) including a first score and a second score when a 60 mg weight loss drug is taken, and a first visual object (3212) including a first score and a second score when a 120 mg weight loss drug is taken.
  • Figure 7 is a drawing explaining the UI before and after the time of onset of effect of the taken medicine according to various embodiments.
  • the second factor of a drug classified as a first drug category may be self-diagnosis information.
  • the self-diagnosis information may be a qualitative indicator of the effect felt by the user after taking the drug.
  • the electronic device (200) may display an area (3231) for entering self-diagnosis information in the UI (3230) of analysis data for a drug classified as a first drug category (e.g., a drug related to pain relief). Since drugs require time to take effect after taking the drug, the electronic device (200) may receive self-diagnosis information from the user after the time of onset of effect of the drug.
  • the electronic device (200) can determine the time of onset of effect from the time of taking the medication. For example, if the time of onset of effect of the medication is 2 hours, the electronic device (200) can deactivate the area (3231) for entering self-diagnosis information from the time of taking the medication to 2 hours before. If the area (3231) for entering self-diagnosis information is in the deactivated state, the electronic device (200) cannot receive self-diagnosis information, and thus, as described in FIG. 6C, can display a visual object excluding the second score according to the self-diagnosis information.
  • the electronic device (200) can activate the area (3231) for entering self-diagnosis information. If the area (3231) for entering self-diagnosis information is in the activated state, the electronic device (200) can receive self-diagnosis information. When the electronic device (200) receives self-diagnosis information, it can display a visual object including a second score according to the self-diagnosis information, as described in FIG. 6d.
  • FIG. 8a and FIG. 8b are drawings illustrating an operation of receiving information from a user according to various embodiments.
  • a self-diagnosis input UI (3270) is illustrated.
  • the electronic device (200) may display an area for entering self-diagnosis information in the UI of analysis data of a drug classified into the first drug category (e.g., a drug related to pain relief), and may receive self-diagnosis information through the area for entering self-diagnosis information.
  • a drug classified into the first drug category e.g., a drug related to pain relief
  • the electronic device (200) may display a separate self-diagnosis input UI (3270) to receive self-diagnosis information from the user.
  • medication may require time to take effect after taking the medication.
  • the electronic device (200) may determine the time for the medication to take effect. When the time for the medication to take effect has elapsed, the electronic device (200) may provide a notification to the user guiding the user to enter self-diagnosis information and display the self-diagnosis input UI (3270).
  • the electronic device (200) may display multiple levels of symptom improvement after taking the medication and receive an input for selecting one level.
  • the degree of symptom improvement may be divided into five levels depending on the degree of effect, from level 1, which represents no effect, to level 5, which represents very good.
  • the electronic device (200) may include the self-diagnosis information of the medication as a second factor in the analysis data and display a visual object including a second score according to the second factor.
  • the electronic device (200) can receive side effect information when receiving self-diagnosis information. As an example, the electronic device (200) can receive side effect information separately from receiving self-diagnosis information. For example, when the electronic device (200) receives an input for selecting and saving a step on the self-diagnosis input UI (3270) illustrated in FIG. 8A, the electronic device (200) can display the side effect input UI (3310) illustrated in FIG. 8B. As an example, the electronic device (200) can display the side effect input UI (3310) at the user's request. The electronic device (200) can identify side effect keywords included in a database of medications and display them on the side effect input UI (3310).
  • the database of medications can be included in an external device, and the electronic device (200) can receive side effect keywords from the external device.
  • the electronic device (200) receives an input to select and save at least one side effect on the side effect UI (3310), it can display the selected side effect information together with a visual object.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a UI of analysis data including side effect information according to various embodiments.
  • the UI for analysis data may include a visual object area (3351) and a side effect information area (3353).
  • the visual object area (3351) may include a first visual object including a first score according to a first factor and a second score according to a second factor before taking the drug, and a second visual object including a first score according to the first factor and a second score according to the second factor after taking the drug.
  • the side effect information area (3353) may include all side effect information received from the user.
  • the electronic device (200) may display side effect information by distinguishing it according to the frequency and/or reception time of the received side effect information.
  • the electronic device (200) may distinguish side effect information by color, font size, font boldness, and/or shading. As an example, the electronic device (200) may display the most frequently received side effect information in the largest size. The electronic device (200) may display the most recently received side effect information in bold. For example, the electronic device (200) may assign weights to received side effect information based on frequency and reception time, display side effect information with the highest weight in red, and display side effect information in other colors according to the weight.
  • the electronic device (200) may store biometric information related to the received side effect information.
  • the electronic device (200) may continuously acquire biometric information periodically and/or at preset points in time. If the acquired biometric information is within a preset range of the biometric information related to the side effect information, the electronic device (200) may provide a notification to the user. For example, if the electronic device (200) receives side effect information such as feeling hot after taking medication, the electronic device (200) may acquire abnormal body temperature information at the time the side effect information is received. As another example, the electronic device (200) may confirm abnormal body temperature information from biometric information acquired after the time when the effect occurs after taking medication.
  • the electronic device (200) may store abnormal body temperature information of 37 degrees in conjunction with the received side effect information such as feeling hot.
  • the electronic device (200) may continuously acquire body temperature information periodically or at preset points in time. If the preset range is 0.2 degrees and the body temperature information obtained by the electronic device (200) is 36.8 degrees, the electronic device (200) can provide a notification to the user.
  • FIG. 10A and FIG. 10B are diagrams illustrating an operation of providing information on related drugs according to various embodiments.
  • the electronic device (200) may store a user's medication history and analysis data of the medication taken.
  • the electronic device (200) may receive a user input requesting related information.
  • the electronic device (200) may determine analysis data of other medications included in the same medication category as the medication being taken. For example, if the medication being taken is a sleeping pill, the same medication category may be a sleeping pill category.
  • the electronic device (200) may generate and display visual objects based on the analysis data of other medications included in the same medication category, based on their effects and/or side effects.
  • the electronic device (200) may determine the effect of another medication based on the area of a visual object of the analysis data of other medications included in the same medication category. As an example, the electronic device (200) may determine the effectiveness of another drug based on at least one of a first score according to a first factor of the analysis data and/or a second score according to a second factor. As an example, the electronic device (200) may determine the effectiveness of another drug based on a weight set for the first factor and/or the second factor of the analysis data. The electronic device (200) may provide visual objects of a preset number of drugs with the best effectiveness. As an example, the electronic device (200) may provide visual objects of a preset number of drugs with the least number and/or frequency of side effects.
  • the electronic device (200) may provide visual objects of other drugs, including a visual object of the medication being taken.
  • a visual object of the medication being taken For example, if the sleeping pill being taken is Qaa, and among the sleeping pills included in the same medication category, Qbb and Qcc are effective or have fewer side effects, the electronic device (200) may provide a visual object (3371) based on the analysis data of Qaa, a visual object (3372) based on the analysis data of Qbb, and a visual object (3373) based on the analysis data of Qcc.
  • the electronic device (200) may provide visual objects of other drugs, excluding the visual object of the medication being taken.
  • the electronic device (200) can provide a visual object (3371) according to the analysis data of Qaa, a visual object (3372) according to the analysis data of Qbb, and a visual object (3373) according to the analysis data of Qcc.
  • the electronic device (200) may display an indicator (3376) recommending the drug with the best effect or the fewest side effects.
  • the electronic device (200) can provide information on medications taken by others.
  • the electronic device (200) can provide information on other medications based on the medication history and medication analysis data of registered family members.
  • the electronic device (200) can connect to the family member's terminal device and/or external device and check the medication history and medication analysis data of the family member.
  • the medication analysis data checked by the electronic device (200) may be analysis data of other medications included in the same medication category as the medication taken by the user.
  • the electronic device (200) can generate and display visual objects based on the effects and/or side effects based on the family member's medication history and medication analysis data.
  • the electronic device (200) can provide visual objects of a preset number of medications with the highest effects.
  • the electronic device (200) can provide visual objects of a preset number of medications with the lowest number and/or frequency of side effects.
  • the electronic device (200) may provide a visual object of at least one other medication on a UI (3370) providing medication information.
  • the electronic device (200) may display an indicator (3376) recommending a medication with the best effect or the fewest side effects.
  • the electronic device (200) may provide a visual object of the medication being taken and a visual object of another medication together on the UI (3370) providing medication information.
  • the electronic device (200) may provide information on other medications based on another person's medication history and medication analysis data that are greater than or equal to a preset correlation.
  • the preset correlation may include a correlation between the overall biometric information of the user and the other person, a correlation between biometric information related to symptoms of the user and the other person, a correlation between the first and second factors of the user and the other person, and/or a correlation between the user and the other person's side effects that are greater than or equal to a preset value.
  • the electronic device (200) may connect to an external device and check another person's medication history and medication analysis data that are greater than or equal to a preset correlation.
  • the medication analysis data checked by the electronic device (200) may be analysis data of another medication included in the same medication category that includes the medication being taken by the user.
  • the electronic device (200) may generate and display a visual object based on effects and/or side effects based on another person's medication history and medication analysis data that are greater than or equal to a preset correlation.
  • the electronic device (200) may provide visual objects of a preset number of most effective medications.
  • the electronic device (200) may provide visual objects of a preset number of medications with the fewest number and/or frequency of side effects.
  • the electronic device (200) may display visual objects of at least one other medication on a UI (3370) providing medication information.
  • the electronic device (200) may display an indicator (3376) recommending the medication with the best effect or the fewest side effects.
  • the electronic device (200) may provide information on medications included in a medication category based on symptoms input by the user based on effects and/or side effects using a learned artificial intelligence model.
  • the artificial intelligence model may learn the medication history of the user, family members, and/or an unspecified number of others.
  • the artificial intelligence model may learn analysis data of the user, family members, and/or an unspecified number of others.
  • the medication information provided by the learned artificial intelligence model may be information on a single medication or information on a combination of multiple medications.
  • the electronic device (200) may display the main medication and the sub-medication separately.
  • the electronic device (200) may distinguish the main medication and the sub-medication by using different colors, line thicknesses, and/or sizes.
  • the electronic device (200) may display the main medication in a large size or with a thick line.
  • the electronic device (200) may provide multiple visual objects of the same medication with different dosages.
  • the electronic device (200) may provide a first visual object (3381) for a 60 mg dose of Qaa, a second visual object (3382) for a 30 mg dose of Qaa, and a third visual object (3383) for a 120 mg dose of Qaa.
  • the electronic device (200) may display an indicator (3386) recommending a medication with the best effect or the fewest side effects.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a UI for notifying a time of taking medication after receiving side effect information according to various embodiments.
  • a medication reminder UI (3090) is illustrated.
  • the electronic device (200) may provide a medication reminder to the user based on the entered medication schedule. For example, if the medication schedule for AAA medication is 1:30 PM, the electronic device (200) may provide a medication reminder for AAA medication at 1:30 PM.
  • the electronic device (200) may display the medication reminder UI (3090) and output a notification sound and/or vibration.
  • the electronic device (200) may provide a notification (3391) related to the side effect on the medication notification UI (3090).
  • the electronic device (200) may provide a notification suggesting an inquiry to a doctor or pharmacist along with the received side effect information.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an operation of providing comparative data before and after taking a drug according to various embodiments.
  • the electronic device (200) may provide a first type of UI (3410).
  • the first type of UI (3410) may be a UI that includes brief information.
  • the electronic device (200) may include a second type of UI (3430).
  • the second type of UI (3430) may be a UI that includes specific information.
  • the electronic device (200) may display comparative data including weight information before and after taking the medication. If the medication is related to insomnia, the electronic device (200) may display comparative data including deep sleep time before and after taking the medication. If the medication is related to blood pressure, the electronic device (200) may display comparative data including blood pressure information before and after taking the medication. If the medication is related to diabetes, the electronic device (200) may display comparative data including blood sugar information before and after taking the medication. If the medication is related to arrhythmia, the electronic device (200) may display comparative data including the degree of pulse regularity before and after taking the medication.
  • Figure 13 is a flowchart illustrating a method for providing information on medication according to various embodiments.
  • the operations may be performed sequentially, but are not necessarily sequential.
  • the order of the operations may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • steps 1310 to 1360 may be understood to be performed in a processor (e.g., processor (230) of FIG. 2) of an electronic device (e.g., electronic device (200) of FIG. 2).
  • a processor e.g., processor (230) of FIG. 2
  • an electronic device e.g., electronic device (200) of FIG. 2.
  • the electronic device (200) may receive information about a drug based on a first input (e.g., a first user input) (1310). For example, the electronic device (200) may directly receive the name of the drug from the user and receive information about the drug based on the received name of the drug.
  • the electronic device (200) may identify the name of the drug using the camera and receive information about the drug based on the identified name of the drug.
  • the electronic device (200) may receive a prescription and receive information about the drug based on the received prescription.
  • the electronic device (200) may obtain a drug category related to the drug based on the information about the drug (1320).
  • the electronic device (200) may obtain classification information about the drug from a database connected through an external device (e.g., a server) or may obtain a drug category based on the information about the drug.
  • the drug category may include a first drug category and a second drug category.
  • the first drug category may be a drug category that includes analysis data that includes qualitative information (e.g., self-diagnosis information)
  • the second drug category may be a drug category that includes analysis data that includes quantitative information.
