개인 맞춤형 식이 운동 콘텐츠 제공을 위해 1개 3차병원에서 제공하는 PHR(Personal Health Records)을 기반으로 건강관리 스마트폰 어플리케이션을 개발하였다. PHR의 상병명에 근거하여 각 질환과의 상관관계를 적용한 식이 운동 적합률 알고리즘을 통해 개인의 질환을 관리하기 위한 맞춤형 콘텐츠를 제공하며, 식사량과 운동량을 기록하여 섭취 소비한 칼로리를 기록하는 기능을 제공한다. 또한 사용자의 위치정보를 근거로 한, 음식점 위치 정보 및 해당 메뉴, 그에 따른 영양분석에 대한 정보를 제공하는 개인에게 적합한 콘텐츠를 이용하고 기록할 수 있는 서비스로써, 사용자의 상태와 편의성을 고려하여 유헬스 서비스를 제공할 수 있다.
개인 맞춤형 식이 운동 콘텐츠 제공을 위해 1개 3차병원에서 제공하는 PHR(Personal Health Records)을 기반으로 건강관리 스마트폰 어플리케이션을 개발하였다. PHR의 상병명에 근거하여 각 질환과의 상관관계를 적용한 식이 운동 적합률 알고리즘을 통해 개인의 질환을 관리하기 위한 맞춤형 콘텐츠를 제공하며, 식사량과 운동량을 기록하여 섭취 소비한 칼로리를 기록하는 기능을 제공한다. 또한 사용자의 위치정보를 근거로 한, 음식점 위치 정보 및 해당 메뉴, 그에 따른 영양분석에 대한 정보를 제공하는 개인에게 적합한 콘텐츠를 이용하고 기록할 수 있는 서비스로써, 사용자의 상태와 편의성을 고려하여 유헬스 서비스를 제공할 수 있다.
We developed a Smartphone application based on PHR(Personal Health Records) provided by a tertiary hospital to provide users personalized diet, exercise contents. It uses Relevance ratio algorithm of diet and excercise being correlated with diseases listed on PHR to provide personalized contents to ...
We developed a Smartphone application based on PHR(Personal Health Records) provided by a tertiary hospital to provide users personalized diet, exercise contents. It uses Relevance ratio algorithm of diet and excercise being correlated with diseases listed on PHR to provide personalized contents to management of individual diseases and record the amounts of food taken and exercise along with calories consumed through exercise. Besides, developed U-Health Service also considering users' conditions and conveniences, as a service to use contents and record suitable for the individuals who share the information on restaurants locations, their menus, and nutrition based on users' location information.
We developed a Smartphone application based on PHR(Personal Health Records) provided by a tertiary hospital to provide users personalized diet, exercise contents. It uses Relevance ratio algorithm of diet and excercise being correlated with diseases listed on PHR to provide personalized contents to management of individual diseases and record the amounts of food taken and exercise along with calories consumed through exercise. Besides, developed U-Health Service also considering users' conditions and conveniences, as a service to use contents and record suitable for the individuals who share the information on restaurants locations, their menus, and nutrition based on users' location information.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
그리고 질환과 운동종목과의 상관관계를 산출조건식에 적용하여 각 질환별로 운동종목의 적합률이 나타나도록 하였다. 또한 운동실행 내용이 입력 및 저장되면 모니터링 하여, 향후 지속적인 운동 상담이 가능하도록 하였다.
가정용 의료기기에서 측정하여 저장되는 데이터를 PHR에 저장되도록 하여 병원 데이터와 결합할 경우 u-Healthcare가 가능해진다. 또한 의료진의 적극적인 참여로 원격 진료도 가능해 진다. 세 번째로 환자 교육 및 관리가 활발해질 수 있다.
본 연구에서는 PHR(Personal Health Records)을 직접 식이·운동 콘텐츠 제공 서비스 어플리케이션과 연동하여 병원 정보를 근거로 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 PHR을 기반으로 개인이 가지고 있는 질환에 근거한 식이·운동 콘텐츠와 그 적합률을 제공하고 식이 운동기록까지 가능한 스마트폰 어플리케이션을 개발하였다.
