KR101239213B1 - Method on Medical Information Suggestion - Google Patents
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Abstract
본 발명은 연계 질환 정보나 관련 의료 보험 상품과 같은 의료 정보에 대한 제안 정보를 생성하는 의료 정보 제안 시스템 및 그 시스템의 정보 처리 방법에 관한 것이다.
본 발명의 의료 정보 제안 시스템은 환자에 대한 적어도 하나 이상의 환자 검진 정보를 입수하는 단계; 상기 환자 검진 정보에 대응되는 적어도 하나 이상의 질환에 대하여, 연계 질환 DB를 조회하여, 상기 질환별 연계 질환 정보를 생성하는 단계; 및 상기 연계 질환별로 적어도 하나 이상의 연계 의료 정보를 생성하는 단계;를 포함하여 정보 처리하는 것을 특징으로 한다.
본 발명을 활용하면, 질환별로 연계된 의료 서비스를 제공할 수 있으며, 관련성 높은 의료 보험 상품을 제시할 수 있어, 환자에게 종합적인 의료 정보 서비스 및 직접 또는 간접적으로 연관되는 의료 상품 정보를 효과적으로 제공할 수 있게 되며, 아울러, 의료 기관의 수익성도 높아지게 된다. 그리고, 각종 의료 서비스 정보나 의료 보험 상품 정보를 제공할 때, 추천되는 의료 서비스나 의료 보함 상품에 대하여 지지도나 신뢰도 및 상기 지지도나 신뢰도의 시간별 추이, 연령별 추이, 지역별 또는 직업별, 성별 추이를 포함하는 각종 분석 정보를 생성하여 함께 제공함으로써, 추천의 신뢰도를 제고할 수 있다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a medical information proposal system for generating proposal information on medical information, such as linked disease information or related medical insurance products, and an information processing method thereof.
The medical information suggesting system of the present invention comprises the steps of obtaining at least one or more patient examination information for a patient; Querying a linked disease DB for at least one or more diseases corresponding to the patient examination information, and generating linked disease information for each disease; And generating at least one linked medical information for each linked disease.
By utilizing the present invention, it is possible to provide medical services linked to diseases, and to provide relevant medical insurance products, thereby effectively providing patients with comprehensive medical information services and directly or indirectly related medical product information. In addition, it also increases the profitability of medical institutions. When providing various types of medical service information or medical insurance product information, the degree of support or reliability, the hourly trends of the support degree or reliability, age trends, regional or occupational trends, and gender trends for the recommended medical services or medical care products By generating and providing various types of analysis information, the reliability of the recommendation can be improved.
Description
본 발명은 의료 정보 제안 시스템 및 그 시스템의 정보 처리 방법에 관한 것으로서, 더욱 더 상세하게는 연계 질환 정보나 관련 의료 보험 상품과 같은 의료 정보에 대한 제안 정보를 생성하는 의료 정보 제안 시스템 및 그 시스템의 정보 처리 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a medical information proposal system and an information processing method thereof, and more particularly, to a medical information proposal system and a system for generating proposal information on medical information such as linked disease information and related medical insurance products. It relates to an information processing method.
기술이 발전함에 따라 기업들은 기존의 전통채널을 유지하면서 신 채널을 추가로 도입하여 채널의 다양화에 힘쓰고 있다. 신 채널이란 말은 업종에 따라 다르게 해석될 수 있는데 예를 들어, Off-line기업에서의 신 채널로써는 On-line과 모바일 등이 있고 On-line 기업의 신 채널로써는 Off-line 매장과, 무형상품의 유형화 등이 있을 수 있다. 또한, 컨버전스 개념의 도입으로 유무선 통합, 산업간 벽 허물기가 가속화 되고 있고, 이로 인하여 Extended Enterprise가 가시화 되고 있는 상황이다.(예를 들어, 대형할인점에서는 금융업무를 가능케 하였고, 은행에서는 보험상품을 판매하는 방카슈랑스가 등장하였으며, 보험사에서도 은행업무를 보는 Assure Bank가 등장하였다.) 의료산업 또한 병원, 보험의 구조에서 헬스케어 서비스 센터 등 많은 분야가 발생하였지만 아직까지 각 분야간의 서비스 통합은 아직까지 이루어지지 않고 있다. As technology advances, companies are trying to diversify their channels by introducing new channels while maintaining existing channels. The term “new channel” can be interpreted differently depending on the type of business. For example, new channels in off-line companies include on-line and mobile, and new channels in on-line companies include off-line stores and intangible products. May be typified. In addition, the convergence concept is accelerating the convergence of wired and wireless, and the breakdown of walls between industries, which has led to the expansion of the enterprise. (For example, large discount stores made financial business possible, and banks sold insurance products. The bancassurance has emerged, and assure banks, which also act as banks in insurance companies, have emerged.) In the medical industry, there have been many fields such as hospitals and insurance structures, as well as healthcare service centers. It is not.
이에, 상기와 같은 문제점을 해결하고 환자들에게 질 좋은 의료 서비스를 제공하기 위해 환자들의 건강검진 자료를 데이터베이스화 하여 관리하고 보험사와 병원이 가지고 있는 임상적인 의료정보를 통하여 건강관리와 질병예방 정보를 환자에게 제공하여 미래에 발생 가능한 질병에 대한 사전 예방을 실시함과 동시에 환자에게 적합한 보험상품 정보를 제공하여 환자와 보험사간의 새로운 접점을 확보하며, 환자의 치료가 필요한 병원 진료과목과 처방정보를 제공하는 병원과 환자간의 새로운 접점도 확보할 수 있는 의료 정보 제안 시스템의 개발이 절실히 요구되어 왔다.
Therefore, in order to solve the above problems and provide quality medical services to patients, health care and disease prevention information is managed through the clinical medical information of insurance companies and hospitals. Providing patients with preventive diseases in the future and providing appropriate insurance product information to patients to secure new points of contact between patients and insurers, and provide hospital medical courses and prescription information that require patient care. There is an urgent need to develop a medical information suggestion system that can secure new contact points between hospitals and patients.
본 발명이 해결하려는 첫번째 기술적 과제는 의료 정보 제안 시스템을 제시하는 것이다.The first technical problem to be solved by the present invention is to propose a medical information proposal system.
본 발명이 해결하려는 두번째 기술적 과제는 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법을 제시하는 것이다.
The second technical problem to be solved by the present invention is to propose an information processing method of the medical information proposal system.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제를 달성하기 위하여, 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법에 있어서, 상기 의료 정보 제안 시스템이 (A) 환자에 대한 적어도 하나 이상의 환자 검진 정보를 입수하는 단계; (B) 상기 환자 검진 정보에 대응되는 적어도 하나 이상의 질환에 대하여, 연계 질환 DB를 조회하여, 상기 질환별 연계 질환 정보를 생성하는 단계; 및 (C) 상기 연계 질환별로 적어도 하나 이상의 연계 의료 정보를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법을 제시한다.In order to achieve the technical problem to be achieved by the present invention, the information processing method of the medical information suggesting system, the medical information suggesting system comprising the steps of: (A) obtaining at least one patient examination information for a patient; (B) querying a linked disease DB for at least one or more diseases corresponding to the patient examination information, and generating linked disease information for each disease; And (C) generating at least one linked medical information for each linked disease.
상기 환자 검진 정보는 상기 환자별 건강 검진 지표별 검진 결과 정보인 것이 바람직하다.The patient examination information may be examination result information for each patient's health examination index.