  • the analysis data may include qualitative information, such as the degree of pain symptom relief, and thus the pain reliever-related drug may be classified into the first drug category.
  • the analysis data may include weight loss information, and thus the weight loss-related drug may be classified into the second drug category.
  • Drugs classified into the first and second drug categories may be further classified into sub-drug categories based on the type of drug and/or the corresponding symptom. For example, if the medication being taken is a headache medication, it may be classified into the first drug category and the headache medication or pain reliever categories.
  • the electronic device (200) may receive a second input (e.g., a second user input) indicating information on the time at which the medication was taken (1330).
  • the medication information may include a dosing schedule.
  • the electronic device (200) may provide a dosing reminder to the user based on the dosing schedule.
  • the dosing reminder UI may include an entry for inputting whether or not to take the medication.
  • the electronic device (200) may receive a dosing completion input (e.g., a second user input) from the user.
  • the electronic device (200) may directly receive a dosing completion input including the time at which the medication was taken from the user.
  • the electronic device (200) may determine the time information of the electronic device (200) as information on the time at which the medication was taken.
  • the dosing completion input received from the user may indicate information on the time at which the medication was taken.
  • the electronic device (200) can acquire the user's biometric information (1340).
  • the electronic device (200) can continuously acquire biometric information periodically or at preset points in time.
  • the preset points in time may include the time of taking medication or the time when the medication takes effect.
  • the electronic device (200) can obtain a first score based on a first factor and a second score based on a second factor (1350).
  • the first factor may include a factor commonly applied to multiple drug categories.
  • the first factor may include activity information, sleep information, condition information, and/or calorie information.
  • the first score based on the first factor may include a score that quantifies the first factor.
  • the second factor may include a factor applicable to a drug category related to the drug.
  • the second factor may include weight information, blood sugar information, blood pressure information, heart rate information, sleep information, and/or self-diagnosis information.
  • the second score based on the second factor may include a score that quantifies the second factor.
  • the electronic device (200) can obtain a first score based on the first factor and a second score based on the second factor based on the obtained biometric information.
  • the electronic device (200) can determine the time of onset of effect from the time of administration of the drug.
  • the electronic device (200) can receive self-diagnosis information from the user after the determined time of onset of effect.
  • the electronic device (200) can receive self-diagnosis information including the degree of pain relief and provide the received self-diagnosis information as a second factor.
  • the electronic device (200) can determine the weight loss based on the user's biometric information.
  • the electronic device (200) can provide weight information including the weight loss as a second factor.
  • the electronic device (200) can determine the deep sleep time based on the user's biometric information.
  • the electronic device (200) can provide sleep information including the deep sleep time as a second factor.
  • the electronic device (200) may provide a first visual object (1360).
  • the electronic device (200) may provide a visual object representing analysis data including a first score according to a first factor and a second score according to a second factor.
  • the visual object may include a chart, a treemap, a heatmap, an analysis table, a data sheet, a graph, and/or a histogram.
  • the electronic device (200) may provide a visual object containing self-diagnosis information as a second factor. If the medication is related to weight loss, the electronic device (200) may provide a visual object containing weight information, including the weight loss, as a second factor. If the medication is related to insomnia, the electronic device (200) may provide a visual object containing sleep information, including the deep sleep time, as a second factor.
  • the electronic device (200) may provide information on the medication taken and/or other medications related to the symptom.
  • the electronic device (200) may determine analysis data of other medications included in a medication category including the medication based on the user's medication history.
  • the electronic device (200) may generate and provide a visual object based on the effects and/or side effects from the analysis data of other medications.
  • the electronic device (200) may provide analysis data of family members who have taken the medication and/or analysis data of others whose correlation is greater than or equal to a preset correlation as a visual object.
  • the electronic device (200) may provide information on medications included in a medication category according to the symptoms input by the user based on the effects and/or side effects using analysis data of the medication learned by the artificial intelligence model.
  • an electronic device may include a display, at least one processor including a processing circuit, and a memory storing instructions.
  • the instructions when individually or collectively executed by the at least one processor, may be configured to cause the electronic device to receive information about a medication based on a first input.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to obtain a medication category associated with the medication based on the medication information.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to receive a second input indicating information about a time at which the medication was taken.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to obtain biometric information of the user.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to obtain a first score according to a first factor applied to a plurality of medication categories and a second score according to a second factor applied to the medication category associated with the medication based on the biometric information and the information about the time at which the medication was taken.
  • the above instructions may be configured to cause the electronic device to provide, through the display, a first visual object representing the first score according to the first argument and the second score according to the second argument.
  • the first factor may include at least one of activity information, sleep information, condition information, and calorie information.
  • the second factor may include at least one of weight information, blood sugar information, blood pressure information, heart rate information, sleep information, and self-diagnosis information.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to determine an effect onset time from the time of taking the drug if the drug is classified into a first drug category, receive self-diagnosis information from the user if the effect onset time is satisfied, and provide a first visual object including the self-diagnosis information as the second factor.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to receive self-diagnosis information including a degree of pain symptom relief, if the drug category is related to pain relief, and to provide the self-diagnosis information with the second score according to the second factor.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to determine a weight loss based on the user's biometric information, if the drug category is related to weight loss, and to provide the weight information including the weight loss as the second score according to the second factor.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to determine a deep sleep time based on the user's biometric information, if the drug category is related to insomnia, and to provide the sleep information including the deep sleep time as the second factor.
  • the memory may store the user's previously taken medication history and analysis data of the previously taken medication.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to receive an input indicating information on the time at which another medication was taken, determine analysis data of another medication included in the medication category including the medication based on the medication history according to additional inputs from the user, generate a second visual object based on at least one of an effect and a side effect from the analysis data of the other medication, and provide the second visual object through the display.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to provide at least one of analysis data of a family member who took the medication and analysis data of another person whose correlation is greater than a specified correlation as a third visual object.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to provide information on a drug included in a drug category according to a symptom input by the user based on at least one of an effect and a side effect using analysis data of the drug learned by the artificial intelligence model.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to receive information about side effects of the drug, store biometric information related to the side effects, periodically acquire biometric information of the user, and provide a notification to the user if the acquired biometric information of the user is within a specified range of the biometric information related to the side effects.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to obtain the most recently updated first score and second score based on the user's biometric information obtained at the time of the onset of effect of the administered medication or after the time of taking the medication.
  • the electronic device may include a smartphone.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to obtain the biometric information from an external device.
  • the electronic device may include a wearable device.
  • the instructions may be configured to cause the electronic device to provide data to an external device if a specified number of data including at least one of the first visual object, information related to the first factor, and information related to the second factor is greater than or equal to the specified number.
  • a method for providing information about a medication may include receiving information about the medication based on a first input.
  • the method may perform an operation of obtaining a medication category associated with the medication based on the information about the medication.
  • the method may include an operation of receiving a second input indicating information about a time at which the medication was taken.
  • the method may include an operation of obtaining biometric information of a user.
  • the method may include an operation of obtaining a first score according to a first factor applied to a plurality of medication categories and a second score according to a second factor applied to the medication category associated with the medication based on the biometric information and the information about the time at which the medication was taken.
  • the method may include an operation of providing a first visual object representing the first score according to the first factor and the second score according to the second factor.
  • the first factor may include at least one of activity information, sleep information, condition information, and calorie information.
  • the second factor may include at least one of weight information, blood sugar information, blood pressure information, heart rate information, sleep information, and self-diagnosis information.
  • the method may further include an operation of determining the time of onset of effect from the time of administration of the drug if the drug is classified into the first drug category.
  • the method may further include an operation of receiving the self-diagnosis information from the user if the time of onset of effect is satisfied.
  • the operation of providing the first visual object may provide a first visual object including the self-diagnosis information as the second factor.
  • the action of receiving the self-diagnosis information may receive the self-diagnosis information including the degree of pain relief if the drug category relates to pain relief.
  • the action of providing the first visual object may provide the self-diagnosis information with the second score according to the second factor.
  • the method may further include an operation of determining the weight loss based on the user's biometric information, if the drug category relates to weight loss.
  • the operation of providing the first visual object may provide weight information including the weight loss as the second score based on the second factor.
  • the method may further include an operation of determining the deep sleep duration based on the user's biometric information if the drug category is related to insomnia.
  • the operation of providing the first visual object may provide the sleep information including the deep sleep duration as the second factor.
  • a non-transitory computer-readable storage medium having recorded thereon a program that performs a method for providing information on a medication may include an operation of receiving information on a medication based on a first input.
  • the storage medium may include an operation of obtaining a drug category associated with the medication based on the information on the medication.
  • the storage medium may include an operation of receiving a second input indicating information on a time at which the medication was taken.
  • the storage medium may include an operation of obtaining biometric information of a user.
  • the storage medium may include an operation of obtaining a first score according to a first factor applied to a plurality of drug categories and a second score according to a second factor applied to the drug category associated with the medication based on the biometric information and the information on the time at which the medication was taken.
  • the storage medium may include an operation of providing a first visual object representing the first score according to the first factor and the second score according to the second factor.
  • first,” “second,” or “first” or “second” may be used merely to distinguish one component from another, and do not limit the components in any other respect (e.g., importance or order).
  • a component e.g., a first component
  • another e.g., a second component
  • functionally e.g., a third component
  • module used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integral component, or a minimum unit or part of such a component that performs one or more functions.
  • a module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • Various embodiments of the present document may be implemented as software (e.g., a program (140)) including one or more instructions stored in a storage medium (e.g., an internal memory (136) or an external memory (138)) readable by a machine (e.g., an electronic device (101)).
  • a processor e.g., a processor (120)
  • the machine e.g., an electronic device (101)
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the machine-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • ‘non-transitory’ simply means that the storage medium is a tangible device and does not contain signals (e.g., electromagnetic waves), and the term does not distinguish between cases where data is stored semi-permanently or temporarily on the storage medium.
  • the method according to various embodiments disclosed in the present document may be provided as included in a computer program product.
  • the computer program product may be traded as a product between a seller and a buyer.
  • the computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (e.g., compact disc read only memory (CD-ROM)), or may be distributed online (e.g., downloaded or uploaded) via an application store (e.g., Play Store TM ) or directly between two user devices (e.g., smart phones).
  • an application store e.g., Play Store TM
  • at least a portion of the computer program product may be temporarily stored or temporarily generated in a machine-readable storage medium, such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or an intermediary server.
  • each component e.g., a module or a program of the above-described components may include one or more entities, and some of the entities may be separated and arranged in other components.
  • one or more components or operations of the aforementioned components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components e.g., a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration.
  • the operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, omitted, or one or more other operations may be added.

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Abstract

복용 약의 정보를 제공하는 전자 장치, 방법 및 저장 매체가 제공된다. 전자 장치는 디스플레이, 인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함한다. 인스트럭션들은, 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 전자 장치로 하여금, 제1 입력을 기초로 약의 정보를 수신하도록 설정된다. 인스트럭션들은, 전자 장치로 하여금, 약의 정보에 기초하여 약과 관련된 약 카테고리를 획득하도록 설정된다. 인스트럭션들은, 전자 장치로 하여금, 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 제2 입력을 수신하도록 설정된다. 인스트럭션들은, 전자 장치로 하여금, 사용자의 생체 정보를 획득하도록 설정된다. 인스트럭션들은, 전자 장치로 하여금, 생체 정보 및 약을 복용한 시간 정보에 기초하여 복수의 약 카테고리에 적용되는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 약과 관련된 약 카테고리에 적용되는 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득하도록 설정된다. 인스트럭션들은, 전자 장치로 하여금, 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 나타내는 제1 시각적 객체를 디스플레이를 통해 제공하도록 설정된다.

Description

복용 약의 정보를 제공하는 전자 장치, 방법 및 저장 매체
본 개시는 전자 장치, 방법 및 저장 매체에 관한 것이며, 예를 들어, 복용 약의 정보를 제공하는 전자 장치, 방법 및 저장 매체에 관한 것이다.
핸드 헬드 타입(hand held type)의 전자 장치뿐만 아니라 사용자의 신체에 착용하는 웨어러블 타입의 전자 장치가 대중화되고 있다. 다양한 형태의 전자 장치는 사용자의 생체 신호를 측정하는 기능을 포함할 수 있다. 건강 관리에 대한 관심이 높아짐에 따라 전자 장치는 측정된 생체 신호의 분석 정보, 섭취물(예, 음식, 약 등) 및/또는 건강 상태의 정보를 제공할 수 있다.
상술한 정보는 단순히 본 개시에 대한 이해를 돕기 위한 배경 기술(related art)로 제공될 수 있다. 상술한 내용 중 어느 것도 본 개시와 관련된 종래 기술(prior art)로서 주장되거나 종래 기술에 관한 결정에 사용될 수 없다.