여러 질환자들을 대상으로 식이·운동 추천 서비스가 연구 중에 있으나, 본 연구에서는 하나의 질환이 아닌 대표적인 만성질환을 포함한 11가지 질환에 따라 식이·운동을 추천하고 그에 따른 적합률을 제공하여 사용자가 스스로 근거기반 서비스 이용에 흥미를 느낄 수 있도록 하였다.
제안 방법
11가지의 질환 정보를 기반으로 애플리케이션 사용자의 보유 질환에 따른 식이·운동 콘텐츠를 제공한다.
PHR 정보에서 11가지의 질환 정보에 근거한 적합률 알고리즘을 기반으로 각 식이·운동 콘텐츠에 대한 적합률을 제공한다.
개발된 프로그램에는 사용자의 질환정보에 따른 식이·운동 콘텐츠 제공 뿐만 아니라 주변GPS 정보를 기반으로 내 주위의 추천 식당을 알려주고 식당 내 음식정보, 영양 분석 정보를 제공한다.
이에 본 연구에서 질환별 운동 적합률에 제공은 위에서 언급된 7개 변인을 각각의 중점도와 난이도로 구분해서 통합적으로는 %화하여 제공하였다. 그리고 관련정보는 ㈜웰티즌의 운동처방 관련 DB와 운동동영상 DB에서 사용자가 선택한 메뉴의 운동리스트, 체력수준 정도, 선택운동과의 적합성 정도, 운동시간에 따른 소모 칼로리를 산출하고, 검색에 따른 산출 값을 백분율(%) 형태로 검색되도록 하였다. 또한 질환에 따른 운동 적합률 도출을 위한 기본 단계는 Darren(2006)이 운동참여 전 신체상태 확인과 운동종목에 따른 MET 및 분류 기준을 적용하여 맞춤운동처방 적합률 시스템으로 구성하였다[39].
세부적으로는 질환별로 추천되는 운동을 분류하고 각 운동종목에 따른 MET(대사당량)값과 운동형태, 운동종목의 난이도를 분석하여 데이터화하였다. 그리고 질환과 운동종목과의 상관관계를 산출조건식에 적용하여 각 질환별로 운동종목의 적합률이 나타나도록 하였다. 또한 운동실행 내용이 입력 및 저장되면 모니터링 하여, 향후 지속적인 운동 상담이 가능하도록 하였다.
또한 신속하게 정보를 제공받을 수 있고, 언제 어디서나 이용가능한 스마트폰이 최근 유헬스 분야 디바이스로 부상하고 있기 때문에[2][3] 스마트폰을 활용하여 병원 정보를 연동한 개인 맞춤형 식이·운동 콘텐츠 제공 서비스를 개발하였다.
본 질환별 식이 적합률은 개발 이전에 다년간의 질환별 식이요법과 관련된 자료들을 조사하여 그 결과들을 활용하였으며, 식이 적합률 도출을 위한 구성은 임상영양학을 기초로 하여 질환별 발병기전, 발생요인 및 식이요법에 영향을 미치는 영양성분들의 연구결과들을 토대로 하나의 음식이 각 질환에 필요한 영양소가 얼마나 적합한지를 나타내는 적합률(%) 알고리즘 형태로 구현 하였다. 또한 알고리즘에 적용되는 임상학적 수치는 전문의에 판단 하에 적용함을 전제로 하며, 질환별 적합률은 우울증 외 총 10가지정도로 구현하였다.
본 서비스는 스마트폰 어플리케이션으로, 안드로이드 운영 체제 기반으로 개발되었다. GPS 기반으로 제공되는 식당 정보와 식당 내 음식 영양 분석 정보는 지자체의 영양 표시 사업에서 제공하는 DB를 활용하였다.
본 연구에서 질환별 운동 적합률 도출은 임상운동처방을 기초로 하여 운동종목에 대한 정보와 사용목적 기반을 두고, 사용자 PHR 정보, 운동처방 정보, 운동종목 및 동영상 정보 등으로 알고리즘을 구성하였으며 적용 시 전문의 판단 하에 적용함을 전제로 하였다. 운동 적합률 도출을 위한 flow chart는 그림 3과 같다.