상기 검진 결과 정보는 구간 정보, 등급 정보, 수치 정보 중 어느 하나 이상인 것이 바람직하다.The examination result information may be one or more of section information, grade information, and numerical information.
상기 연계 질환 DB는 질환별로 적어도 하나 이상의 연계된 연계 질환명 및 연계 정도 정보를 포함하는 것인 것이 바람직하다.The linkage disease DB preferably includes at least one linked linkage disease name and linkage degree information for each disease.
상기 연계 정도 정보는 상기 질환과 연계 질환 간의 확률 정보인 것이 바람직하다.The linkage degree information may be probability information between the disease and the linkage disease.
상기 (C) 단계의 상기 연계 의료 정보는 적어도 하나 이상의 연계 의료 서비스 정보인 것이며,The linked medical information of step (C) is at least one linked medical service information,
상기 연계 의료 정보의 생성은 적어도 하나 이상의 연계 질환별로 연계 의료 서비스 DB를 조회하여 생성하는 것인 것이며, 상기 연계 의료 서비스 DB는 질환별로 연관되는 적어도 하나 이상의 의료 서비스 정보를 포함하고 있는 것이거나,The generation of the linked medical information is to generate and query the linked medical service DB by at least one or more linked diseases, the linked medical service DB includes at least one or more medical service information associated with each disease,
상기 연계 의료 서비스 DB는 의료 서비스별로 연관되는 적어도 하나 이상의 질환 정보를 포함하고 있는 것인 것이 바람직하다.The linked medical service DB preferably includes at least one disease information associated with each medical service.
상기 연계 질환별 상기 연계 의료 서비스 정보는 2 이상의 연계 질환에 대하여 연계 정도를 고려하는 2 이상의 연계 의료 서비스 정보를 선택하는 연계 의료 서비스 선별 모델을 사용하여 생성되는 것인 것이 바람직하다.The linked medical service information for each of the linked diseases may be generated using a linked medical service selection model for selecting two or more linked medical service information considering a degree of linking for two or more linked diseases.
상기 (C) 단계의 상기 연계 의료 정보는 적어도 하나 이상의 연계 의료 보험 상품 정보인 것이며,The linked medical information of step (C) is at least one linked medical insurance product information,
상기 연계 의료 정보의 생성은 적어도 하나 이상의 연계 질환별로 연계 의료 보험 상품 DB를 조회하여 생성하는 것인 것이며, 상기 연계 의료 보험 상품 DB는 질환별로 연관되는 적어도 하나 이상의 의료 보험 상품 정보를 포함하고 있는 것이거나, 상기 연계 의료 보험 상품 DB는 의료 보험 상품별로 연관되는 적어도 하나 이상의 질환 정보를 포함하고 있는 것인 것이 바람직하다.The generation of the linked medical information is to generate and query the linked medical insurance product DB by at least one or more linked diseases, and the linked medical insurance product DB includes at least one or more medical insurance product information associated with each disease. Alternatively, the linked medical insurance product DB preferably includes at least one disease information associated with each medical insurance product.
상기 연계 질환별 상기 연계 의료 보험 상품 정보는 2 이상의 연계 질환에 대하여 연계 정도를 고려하는 2 이상의 연계 의료 보험 상품 정보를 선택하는 연계 의료 보험 상품 선별 모델을 사용하여 생성되는 것인 것이 바람직하다.The linked medical insurance product information for each linked disease is preferably generated using a linked medical insurance product selection model for selecting two or more linked medical insurance product information considering the degree of linkage for two or more linked diseases.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제를 달성하기 위하여, 상기의 어느 한 항의 방법을 사용하는 것을 특징으로 하는 의료 정보 제안 시스템을 제시한다.
In order to achieve the technical problem to be achieved by the present invention, it proposes a medical information proposal system characterized in that using the method of any one of the above.
본 발명을 활용하면 다음과 같은 효과가 있다.The present invention has the following effects.
첫째, 질환별로 연계된 의료 서비스를 제공할 수 있으며, 관련성 높은 의료 보험 상품을 제시할 수 있다.First, it is possible to provide medical services linked to diseases, and to provide relevant medical insurance products.
둘째, 환자에게 종합적인 의료 정보 서비스 및 직접 또는 간접적으로 연관되는 의료 상품 정보를 효과적으로 제공할 수 있게 된다.Second, it is possible to effectively provide the patient with comprehensive medical information services and medical product information directly or indirectly related.
셋째, 의료 기관의 수익성 제고에도 기여하게 된다.Third, it will contribute to improving the profitability of medical institutions.
넷째, 각종 의료 서비스 정보나 의료 보험 상품 정보를 제공할 때, 추천되는 의료 서비스나 의료 보함 상품에 대하여 지지도나 신뢰도 및 상기 지지도나 신뢰도의 시간별 추이, 연령별 추이, 지역별 또는 직업별, 성별 추이를 포함하는 각종 분석 정보를 생성하여 함께 제공함으로써, 추천의 신뢰도를 제고할 수 있다.Fourth, when providing various medical service information or medical insurance product information, including support or reliability, and hourly, age, regional or occupational and gender trends of the support or reliability for the recommended medical service or medical care product. By generating and providing various types of analysis information, the reliability of the recommendation can be improved.
다섯째, 건강검진센터와 보험사와 병원이 협업하여 환자의 검진결과를 공유함으로써 환자에게 가까운 미래의 예측 가능한 질병의 정보 전달이 가능해 지고, 발생 가능한 질병의 예방법을 환자에게 제공해 주어 기존의 단편적인 건강검진과 차별화 된 의료서비스를 제공할 수 있고, 환자의 검진정보를 보험사에 전달함으로써 환자에게 적합한 보험상품의 정보를 제공하여 현재 보험사의 취약점인 보험 설계사 채널에 대한 의존성을 낮춤과 동시에 고객과의 접점을 확대하는 효과를 얻을 수 있고, 환자의 치료가 필요한 병원 진료과목과 처방정보를 제공하는 병원과 환자간의 새로운 접점도 확보하는 효과가 있다.Fifth, health examination centers, insurance companies, and hospitals can collaborate and share patient's examination results, enabling patients to transmit information on predictable diseases in the near future, and providing patients with preventive diseases. Can provide differentiated medical services and provide patient insurance information to insurers to provide information on the appropriate insurance products to patients, thereby reducing the dependence on insurance providers' channels, which are weaknesses of current insurers, and at the same time making contact with customers. It is possible to obtain a widening effect, and to secure a new point of contact between a hospital and a patient that provides hospital treatment subjects and prescription information requiring patient treatment.
여섯째, 환자의 검진결과를 데이터화 시켜 저장함으로써 과거에서부터 현재까지 환자의 검진결과를 분석하여 환자의 건강 내력을 작성하여 앞으로 발생 가능한 질병을 더욱더 정확히 예측할 수 있다.
Sixth, it is possible to more accurately predict the future diseases by analyzing the results of the patients from the past to the present by storing the data of the results of the examination to the patient.
도 1은 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.
도 2는 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 연계 질환 분석부의 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.
도 3은 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 연계 의료 서비스 분석부의 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.
도 4는 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 연계 의료 보험 상품 분석부의 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.
도 5는 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 연계 의료 서비스 추천부의 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.
도 6은 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 관련 보험 상품 추천부의 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.
도 7은 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 의료 정보 제안에 관한 정보 처리 방법에 대한 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.
도 8은 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 연계 질환 생성 방법에 관한 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.