본 문서의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 디스플레이, 프로세싱 회로를 포함하는 적어도 하나의 프로세서 및 인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 제1 입력을 기초로 약의 정보를 수신하도록 설정될 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 약의 정보에 기초하여 상기 약과 관련된 약 카테고리를 획득하도록 설정될 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 제2 입력을 수신하도록 설정될 수 있다.상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 사용자의 생체 정보를 획득하도록 설정될 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 생체 정보 및 상기 약을 복용한 시간 정보에 기초하여 복수의 약 카테고리에 적용되는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 상기 약과 관련된 상기 약 카테고리에 적용되는 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득하도록 설정될 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 제1 인자에 따른 상기 제1 점수 및 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수를 나타내는 제1 시각적 객체를 상기 디스플레이를 통해 제공하도록 설정될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예에 따른 복용 약의 정보를 제공하는 방법은 제1 입력을 기초로 약의 정보를 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 약의 정보에 기초하여 상기 약과 관련된 약 카테고리를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 제2 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 사용자의 생체 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 생체 정보 및 상기 약을 복용한 시간 정보에 기초하여 복수의 약 카테고리에 적용되는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 상기 약과 관련된 상기 약 카테고리에 적용되는 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 제1 인자에 따른 상기 제1 점수 및 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수를 나타내는 제1 시각적 객체를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예에 따른 복용 약의 정보를 제공하는 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 제1 입력을 기초로 약의 정보를 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 저장 매체는 상기 약의 정보에 기초하여 상기 약과 관련된 약 카테고리를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 저장 매체는 상기 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 제2 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 저장 매체는 사용자의 생체 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 저장 매체는 상기 생체 정보 및 상기 약을 복용한 시간 정보에 기초하여 복수의 약 카테고리에 적용되는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 상기 약과 관련된 상기 약 카테고리에 적용되는 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 저장 매체는 상기 제1 인자에 따른 상기 제1 점수 및 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수를 나타내는 제1 시각적 객체를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 특정 실시예의 상기 측면 및 기타 측면, 특징 및 이점은 첨부 도면과 함께 고려되는 다음의 상세한 설명에서 더욱 분명해질 수 있다. 도면에서:
도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3a, 도 3b, 도 3c, 도 3d, 도 3e 및 도 3f는 다양한 실시예에 따른 복용 약의 정보를 추가하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 다양한 실시예에 따른 약을 복용하는 일정을 관리하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 웨어러블 장치로부터 생체 정보를 수신하는 시스템을 설명하는 도면이다.
도 6a, 도 6b, 도 6c, 도 6d 및 도 6e는 다양한 실시예에 따른 분석 데이터의 UI를 설명하는 도면이다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 복용한 약의 효과 발생 시간 전후의 UI를 설명하는 도면이다.
도 8a, 도 8b는 다양한 실시예에 따른 사용자로부터 정보를 입력받는 동작을 설명하는 도면이다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 부작용 정보를 포함하는 분석 데이터의 UI를 설명하는 도면이다.
도 10a 및 도 10b는 다양한 실시예에 따른 관련 약의 정보를 제공하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 11은 다양한 실시예에 따른 부작용 정보 수신 이후 복용 시간 알림 UI를 설명하는 도면이다.
도 12는 다양한 실시예에 따른 약 복용 전후의 비교 데이터를 제공하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 13은 다양한 실시예에 따른 복용 약의 정보를 제공하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면의 설명과 관련하여, 동일하거나 유사한 구성요소에 대해서는 동일하거나 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 또한, 도면 및 관련된 설명에서는, 잘 알려진 기능 및 구성에 대한 설명이 명확성과 간결성을 위해 생략될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는 다양한 처리 회로 및/또는 다중 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 청구항을 포함하여 본 명세서에서 사용되는 용어 "프로세서"는 적어도 하나의 프로세서를 포함한 다양한 처리 회로를 포함할 수 있다. 여기서, 적어도 하나의 프로세서 중 하나 이상은, 개별적으로 및/또는 집합적으로, 분산 방식에 의해 본 문서에서 설명된 다양한 기능을 수행할 수 있다. 본 문서에서 사용되는 용어 "프로세서", "적어도 하나의 프로세서" 및 "하나 이상의 프로세서"가 수많은 기능을 수행하는 것으로 설명될 때, 이러한 용어는, 예로서 그리고 제한 없이, 하나의 프로세서가 언급된 기능 중 일부를 수행하고 다른 프로세서(들)가 언급된 기능 중 다른 것을 수행하는 상황과 단일 프로세서가 모든 언급된 기능을 수행할 수 있는 상황을 포괄할 수 있다. 또한, 적어도 하나의 프로세서는 다양한 언급된/공개된 기능을 수행하는 프로세서의 조합을 포함할 수 있고, 예를 들어, 분산 방식으로 수행할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 다양한 기능을 달성하거나 수행하기 위한 프로그램 명령을 실행할 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다. 비휘발성 메모리(134)는 적어도 하나의 내부 메모리(136) 및 외부 메모리(138)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(200)는 디스플레이(210), 메모리(220) 및 프로세서(230)(예: 프로세싱 회로를 포함)를 포함할 수 있다.
디스플레이(210)(예, 도 1의 디스플레이 모듈(160))는 프로세서(230)(예, 도 1의 프로세서(120))에서 처리된 데이터를 영상으로 출력할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(210)는 약을 입력(또는, 등록)하는 UI(user interface), 입력된 약의 정보 및/또는 사용자의 생체 정보를 기초로 분석한 분석 데이터를 포함하는 시각적 객체 등을 표시할 수 있다.
예를 들어, 분석 데이터는 제1 인자, 제1 인자에 따른 제1 점수, 제2 인자 및/또는 제2 인자에 따른 제2 점수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 인자는 복수의 약 카테고리에 공통적으로 적용되는 인자를 포함할 수 있다. 일 예로서, 제1 인자는 활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및/또는 칼로리 정보를 포함할 수 있다. 제1 인자에 따른 제1 점수는 제1 인자를 정량화한 점수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 인자는 약과 관련된 약 카테고리에 적용되는 인자를 포함할 수 있다. 일 예로서, 제2 인자는 체중 정보, 혈당 정보, 혈압 정보, 심박 정보, 수면 정보 및/또는 자가 진단 정보를 포함할 수 있다. 제2 인자에 따른 제2 점수는 제2 인자를 정량화한 점수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 시각적 객체는 사용자의 편의를 위해 분석 데이터를 시각화하여 나타내는 객체일 수 있다. 시각적 객체는 제1 인자, 제1 인자에 따른 제1 점수, 제2 인자 및/또는 제2 인자에 따른 제2 점수를 포함할 수 있다. 시각적 객체는 차트, 트리맵, 히트맵, 분석표, 데이터시트, 그래프 및/또는 히스토그램을 포함할 수 있다.
메모리(220)(예, 도 1의 메모리(130))는 전자 장치(200)(예, 도 1의 전자 장치(101))의 기능을 수행하는 데이터, 알고리즘, 프로그램, 명령어(인스트럭션) 등을 저장할 수 있다. 메모리(220)에 저장된 명령어 등은 프로세서(230)로 로딩되어 프로세서(230)에 의해 실행될 수 있다. 일 예로서, 메모리(220)는 약의 정보, 복용 일정, 복용한 하나 이상의 약이 복용 이력, 생체 정보, 사용자에 의해 입력된 자가 진단 정보, 분석 데이터 및/또는 시각적 객체를 저장할 수 있다.
프로세서(230)는 전자 장치(200)의 각 구성을 제어할 수 있다. 전자 장치(101)는 하나 이상 복수 개의 프로세서(230)를 포함할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(230)는 개별적 또는 집합적으로 명령어를 실행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(230)는 복수의 기능들을 프로세서들 사이에서 분할하여 집합적으로 수행하는 복수의 프로세서들에 대응할 수 있다.
프로세서(1230)는 다양한 처리 회로 및/또는 다중 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 청구항을 포함하여 본 명세서에서 사용되는 용어 "프로세서"는 적어도 하나의 프로세서를 포함한 다양한 처리 회로를 포함할 수 있다. 여기서, 적어도 하나의 프로세서 중 하나 이상은, 개별적으로 및/또는 집합적으로, 분산 방식에 의해 본 문서에서 설명된 다양한 기능을 수행할 수 있다. 본 문서에서 사용되는 용어 "프로세서", "적어도 하나의 프로세서" 및 "하나 이상의 프로세서"가 수많은 기능을 수행하는 것으로 설명될 때, 이러한 용어는, 예로서 그리고 제한 없이, 하나의 프로세서가 언급된 기능 중 일부를 수행하고 다른 프로세서(들)가 언급된 기능 중 다른 것을 수행하는 상황과 단일 프로세서가 모든 언급된 기능을 수행할 수 있는 상황을 포괄할 수 있다. 또한, 적어도 하나의 프로세서는 다양한 언급된/공개된 기능을 수행하는 프로세서의 조합을 포함할 수 있고, 예를 들어, 분산 방식으로 수행할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 다양한 기능을 달성하거나 수행하기 위한 프로그램 명령을 실행할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 입력(예, 제1 사용자 입력)을 기초로 약의 정보를 수신할 수 있다. 일 예로서, 프로세서(230)는 사용자에 의한 약 이름의 입력, 카메라를 이용한 약 이름의 촬영(또는, 스캔) 및/또는 처방전과 연계를 통해 약의 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(230)는 수신된 약의 정보에 기초하여 약과 관련된 약 카테고리를 획득할 수 있다. 일 예로서, 프로세서(230)는 수신된 약의 정보에 기초하여 약을 기 설정된(또는, 특정된) 약 카테고리로 분류할 수 있다. 일 예로서, 외부 장치(예, 서버 또는 데이터베이스)는 약의 정보를 기초로 약 카테고리를 분류할 수 있다. 프로세서(230)는 외부 장치로부터 약 카테고리의 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(230)는 외부 장치(예, 서버)를 통해 연결된 데이터베이스로부터 약의 분류 정보를 획득하거나, 약의 정보를 기반으로 약의 카테고리를 획득할 수 있다.
예를 들어, 약 카테고리는 제1 약 카테고리 및 제2 약 카테고리를 포함할 수 있다. 제1 약 카테고리는 약을 복용한 이후 획득되는 분석 데이터에 정성적 정보(예, 자가 진단 정보)를 포함하는 약 카테고리이고, 제2 약 카테고리는 분석 데이터에 정량적 정보를 포함하는 약 카테고리일 수 있다. 일 예로서, 복용 약의 카테고리가 진통 완화와 관련되면, 분석 데이터는 진통 증상 완화 정도를 포함하는 정성적 정보를 포함할 수 있으므로 진통 완화와 관련된 카테고리는 제1 약 카테고리로 분류될 수 있다. 복용 약의 카테고리가 체중 감량과 관련되면, 분석 데이터는 체중 감량 정보를 포함할 수 있으므로 체중 감량과 관련된 약 카테고리는 제2 약 카테고리로 분류될 수 있다. 제1 약 카테고리 및 제2 약 카테고리로 분류된 약은 약의 종류 및/또는 대응되는 증상에 따라 세부 카테고리로 분류될 수 있다. 일 예로서, 진통 완화와 관련된 약은 제1 약 카테고리 및 진통제 카테고리로 분류될 수 있다. 체중 감량과 관련된 약은 제2 약 카테고리 및 다이어트 약 카테고리로 분류될 수 있다.
일 예로서, 약의 정보는 복용 일정을 포함할 수 있다. 프로세서(230)는 복용 일정에 기초하여 사용자에게 복용 알림을 제공할 수 있다. 일 예로서, 복용 알림 UI는 약의 복용 여부를 입력하는 항목을 포함할 수 있다. 프로세서(230)는 사용자로부터 복용 완료 입력(예, 제2 사용자 입력)을 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 사용자로부터 직접 약을 복용한 시간을 포함하는 복용 완료 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 사용자로부터 복용 완료 입력을 수신할 때, 전자 장치(200)의 시간 정보를 약을 복용한 시간 정보로 판단할 수 있다. 사용자로부터 수신된 복용 완료 입력은 약을 복용한 시간 정보를 나타낼 수 있다.
프로세서(230)는 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 일정한 주기 또는 기 설정된 시점에 계속적 및/또는 연속적으로 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(230)는 획득된 생체 정보가 약 복용 전 생체 정보인지 또는 약 복용 후 생체 정보인지 여부를 약의 복용 일정을 기초로 판단할 수 있다.
프로세서(230)는 획득된 생체 정보 및 약을 복용한 시간 정보에 기초하여 복수의 약 카테고리에 공통적으로 적용되는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 복용 약과 관련된 약 카테고리에 적용되는 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제1 인자는 활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및/또는 칼로리 정보를 포함할 수 있다. 제1 인자에 따른 점수는 제1 인자를 기초로 산출된 점수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 인자는 체중 정보, 혈당 정보, 혈압 정보, 심박 정보, 수면 정보 및/또는 자가 진단 정보를 포함할 수 있다. 제2 인자에 따른 점수는 제2 인자를 기초로 산출된 점수를 포함할 수 있다. 프로세서(230)는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 나타내는 시각적 객체를 디스플레이(210)를 통해 제공할 수 있다. 예를 들어, 시각적 객체는 차트, 트리맵, 히트맵, 분석표, 데이터시트, 그래프 및/또는 히스토그램을 포함할 수 있다.
약의 효과는 복용 시점부터 일정 시간 이후 발생될 수 있다. 프로세서(230)는 복용 약 및/또는 복용 일정에 기초하여 효과 발생 시간을 판단할 수 있다. 예를 들어, 복용 약이 제1 약 카테고리로 분류되면, 프로세서(230)는 사용자로부터 자가 진단 정보를 수신할 수 있다. 일 예로서, 프로세서(230)는 복용 약이 제1 약 카테고리로 분류되는 경우, 약의 복용 시점으로부터 효과 발생 시간을 판단할 수 있다. 프로세서(230)는 효과 발생 시간을 만족하면, 사용자로부터 자가 진단 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(230)는 제2 인자로서 자가 진단 정보를 포함하는 시각적 객체를 제공할 수 있다.
