스마트 헬스케어 서비스에서 환자의 응급 상황을 정확하게 응급 감지하고 신속히 알리는 것이 매우 중요하다. 이러한 응급 상황의 감지 및 통보는 대부분 의료진들에 의해 수행되고 있다. 하지만 현재 의료진의 수가 제한되어 있기 때문에 실시간으로 동시에 많은 사람들을 진단하기 어렵다. 본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책을 활용한 응급 생체 데이터의 관리 구조 및 방법론을 제시한다. 제안된 시스템은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 생체 데이터는 무선 신체망으로부터 수집 기능을 수행하고, 2단계는 사용자 맞춤형 응급 정책을 기반으로 생체 데이터의 응급 상태를 감지 기능을 수행하며, 마지막으로, 3단계에서는 건강 상태 정보를 포한한 응급 메시지를 국제 메시지 표준인 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA간 변환하여 의료진에게 자동적으로 전송하는 기능을 수행하게 된다. 이를 통해, 무선 신체망에서 수집된 개인 생체 데이터의 응급 상태는 사용자 맞춤형 정책을 이용하여 자동 감지되며, 응급 상황이 감지지면, 의료 시스템으로 신속하게 응급 통보 및 응급 데이터를 통보함으로써 환자에게 신속한 응급 구조 서비스를 제공할 수 있게 된다. 마지막으로, 제안된 시스템 구조의 서비스와 기능들을 구현을 통해 입증하였다.
스마트 헬스케어 서비스에서 환자의 응급 상황을 정확하게 응급 감지하고 신속히 알리는 것이 매우 중요하다. 이러한 응급 상황의 감지 및 통보는 대부분 의료진들에 의해 수행되고 있다. 하지만 현재 의료진의 수가 제한되어 있기 때문에 실시간으로 동시에 많은 사람들을 진단하기 어렵다. 본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책을 활용한 응급 생체 데이터의 관리 구조 및 방법론을 제시한다. 제안된 시스템은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 생체 데이터는 무선 신체망으로부터 수집 기능을 수행하고, 2단계는 사용자 맞춤형 응급 정책을 기반으로 생체 데이터의 응급 상태를 감지 기능을 수행하며, 마지막으로, 3단계에서는 건강 상태 정보를 포한한 응급 메시지를 국제 메시지 표준인 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA간 변환하여 의료진에게 자동적으로 전송하는 기능을 수행하게 된다. 이를 통해, 무선 신체망에서 수집된 개인 생체 데이터의 응급 상태는 사용자 맞춤형 정책을 이용하여 자동 감지되며, 응급 상황이 감지지면, 의료 시스템으로 신속하게 응급 통보 및 응급 데이터를 통보함으로써 환자에게 신속한 응급 구조 서비스를 제공할 수 있게 된다. 마지막으로, 제안된 시스템 구조의 서비스와 기능들을 구현을 통해 입증하였다.
In smart healthcare service, the accurate and prompt emergency detection and notification are very critical to patients' lives. Since these detection and notification of emergency situation are usually performed by the medical staffs, it is difficult to simultaneously support many patients in real-t...
In smart healthcare service, the accurate and prompt emergency detection and notification are very critical to patients' lives. Since these detection and notification of emergency situation are usually performed by the medical staffs, it is difficult to simultaneously support many patients in real-time. This article presents a methodology for emergency bio-data transmission for smart healthcare using personalized emergency policy. It consists of three steps: In step 1, the bio-data is collected by wireless body area network. In step 2, the decision on emergency is made using personalized emergency policy. In step 3, the emergency message including the health condition information is converted between IEEE 11073 PHD message and HL7 CDA. By doing this, the emergency status of the individual bio-data collected from wireless body area network is detected automatically using personalized emergency policy. When the emergency is detected, the quick emergency rescue service can be provided to the patient by delivering to the emergency notification and the emergency bio-data. We have verified the service and functions of the proposed system architecture by realizing it.
In smart healthcare service, the accurate and prompt emergency detection and notification are very critical to patients' lives. Since these detection and notification of emergency situation are usually performed by the medical staffs, it is difficult to simultaneously support many patients in real-time. This article presents a methodology for emergency bio-data transmission for smart healthcare using personalized emergency policy. It consists of three steps: In step 1, the bio-data is collected by wireless body area network. In step 2, the decision on emergency is made using personalized emergency policy. In step 3, the emergency message including the health condition information is converted between IEEE 11073 PHD message and HL7 CDA. By doing this, the emergency status of the individual bio-data collected from wireless body area network is detected automatically using personalized emergency policy. When the emergency is detected, the quick emergency rescue service can be provided to the patient by delivering to the emergency notification and the emergency bio-data. We have verified the service and functions of the proposed system architecture by realizing it.
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문제 정의
본 장에서는 일반적인 헬스케어 시스템에 대해 알아본다. 일반적인 헬스케어 모니터링 시스템은 주로 신체 도메인, 통신 도메인, 네트워킹 및 서비스 도메인으로 3개의 도메인으로 구성된다.
이러한 기존의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책을 활용한 응급 생체 데이터 전송 구조를 제안한다. 다른 관련 연구들과 비교하여 본 논문의 독창성을 다음과 같다.