도 9는 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 연계 의료 서비스 분석 방법에 관한 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.
도 10은 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 연계 의료 서비스 추천 정보 생성 방법에 관한 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.
도 11은 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 연계 보험 상품 추천 정보 생성 방법에 관한 일 실시예적 구성에 관한 도면이다.1 is a diagram of an exemplary configuration of a medical information proposal system of the present invention.
2 is a diagram illustrating an exemplary configuration of a linked disease analysis unit of a medical information suggestion system of the present invention.
3 is a diagram illustrating an exemplary configuration of a linked medical service analyzer of the medical information suggesting system of the present invention.
4 is a diagram illustrating an exemplary configuration of a linked medical insurance product analysis unit of the medical information proposal system of the present invention.
5 is a diagram illustrating an exemplary configuration of a linked medical service recommendation unit of a medical information suggesting system of the present invention.
FIG. 6 is a diagram illustrating an exemplary configuration of a related insurance product recommendation unit of the medical information proposal system of the present invention. FIG.
7 is a diagram illustrating an exemplary configuration of an information processing method for medical information proposal of the medical information suggestion system of the present invention.
8 is a diagram illustrating an embodiment of a method for generating a linked disease in a medical information suggestion system according to the present invention.
9 is a diagram illustrating an exemplary configuration of a method for analyzing a linked medical service of a medical information suggesting system according to the present invention.
FIG. 10 is a diagram illustrating an exemplary configuration of a method for generating linked medical service recommendation information in a medical information suggestion system according to the present invention.
11 is a diagram illustrating an exemplary configuration of a method for generating linked insurance product recommendation information in a medical information suggestion system according to the present invention.
이하, 도면을 참조하면서 더욱 더 상세하게 설명한다. 본 발명의 의료 정보 제안 시스템은 의료 기관이나 보험사 등으로부터 의료 정보를 입수하는 의료 정보 입수부, 입수된 의료 정보를 사용하여 기 설정된 적어도 하나 이상의 의료 분석 정보를 생성하는 의료 정보 분석부, 상기 의료 분석 정보를 기반으로 연계 의료 서비스나 연계 보험 상품을 추천하는 의료 정보 추천부 및 의료 정보 관련 data를 저장하는 의료 정보 DB를 포함하고 있다. 상기 의료 정보 제안 시스템은 유무선 네트워크를 통하여 사용자 컴퓨터에 접속되어 있으며, 보험사 시스템이나 기타 관련된 제3의 시스템과 같은 의료 기초 정보 제공 시스템을 통하여 의료 기초 정보를 제공받는다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the drawings. The medical information suggesting system of the present invention includes a medical information acquisition unit for obtaining medical information from a medical institution or an insurance company, a medical information analysis unit for generating at least one or more predetermined medical analysis information using the obtained medical information, and the medical analysis. It includes a medical information recommendation unit that recommends linked medical services or linked insurance products based on the information, and a medical information DB that stores medical information related data. The medical information suggesting system is connected to a user computer through a wired or wireless network, and receives medical basic information through a medical basic information providing system such as an insurance company system or another related third system.
상기 의료 정보 입수부는 의료 기관으로부터 의료 정보를 입수 받는 의료 기관 의료 정보 입수부과 보험사로부터 의료 정보를 입수 받는 보험사 의료 정보 입수부과 환자의 검진 정보를 입수 받는 환자 검진 정보 입수부가 있다. 상기 의료 기관 의료 정보 입수부는 자기 의료 기관을 포함하여 적어도 하나 이상의 의료 기관 시스템(상기 제3의 시스템이 될 수 있다.)으로부터 기 설정된 의료 정보를 입수한다. 상기 의료 기관 의료 정보 입수부가 입수하는 의료 정보에는 하기 표 1 같은 개인별 질환 정보가 의료 정보가 포함될 수 있다.The medical information acquiring unit includes a medical institution medical information acquiring department, which receives medical information from a medical institution, an insurance company medical information acquiring department, which receives medical information from an insurance company, and a patient examination information acquiring unit that receives medical examination information of a patient. The medical institution medical information acquisition unit obtains predetermined medical information from at least one or more medical institution systems (which may be the third system), including the own medical institution. Medical information obtained by the medical institution obtainable medical information acquisition unit may include medical information of individual disease information as shown in Table 1 below.
상기 표 1과 같은 개인별 질환 정보로 각 질환 간의 연관성 분석(association analysis)을 수행할 수 있다. 상기 연계 분석은 본 발명의 연계 질환 분석부의 연계 질환 정보 생성 엔진이 수행한다. 상기 표 1과 같은 정보가 있을 경우, 질환ID D1은 D2, D3와 연관되어 있고, 질환ID D2는 D1과 연관되어 있으며, 질환ID D3은 D1, D2, D4와 연관되어 있으며, 질환ID D4는 D3와 연관되어 있음을 알 수 있다. 이때, 질환ID D3는 여러 질환 중에서 중심성(centrality)가 가장 크며, 여러 질환과 연관성을 가짐을 알 수 있고, 특히 D4와 강한 연관성을 가짐을 알 수 있게 된다. 이때, 상기 연계 질환 분석부는 각 질환ID별로 연계되는 질환에 대한 연관성 분석을 수행한 다음, 적어도 하나 이상의 연관 규칙(association rule)을 발견하여 저장하고, 연관 규칙의 형태로 표현될 수 있는 연관 패턴을 연계 질환 DB 저장한다. 상기 연관 규칙의 예로서는 지지도(support)와 신뢰도(confidence)를 들 수 있다. 이들 지지도와 신뢰도는 발견된 연관 규칙의 유용성과 확실성을 반영한다. 이때, 상기 연계 질환 분석부는 최소 지지도 임계값(minimun suuport thereshold)와 최소 신뢰도 임계값(minimun confidence threshold)를 설정할 수 있다. 상기 연계 질환 분석부의 연계 의료 서비스 분석 정보 제공부는 외부로부터 질환ID를 입력 받았을 때, 기 설정된 최소 지지도 임계값과 최소 신뢰도 임계값 이상이 되는 연계 질병 정보를 추출하여 제공해 줄 수 있다. 한편, 상기 연계 질환 분석부는 연계 질병 정보에 대하여 지지도나 신뢰도 및 상기 지지도나 신뢰도의 시간별 추이(시간 구간별로 연관 분석을 통해서 생성할 수 있음), 연령별 추이(연령대별로 연관 분석을 수행하여 생성할 수 있음), 지역별 또는 직업별, 성별 추이를 포함하는 각종 분석 정보를 생성하여 상기 연계 질환 DB에 저장한다.An association analysis between each disease may be performed using individual disease information as shown in Table 1 above. The linkage analysis is performed by the linkage disease information generation engine of the linkage disease analysis unit of the present invention. If there is information as shown in Table 1, disease ID D1 is associated with D2, D3, disease ID D2 is associated with D1, disease ID D3 is associated with D1, D2, D4, disease ID D4 is Is associated with D3. In this case, disease ID D3 has the greatest centrality among various diseases, and it can be seen that the disease ID D3 is associated with various diseases, and in particular, has a strong association with D4. In this case, the linkage disease analysis unit performs an association analysis on a disease linked to each disease ID, and then discovers and stores at least one association rule, and stores an association pattern that can be expressed in the form of an association rule. Linkage disease DB is stored. Examples of the association rule include support and confidence. These support and reliability reflect the usefulness and certainty of the association rules found. In this case, the linkage disease analyzer may set a minimum support threshold and a minimum confidence threshold. The linked medical service analysis information providing unit of the linked disease analysis unit may extract and provide linked disease information that is equal to or greater than a predetermined minimum support threshold value and a minimum reliability threshold when a disease ID is input from the outside. On the other hand, the linkage disease analysis unit for the linkage disease information support or reliability and the trends of the support or reliability hourly (can be generated through the association analysis for each time interval), age-specific trends (age-related association can be generated by performing the association analysis Yes), by region or by occupation, and generates a variety of analysis information, including gender trends are stored in the linked disease DB.