예를 들어, 단기적으로 복용하는 약(예, 진통제)과 관련하여, 전자 장치(200)는 효과 발생 시점(예: 복용 시점으로부터 2시간 이후) 이후에 획득한 생체 정보에 기초하여 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 산출할 수 있다. 전자 장치(200)는 산출된 제1 점수 및 제2 점수에 기초하여 시각적 객체를 생성할 수 있다. 예를 들어, 시각적 객체에 포함되는 효과 발생 시점의 점수(또는, 효과 발생 이후의 점수)는 효과 발생 시점(또는, 효과 발생 시점 이후)에서 확인되는 사용자의 최근 업데이트 점수일 수 있다.
예를 들어, 지속적으로 복용하는 약(예, 수면제)과 관련하여, 전자 장치(200)는 복용 시작 시점(예, 복용 시작일)로부터 주기적으로 획득하는 생체 정보로부터 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 산출할 수 있다. 전자 장치(200)는 산출된 제1 점수 및 제2 점수 각각을 일정한 주기(예, 하루)에 따라 평균하고, 산출된 평균 값에 기초하여 시각적 객체를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수는 일정한 주기(예, 하루)로 업데이트될 수 있다. 다시 말해서, 전자 장치(200)는 복용한 약의 효과 발생 시점 또는 약의 복용 시점 이후 획득한 사용자의 생체 정보를 기초로 최근에 업데이트된 제1 점수 및 제2 점수를 획득할 수 있다.
제2 인자는 복용 약과 관련된 약 카테고리에 따라 다른 정보를 포함할 수 있다. 일 예로서, 복용 약의 약 카테고리가 진통 완화와 관련되면, 프로세서(230)는 진통 증상 완화 정도를 포함하는 자가 진단 정보를 사용자로부터 수신할 수 있다. 프로세서(230)는 제2 인자에 따른 제2 점수로 수신된 자가 진단 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 복용 약의 약 카테고리가 체중 감량과 관련되면, 프로세서(230)는 사용자의 생체 정보에 기초하여 감량된 체중을 판단할 수 있다. 프로세서(230)는 제2 인자에 따른 제2 점수로 감량된 체중을 포함하는 체중 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 복용 약의 약 카테고리가 불면증과 관련되면, 프로세서(230)는 사용자의 생체 정보에 기초하여 깊은 수면 시간을 판단할 수 있다. 프로세서(230)는 제2 인자로 깊은 수면 시간을 포함하는 수면 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 복용 약의 약 카테고라가 혈압과 관련되면, 프로세서(230)는 사용자의 생체 정보에 기초하여 혈압 정보를 판단할 수 있다. 프로세서(230)는 제2 인자에 따른 제2 점수로 혈압 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 복용 약의 약 카테고리가 당뇨와 관련되면, 프로세서(230)는 사용자의 생체 정보에 기초하여 혈당 정보를 판단할 수 있다. 프로세서(230)는 제2 인자에 따른 제2 점수로 혈당 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 복용 약의 약 카테고리가 부정맥과 관련되면, 프로세서(230)는 사용자의 생체 정보에 기초하여 맥박의 규칙성을 판단할 수 있다. 프로세서(230)는 제2 인자에 따른 제2 점수로 맥박의 규칙성을 포함하는 심박 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 사용자가 이전에 복용한 약의 복용 이력 및 복용했던 약의 분석 데이터를 메모리(220)에 저장할 수 있다. 프로세서(230)는 사용자의 요청에 따라 현재 복용 중인 약과 동일한 약 카테고리(또는, 동일한 종류, 동일한 증상에 대응)에 포함된 관련 약을 판단하고, 관련 약의 분석 데이터를 식별할 수 있다. 프로세서(230)는 하나 이상의 관련 약의 분석 데이터를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 분석 데이터에 포함된 제1 인자에 따른 제1 점수 및/또는 제2 인자에 따른 제2 점수로부터 약의 효과를 판단할 수 있다. 프로세서(230)는 사용자로부터 부작용의 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(230)는 수신된 부작용의 정보로부터 약의 부작용을 판단할 수 있다. 프로세서(230)는 약의 효과 및/또는 부작용에 기초하여 분석 데이터를 나타내는 시각적 객체를 생성하고, 생성된 시각적 객체를 디스플레이(210)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 타인이 복용한 관련 약의 분석 데이터를 통신 인터페이스(예, 도 1의 통신 모듈(190))를 통해 수신할 수 있다. 타인은 가족 또는 기 설정된 상관 관계 이상인 타인을 포함할 수 있다. 일 예로서, 기 설정된 상관 관계는 사용자와 타인의 전반적인 생체 정보의 상관 관계, 사용자와 타인의 증상과 관련된 생체 정보의 상관 관계, 사용자와 타인의 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수의 상관 관계 및/또는 사용자의 타인의 부작용의 상관 관계가 기 설정된 값 이상인 상관 관계를 포함할 수 있다. 수신된 분석 데이터는 약의 효과 및/또는 부작용의 정보를 포함할 수 있다. 프로세서(230)는 약의 효과 및/또는 부작용에 기초하여 타인이 복용한 관련 약의 분석 데이터를 나타내는 시각적 객체를 생성하고, 생성된 시각적 객체를 디스플레이(210)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 인공 지능 모델에 의해 학습된 약의 분석 데이터를 이용하여 효과 및/또는 부작용을 기준으로 사용자가 입력한 증상에 따른 약 카테고리에 포함되는 약의 정보를 제공할 수 있다. 프로세서(230)는 하나의 약의 정보를 제공할 수 있고, 복수의 약들의 조합의 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 복수의 약들의 조합이 메인 약과 서브 약을 포함하면, 프로세서(230)는 메인 약과 서브 약을 구별되도록 표시하여 복수의 약들의 조합의 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 프로세서(230)는 색상, 선의 굵기 및/또는 크기를 다르게 하여 메인 약과 서브 약을 구별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(230)는 사용자로부터 부작용의 정보를 수신하고, 부작용과 관련된 생체 정보를 메모리(220)에 저장할 수 있다. 일 예로서, 프로세서(230)는 주기적으로 심박 정보를 포함하는 생체 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(230)는 획득된 사용자의 생체 정보가 부작용과 관련된 생체 정보와 기 설정된 범위 내이면, 사용자에게 알림을 제공할 수 있다. 일 예로서, 사용자가 약을 복용한 후 심박수가 약 80 에서 약 100으로 증가하면, 프로세서(230)는 약 100으로 증가한 심박 정보를 포함하는 생체 정보를 저장할 수 있다. 기 설정된 범위가 5% 이면, 프로세서(230)는 심박수가 95 이상이 될 때 사용자에게 알림을 제공할 수 있다.
본 문서의 전자 장치, 방법 및 저장 매체는 생체 정보와 연계하여 복용 약의 효과, 효능 및 건강 지수에 미치는 영향을 확인할 수 있다. 본 문서의 전자 장치, 방법 및 저장 매체는 효과 및/또는 부작용에 기초하여 다른 약의 정보를 제공할 수 있다.
본 개시의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.
도 3a, 도 3b, 도 3c, 도 3d, 도 3e 및 도 3f는 다양한 실시예에 따른 복용 약의 정보를 추가하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 3a를 참조하면, 복용 약의 정보를 추가하는 UI가 도시되어 있다. 전자 장치(200)는 입력(예: 사용자 입력)에 따라 복용 약의 정보를 추가하는 UI를 표시할 수 있다. 복용 약의 정보를 추가하는 UI는 약의 이름 입력 항목(1), 카메라를 이용한 약 이름 스캔 항목(3) 및 처방전과 연계한 입력 항목(5)을 포함할 수 있다.
도 3b를 참조하면, 약의 이름을 입력받는 UI가 도시되어 있다. 도 3a에서 약의 이름 입력 항목(1)이 선택되면, 전자 장치(200)는 약의 이름을 입력받는 UI를 표시할 수 있다. 예를 들어, UI의 제1 영역(3010)에는 입력 문자(또는, 숫자 포함)와 관련된 약 이름 리스트가 표시되고, 제2 영역(3020)은 문자의 입력 영역을 표시할 수 있다. 일 예로서, 입력 영역은 키보드, 키패드 또는 필기 영역으로 구현될 수 있다. 전자 장치(200)는 입력 영역에서 입력된 문자를 포함하는 약 이름 리스트를 제1 영역(3010)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 약 이름 리스트는 메모리(220) 또는 외부 장치(예, 도 1의 전자 장치(102), 서버(108))에 저장될 수 있다. 전자 장치(200)는 입력되는 문자에 기초하여 메모리(220) 또는 외부 장치로부터 약 이름을 로딩(또는, 수신)하고, 제1 영역(3010)에 표시할 수 있다. 약 이름 리스트 중 하나의 약 이름이 선택되면, 전자 장치(200)는 외부 장치로부터 선택된 약 이름에 대응되는 약의 정보를 수신할 수 있다.
도 3c를 참조하면, 약통(91)을 촬영하는 카메라가 도시되어 있다. 도 3a에서 카메라를 이용한 약 이름 스캔 항목(3)이 선택되면, 전자 장치(200)는 카메라(예, 도 1의 카메라 모듈(180))를 구동시킬 수 있다. 약통(91)에는 약 이름이 표시될 수 있다. 전자 장치(200)가 약통(91)에 표시된 약 이름을 인식할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 약통(91)에 표시된 약 이름을 촬영한 이미지로부터 약 이름을 인식하거나 약 이름을 포함하는 프리뷰 이미지로부터 약 이름을 인식할 수 있다. 전자 장치(200)가 약 이름을 인식하면, 외부 장치로부터 인식된 약 이름에 대응되는 약의 정보를 수신할 수 있다.
도 3d를 참조하면, 상세 약 정보를 입력하는 UI(3050)가 도시되어 있다. 외부 장치로부터 수신된 약의 정보는 일반 정보만을 포함할 수 있다. 동일한 약이라도 환자의 상태 및/또는 증상의 정도에 따라 약의 복용 방법은 달라질 수 있다. 약의 이름을 입력 또는 카메라를 이용한 약의 이름 스캔 방식으로 약의 정보가 수신되면, 전자 장치(200)는 상세 약 정보를 입력하는 UI(3050)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 상세 약 정보를 입력하는 UI(3050)는 약 용량/타입 결정 항목, 약 모양 설정 항목, 약 복약 스케쥴 설정 항목을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 상세 약 정보를 입력하는 UI(3050) 상에서 사용자로부터 복용 일정 등을 포함하는 세부적인 약의 정보를 수신할 수 있다.
도 3e를 참조하면, 처방전과 연계하여 약의 정보를 수신하는 전자 장치(200)가 도시되어 있다. 도 3a에서 처방전과 연계한 입력 항목(5)이 선택되면, 전자 장치(200)는 처방전의 정보를 포함하는 외부 장치(300)와 통신 연결할 수 있다. 전자 장치(200)는 외부 장치(300)에 포함된 처방전의 정보로부터 약의 정보를 수신할 수 있다. 처방전의 정보는 약 용량 및/또는 복용 일정 등의 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 처방전의 정보로부터 약의 일반 정보뿐만 아니라 복용 일정 등을 포함하는 상세 약 정보를 수신할 수 있다.
도 3f를 참조하면, 입력된 약 리스트를 표시하는 UI(3070)가 도시되어 있다. 예를 들어, 입력된 약 리스트는 약의 이름, 약 타입, 약 모양, 복용 용량 및/또는 복용 일정의 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 입력된 약을 기 설정된 기준에 따라 복수의 그룹으로 분류하고, 각각의 약 그룹을 구분하여 약 리스트를 표시하는 UI(3070)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 입력된 약을 일정한 주기로 복용하는 약의 그룹과 필요할 때 상시적으로 복용하는 약의 그룹으로 분류할 수 있다. 전자 장치(200)는 약 리스트를 표시하는 UI(3070)에 주기적으로 복용하는 약의 그룹과 상시적으로 복용하는 약의 그룹을 구분하여 표시할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 다양한 실시예에 따른 약을 복용하는 일정을 관리하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 4a를 참조하면, 복용 알림 UI(3090) 및 복용 완료 UI(3100)가 도시되어 있다. 전자 장치(200)는 입력된 약의 복용 일정에 기초하여 사용자에게 복용 알림을 제공할 수 있다. 일 예로서, AAA 약의 복용 일정이 오후 1시 30분이면, 전자 장치(200)는 오후 1시 30분에 AAA 약의 복용 알림을 제공할 수 있다. 전자 장치(200)는 복용 알림 UI(3090)를 표시하고, 알림 사운드 및/또는 진동을 출력할 수 있다. 예를 들어, 복용 알림 UI(3090)는 복용 시간 및/또는 복용 약의 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 복용 알림 UI(3090)는 미복용 입력 항목(11) 및 복용 완료 입력 항목(13)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 미복용 입력 항목(11)이 선택되면, 전자 장치(200)는 사용자가 복용 약을 미복용한 것으로 판단할 수 있다. 복용 완료 입력 항목(13)이 선택되면, 전자 장치(200)는 사용자가 복용 약을 복용한 것으로 판단하고, 복용 이력 UI(3100)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 복용 완료 입력 항목(13)의 선택과 함께 사용자로부터 직접 약을 복용한 시간 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 복용 완료 입력 항목(13)이 선택되면, 전자 장치(200)는 전자 장치(200)의 시간 정보를 약을 복용한 시간 정보로 판단할 수 있다. 복용 이력 UI(3100)는 복용을 완료한 약의 이력을 포함할 수 있다. 예를 들어, 복용 이력 UI(3100)는 현재 복용 대상 약의 복용 완료 정보를 포함하는 영역(3101) 및/또는 이전 복용 대상 약의 복용 완료 정보를 포함하는 영역(3103)을 포함할 수 있다. 일 예로서, 복용 완료 정보를 포함하는 영역(3101, 3013)은 복용 약 및/또는 복용 시간의 정보를 포함할 수 있다.