일반적으로 질환에 따른 영양소의 요구량은 질환의 종류, 약물과 영양소와의 상호작용, 여러 가지 영양소 간의 상호작용 등을 고려해야 한다. 본 연구에서는 질환별 선택음식의 적합률 산출을 위해 1일 한국인 영양섭취량 및 영양권장량(RDA) 등을 기준으로 질환에 따른 섭취영양소별 적용수치를 가감하여 섭취영양소 적정수치를 급간(class interval)별 점수로 분류하여 점수합산의 값을 계산식에 적용하였다.
본 연구에서는 특정 영양소가 우울, 불안, 행동에 영향을 끼칠 수 있음을 전제로 하며, 정신기능에 있어 일부 영양소가 우울증 개선에 효과를 가져다 줄 수 있다는 선행 연구들을 토대로 구성하였으며, 적용영양소 설정기준은 한국영양학회에서 제시한 한국인영양섭취기준(KDRIs)[26], 임상영양관리지침서 [27], 우울증 영양치료[28][29], www.vitamedics.co.kr [30], 등의 선행 연구내용을 참고하여 설정영양소를 기준치화 하여 알고리즘 방안을 제시하였다.
본 질환별 식이 적합률은 개발 이전에 다년간의 질환별 식이요법과 관련된 자료들을 조사하여 그 결과들을 활용하였으며, 식이 적합률 도출을 위한 구성은 임상영양학을 기초로 하여 질환별 발병기전, 발생요인 및 식이요법에 영향을 미치는 영양성분들의 연구결과들을 토대로 하나의 음식이 각 질환에 필요한 영양소가 얼마나 적합한지를 나타내는 적합률(%) 알고리즘 형태로 구현 하였다. 또한 알고리즘에 적용되는 임상학적 수치는 전문의에 판단 하에 적용함을 전제로 하며, 질환별 적합률은 우울증 외 총 10가지정도로 구현하였다.
질환별 적합률 산출을 위한 산출방법은 프로그램에서 공통적으로 적용되는 영양소 성분인 탄소화물, 단백질, 지방(포화지방산, 불포화지방산), 트립토판, 콜레스테롤, 비타민 A, 비타민B. 비타민C, 비타민E, 셀레늄(Se), 마그네슘(Mg), 칼슘(Ca), 나트륨(Na), 식이섬유소 등 16가지 적용영양소를 선택하여 한국인 1일 권장량을 기준(%RDA) 값을 고려하여 질환에 따른 적용영양소 수치를 적용하였고, 각 질환별 영양소 적용비율은 음식별 적합성을 고려하여 산출하였다.
사용자에게 유용하고 적합한 콘텐츠를 제공받기 위해서는 개인정보를 수집하여야 하는데, 이를 위하여 사용자의 PHR 정보를 연동하였다. 그림 6은 사용자의 PHR정보가 연동되어 단말기에 제공되는 화면이다.
식사이력에서 매 식사와 하루에 필요한 칼로리와 영양소를 관리할 수 있는데, 그림 9와 같이 섭취한 음식의 양을 기록하면 그림 10과 같이 하루 단위로 데이터가 누적되어 총 섭취 칼로리를 계산할 수 있게 된다. 섭취한 음식의 양은 그릇, 접시, 대접, 뚝배기, 국자 등의 단위로 기록할 수 있게 구현하였다. 운동이력에서도 실제로 운동한 시간을 입력하면 그림 11, 12와 같이 그에 따른 소비 칼로리가 입력되어 하루 동안의 소비 칼로리 정보가 제공된다.
또한 질환에 따른 운동 적합률 도출을 위한 기본 단계는 Darren(2006)이 운동참여 전 신체상태 확인과 운동종목에 따른 MET 및 분류 기준을 적용하여 맞춤운동처방 적합률 시스템으로 구성하였다[39]. 세부적으로는 질환별로 추천되는 운동을 분류하고 각 운동종목에 따른 MET(대사당량)값과 운동형태, 운동종목의 난이도를 분석하여 데이터화하였다. 그리고 질환과 운동종목과의 상관관계를 산출조건식에 적용하여 각 질환별로 운동종목의 적합률이 나타나도록 하였다.