도 8에는 연계 질환 정보를 생성하는 일 실시예적 방법이 제시되어 있다. 상기 연계 질환 분석부의 질환 데이터 입수부(1211)는 환자별 복수 개의 질환 데이터를 수집(S21)하고, 연계 질환 정보 생성 엔진(1212)은 질환 데이터에 대한 데이터 마이닝(data mining)을 수행(S22)하여, 데이터 마이닝 결과를 연계 질환 DB에 저장(S23)한다.8 illustrates an exemplary method of generating linked disease information. The disease
한편, 상기 의료 기관 의료 정보 입수부는 개인별 의료 서비스 정보를 의료 정보로 입수할 수 있다. 하기 표 2는 개인이 받은 검진 서비스를 의료 서비스로 한 의료 정보의 일례이다.Meanwhile, the medical institution medical information acquisition unit may obtain medical service information for each individual as medical information. Table 2 below is an example of medical information using a medical examination service received by an individual.
상기 표 2에서와 같은 정보가 있을 때, 상기 연계 의료 서비스 분석부 환자별로 검진 항목ID 정보에 대해 연관성 분석을 수행하여 그 분석 결과를 연계 의료 서비스 맵핑 DB에 저장한다. 한편, 연계 의료 서비스 분석 정보 제공부는 검진 항목ID 또는 검진 항목 정보가 입수되는 경우, 검진 항목ID에 대하여 최소 지지도 임계값과 최소 신뢰도 이상이 되는 연계 의료 서비스 정보로서 검진 항목 정보를 추출하여 제공해 줄 수 있다. 상기 연계 의료 서비스 분석부는 연계 검진 항목 정보에 대하여 지지도나 신뢰도 및 상기 지지도나 신뢰도의 시간별 추이(시간 구간별로 연관 분석을 통해서 생성할 수 있음), 연령별 추이(연령대별로 연관 분석을 수행하여 생성할 수 있음), 지역별 또는 직업별, 성별 추이를 포함하는 각종 분석 정보를 생성하여 상기 연계 의료 서비스 맵핑 DB에 저장한다.When there is the information as shown in Table 2, the correlation analysis of the examination item ID information for each patient of the linked medical service analysis unit is performed to store the analysis result in the linked medical service mapping DB. Meanwhile, when the examination item ID or the examination item information is obtained, the linked medical service analysis information providing unit may extract and provide the examination item information as the associated medical service information having the minimum support threshold value and the minimum reliability for the examination item ID. have. The linked medical service analysis unit may generate the degree of support or reliability of the linked examination item information, the hourly trend of the support degree or the reliability (which can be generated through the association analysis for each time interval), and the age trend (the association analysis for each age group). Presence), region-specific or occupation-specific, and various analysis information including gender trends are generated and stored in the linked medical service mapping DB.
이때, 상기 개인별로 수행된 검진 서비스에서 검진 항목 평가 결과 중에서 기 설정된 수준 이상(예를 들면, R(red) 등급 또는 Y(yellow) 등급 이상)으로 검진 항목 평가 결과가 나온 데이터만을 대상으로 검진 항목간의 연관성 분석을 수행할 수 있다. 전체 데이터가 아닌 제한(한정)된 데이터로 연관성 분석을 수행하는 이유는 개인별로 자신의 기호나 걱정, 건강에 대한 관심의 정도에 따라, 검진 서비스를 광범위하게(대부분의 검진을 다 받는 경우) 받을 수도 있고, 비교적 좁게(자신의 보유하고 있는 질환 또는 관심의 정도가 심한 질환과 밀접하게 관련되는 검진만 받는 경우) 받을 수도 있기 때문에, 제한된 데이터로 연관성 분석을 수행하는 것이 질환별 연계 의료 서비스를 추천하는 본 발명의 목적 달성에 더욱 더 타당하기 때문이다.In this case, the screening item is performed only for the data of the screening item evaluation result at a predetermined level or more (for example, R (red) level or Y (yellow) level or more) among the screening item evaluation results performed by the individual. Association analysis can be performed. The reason for doing correlation analysis with limited (not limited) data is that each individual can receive a wide range of screening services (if most of the screenings), depending on his or her preferences, concerns and health concerns. Because you may be able to get relatively narrow (only if you have a check-up that is closely related to your own disease or a disease with a high level of interest), performing association analysis with limited data recommends disease-specific linked care. This is because it is more appropriate to achieve the object of the present invention.
상기 예에서는 검진을 의료 서비스로 예시했지만, 본 발명 사상이 검진 서비스만에 해당되는 것이 아니라, 개인이 받은 모든 의료 서비스에 해당함은 당연할 것이다.In the above example, the medical examination is illustrated as a medical service, but it should be understood that the present invention is not limited to the medical examination service but corresponds to all medical services received by the individual.
한편, 상기 의료 기관 의료 정보 입수부는 질환별 의료 서비스 정보를 의료 정보로 입수할 수 있다. 하기 표 3는 질환별로 그 질환과 관련될 수 있는 검진 서비스를 의료 서비스로 한 의료 정보의 일례이다.Meanwhile, the medical institution obtaining information may obtain medical service information for each disease as medical information. Table 3 below is an example of medical information using a medical service as a medical examination service that may be related to the disease for each disease.
상기 연계 의료 서비스 분석부는 상기 표 3에서와 같은 정보를 입수하여, 질환별로 관련되어 있는 의료 서비스 정보를 저장해 놓을 수 있으며, 의료 서비스별로 질환 정보를 저장해 놓을 수 있다. The linked medical service analyzer may obtain the information as shown in Table 3, store the medical service information related to each disease, and store the disease information for each medical service.
도 9는 상기 연계 의료 서비스 분석부의 일 실시예적 정보 처리 방법을 예시하고 있다. 상기 연계 의료 서비스 분석부의 질환별 의료 서비스 정보 입수부(1221)는 질환별 의료 서비스 정보를 입수(S31)하고, 질환별 연계 의료 서비스 맵핑부(1222)부는 질환별 연계 의료 서비스 데이터 마이닝을 수행(S32)하여, 데이터 마이닝 결과를 연계 의료 서비스 맵핑 DB에 저장(S33)한다.9 illustrates an exemplary information processing method of the linked medical service analyzer. The disease-specific medical service
본 발명의 연계 의료 보험 상품 분석부는 보험사 의료 정보 입수부를 통하여 입수하는 개인별 보험 상품 정보를 분석하여, 연계 의료 보험 상품 맵핑 DB를 생성한다. 상기 연계 의료 보험 상품 분석부의 질환별 의료 보험 상품 정보 입수부는 보험사 시스템 등으로부터 질환별 의료 보함 상품 정보를 입수한다. 이때, 상기 질환별 의료 보험 상품 정보 입수부는 2 이상의 보험사 시스템이나 기타 질환별 보험 상품 정보를 제공해 주는 제3의 시스템으로부터 질환별 보험 상품 정보를 입수받게 된다.The linked medical insurance product analysis unit of the present invention analyzes individual insurance product information obtained through the insurance company medical information acquisition unit, and generates a linked medical insurance product mapping DB. The disease-specific medical insurance product information acquisition unit of the linked medical insurance product analysis unit obtains medical insurance product information for each disease from an insurance company system or the like. In this case, the disease-specific medical insurance product information acquisition unit receives disease-specific insurance product information from a third or more system that provides insurance product information for two or more insurance companies or other diseases.