도 4b를 참조하면, 웨어러블 장치에서 표시되는 복용 알림 UI(3120) 및 복용 완료 UI(3130)가 도시되어 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 웨어러블 장치일 수 있다. 웨어러블 장치는, 예로서 그리고 제한 없이, 스마트 워치 및/또는 스마트 링을 포함할 수 있다.
전자 장치(200)가 웨어러블 장치인 경우에도 전자 장치(200)는 도 4a에서 설명한 동작과 유사한 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 입력된 약의 복용 일정에 기초하여 사용자에게 복용 알림을 제공하고, 복용 알림 UI(3120)를 표시할 수 있다. 복용 알림 UI(3120)는 미복용 입력 항목(15) 및 복용 완료 입력 항목(17)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 미복용 입력 항목(15)이 선택되면, 전자 장치(200)는 사용자가 복용 약을 미복용한 것으로 판단할 수 있다. 복용 완료 입력 항목(17)이 선택되면, 전자 장치(200)는 사용자가 복용 약을 복용한 것으로 판단하고, 복용 이력 UI(3130)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 복용 이력 UI(3130)는 현재 복용 대상 약의 복용 완료 정보를 포함하는 영역(3131) 및/또는 이전 복용 대상 약의 복용 완료 정보를 포함하는 영역(3133)을 포함할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 웨어러블 장치로부터 생체 정보를 수신하는 시스템을 설명하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 예를 들어, 전자 장치(200)는 스마트폰으로 구현될 수 있다. 전자 장치(200)가 스마트폰으로 구현되는 경우, 전자 장치(200)는 통신 인터페이스(예, 도 1의 통신 모듈(190))를 포함하고, 웨어러블 장치(400)로부터 생체 정보(또는, 헬스 데이터)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(400)는 사용자의 신체에 착용될 수 있다. 웨어러블 장치(400)는 센서(예, 도 1의 센서 모듈(176))를 포함하고, 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 생체 정보는 체중 정보, 혈당 정보, 혈압 정보, 심박 정보 및/또는 수면 정보를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치(400)는 획득한 생체 정보를 통신 인터페이스(예, 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 전자 장치(200)로 전송할 수 있다. 전자 장치(200)는 수신된 생체 정보에 기초하여 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 포함하는 분석 데이터를 생성하고, 생성된 분석 데이터를 나타내는 시각적 객체를 생성할 수 있다. 전자 장치(200)는 생성된 시각적 객체를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 시각적 객체는 차트, 트리맵, 히트맵, 분석표, 데이터시트, 그래프 및/또는 히스토그램을 포함할 수 있다. 일 예로서, 웨어러블 장치(400)는 획득한 생체 정보에 기초하여 분석 데이터를 생성할 수 있다. 웨어러블 장치(400)는 생성된 분석 데이터를 통신 인터페이스(예, 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 전자 장치(200)로 전송할 수 있다. 전자 장치(200)는 수신된 분석 데이터를 나타내는 시각적 객체를 생성할 수 있다. 전자 장치(200)는 생성된 시각적 객체를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 예로서, 웨어러블 장치(400)는 획득한 생체 정보에 기초하여 분석 데이터를 생성하고, 분석 데이터를 나타내는 시각적 객체를 생성할 수 있다. 웨어러블 장치(400)는 생성된 시각적 객체를 통신 인터페이스(예, 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 전자 장치(200)로 전송할 수 있다. 전자 장치(200)는 수신된 시각적 객체를 사용자에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치는 웨어러블 장치(400)로 구현될 수 있다. 전자 장치가 웨어러블 장치(400)로 구현되는 경우, 전자 장치는 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 일 예로서, 웨어러블 장치(400)는 획득한 사용자의 생체 정보를 통신 인터페이스(예, 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 외부 장치(예, 도 5의 전자 장치(200))로 전송할 수 있다. 사용자의 생체 정보를 수신한 외부 장치는 분석 데이터 및/또는 분석 데이터를 나타내는 시각적 객체를 생성하고, 생성된 시각적 객체를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 예로서, 웨어러블 장치(400)는 획득한 사용자의 생체 정보에 기초하여 분석 데이터를 생성할 수 있다. 웨어러블 장치(400)는 생성된 분석 데이터를 통신 인터페이스(예, 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 외부 장치로 전송할 수 있다. 분석 데이터를 수신한 외부 장치는 분석 데이터를 나타내는 시각적 객체를 생성하고, 생성된 시각적 객체를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 예로서, 웨어러블 장치(400)는 획득한 사용자의 생체 정보에 기초하여 분석 데이터 및/또는 분석 데이터를 나타내는 시각적 객체를 생성할 수 있다. 웨어러블 장치(400)는 생성된 시각적 객체를 통신 인터페이스(예, 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 외부 장치로 전송할 수 있다. 시각적 객체를 수신한 외부 장치는 수신된 시각적 객체를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 분석 데이터 및/또는 시각적 객체의 개수가 기 설정된 개수 이상이면, 웨어러블 장치(400)는 분석 데이터 및/또는 시각적 객체를 외부 장치로 전송할 수 있다. 웨어러블 장치(400)는 분석 데이터 및/또는 시각적 객체와 관련된 정보가 많으면 외부 장치에서 표시하도록 분석 데이터 및/또는 시각적 객체를 외부 장치로 전송할 수 있다. 일 예로서, 웨어러블 장치(400)는 다른 약의 정보 및/또는 복용 용량에 따라 다른 복수의 정보를 포함하는 분석 데이터 및/또는 시각적 객체를 외부 장치로 전송할 수 있다.
일 예로서, 전자 장치(200)가 스마트폰으로 구현되는 경우, 전자 장치(200)는 센서를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)가 센서를 포함하는 경우, 전자 장치(200)는 센서를 이용하여 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 기 설정된 시간 및/또는 일정한 주기에 따라 사용자에게 생체 정보의 측정을 위한 알림을 제공할 수 있다. 센서가 사용자의 신체에 접촉하면, 전자 장치(200)는 생체 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 획득한 생체 정보에 기초하여 분석 데이터를 생성하고, 생성된 분석 데이터에 기초하여 시각적 객체를 생성할 수 있다.
도 6a, 도 6b, 도 6c, 도 6d 및 도 6e는 다양한 실시예에 따른 분석 데이터의 UI를 설명하는 도면이다.
예를 들어, 분석 데이터는 복수의 약 카테고리에 공통적으로 적용되는 제1 인자, 제1 인자에 따른 제1 점수, 약과 관련된 약 카테고리에 적용되는 제2 인자 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 포함할 수 있다. 일 예로서, 제1 인자는 활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및/또는 칼로리 정보를 포함하고, 제2 인자는 체중 정보, 혈당 정보, 혈압 정보, 심박 정보, 수면 정보 및/또는 자가 진단 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 활동 정보는 사용자의 활동 상태를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 활동 정보는 걸음 수, 운동량 및/또는 운동 종류를 포함할 수 있다. 활동 점수는 사용자의 활동 상태를 정량화한 지표일 수 있다. 활동 점수는 걸음 수와 운동량에 따른 활동 칼로리 및 운동의 강도에 따른 가중치에 기초하여 산출될 수 있다. 수면 정보는 사용자의 수면 질을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 수면 정보는 전체 수면 시간, 수면 규칙성, 수면 시작 시간, 깊은 수면 비율, 수면중 깸 비율, 램 수면 비율, 수면 주기 횟수, 수면 심박수 및/또는 수면 심박 변이도를 포함할 수 있다. 수면 점수는 사용자의 수면 질을 정량화한 지표일 수 있다. 수면 점수는 전체 수면 시간, 깊은 수면 비율, 수면중 깸 비율, 램 수면 비율 및/또는 수면 주기 횟수에 기초하여 산출될 수 있다. 컨디션 정보는 하루를 시작할 때의 컨디션(예, 에너지 또는 활력)을 나타낼 수 있고, 컨디션 점수는 에너지 점수 또는 활력 점수로 칭할 수 있다. 컨디션 점수는 하루를 시작할 때 컨디션을 정량화한 지표일 수 있다. 컨디션 점수는 전날의 수면 정보 및 활동 정보를 기초로 산출될 수 있다. 칼로리 정보는 칼로리의 섭취 및 소모량을 나타핼 수 있다. 예를 들어, 칼로리 정보는 권장 칼로리 대비 섭치 칼로리, 기초 대사량 및/또는 소모 칼로리를 포함할 수 있다. 칼로리 점수는 칼로리의 섭취 및 소모량을 나타내는 지표일 수 있다. 칼로리 점수는 권장 칼로리 대비 섭치 칼로리, 기초 대사량 및/또는 소모 칼로리에 기초하여 산출될 수 있다. 칼로리 점수는 점수로 제공될 수 있고, 칼로리 밸런스 형태의 지표로 제공될 수 있다.
도 6a를 참조하면, 체중 감량 약의 분석 데이터의 UI(3150)가 도시되어 있다. 체중 감량 약의 분석 데이터의 UI(3150)는 복용한 체중 감량 약의 정보 영역(3151), 체중 감량 약의 복용과 관련된 분석 데이터를 나타내는 시각적 객체 영역(3152) 및 복용 일정 영역(3153)을 포함할 수 있다. 일 예로서, 체중 감량 약의 정보 영역(3151)은 체중 감량 약의 이미지(또는, 아이콘)(3156), 체중 감량 약의 이름(3157), 복용 용량(3158) 및 약 정보 편집 항목(3159)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 약 정보 편집 항목(3159)은 체중 감량 약의 이미지(또는, 아이콘)(3156), 체중 감량 약의 이름(3157) 및/또는 복용 용량(3158)을 수정할 수 있다. 일 예로서, 시각적 객체 영역(3152)은 시각적 객체의 베이스 영역(3161), 약 복용 전의 제1 점수 및 제2 점수를 나타내는 복용 전 시각적 객체(3162) 및 약 복용 후의 제1 점수 및 제2 점수를 나타내는 복용 후 시각적 객체(3163)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 체중 감량 약의 분석 데이터의 제1 인자는 활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및/또는 칼로리 정보를 포함할 수 있다. 제2 인자는 감량된 체중을 포함하는 체중 정보를 포함할 수 있다. 일 예로서, 시각적 객체의 베이스 영역(3161)은 제1 인자에 따른 제1 점수의 최대값 및 제2 인자에 따른 제2 점수의 최대값을 연결한 도형의 형태로 표시될 수 있다. 복용 전 시각적 객체(3162) 및 복용 후 시각적 객체(3163)는 각각 제1 점수 및 제2 점수를 연결한 도형의 형태로 표시될 수 있다. 전자 장치(200)는 제1 점수 및 제2 점수를 포함하는 복용 전 시각적 객체(3162) 및 제1 점수 및 제2 점수를 포함하는 복용 후 시각적 객체(3163)를 체중 감량 약의 복용과 관련된 건강 지표로 제공할 수 있다. 일 예로서, 복용 일정 영역(3153)은 현재 표시된 약과 관련된 복용 일정을 포함하고, 복용 일정을 편집할 수 있는 복용 일정 편집 항목(3166)을 포함할 수 있다.
도 6b를 참조하면, 불면증 약의 분석 데이터의 UI(3170)가 도시되어 있다. 불면증 약의 분석 데이터의 UI(3170)는 불면증 약의 정보 영역 및 불면증 약의 복용과 관련된 분석 데이터의 시각적 객체 영역을 포함할 수 있다. 예를 들어, 불면증 약의 시각적 객체 영역은 약 복용 전의 제1 점수 및 제2 점수를 나타내는 복용 전 시각적 객체(3171) 및 약 복용 후의 제1 점수 및 제2 점수를 나타내는 복용 후 시각적 객체(3172)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 불면증 약의 분석 데이터의 제1 인자는 활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및/또는 칼로리 정보를 포함할 수 있다. 제2 인자는 깊은 수면 시간을 포함하는 수면 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 제1 점수 및 제2 점수를 포함하는 복용 전 시각적 객체(3171) 및 제1 점수 및 제2 점수를 포함하는 복용 후 시각적 객체(3172)를 불면증 약의 복용과 관련된 건강 지표로 제공할 수 있다.