1흐름과 같다. 우선 질환별 음식 적합률 사용자의 PHR 정보는 의료기관으로부터 제공받아 ㈜웰티즌이 보유한 Restaurant DB와 Diet DB로 부터 사용자가 선택한 메뉴의 메뉴리스트, 선택음식의 적합성, 1인 분량의 칼로리와 영양정보 값을 산출하고, 검색에 따른 산출 값은 사용자에 의해 선택항목이 백분율(%) 형태로 검색 되도록 구성하였다.
우울증은 식품의 선택 및 식이 섭취에 변화를 초래하여 식욕부진 및 대식증을 초래할 수 있으므로, 정상적인 기능과 건강을 유지하기 위하여 필요한 영양소 수준으로 성인기준(19세 이상) 권장비율을 탄수화물 55~70%, 단백질 7~20%, 지방 15~25%를 기준으로 적용하였다.
또한 칼슘의 경우 많은 선행연구 결과만으로도 칼슘 제제의 섭취가 우울 및 불안 성향을 개선시키며, 주관적 신체 상태를 호전시켜 우울증을 완화시켰다고 보고되며[38], 칼슘이 부족하면 뇌의 활동이 저하되고 초조하거나 우울해지고 사고력이 저하될 수 있다고 보고된다. 이러한 선행 연구내용들을 토대로 적용영양소로 선정하였으며, 적용기준은 성인기준 1일 권장비율 셀레늄(Se) 55~100㎍, 마그네슘(Mg) 280~340㎍, 칼슘(Ca) 700~1000mg으로 적용하였다.
특정 물질이 발휘하는 항우울 효과에 관한 해명은 아직 불분명한 것이지만 어떤 영양소들은 약물과 상호작용하여 치료에 효과를 내는 경우도 있다[23]. 이러한 연구 이론들을 토대로 우울증 적합률 산출 시 적용하는 영양소는 3대 영양소의 비율(탄수화물, 단백질, 지방) 외 트립토판(세로토닌의 전구 물질), 포화지방산, 콜레스테롤 등으로 해당 영양성분을 포함하는 음식이 우울증과 얼마큼의 적합률을 가지고 있는지 계산식을 구성하여 산출하였으며, 그림 2와 같다.
이에 본 연구에서 질환별 운동 적합률에 제공은 위에서 언급된 7개 변인을 각각의 중점도와 난이도로 구분해서 통합적으로는 %화하여 제공하였다. 그리고 관련정보는 ㈜웰티즌의 운동처방 관련 DB와 운동동영상 DB에서 사용자가 선택한 메뉴의 운동리스트, 체력수준 정도, 선택운동과의 적합성 정도, 운동시간에 따른 소모 칼로리를 산출하고, 검색에 따른 산출 값을 백분율(%) 형태로 검색되도록 하였다.
또한 기분전환 및 우울증에도 크게 기여하는 영양소로 작용한다[34][35]. 이에 비타민B 복합체를 5가지로 구분하여 적용하였으며, 적용기준은 성인기준 1일 권장비율 B3(niacin), B5(pantothenic acid), B6(pyridoxine)은 100~500mg, B9(folic acid) 400~800㎍, B12(cobalamin) 100~500㎍로 적용하였다[36].
적합률 도출을 위한 기본 단계는 음식에 함유된 영양성분을 토대로 분석하였으며, 분석된 영양 성분은 (사)한국영양학회 에서 발간한 <한국인영양섭취기준 2010년 (DRIs: Dietary Reference Intakes for Koreans)> 자료에 따라 상관관계를 고려하고, 질환에 따른 특이성을 고려 후 질환별 식이 적합률로 산출하였다.