하기 표 4는 질환별 보험 상품 정보의 일례가 된다.Table 4 below is an example of insurance product information for each disease.
질환별 연계 의료 보험 상품 맵핑부는 상기 표 4와 같은 질환별 보험 상품 정보를 분석하여, 질환별로 연계되는 의료 보험 상품을 맵핑한다. 상기 맵핑을 통하여, 질환에 연계되는 의료 보험 상품뿐만 아니라, 의료 보험 상품간의 연관성도 도출되게 된다. 상기 보험 상품 정보에는 상기 보험 상품이 보장하는 질환의 종류, 보장 범위, 보장 조건 등의 정보가 더 포함되어 있을 수 있다. 상기 맵핑된 질환별 의료 보험 상품은 연계 의료 보험 상품 DB에 저장된다. 상기 연계 의료 보험 상품 정보 제공부는 외부 요청자로부터 질환 정보를 입수 받는 경우, 적어도 하나 이상의 연계 의료 보험 상품을 추출하여, 추출된 연계 의료 보험 상품 정보를 상기 외부 요청자에게 제공한다. 상기 연계 의료 보험 상품 정보에는 연계 의료 보험 상품에 대한 각종 통계 분석 정보가 더 포함될 수 있다.Disease-specific linked health insurance product mapping unit analyzes disease-specific insurance product information as shown in Table 4 above, and maps the medical insurance products linked by disease. Through the mapping, not only the medical insurance product linked to the disease but also the association between the medical insurance product can be derived. The insurance product information may further include information such as the type of disease covered by the insurance product, coverage, coverage conditions, and the like. The mapped disease-specific medical insurance product is stored in the linked medical insurance product DB. When the linked medical insurance product information providing unit receives disease information from an external requester, at least one linked medical insurance product is extracted and the extracted linked medical insurance product information is provided to the external requester. The linked medical insurance product information may further include various statistical analysis information on the linked medical insurance product.
이어, 본 발명의 의료 정보 추천부에 대해서 설명한다. 상기 의료 정보 추천부가 추천하는 정보에는 연계 의료 서비스, 연계 의료 보험 상품이 있다.Next, the medical information recommendation part of this invention is demonstrated. Information recommended by the medical information recommendation unit includes a linked medical service and a linked medical insurance product.
상기 의료 정보 추천부의 연계 의료 서비스 추천부의 환자 질환 정보 입수부는 환자의 질환 정보를 입수한다. 환자의 질환 정보는 의료진의 진단, 또는 적어도 하나 이상의 검진 항목에 따른 검진 결과일 수 있다.연계 의료 서비스 추천부의 연계 질환 정보 입수부는 상기 환자 질환 정보 입수부가 입수한 환자 질환 정보를 연계 질환 DB를 조회하여 연계된 연계 질환 정보를 입수한다. 연계 의료 서비스 추천부의 질환별 연계 의료 서비스 정보 입수부는 연계 질환 정보가 입수되면, 질환별로 연계 의료 서비스 맵핑 DB를 조회하여 연계되는 질환별로의 연계 의료 서비스 정보를 입수하게 된다. 연계 의료 서비스 추천부의 질환별 연계 의료 서비스 추천 정보 생성부는 연계 의료 서비스별로 추천 정보를 생성한다. 상기 추천 정보에는 질환별 연계 진환의 종류, 연계 정보(지지도, 신뢰도, 추이 분석 등의 각종 통계 분석 정보), 상기 연계 질환별 연계 의료 서비스별 정보(의료 서비스의 종류, 제공 조건, 지지도, 신뢰도, 추이 분석 등의 각종 통계 분석 정보 등)을 생성하여, 생성된 정보를 요청하는 자에게 제공한다.The patient disease information acquisition unit linked to the medical information recommendation unit obtains disease information of the patient. The patient's disease information may be a diagnosis result of a medical staff or a check result according to at least one or more check items. The linked disease information obtaining unit of the linked medical service recommendation unit may query the linked disease DB based on the patient disease information obtained by the patient disease information obtaining unit. Obtain linked linkage disease information. The linked medical service information obtaining unit of the linked medical service recommendation unit obtains the linked medical service information for each linked disease by searching the linked medical service mapping DB for each disease when the linked disease information is obtained. The linked medical service recommendation information generation unit for each disease of the linked medical service recommendation unit generates recommendation information for each linked medical service. The recommendation information includes the type of linked disease by disease, linkage information (various statistical analysis information such as support map, reliability, and trend analysis), linkage medical service information by linkage disease (type of medical service, provision conditions, support, reliability, Various statistical analysis information such as trend analysis) are generated and provided to the requester.
예를 들면, Pi라는 환자가 있을 때, 이 환자가 질환ID D3가 의심되거나 진단될 때, 상기 연계 질환 분석부는 D3를 상기 표 3와 같은 질환 데이터로 상기 연계 질환 정보 생성 엔진이 생성하는 연계 질환 DB에 질의하여, 상기 D3가 D1이나 D4와 연관 관계가 크며, 특허 D4와 강한 연관 관계를 가지고 있다는 연계 질환 정보를 생성할 수 있다. 이어, 상기 연계 의료 서비스 분석부는 상기 연계 의료 서비스 분석 정보 제공부는 연계 의료 서비스 맵핑 DB를 조회하여, 상기 D3와 관련되는 의료 서비스를 제공하거나, 상기 D3와 연관성이 높은 D1이나 D4와 관련된 의료 서비스를 추출한다. 예를 들면, 상기 연계 의료 서비스 분석부는 추천 의료 서비스의 예로, DI4라는 검진 항목 ID를 가지는 의료 서비스를 추천할 수 있게 된다. 이때, 상기 D3와 D4와의 연관성에 관한 지지도, 신뢰도, 추이 분석 등의 각종 통계 분석 정보와 같은 각종 연계 정보가 제공됨은 물론이다 할 것이다. 한편, 상기 연계 의료 보험 상품 분석부는 D3에 대하여, 연관된 보험 상품인 IP3를 추천 보험 상품으로 추천해 줄 수 있을 것이다. 한편, 상기 D1에 대한 보험 상품인 IP1과 IP2를 추천하거나, D4와 관련된 IP3나 IP4를 추천해 줄 수 있을 것이다.For example, when there is a patient Pi, when the patient ID is suspected or diagnosed with disease ID D3, the linked disease analysis unit links D3 by the linked disease information generation engine to the disease data shown in Table 3 above. By querying the DB, linkage disease information may be generated that D3 has a high association with D1 or D4 and has a strong association with patent D4. Subsequently, the linked medical service analysis unit may query the linked medical service mapping information DB to provide a linked medical service mapping DB to provide a medical service related to the D3, or provide a medical service related to D1 or D4 highly related to the D3. Extract. For example, the linked medical service analyzer may recommend a medical service having a diagnosis item ID of DI4 as an example of recommended medical services. At this time, it is a matter of course that various linked information such as various statistical analysis information such as support, reliability, trend analysis, etc. regarding the relationship between D3 and D4 will be provided. Meanwhile, the linked medical insurance product analysis unit may recommend IP3, a related insurance product, to D3 as a recommended insurance product. Meanwhile, IP1 and IP2, which are insurance products for D1, may be recommended, or IP3 or IP4 related to D4 may be recommended.