도 6c를 참조하면, 제2 인자에 따른 점수를 제외한 진통 완화와 관련된 약의 분석 데이터의 UI(3190)가 도시되어 있다. 예를 들어, 진통 완화와 관련된 약의 분석 데이터의 제2 인자는 진통 증상 완화 정도를 포함하는 자가 진단 정보를 포함할 수 있다. 진통 완화와 관련된 약의 제1 인자는 활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및/또는 칼로리 정보를 포함할 수 있다. 자가 진단 정보는 사용자로부터 수신하는 정성적 정보일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)가 자가 진단 정보를 미수신하면, 제2 인자에 따른 제2 점수 및 복용 전 시각적 객체를 생략하고, 제1 인자에 따른 제1 점수를 포함하는 복용 후 시각적 객체(3191)를 진통 완화 약의 복용과 관련된 건강 지표로 제공할 수 있다. 예를 들어, 진통 완화와 관련된 약의 분석 데이터의 UI(3190)는 자가 진단 정보를 입력하는 영역(3193)을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 복용 약의 효과 발생 시간이 지나면, 자가 진단 정보를 입력하는 영역(3193)을 통해 자가 진단 정보를 수신할 수 있다.
도 6d를 참조하면, 제2 인자에 따른 제2 점수를 포함하는 진통 완화와 관련된 약의 분석 데이터의 UI(3200)가 도시되어 있다. 전자 장치(200)는 진통 완화와 관련된 약의 분석 데이터의 UI(3200)에 자가 진단 정보를 입력하는 영역(3203)을 통해 자가 진단 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치(200)가 자가 진단 정보를 수신하면, 제1 점수 및 제2 점수를 포함하는 복용 전 시각적 객체(3201) 및 제1 점수 및 제2 점수를 포함하는 복용 후 시각적 객체(3202)를 진통 완화와 관련된 약의 복용과 관련된 건강 지표로 제공할 수 있다.
일 예로서, 복용 약이 혈압과 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 혈압 정보를 제2 인자로 포함하는 분석 데이터의 복용 전 시각적 객체 및 복용 후 시각적 객체를 제공할 수 있다. 복용 약이 당뇨와 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 혈당 정보를 제2 인자로 포함하는 분석 데이터의 복용 전 시각적 객체 및 복용 후 시각적 객체를 제공할 수 있다. 복용 약이 부정맥과 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 맥박의 규칙성을 포함하는 심박 정보를 제2 인자로 포함하는 분석 데이터의 복용 전 시각적 객체 및 복용 후 시각적 객체를 제공할 수 있다.
도 6e를 참조하면, 복용 용량에 따른 분석 데이터의 UI(3210)가 도시되어 있다. 전자 장치(200)는 복용 용량 별로 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 포함하는 복수의 시각적 객체들(3211, 3212)을 제공할 수 있다. 일 예로서, 도 6e에 도시된 바와 같이, 전자 장치(200)는 60mg의 체중 감량 약을 복용한 경우, 제1 점수 및 제2 점수를 포함하는 제1 시각적 객체(3211) 및 120mg의 체중 감량 약을 복용한 경우, 제1 점수 및 제2 점수를 포함하는 제1 시각적 객체(3212)를 제공할 수 있다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 복용한 약의 효과 발생 시간 전후의 UI를 설명하는 도면이다.
예를 들어, 제1 약 카테고리로 분류된 약의 제2 인자는 자가 진단 정보일 수 있다. 자가 진단 정보는 약 복용 후 사용자가 느끼는 효과에 대한 정성적 지표일 수 있다. 전자 장치(200)는 제1 약 카테고리로 분류된 약(예, 진통 완화와 관련된 약)의 분석 데이터의 UI(3230)에 자가 진단 정보를 입력하는 영역(3231)을 표시할 수 있다. 약은 복용 후 효과가 발생할 때까지 시간이 필요하므로 전자 장치(200)는 복용 약의 효과 발생 시간 이후에 사용자로부터 자가 진단 정보를 수신할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(200)는 복용 약이 제1 약 카테고리로 분류되는 경우 약의 복용 시점으로부터 효과 발생 시간을 판단할 수 있다. 일 예로서, 복용 약의 효과 발생 시간이 2시간이면, 전자 장치(200)는 약을 복용한 시점부터 2시간 전까지 자가 진단 정보를 입력하는 영역(3231)을 비활성화할 수 있다. 자가 진단 정보를 입력하는 영역(3231)이 비활성화 상태이면, 전자 장치(200)는 자가 진단 정보를 수신하지 못하므로, 도 6c에서 설명한 바와 같이, 자가 진단 정보에 따른 제2 점수를 제외한 시각적 객체를 표시할 수 있다. 약을 복용한 시점부터 2시간이 지나면, 전자 장치(200)는 자가 진단 정보를 입력하는 영역(3231)을 활성화할 수 있다. 자가 진단 정보를 입력하는 영역(3231)이 활성화 상태이면, 전자 장치(200)는 자가 진단 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치(200)가 자가 진단 정보를 수신하면, 도 6d에서 설명한 바와 같이, 자가 진단 정보에 따른 제2 점수를 포함하는 시각적 객체를 표시할 수 있다.
도 8a, 도 8b는 다양한 실시예에 따른 사용자로부터 정보를 수신하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 8a를 참조하면, 자가 진단 입력 UI(3270)가 도시되어 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 제1 약 카테고리로 분류된 약(예, 진통 완화와 관련된 약)의 분석 데이터의 UI에 자가 진단 정보를 입력하는 영역을 표시하고, 자가 진단 정보를 입력하는 영역을 통해 자가 진단 정보를 수신할 수 있다.
일 예로서, 전자 장치(200)는 별도의 자가 진단 입력 UI(3270)을 표시하여 사용자로부터 자가 진단 정보를 수신할 수 있다. 상술한 바와 같이, 복용 약은 복용 후 효과가 발생할 때까지 시간이 필요할 수 있다. 전자 장치(200)는 복용 약의 효과 발생 시간을 판단할 수 있다. 전자 장치(200)는 복용 약의 효과 발생 시간이 지나면, 사용자에게 자가 진단 정보의 입력을 안내하는 알림을 제공하고, 자가 진단 입력 UI(3270)을 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 약 복용 후 증상 개선 정도에 대한 복수의 단계를 표시하고, 하나의 단계를 선택하는 입력을 수신할 수 있다. 일 예로서, 증상 개선 정도는 효과 없음의 1 단계부터 매우 좋음의 5 단계까지 효과 정도에 따라 5 단계로 구분될 수 있다. 전자 장치(200)는 사용자로부터 하나의 단계를 선택하고 저장하는 입력을 수신하면, 복용 약의 자가 진단 정보를 제2 인자로 분석 데이터에 포함시키고, 제2 인자에 따른 제2 점수를 포함하는 시각적 객체를 표시할 수 있다.
도 8b를 참조하면, 부작용 입력 UI(3310)가 도시되어 있다. 전자 장치(200)는 자가 진단 정보를 수신할 때 부작용 정보를 수신할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 자가 진단 정보의 수신과 별도로 부작용 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 도 8a에 도시된 자가 진단 입력 UI(3270) 상에서 하나의 단계를 선택하고 저장하는 입력을 수신하면, 도 8b에 도시된 부작용 입력 UI(3310)을 표시할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 사용자의 요청에 따라 부작용 입력 UI(3310)을 표시할 수 있다. 전자 장치(200)는 복용 약의 데이터베이스에 포함된 부작용 키워드를 식별하고, 부작용 입력 UI(3310)에 표시할 수 있다. 일 예로서, 복용 약의 데이터베이스는 외부 장치에 포함될 수 있고, 전자 장치(200)는 외부 장치로부터 부작용 키워드를 수신할 수 있다. 전자 장치(200)는 부작용 UI(3310) 상에서 적어도 하나의 부작용을 선택하고 저장하는 입력을 수신하면, 선택된 부작용 정보를 시각적 객체와 함께 표시할 수 있다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 부작용 정보를 포함하는 분석 데이터의 UI를 설명하는 도면이다.
도 9를 참조하면, 약의 분석 데이터의 UI(3350)가 도시되어 있다. 예를 들어, 분석 데이터의 UI는시각적 객체 영역(3351) 및 부작용 정보 영역(3353)을 포함할 수 있다. 시각적 객체 영역(3351)은 약을 복용하기 전의 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 포함하는 제1 시각적 객체 및 약을 복용한 후의 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 포함하는 제2 시각적 객체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 부작용 정보 영역(3353)은 사용자로부터 수신된 모든 부작용 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 수신된 부작용 정보의 빈도 및/또는 수신 시간에 따라 표시되는 부작용 정보를 구별하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 색상, 글자 크기, 글자 굵기 및/또는 음영으로 부작용 정보를 구별할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 가장 많이 수신된 부작용 정보를 가장 크게 표시할 수 있다. 전자 장치(200)는 가장 최근에 수신된 부작용 정보를 진하게 표시할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 빈도 및 수신 시간에 가중치를 수신된 부작용 정보에 부여하고, 가중치가 가장 큰 부작용 정보를 붉은 색으로 표시하고, 가중치에 따라 다른 색상으로 부작용 정보를 표시할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(200)는 수신된 부작용 정보와 관련된 생체 정보를 저장할 수 있다. 전자 장치(200)는 주기적 및/또는 기 설정된 시점에 계속적으로 생체 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(200)는 획득한 생체 정보가 부작용 정보와 관련된 생체 정보와 기 설정된 범위 내이면, 사용자에게 알림을 제공할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)가 약 복용 후 열이 느껴짐이라는 부작용 정보를 수신하면, 전자 장치(200)는 부작용 정보를 수신한 시점에 비정상 체온 정보를 획득할 수 있다. 다른 예로서, 전자 장치(200)는 약 복용 후 효과 발생 시간 이후에 획득한 생체 정보로부터 비정상 체온 정보를 확인할 수 있다. 일 예로서, 비정상 체온 정보가 37도이면, 전자 장치(200) 수신된 열이 느껴짐이라는 부작용 정보와 연계하여 37도의 비정상 체온 정보를 저장할 수 있다. 전자 장치(200)는 주기적 또는 기 설정된 시점에 계속적으로 체온 정보를 획득할 수 있다. 기 설정된 범위가 0.2도이고, 전자 장치(200)는 획득한 체온 정보가 36.8도이면, 전자 장치(200)는 사용자에게 알림을 제공할 수 있다.
도 10a 및 도 10b는 다양한 실시예에 따른 관련 약의 정보를 제공하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 10a를 참조하면, 복용 약과 관련된 약의 정보를 제공하는 UI(3370)가 도시되어 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 사용자의 약의 복용 이력 및 복용한 약의 분석 데이터를 저장할 수 있다. 전자 장치(200)는 관련 정보를 요청하는 사용자의 입력을 수신할 수 있다. 전자 장치(200)는 저장된 약의 복용 이력에 기초하여 복용하는 약을 포함하는 동일한 약 카테고리에 포함된 다른 약의 분석 데이터를 판단할 수 있다. 예를 들어, 복용하는 약이 수면제라면, 동일한 약 카테고리는 수면제 카테고리일 수 있다. 전자 장치(200)는 동일한 약 카테고리에 포함된 다른 약의 분석 데이터에 기초하여 효과 및/또는 부작용을 기준으로 시각적 객체를 생성하고 표시할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 동일한 약 카테고리에 포함된 다른 약의 분석 데이터의 시각적 객체의 면적을 기초로 다른 약의 효과를 판단할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 분석 데이터의 제1 인자에 따른 제1 점수 및/또는 제2 인자에 따른 제2 점수 중 적어도 하나에 기초하여 다른 약의 효과를 판단할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 분석 데이터의 제1 인자 및/또는 제2 인자에 설정된 가중치에 기초하여 다른 약의 효과를 판단할 수 있다. 전자 장치(200)는 가장 효과가 좋은 기 설정된 개수의 약의 시각적 객체를 제공할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 부작용의 개수 및/또는 빈도가 가장 적은 기 설정된 개수의 약의 시각적 객체를 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(200)는 복용하는 약의 시각적 객체를 포함하여 다른 약의 시각적 객체를 제공할 수 있다. 일 예로서, 복용하는 수면제가 Qaa이고, 동일한 약 카테고리에 포함된 수면제 중 Qbb 및 Qcc가 효과가 좋거나 부작용이 적다면, 전자 장치(200)는 Qaa의 분석 데이터에 따른 시각적 객체(3371), Qbb의 분석 데이터에 따른 시각적 객체(3372) 및 Qcc의 분석 데이터에 따른 시각적 객체(3373)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 복용하는 약의 시각적 객체를 제외한 다른 약의 시각적 객체를 제공할 수 있다. 일 예로서, 복용하는 수면제가 QQQ이고, 동일한 약 카테고리에 포함된 수면제 중 Qaa, Qbb 및 Qcc가 효과가 좋거나 부작용이 적다면, 전자 장치(200)는 Qaa의 분석 데이터에 따른 시각적 객체(3371), Qbb의 분석 데이터에 따른 시각적 객체(3372) 및 Qcc의 분석 데이터에 따른 시각적 객체(3373)를 제공할 수 있다.