대상 데이터
본 연구에서 대상으로 하는 질환은 총 11가지로 표 1과 같이 해당질환명은 ICD(International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems)-10 code를 매핑한 PHR 상병명을 연동하였다. 11가지의 질환 정보를 기반으로 애플리케이션 사용자의 보유 질환에 따른 식이·운동 콘텐츠를 제공한다.
이론/모형
본 서비스는 스마트폰 어플리케이션으로, 안드로이드 운영 체제 기반으로 개발되었다. GPS 기반으로 제공되는 식당 정보와 식당 내 음식 영양 분석 정보는 지자체의 영양 표시 사업에서 제공하는 DB를 활용하였다. 일반적인 식이·운동 콘텐츠는 ㈜웰티즌에서 제공하는 DB를 활용하여 시스템을 구축하였다.
후속연구
국내에서 네이버와 의사협회가 공동으로 네이버 지식in에 의료상담답변을 통해 의학 정보를 제공해오고 있다. PHR을 활용한다면 환자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있을 것이다. 마지막으로 병원간 진료 정보 교류가 확대될 것이다.
그러나 본 연구에서 제시한 적용영양소 기준안과 분량의 기준단위에 대한 타당성을 검증하기 위하여 더 많은 식품들 대한 검토가 필요 할 것이다.
또한, SNS(Social Network Service)와 연동하여 PatientsLikeMe[40]와 같이 동일한 질병을 가진 사람들끼리의 커뮤니티, 건강정보 공유 커뮤니티 등을 개설하여 더욱 활발하게 서비스를 활용할 수 있을 것이다. 마지막으로 기록된 식이·운동 정보를 기반으로 사용자가 선호하는 유형 패턴을 추출하여 더욱 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 서비스 시도가 필요하며, 서비스의 효과에 대한 질환별 사용자의 피드백, 만족도 조사와, 개선사항 및 삶의 질에 대한 추가연구를 통해 서비스 질을 높이는 연구가 필요할 것이다.
마지막으로 기록된 식이·운동 정보를 기반으로 사용자가 선호하는 유형 패턴을 추출하여 더욱 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 서비스 시도가 필요하며, 서비스의 효과에 대한 질환별 사용자의 피드백, 만족도 조사와, 개선사항 및 삶의 질에 대한 추가연구를 통해 서비스 질을 높이는 연구가 필요할 것이다.
연구의 제한점으로는 현재 해당되는 질환이 없는 경우는 서비스 연동이 되지 않아 서비스가 불가하나, 해당 질환이 없는 경우라도 질병 예방 및 건강 증진 식이·운동에 대한 콘텐츠를 제공 받을 수 있도록 업데이트를 진행 중이다.
또한 지자체의 영양 분석 제공 사업의 범위가 크게 확대되지 않아 식당 및 해당 음식 정보 제공의 양에 한계가 있다. 향후 대중음식점의 영양 표시 사업의 범위가 넓어진다면 서비스의 콘텐츠가 더욱 많이 제공될 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
식단 추천 서비스란?
식단 추천 서비스란 개인의 영양섭취 상태를 분석하여 영양적 불균형 상태를 완화시키는데 도움이 될 음식들을 추천하는 서비스이다[4]. 기존의 식단 추천 서비스의 대표적인 예로 병원서비스, 웹, IPTV로 제공하는 서비스이다.
유헬스는 어떤 수단으로 등장하였는가?
최근 정보통신기술의 발전과 만성질환 관리 및 합병증예방을 위한 수단으로 유헬스가 등장하였고, 언제 어디서나 건강증진콘텐츠를 제공하고 건강관리 서비스를 제공하기 위한 연구들이 활발히 진행 중이다[1].
기분전환 및 우울증에 크게 기여하는 영양소는 무엇인가?
또한 기분전환 및 우울증에도 크게 기여하는 영양소로 작용한다[34][35]. 이에 비타민B 복합체를 5가지로 구분하여 적용하였으며, 적용기준은 성인기준 1일 권장비율 B3(niacin), B5(pantothenic acid), B6(pyridoxine)은 100~500mg, B9(folic acid) 400~800㎍, B12(cobalamin) 100~500㎍로 적용하였다[36].
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