이어, 본 발명의 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법에 대해서 도면을 참조하면서 더욱 더 상세하게 설명한다. Next, the information processing method of the medical information suggesting system of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.
상기 의료 정보 제안 시스템은 환자의 질환 정보를 입수(S11)하고, 질환별로 연계 질환 DB를 조회(S12)하여, 연계 질환 정보를 추출한다. 이어, 상기 의료 정보 제안 시스템은 연계 질환별로 연계 의료 서비스 DB를 조회(S13)하여, 연계 질환별 연계 의료 서비스 정보를 제공(S14)하거나, 연계 질환별 관련 의료 보험 상품 DB를 조회(S15)하여, 연계 질환별 관련 의료 보험 상품 추천 정보를 생성(S16)한다.The medical information suggestion system obtains disease information of a patient (S11), retrieves a linked disease DB for each disease (S12), and extracts linked disease information. Subsequently, the medical information suggestion system queries the linked medical service DB for each linked disease (S13), provides linked medical service information for the linked disease (S14), or queries the related medical insurance product DB for the linked disease (S15). In operation S16, the related medical insurance product recommendation information for each linked disease is generated.
한편, 상기 연계 의료 서비스 분석부는 상기 환자가 이용한 의료 서비스 입수 받아, 상기 의료 서비스와 연계성이 높은 연관 의료 서비스를 연계 의료 서비스 맵핑 DB에서 추출하여 제공해 줄 수도 있을 것이다. 한편, 상기 Pi라는 환자의 검진 정보가 하기 표 5와 같이 나왔다고 하자.On the other hand, the linked medical service analysis unit may receive the medical service used by the patient, may extract and provide a related medical service highly linked to the medical service from the linked medical service mapping DB. On the other hand, suppose the examination information of the patient Pi is shown in Table 5 below.
이때, 상기 연계 의료 서비스 분석부는 이 환자의 DI3가 R(Red 범주)이므로, 이 환자는 D3의 질환의 위험 가능성이 높다고 판단할 수 있으며, DI1과 DI2가 Y(yellow 범주)이므로, D1의 질환 가능성이 높다는 것을 알 수 있다. 이때, 상기 연계 의료 서비스 분석부는 상기 표 3과 같은 의료 정보 데이터가 저장되어 있는 의료 정보 DB를 조회하여, DI1과 DI2와 관련 있는 질환 D1(상기 표 3에서 D1은 DI1과 DI2 양자에 강하게 연결되어 있음을 볼 수 있다.)이나 D12와 관련성 있는 D2 질환을 추출할 수 있을 것이다. 상기 연계 의료 서비스 추천부는 D1이 추출되는 경우, 상기 D1을 연계 의료 서비스 맵핑 DB에 조회하여 대한 적어도 하나 이상의 의료 서비스 상품을 제시할 수 있다. 한편, 상기 연계 보험 상품 추천부는 D1이 추출되는 경우, 상기 D1을 연계 의료 보험 상품 맵핑 DB에 조회하여 IP1이나 IP2와 같은 적어도 하나 이상의 의료 보험 상품을 제시할 수 있다.In this case, the linked medical service analysis unit may determine that the patient has a high risk of D3 disease because DI3 of the patient is R (Red category), and the disease of D1 because DI1 and DI2 are Y (yellow category). We can see that there is a high possibility. In this case, the linked medical service analysis unit queries the medical information DB in which the medical information data as shown in Table 3 is stored, and the disease D1 associated with DI1 and DI2 (D1 in Table 3 is strongly connected to both DI1 and DI2. Or D2 disease associated with D12. When the linked medical service recommendation unit extracts D1, the linked medical service recommendation unit may present the at least one medical service product for the D1 by referring to the linked medical service mapping DB. When the linked insurance product recommendation unit extracts D1, the linked insurance product recommendation unit may present the at least one medical insurance product such as IP1 or IP2 by referring to the linked medical insurance product mapping DB.
한편, 상기 의료 정보 추천부는 상기 환자 Pi의 DI4와 DI5가 G(Green 범주)이므로, 표 3에서 DI4는 D4와 DI5는 D5와 연관성이 높다는 것을 조회한 다음 D4나 D5에 대한 추천 의료 서비스나 추천 보험 상품을 생성해 주지 않을 수도 있을 것이다. 하지만, 상기 연계 의료 서비스 추천부는 상기 Pi의 연령이나 성별 또는 직업군을 기준으로, 상기 D3와 관련된 의료 서비스를 이용하는 사람이 D4와 관련된 의료 서비스를 많이 이용하거나, 최근이 이용 확률(조건부 확률로 D3 관련 의료 서비스를 이용하는 사람 중 D4 관련 의료 서비스도 동시에 이용하는 사람의 비율)이 높거나 높아지는 경우, 이러한 통계 정보와 함께 D4 관련 의료 서비스를 추천하거나 제시할 수도 있을 것이다. 한편, 상기 연계 보험 상품 추천부는 상기 Pi의 연령이나 성별 또는 직업군을 기준으로, 상기 D3와 관련된 의료 보험 상품을 이용하는 사람이 D5와 관련된 의료 보험 상품을 많이 구매/이용하거나, 최근이 이용 확률(조건부 확률로 D3 관련 의료 보험 상품을 이용하는 사람 중 D5 관련 의료 보험 상품도 동시에 이용하는 사람의 비율)이 높거나 높아지는 경우, 이러한 통계 정보와 함께 D5 관련 의료 보험 상품을 제시할 수도 있을 것이다.On the other hand, since the medical information recommendation section is DI4 and DI5 of the patient Pi is G (Green category), in Table 3, DI4 is referred to D4 and DI5 is highly related to D5, and then recommended medical services or recommendations for D4 or D5. It may not generate insurance products. However, the linked medical service recommendation unit, based on the age, gender, or occupational group of the Pi, a person using the medical service related to D3 uses a lot of medical services related to D4, or recently used (conditional probability D3 If the proportion of people who use related medical services is also high or high, the D4 related medical services may be recommended or presented along with such statistical information. On the other hand, the linked insurance product recommendation unit, based on the age, gender or occupation group of the Pi, a person using the medical insurance products related to D3 purchase / use a lot of medical insurance products related to D5, or recently used probability ( If conditionally probable proportion of people who use D3-related medical insurance products at the same time is high or high), D5-related medical insurance products may be presented along with such statistical information.
도 10에서 예시되는 바와 같이 상기 연계 의료 서비스 추천부의 환자 질환 정보 입수부(1311)는 환자의 질환 정보를 입수(S41)하고, 연계 질환 정보 입수부(1312)는 환자의 질환 정보로 연계 질환 DB를 조회(S42)하여, 환자의 질환과 연계되는 질환 정보를 입수(S43)하고, 상기 질환별 연계 의료 서비스 정보 입수부(1313)는 연계되는 질환으로 연계 의료 서비스 맵핑 DB(1224)나 연계 의료 서비스 DB(1315)를 조회(S44)하여, 연계되는 질환별 연계 의료 서비스 정보를 입수(S45)하고, 질환별 연계 의료 서비스 추천 정보 생성부(1314)는 질환별 연계 의료 서비스 추천 정보를 생성(S46)한다. As illustrated in FIG. 10, the patient disease
도 11에서 예시되는 바와 같이 상기 연계 보험 상품 추천부의 환자 질환 정보 입수부(1321)는 환자 질환 정보를 입수(S51)하고, 연계 질환 정보 입수부(1322)는 환자 질환과 연계된 연계 질환 정보를 입수(S52)하고, 질환별 연계 보험 상품 정보 입수부(1323)는 연계 질환으로 연계 의료 보험 상품 맵핑 DB(1224)나 연계 의료 보험 상품 DB(1325)를 조회(S53)하여, 연계 질환별 연계 보험 상품 정보를 입수(S54)하고, 질환별 연계 보험 상품 추천 정보 생성부(1324)는 연계 질환별 연계 보험 상품 추천 정보를 생성(S55)한다.