전자 장치(200)는 효과가 가장 좋거나 부작용이 가장 적은 약을 추천하는 인디케이터(3376)를 표시할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(200)는 타인이 복용한 약의 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 등록한 가족의 약의 복용 이력 및 약의 분석 데이터를 기초로 다른 약의 정보를 제공할 수 있다. 전자 장치(200)는 가족의 단말 장치 및/또는 외부 장치와 연결하고 가족의 약의 복용 이력 및 약의 분석 데이터를 확인할 수 있다. 전자 장치(200)가 확인하는 약의 분석 데이터는 사용자가 복용하는 약을 포함하는 동일한 약 카테고리에 포함된 다른 약의 분석 데이터일 수 있다. 전자 장치(200)는 가족의 약의 복용 이력 및 약의 분석 데이터에 기초하여 효과 및/또는 부작용을 기준으로 시각적 객체를 생성하고 표시할 수 있다. 전자 장치(200)는 가장 효과가 좋은 기 설정된 개수의 약의 시각적 객체를 제공할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 부작용의 개수 및/또는 빈도가 가장 적은 기 설정된 개수의 약의 시각적 객체를 제공할 수 있다. 전자 장치(200)는 약의 정보를 제공하는 UI(3370)에 적어도 하나의 다른 약의 시각적 객체를 제공할 수 있다. 전자 장치(200)는 효과가 가장 좋거나 부작용이 가장 적은 약을 추천하는 인디케이터(3376)를 표시할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 약의 정보를 제공하는 UI(3370)에 복용하는 약의 시각적 객체 및 다른 약의 시각적 객체를 함께 제공할 수 있다.
일 예로서, 전자 장치(200)는 기 설정된 상관 관계 이상인 타인의 약의 복용 이력 및 약의 분석 데이터를 기초로 다른 약의 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 기 설정된 상관 관계는 사용자와 타인의 전반적인 생체 정보의 상관 관계, 사용자와 타인의 증상과 관련된 생체 정보의 상관 관계, 사용자와 타인의 제1 인자 및 제2 인자의 상관 관계 및/또는 사용자의 타인의 부작용의 상관 관계가 기 설정된 값 이상인 상관 관계를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 외부 장치와 연결하고 기 설정된 상관 관계 이상인 타인의 약의 복용 이력 및 약의 분석 데이터를 확인할 수 있다. 전자 장치(200)가 확인하는 약의 분석 데이터는 사용자가 복용하는 약을 포함하는 동일한 약 카테고리에 포함된 다른 약의 분석 데이터일 수 있다. 전자 장치(200)는 기 설전된 상관 관계 이상인 타인의 약의 복용 이력 및 약의 분석 데이터에 기초하여 효과 및/또는 부작용을 기준으로 시각적 객체를 생성하고 표시할 수 있다. 전자 장치(200)는 가장 효과가 좋은 기 설정된 개수의 약의 시각적 객체를 제공할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 부작용의 개수 및/또는 빈도가 가장 적은 기 설정된 개수의 약의 시각적 객체를 제공할 수 있다. 전자 장치(200)는 약의 정보를 제공하는 UI(3370)에 적어도 하나의 다른 약의 시각적 객체를 표시할 수 있다. 전자 장치(200)는 효과가 가장 좋거나 부작용이 가장 적은 약을 추천하는 인디케이터(3376)를 표시할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(200)는 학습된 인공 지능 모델을 이용하여 효과 및/또는 부작용을 기준으로 사용자가 입력한 증상에 따른 약 카테고리에 포함되는 약의 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 인공 지능 모델은 사용자, 가족 및/또는 불특정 다수의 타인의 복용 이력을 학습할 수 있다. 일 예로서, 인공 지능 모델은 사용자, 가족 및/또는 불특정 다수의 타인의 분석 데이터를 학습할 수 있다. 학습된 인공 지능 모델에 의해 제공되는 약의 정보는 하나의 약의 정보일 수 있고, 복수의 약들의 조합의 정보일 수 있다. 일 예로서, 복수의 약들의 조합이 메인 약과 서브 약을 포함하면, 전자 장치(200)는 메인 약과 서브 약을 구별하여 표시할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 색상, 선의 굵기 및/또는 크기를 다르게 하여 메인 약과 서브 약을 구별할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 메인 약을 크게 표시하거나 굵은 선으로 표시할 수 있다.
도 10b를 참조하면, 서로 다른 복용 용량의 분석 데이터를 제공하는 UI(3380)가 도시되어 있다. 전자 장치(200)는 복용 용량이 다른 동일한 복용 약의 복수의 시각적 객체들을 제공할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 Qaa를 60mg 복용한 경우의 제1 시각적 객체(3381), Qaa를 30mg 복용한 경우의 제2 시각적 객체(3382) 및 Qaa를 120mg 복용한 경우의 제3 시각적 객체(3383)를 제공할 수 있다. 전자 장치(200)는 효과가 가장 좋거나 부작용이 가장 적은 약을 추천하는 인디케이터(3386)를 표시할 수 있다.
도 11은 다양한 실시예에 따른 부작용 정보 수신 이후 복용 시간 알림 UI를 설명하는 도면이다.
도 11을 참조하면, 복용 알림 UI(3090)가 도시되어 있다. 전자 장치(200)는 입력된 약의 복용 일정에 기초하여 사용자에게 복용 알림을 제공할 수 있다. 일 예로서, AAA 약의 복용 일정이 오후 1시 30분이면, 전자 장치(200)는 오후 1시 30분에 AAA 약의 복용 알림을 제공할 수 있다. 전자 장치(200)는 복용 알림 UI(3090)를 표시하고, 알림 사운드 및/또는 진동을 출력할 수 있다.
부작용 정보가 수신된 이후, 전자 장치(200)는 복용 알림 UI(3090)상에 부작용과 관련된 알림(3391)을 함께 제공할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 수신된 부작용 정보와 함께 의사 또는 약사에게 문의를 제안하는 알림을 제공할 수 있다.
도 12는 다양한 실시예에 따른 약 복용 전후의 비교 데이터를 제공하는 동작을 설명하는 도면이다.
도 12를 참조하면, 약 복용 전후의 비교 데이터가 도시되어 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 제1 타입의 UI(3410)를 제공할 수 있다. 일 예로서, 제1 타입의 UI(3410)는 간략한 정보를 포함하는 UI일 수 있다. 제1 타입의 UI(3410)에서 사용자 입력을 수신하면, 전자 장치(200)는 제2 타입의 UI(3430)를 포함할 수 있다. 일 예로서, 제2 타입의 UI(3430)는 구체적인 정보를 포함하는 UI일 수 있다.
일 예로서, 체중 감량과 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 약 복용 전후의 체중 정보를 포함하는 비교 데이터를 표시할 수 있다. 불면증과 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 약 복용 전후의 깊은 수면 시간을 포함하는 비교 데이터를 표시할 수 있다. 혈압과 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 약 복용 전후의 혈압 정보를 포함하는 비교 데이터를 표시할 수 있다. 당뇨와 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 약 복용 전후의 혈당 정보를 포함하는 비교 데이터를 표시할 수 있다. 부정맥과 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 약 복용 전후의 맥박의 규칙성 정도를 포함하는 비교 데이터를 표시할 수 있다.
도 13은 다양한 실시예에 따른 복용 약의 정보를 제공하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 1310 내지 1360은 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(200))의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(230))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 13을 참조하면, 전자 장치(200)는 제1 입력(예: 제1 사용자 입력)을 기초로 약의 정보를 수신할 수 있다(1310). 일 예로서, 전자 장치(200)는 사용자로부터 직접 약의 이름을 수신하고, 수신된 약의 이름에 기초하여 약의 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치(200)는 카메라를 이용한 입력을 수신하면, 카메라를 이용하여 약의 이름을 식별하고, 식별된 약의 이름에 기초하여 약의 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치(200)는 처방전을 수신하고, 수신된 처방전에 기초하여 약의 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치(200)는 약의 정보에 기초하여 약과 관련된 약 카테고리를 획득할 수 있다(1320). 예를 들어, 전자 장치(200)는 외부 장치(예, 서버)를 통해 연결된 데이터베이스로부터 약의 분류 정보를 획득하거나, 약의 정보를 기반으로 약의 카테고리를 획득할 수 있다. 예를 들어, 약 카테고리는 제1 약 카테고리 및 제2 약 카테고리를 포함할 수 있다. 제1 약 카테고리는 정성적 정보(예, 자가 진단 정보)를 포함하는 분석 데이터를 포함하는 약 카테고리이고, 제2 약 카테고리는 정량적 정보를 포함하는 분석 데이터를 포함하는 약 카테고리일 수 있다. 일 예로서, 복용 약이 진통 완화와 관련된 약이면, 분석 데이터는 진통 증상 완화 정도를 포함하는 정성적 정보를 포함할 수 있으므로 진통 완화와 관련된 약은 제1 약 카테고리로 분류될 수 있다. 복용 약이 체중 감량과 관련된 약이면, 분석 데이터는 체중 감량 정보를 포함할 수 있으므로 체중 감량과 관련된 약은 제2 약 카테고리로 분류될 수 있다. 제1 약 카테고리 및 제2 약 카테고리로 분류된 약은 약의 종류 및/또는 대응되는 증상에 따라 세부 약 카테고리로 분류될 수 있다. 예를 들어, 복용하는 약이 두통약이라면, 제1 약 카테고리 및 두통약 또는 진통제의 카테고리로 분류될 수 있다.
전자 장치(200)는 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 제2 입력(예: 제2 사용자 입력)을 수신할 수 있다(1330). 일 예로서, 약의 정보는 복용 일정을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 복용 일정에 기초하여 사용자에게 복용 알림을 제공할 수 있다. 일 예로서, 복용 알림 UI는 약의 복용 여부를 입력하는 항목을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 사용자로부터 복용 완료 입력(예, 제2 사용자 입력)을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 사용자로부터 직접 약을 복용한 시간을 포함하는 복용 완료 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 사용자로부터 복용 완료 입력을 수신할 때, 전자 장치(200)의 시간 정보를 약을 복용한 시간 정보로 판단할 수 있다. 사용자로부터 수신된 복용 완료 입력은 약을 복용한 시간 정보를 나타낼 수 있다.
전자 장치(200)는 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다(1340). 예를 들어, 전자 장치(200)는 주기적 또는 기 설정된 시점에 계속적으로 생체 정보를 획득할 수 있다. 일 예로서, 기 설정된 시점은 약의 복용 시점 또는 복용 약의 효과 발생 시점을 포함할 수 있다.
전자 장치(200)는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득할 수 있다(1350). 예를 들어, 제1 인자는 복수의 약 카테고리에 공통적으로 적용되는 인자를 포함할 수 있다. 일 예로서, 제1 인자는 활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및/또는 칼로리 정보를 포함할 수 있다. 제1 인자에 따른 제1 점수는 제1 인자를 정량화한 점수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 인자는 약과 관련된 약 카테고리에 적용되는 인자를 포함할 수 있다. 일 예로서, 제2 인자는 체중 정보, 혈당 정보, 혈압 정보, 심박 정보, 수면 정보 및/또는 자가 진단 정보를 포함할 수 있다. 제2 인자에 따른 제2 점수는 제2 인자를 정량화한 점수를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는 획득된 생체 정보에 기초하여 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득할 수 있다.
예를 들어, 약이 제1 약 카테고리로 분류되는 경우, 전자 장치(200)는 약의 복용 시점으로부터 효과 발생 시간을 판단할 수 있다. 전자 장치(200)는 판단된 효과 발생 시간 이후에 사용자로부터 자가 진단 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 약이 진통 완화와 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 진통 증상 완화 정도를 포함하는 자가 진단 정보를 수신하고, 수신한 자가 진단 정보를 제2 인자로 제공할 수 있다.
예를 들어, 약이 체중 감량과 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 사용자의 생체 정보에 기초하여 감량된 체중을 판단할 수 있다. 전자 장치(200)는 감량된 체중을 포함하는 체중 정보를 제2 인자로 제공할 수 있다. 예를 들어, 약이 불면증과 관련된 약이면, 전자 장치(2000는 사용자의 생체 정보에 기초하여 깊은 수면 시간을 판단할 수 있다. 전자 장치(200)는 깊은 수면 시간을 포함하는 수면 정보를 제2 인자로 제공할 수 있다.
전자 장치(200)는 제1 시각적 객체를 제공할 수 있다(1360). 전자 장치(200)는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 제2 인자에 따른 제2 점수를 포함하는 분석 데이터를 나타내는 시각적 객체를 제공할 수 있다. 예를 들어, 시각적 객체는 차트, 트리맵, 히트맵, 분석표, 데이터시트, 그래프 및/또는 히스토그램을 포함할 수 있다.
예를 들어, 약이 제1 약 카테고리로 분류되면, 전자 장치(200)는 제2 인자로서 자가 진단 정보를 포함하는 시각적 객체를 제공할 수 있다. 약이 체중 감량과 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 제2 인자로서 감량된 체중을 포함하는 체중 정보를 포함하는 시각적 객체를 제공할 수 있다. 약이 불면증과 관련된 약이면, 전자 장치(200)는 제2 인자로서 깊은 수면 시간을 포함하는 수면 정보를 포함하는 시각적 객체를 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(200)는 복용 약 및/또는 증상과 관련된 다른 약의 정보를 제공할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 사용자의 약의 복용 이력에 기초하여 약을 포함하는 약 카테고리에 포함된 다른 약의 분석 데이터를 판단할 수 있다. 전자 장치(200)는 다른 약의 분석 데이터에서 효과 및/또는 부작용을 기준으로 시각적 객체를 생성하여 제공할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 약을 복용한 가족의 분석 데이터 및/또는 기 설정된 상관 관계 이상인 타인의 분석 데이터를 시각적 객체로 제공할 수 있다. 일 예로서, 전자 장치(200)는 인공 지능 모델에 의해 학습된 약의 분석 데이터를 이용하여 효과 및/또는 부작용을 기준으로 사용자가 입력한 증상에 따른 약 카테고리에 포함되는 약의 정보를 제공할 수 있다.