As illustrated in FIG. 11, the patient disease
본 발명은 의료 산업, 의료 서비스 산업, 의료 정보 산업 등에 광범위하게 활용될 수 있다.
The present invention can be widely used in the medical industry, medical service industry, medical information industry and the like.
1000 : 의료 정보 제안 시스템
1100 : 의료 정보 입수부
1110 : 의료 기관 의료 정보 입수부
1120 : 보험사 의료 정보 입수부
1130 : 환자 검진 정보 입수부
1200 : 의료 정보 분석부
1210 : 연계 질환 분석부
1211 : 질환 데이터 입수부
1212 : 연계 질환 정보 생성 엔진
1213 : 연계 질환 DB
1220 : 연계 의료 서비스 분석부
1221 : 질환별 의료 서비스 정보 입수부
1222 : 질환별 연계 의료 서비스 맵핑부
1223 : 연계 의료 서비스 분석 정보 제공부
1224 : 연계 의료 서비스 맵핑 DB
1230 : 연계 의료 보험 상품 분석부
1231 : 질환별 의료 보험 상품 정보 입수부
1232 : 질환별 연계 의료 보험 상품 맵핑부
1233 : 연계 의료 보험 상품 분석 정보 제공부
1234 : 연계 의료 보험 상품 맵핑 DB
1240 : 환자 질환 정보 생성부
1300 : 의료 정보 추천부
1310 : 연계 의료 서비스 추천부
1311 : 환자 질환 정보 입수부
1312 : 연계 질환 정보 입수부
1313 : 질환별 연계 의료 서비스 정보 입수부
1314 : 질환별 연계 의료 서비스 추천 정보 생성부
1315 : 연계 의료 서비스 DB
1320 : 관련 보험 상품 추천부
1321 : 환자 질환 정보 입수부
1322 : 연계 질환 정보 입수부
1323 : 질환별 연계 보험 상품 정보 입수부
1324 : 질환별 연계 보험 상품 추천 정보 생성부
1325 : 연계 의료 보험 상품 DB
1400 : 의료 정보 DB
1410 : 의료 기관 의료 정보 data
1420 : 보험사 의료 정보 data
2000 : 의료 기초 정보 제공 시스템
2100 : 보험사 시스템
2200 : 제3의 시스템
3000 : 사용자 컴퓨터
5000 : 유무선 네트워크1000: Medical Information Proposal System
1100: medical information collection
1110: medical institution medical information collection
1120: insurance company medical information collection
1130: obtaining patient examination information
1200: medical information analysis unit
1210: Linked Disease Analysis Department
1211: obtaining disease data
1212: Linkage Disease Information Generation Engine
1213: Linkage Disease DB
1220: Linked Medical Services Analysis Department
1221: Get medical service information by disease
1222: Linked medical service mapping unit for each disease
1223: linked medical service analysis information provider
1224: Linkage Medical Services Mapping DB
1230: Linked Health Insurance Product Analysis Department
1231: Get medical insurance product information by disease
1232: Linking medical insurance product mapping by disease
1233: linked medical insurance product analysis information provider
1234: Linkage Medical Insurance Product Mapping DB
1240: patient disease information generation unit
1300: medical information recommendation department
1310: Linked Medical Services Recommendation
1311: obtaining patient disease information
1312: linking disease information
1313: Acquisition of linked medical service information by disease
1314: Disease-related medical service recommendation information generation unit
1315: Linked Medical Services DB
1320: Related Insurance Product Recommendation
1321: Obtaining Patient Disease Information
1322: linking disease information
1323: Acquisition of linked insurance product information by disease
1324: Disease information linked insurance product recommendation unit
1325: Linked Medical Insurance Products DB
1400: Medical Information DB
1410: medical institution medical information data
1420: insurance company medical information data
2000: Medical Basic Information System
2100: Insurance Company System
2200: third system
3000: Your Computer
5000: wired and wireless network
Claims (10)
(A) 상기 의료 정보 제안 시스템의 환자 질환 정보 입수부가 환자에 대한 적어도 하나 이상의 환자 검진 정보를 입수하는 단계;
(B) 상기 의료 정보 제안 시스템의 연계 질환 정보 입수부가 상기 환자 검진 정보에 대응되는 적어도 하나 이상의 질환에 대하여, 연계 질환 DB를 조회하여, 상기 질환별로 상기 질환에 연계되는 적어도 하나 이상의 연계 질환에 대한 연계 질환 정보를 입수하는 단계; 및
(C) 상기 의료 정보 제안 시스템의 연계 의료 서비스 추천부가 상기 연계 질환별로 상기 연계 질환에 관련되는 적어도 하나 이상의 연계 의료 정보를 생성하는 단계;를 포함하며,
상기 (B) 단계의 상기 연계 질환 DB는 질환별로 적어도 하나 이상의 연계된 연계 질환명 및 연계 정도 정보를 포함하는 것이며,
상기 연계 질환 DB는 환자별로 복수 개의 질환에 대한 질환 데이터를 수집하고, 상기 질환 데이터에 대하여 기 설정된 데이터 마이닝을 수행하여, 상기 질환에 대하여 연계 정도 정보로서 기 설정된 지지도와 기 설정된 신뢰도 중 어느 하나 이상을 충족하는 적어도 하나 이상의 연계 질환 정보가 포함되어 있는 것이며,
상기 (B) 단계에서 연계에서 입수되는 연계 질환 정보는 상기 질환에 대하여 기 설정된 최소 임계 지지도 이상으로 연계되는 연계 질환 및 기 설정된 최소 임계 신뢰도 이상으로 연계되는 연계 질환 중 어느 하나 이상이 충족되는 것인 것이며,
상기 (C) 단계의 상기 연계 의료 정보는 적어도 하나 이상의 연계 의료 서비스 정보인 것이며,
상기 연계 의료 정보의 생성은 적어도 하나 이상의 연계 질환별로 연계 의료 서비스 DB를 조회하여 생성하는 것인 것이며,
상기 연계 의료 서비스 DB는 질환별로 연관되는 적어도 하나 이상의 의료 서비스 정보를 포함하고 있는 것이거나,
상기 연계 의료 서비스 DB는 의료 서비스별로 연관되는 적어도 하나 이상의 질환 정보를 포함하고 있는 것인 것이며,
상기 연계 의료 서비스 DB는 환자별로 적어도 하나 이상의 질환에 대한 질환 데이터 및 적어도 하나 이상의 의료 서비스에 대한 의료 서비스 정보를 수집하고, 상기 질환 데이터 및 상기 의료 서비스 데이터에 대하여 기 설정된 데이터 마이닝을 수행하여, 상기 질환에 대하여 대하여 기 설정된 지지도와 기 설정된 신뢰도 중 어느 하나 이상을 충족하는 적어도 하나 이상의 연계 의료 서비스 정보가 포함되어 있는 것이며,
상기 (C) 단계에서 연계에서 생성되는 연계 의료 서비스 정보는 상기 연계 질환에 대하여 기 설정된 최소 임계 지지도 이상으로 연계되는 연계 의료 서비스 및 기 설정된 최소 임계 신뢰도 이상으로 연계되는 연계 의료 서비스 중 어느 하나 이상이 충족되는 것인 것을 특징으로 하는 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법.In the information processing method of the medical information proposal system,
(A) acquiring at least one patient examination information for the patient by the patient disease information acquisition unit of the medical information suggestion system;
(B) the linked disease information obtaining unit of the medical information suggestion system searches for the linked disease DB for at least one disease corresponding to the patient examination information, and searches for at least one linked disease linked to the disease for each disease. Obtaining linkage disease information; And
(C) generating at least one linked medical information related to the linked diseases by the linked medical service recommendation unit of the medical information suggesting system for each of the linked diseases;
The linked disease DB of step (B) includes at least one linked linked disease name and degree of linked information for each disease,
The linked disease DB collects disease data for a plurality of diseases for each patient, performs data mining on the disease data, and performs at least one of preset support and preset reliability as linkage degree information on the disease. Contains at least one linked disease information that satisfies
Linked disease information obtained in the linkage in the step (B) is that any one or more of the linked disease linked to more than the predetermined minimum threshold support for the disease and the linked disease linked to a predetermined minimum threshold reliability or more is satisfied. Will be
The linked medical information of step (C) is at least one linked medical service information,
The generation of the linked medical information is to generate and query the linked medical service DB for at least one linked disease,
The linked medical service DB includes at least one or more medical service information associated with each disease,
The linked medical service DB is to include at least one disease information associated with each medical service,
The linked medical service DB collects disease data for at least one or more diseases and medical service information for at least one or more medical services for each patient, and performs preset data mining on the disease data and the medical service data. At least one linked medical service information satisfying at least one of a predetermined support and a predetermined reliability of the disease is included.