일 예로서, 전자 장치는 디스플레이, 프로세싱 회로를 포함하는 적어도 하나의 프로세서 및 인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 전자 장치로 하여금, 제1 입력을 기초로 약의 정보를 수신하도록 설정될 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 약의 정보에 기초하여 상기 약과 관련된 약 카테고리를 획득하도록 설정될 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 제2 입력을 수신하도록 설정될 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 사용자의 생체 정보를 획득하도록 설정될 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 생체 정보 및 상기 약을 복용한 시간 정보에 기초하여 복수의 약 카테고리에 적용되는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 상기 약과 관련된 상기 약 카테고리에 적용되는 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득하도록 설정될 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 제1 인자에 따른 상기 제1 점수 및 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수를 나타내는 제1 시각적 객체를 상기 디스플레이를 통해 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 제1 인자는 활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및 칼로리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 제2 인자는 체중 정보, 혈당 정보, 혈압 정보, 심박 정보, 수면 정보 및 자가 진단 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 예로서, 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 약이 제1 약 카테고리로 분류되는 경우 상기 약의 복용 시점으로부터 효과 발생 시간을 판단하며, 상기 효과 발생 시간을 만족하는 경우 상기 사용자로부터 상기 자가 진단 정보를 수신하고, 상기 제2 인자로서 상기 자가 진단 정보를 포함하는 제1 시각적 객체를 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 약 카테고리가 진통 완화와 관련되면, 진통 증상 완화 정도를 포함하는 상기 자가 진단 정보를 수신하고, 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수로 상기 자가 진단 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 약 카테고리가 체중 감량과 관련되면, 상기 사용자의 생체 정보에 기초하여 감량된 체중을 판단하고, 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수로 상기 감량된 체중을 포함하는 상기 체중 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 약 카테고리가 불면증과 관련되면, 상기 사용자의 생체 정보에 기초하여 깊은 수면 시간을 판단하고, 상기 제2 인자로 상기 깊은 수면 시간을 포함하는 상기 수면 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 메모리는 상기 사용자의 이전에 복용한 약의 복용 이력 및 상기 이전에 복용한 약의 분석 데이터를 저장할 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 다른 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 입력을 수신하고, 상기 사용자의 추가 입력들에 따라 상기 약의 복용 이력에 기초하여 상기 약을 포함하는 상기 약 카테고리에 포함된 상기 다른 약의 분석 데이터를 판단하고, 상기 다른 약의 분석 데이터에서 효과 및 부작용 중 적어도 하나를 기준으로 제2 시각적 객체를 생성하며, 상기 디스플레이를 통해 상기 제2 시각적 객체를 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 약을 복용한 가족의 분석 데이터 및 특정된 상관 관계 이상인 타인의 분석 데이터 중 적어도 하나를 제3 시각적 객체로 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 인공 지능 모델에 의해 학습된 약의 분석 데이터를 이용하여 효과 및 부작용 중 적어도 하나를 기준으로 상기 사용자가 입력한 증상에 따른 약 카테고리에 포함되는 약의 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 약의 부작용에 대한 정보를 수신하고, 상기 부작용과 관련된 생체 정보를 저장하며, 상기 사용자의 생체 정보를 주기적으로 획득하고, 상기 획득된 사용자의 생체 정보가 상기 부작용과 관련된 생체 정보와 특정된 범위 내이면, 상기 사용자에게 알림을 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 복용한 약의 효과 발생 시점 또는 상기 약의 복용 시점 이후 획득한 상기 사용자의 생체 정보를 기초로 가장 최근에 업데이트된 상기 제1 점수 및 상기 제2 점수를 획득하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 전자 장치는 스마트 폰을 포함할 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 외부 장치로부터 상기 생체 정보를 획득하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 상기 전자 장치는 웨어러블 장치를 포함할 수 있다. 상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치로 하여금, 상기 제1 시각적 객체, 상기 제1 인자와 관련된 정보 및 상기 제2 인자와 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함하는 데이터가 특정된 개수 이상이면, 상기 데이터를 외부 장치로 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예로서, 복용 약의 정보를 제공하는 방법은 제1 입력을 기초로 약의 정보를 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 약의 정보에 기초하여 상기 약과 관련된 약 카테고리를 획득하는 동작을 수행할 수 있다. 상기 방법은 상기 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 제2 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 사용자의 생체 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 생체 정보 및 상기 약을 복용한 시간 정보에 기초하여 복수의 약 카테고리에 적용되는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 상기 약과 관련된 상기 약 카테고리에 적용되는 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 제1 인자에 따른 상기 제1 점수 및 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수를 나타내는 제1 시각적 객체를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
일 예로서, 상기 제1 인자는 활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및 칼로리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 제2 인자는 체중 정보, 혈당 정보, 혈압 정보, 심박 정보, 수면 정보 및 자가 진단 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 예로서, 상기 방법은 상기 약이 제1 약 카테고리로 분류되는 경우 상기 약의 복용 시점으로부터 효과 발생 시간을 판단하는 동작을 더 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 효과 발생 시간을 만족하는 경우 상기 사용자로부터 상기 자가 진단 정보를 수신하는 동작을 더 포함할 수 있다. 상기 제1 시각적 객체를 제공하는 동작은 상기 제2 인자로서 상기 자가 진단 정보를 포함하는 제1 시각적 객체를 제공할 수 있다.
일 예로서, 상기 자가 진단 정보를 수신하는 동작은 상기 약 카테고리가 진통 완화와 관련되면, 진통 증상 완화 정도를 포함하는 상기 자가 진단 정보를 수신할 수 있다. 상기 제1 시각적 객체를 제공하는 동작은 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수로 상기 자가 진단 정보를 제공할 수 있다.
일 예로서, 상기 방법은 상기 약 카테고리가 체중 감량과 관련되면, 상기 사용자의 생체 정보에 기초하여 감량된 체중을 판단하는 동작을 더 포함할 수 있다. 상기 제1 시각적 객체를 제공하는 동작은 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수로 상기 감량된 체중을 포함하는 상기 체중 정보를 제공할 수 있다.
일 예로서, 상기 방법은 상기 약 카테고리가 불면증과 관련되면, 상기 사용자의 생체 정보에 기초하여 깊은 수면 시간을 판단하는 동작을 더 포함할 수 있다. 상기 제1 시각적 객체를 제공하는 동작은 상기 제2 인자로 상기 깊은 수면 시간을 포함하는 상기 수면 정보를 제공할 수 있다.
일 예로서, 복용 약의 정보를 제공하는 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 제1 입력을 기초로 약의 정보를 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 저장 매체는 상기 약의 정보에 기초하여 상기 약과 관련된 약 카테고리를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 저장 매체는 상기 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 제2 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 저장 매체는 사용자의 생체 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 저장 매체는 상기 생체 정보 및 상기 약을 복용한 시간 정보에 기초하여 복수의 약 카테고리에 적용되는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 상기 약과 관련된 상기 약 카테고리에 적용되는 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 저장 매체는 상기 제1 인자에 따른 상기 제1 점수 및 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수를 나타내는 제1 시각적 객체를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체들을 포함할 수 있으며, 복수의 개체들 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
본 문서의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 상술한 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다. 본 개시는 다양한 실시예를 참조하여 설명되고 기술되었지만, 다양한 실시예는 제한이 아닌 설명을 위한 것일 수 있다. 통상의 기술자는 첨부된 청구항 및 이와 동등한 것을 포함하여 공개의 실질적 사상 및 전체 범위에서 벗어나지 않고 형태 및 세부 사항의 다양한 변경이 이루어질 수 있음을 더 잘 이해할 수 있다. 또한, 여기에 설명된 실시예 중 어느 것도 여기에 설명된 다른 실시예와 함께 사용될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    디스플레이;
    프로세싱 회로를 포함하는 적어도 하나의 프로세서; 및
    인스트럭션들을 저장하는 메모리;를 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    제1 입력을 기초로 약의 정보를 수신하고,
    상기 약의 정보에 기초하여 상기 약과 관련된 약 카테고리를 획득하며,
    상기 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 제2 입력을 수신하고,
    사용자의 생체 정보를 획득하며,
    상기 생체 정보 및 상기 약을 복용한 시간 정보에 기초하여 복수의 약 카테고리에 적용되는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 상기 약과 관련된 상기 약 카테고리에 적용되는 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득하고,
    상기 제1 인자에 따른 상기 제1 점수 및 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수를 나타내는 제1 시각적 객체를 상기 디스플레이를 통해 제공하도록 설정되는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 인자는,
    활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및 칼로리 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 제2 인자는,
    체중 정보, 혈당 정보, 혈압 정보, 심박 정보, 수면 정보 및 자가 진단 정보 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 약이 제1 약 카테고리로 분류되는 경우 상기 약의 복용 시점으로부터 효과 발생 시간을 판단하며, 상기 효과 발생 시간을 만족하는 경우 상기 사용자로부터 상기 자가 진단 정보를 수신하고, 상기 제2 인자로서 상기 자가 진단 정보를 포함하는 제1 시각적 객체를 제공하도록 설정되는 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 약 카테고리가 진통 완화와 관련되면, 진통 증상 완화 정도를 포함하는 상기 자가 진단 정보를 수신하고, 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수로 상기 자가 진단 정보를 제공하도록 설정되는 전자 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 약 카테고리가 체중 감량과 관련되면, 상기 사용자의 생체 정보에 기초하여 감량된 체중을 판단하고, 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수로 상기 감량된 체중을 포함하는 상기 체중 정보를 제공하도록 설정되는 전자 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 약 카테고리가 불면증과 관련되면, 상기 사용자의 생체 정보에 기초하여 깊은 수면 시간을 판단하고, 상기 제2 인자로 상기 깊은 수면 시간을 포함하는 상기 수면 정보를 제공하도록 설정되는 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 메모리는 상기 사용자의 이전에 복용한 약의 복용 이력 및 상기 이전에 복용한 약의 분석 데이터를 저장하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    다른 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 입력을 수신하고, 상기 사용자의 추가 입력들에 따라 상기 약의 복용 이력에 기초하여 상기 약을 포함하는 상기 약 카테고리에 포함된 상기 다른 약의 분석 데이터를 판단하고, 상기 다른 약의 분석 데이터에서 효과 및 부작용 중 적어도 하나를 기준으로 제2 시각적 객체를 생성하며, 상기 디스플레이를 통해 상기 제2 시각적 객체를 제공하도록 설정되는 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 약을 복용한 가족의 분석 데이터 및 특정된 상관 관계 이상인 타인의 분석 데이터 중 적어도 하나를 제3 시각적 객체로 제공하도록 설정되는 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    인공 지능 모델에 의해 학습된 약의 분석 데이터를 이용하여 효과 및 부작용 중 적어도 하나를 기준으로 상기 사용자가 입력한 증상에 따른 약 카테고리에 포함되는 약의 정보를 제공하도록 설정되는 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 약의 부작용에 대한 정보를 수신하고, 상기 부작용과 관련된 생체 정보를 저장하며, 상기 사용자의 생체 정보를 주기적으로 획득하고, 상기 획득된 사용자의 생체 정보가 상기 부작용과 관련된 생체 정보와 특정된 범위 내이면, 상기 사용자에게 알림을 제공하도록 설정되는 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 복용한 약의 효과 발생 시점 또는 상기 약의 복용 시점 이후 획득한 상기 사용자의 생체 정보를 기초로 가장 최근에 업데이트된 상기 제1 점수 및 상기 제2 점수를 획득하도록 설정되는 전자 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 전자 장치는 스마트 폰을 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    외부 장치로부터 상기 생체 정보를 획득하도록 설정되는 전자 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 전자 장치는 웨어러블 장치를 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 제1 시각적 객체, 상기 제1 인자와 관련된 정보 및 상기 제2 인자와 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함하는 데이터가 특정된 개수 이상이면, 상기 데이터를 외부 장치로 제공하도록 설정되는 전자 장치.
  14. 복용 약의 정보를 제공하는 방법에 있어서,
    제1 입력을 기초로 약의 정보를 수신하는 동작;
    상기 약의 정보에 기초하여 상기 약과 관련된 약 카테고리를 획득하는 동작;
    상기 약을 복용한 시간 정보를 나타내는 제2 입력을 수신하는 동작;
    사용자의 생체 정보를 획득하는 동작;
    상기 생체 정보 및 상기 약을 복용한 시간 정보에 기초하여 복수의 약 카테고리에 적용되는 제1 인자에 따른 제1 점수 및 상기 약과 관련된 상기 약 카테고리에 적용되는 제2 인자에 따른 제2 점수를 획득하는 동작; 및
    상기 제1 인자에 따른 상기 제1 점수 및 상기 제2 인자에 따른 상기 제2 점수를 나타내는 제1 시각적 객체를 제공하는 동작;을 포함하는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제1 인자는,
    활동 정보, 수면 정보, 컨디션 정보 및 칼로리 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 제2 인자는,
    체중 정보, 혈당 정보, 혈압 정보, 심박 정보, 수면 정보 및 자가 진단 정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
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