The linked medical service information generated in the linking in the step (C) may be any one or more of linked medical services linked to or above a predetermined minimum threshold support for the linked disease and linked medical services linked to or more than a predetermined minimum threshold reliability. Information processing method of the medical information suggesting system, characterized in that it is satisfied.
상기 환자 검진 정보는 상기 환자별 건강 검진 지표별 검진 결과 정보인 것을 특징으로 하는 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법.The method of claim 1,
And the patient examination information is examination result information for each patient's health examination index.
상기 검진 결과 정보는 구간 정보, 등급 정보, 수치 정보 중 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법.The method of claim 2,
The examination result information is one or more of section information, grade information, numerical information information processing method of the medical information suggesting system.
상기 연계 정도 정보는 상기 질환과 연계 질환 간의 확률 정보인 것을 특징으로 하는 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법.The method of claim 1,
And the linkage degree information is probability information between the disease and the linkage disease.
상기 연계 질환별 상기 연계 의료 서비스 정보는 2 이상의 연계 질환에 대하여 연계 정도를 고려하는 2 이상의 연계 의료 서비스 정보를 선택하는 연계 의료 서비스 선별 모델을 사용하여 생성되는 것인 것을 특징으로 하는 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법.The method of claim 1,
The linked medical service information for each of the linked diseases is generated using a linked medical service selection model for selecting two or more linked medical service information considering the degree of linking for two or more linked diseases. How information is processed.
상기 (C) 단계의 상기 연계 의료 정보는 적어도 하나 이상의 연계 의료 보험 상품 정보인 것이며,
상기 연계 의료 정보의 생성은 적어도 하나 이상의 연계 질환별로 연계 의료 보험 상품 DB를 조회하여 생성하는 것인 것이며,
상기 연계 의료 보험 상품 DB는 질환별로 연관되는 적어도 하나 이상의 의료 보험 상품 정보를 포함하고 있는 것이거나,
상기 연계 의료 보험 상품 DB는 의료 보험 상품별로 연관되는 적어도 하나 이상의 질환 정보를 포함하고 있는 것인 것을 특징으로 하는 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법.The method of claim 1,
The linked medical information of step (C) is at least one linked medical insurance product information,
The generation of the linked medical information is to generate and query a linked medical insurance product DB for at least one linked disease,
The linked medical insurance product DB includes at least one or more medical insurance product information associated with each disease,
The linked medical insurance product DB includes at least one or more disease information associated with each medical insurance product information processing method of the medical information proposal system.
상기 연계 질환별 상기 연계 의료 보험 상품 정보는 2 이상의 연계 질환에 대하여 연계 정도를 고려하는 2 이상의 연계 의료 보험 상품 정보를 선택하는 연계 의료 보험 상품 선별 모델을 사용하여 생성되는 것인 것을 특징으로 하는 의료 정보 제안 시스템의 정보 처리 방법.The method of claim 8,
The linked medical insurance product information for each linked disease is generated using a linked medical insurance product selection model for selecting two or more linked medical insurance product information considering the degree of linkage for two or more linked diseases. Information processing method of information suggestion system.
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Families Citing this family (6)
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---|---|---|---|---|
KR101693568B1 (en) * | 2015-02-05 | 2017-01-06 | 삼성생명보험주식회사 | Method, device and computer program for providing insurance service |
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KR102086850B1 (en) * | 2019-07-26 | 2020-03-09 | 이준호 | System for planning and matching insurance product with gene analysis |
KR102281874B1 (en) * | 2019-08-07 | 2021-07-27 | 솔루투스 주식회사 | System and method for providing insurance information based on big data |
KR102197095B1 (en) * | 2020-04-02 | 2020-12-30 | 이준호 | Insutech system based on genetic analysis information, health checkup information, and bioinformation |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR19990082238A (en) * | 1996-02-02 | 1999-11-25 | 스튜어트 알. 수터, 스티븐 베네티아너, 피터 존 기딩스 | Methods and systems for identifying patients at risk of producing poor health outcomes |
KR20020008495A (en) * | 2000-07-20 | 2002-01-31 | 황기선 | Comprehensive Medical Sevice System And Method Based On On-line/Off-line Network |
KR20030046271A (en) * | 2001-12-05 | 2003-06-12 | 연자흠 | A method for providing search service of medical information through exclusive network |
KR20050069968A (en) * | 2005-06-14 | 2005-07-05 | (주)노바 메디카 | Health information providing system and method thereof |
-
2011
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR19990082238A (en) * | 1996-02-02 | 1999-11-25 | 스튜어트 알. 수터, 스티븐 베네티아너, 피터 존 기딩스 | Methods and systems for identifying patients at risk of producing poor health outcomes |
KR20020008495A (en) * | 2000-07-20 | 2002-01-31 | 황기선 | Comprehensive Medical Sevice System And Method Based On On-line/Off-line Network |
KR20030046271A (en) * | 2001-12-05 | 2003-06-12 | 연자흠 | A method for providing search service of medical information through exclusive network |
KR20050069968A (en) * | 2005-06-14 | 2005-07-05 | (주)노바 메디카 | Health information providing system and method thereof |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20160009850A (en) * | 2014-07-17 | 2016-01-27 | 주식회사 에프에스 | Method of Disease Information Analysis System |
KR101590326B1 (en) | 2014-07-17 | 2016-02-01 | 주식회사 에프에스 | Method of Disease Information Analysis System |
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