특히, 스마트 헬스케어 서비스에서 환자의 응급 상황을 정확하게 응급 감지하고 신속히 알리는 것이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 스마트 헬스케어를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책을 활용한 응급 생체정보 전송 방법을 제시 하였다. 구체적으로, 스마트 헬스케어 서비스를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책 기반의 메시지 전송 구조를 설계, 상세한 시스템 컴포넌트의 구조 설계, 사용자 맞춤형 응급 정책 기반 상세한 메시지 흐름도를 설계하였고, 마지막으로 이러한 서비스 및 기능들을 실제 사용 장치들을 이용하여 시연 하였다.
가설 설정
요약하면, 스마트 헬스케어 서비스에서 다음의 추가적인 메커니즘들이 필요하다. 1) 개인의 건강 특성에 맞게 자동 진단 메커니즘, 2) IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA 간의 국제 표준간의 상호 호환 지원, 3) 인터넷을 통한고 신뢰성을 가진 데이터 전송 메커니즘이 필요하다.
제안 방법
• 개인 도메인에서 의료 도메인으로 생체 데이터를 자동으로/효율적으로 전환하여 전송하기 위해 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA 간의메시지 변환 구조를 제시하였다.
이에 본 논문에서는 스마트 헬스케어를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책을 활용한 응급 생체정보 전송 방법을 제시 하였다. 구체적으로, 스마트 헬스케어 서비스를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책 기반의 메시지 전송 구조를 설계, 상세한 시스템 컴포넌트의 구조 설계, 사용자 맞춤형 응급 정책 기반 상세한 메시지 흐름도를 설계하였고, 마지막으로 이러한 서비스 및 기능들을 실제 사용 장치들을 이용하여 시연 하였다.
개인 맞춤 응급 정책 데이터베이스는 사용자에 따른 생체 데이터의 응급 값과 사용자 인증 정보를 저장하는 데이터베이 스를 말한다. 생체 데이터의 응급 값은 IEEE 11073 매니저에서 수집된 생체 데이터가 응급인지 아닌지를 응급 값과의 비교를 통해 판단하게 된다. EHR/PHR 은개인 환자에 대한 디지털 포맷으로 건강 정보를 저장하는 데이터베이스를 말한다.
대상 데이터
IEEE 11073 매니저는 IEEE 11073 에이전트에 GET, SET, ACTION, EVENT REPORT 등의 메시지를 통해 필요한 생체정보를 수집한다. IEEE 11073 매니저는 DIM Analyzer, Service Msg.
IEEE 11073 매니저는 IEEE11073 에이전트로부터 IEEE11073-20601에 따라 생체 데이터를 수집하는 기능을 수행한다.
로컬 사용자 정보 매니저는 사용자 인증 데이터베이스, 응급 정책 데이터베이스, Plug-Connected IEEE 11073 에이전트 정보 데이터베이스로 구성된다. 로컬 사용자 인증 데이터베이스는 사용자의 접속을 위한 인증 정보를 저장 및 관리 기능을 수행한다.
신체 센서는 사용자의 생체데이터를 수집하기 위해 몸의 안, 위, 주변에서 부착될 수 있다. 수집된 생체 데이터는 유/무선 통신 네트워크 기술 (예: 블루투스, 지그비, 무선 USB 등) 을 통해 게이트웨이로 전송될 수 있다.
그림 1은 스마트 헬스케어 서비스 지원을 위한 사용자 맞춤형 응급 정책 기반 응급 관리 시나리오를 보여 준다. 시나리오에서 IEEE 11073 에이전트, IEEE 11073 매니저, 사용자 맞춤형 응급 정책 데이터베이스, 응급 관리 서버 (EMS: Emergency Management Server), 병원 시스템, EHR/PHR 데이터베이스로 구성된다. IEEE 11073 에이전트/매니저는 IEEE 11073 PHD 표준 프로 토콜 스택이 탑재된다.
측정된 생체 데이터는 IEEE 11073 PHD 표준 메시지 형식으로 IEEE11073 매니저에서 IEEE11073 에이전트 로부터 수집된 생체 데이터를 실시간으로 응급 상황판 단을 하게 된다. 응급 상황이 판단되면, IEEE11073 매니저는 EMS로 HotLine_Setup를 생성을 요청하고 하고 EMS로 생체 데이터를 전송하게 된다.
그림 5에서 생체데이터 측정을 위해 ZigBee 기반 산소포화도 측정 모듈/ 심전도 측정 모듈을 사용하였고, 생체 정보 전달을 위해 ZigBee/Bluetooth 모듈을 사용 하였다. 측정된 생체데이터는 IEEE 11073 PHD 에이전트 기능을 하는 스마트폰으로 전송되며, 이 생체데이터는 Wi-Fi 무선 통신 모듈을 통해 IEEE 11073 PHD 매니저 및 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA간 변환 프로토콜 기능을 가진 EMS로 전송된다. 산소포화도 및 심전도 센서로부터 측정된 생체데이터는 IEEE 11073-10404 와 11073-10406[11] 표준에 따라 메시지를 생성 및 전송 한다.
이론/모형
측정된 생체데이터는 IEEE 11073 PHD 에이전트 기능을 하는 스마트폰으로 전송되며, 이 생체데이터는 Wi-Fi 무선 통신 모듈을 통해 IEEE 11073 PHD 매니저 및 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA간 변환 프로토콜 기능을 가진 EMS로 전송된다. 산소포화도 및 심전도 센서로부터 측정된 생체데이터는 IEEE 11073-10404 와 11073-10406[11] 표준에 따라 메시지를 생성 및 전송 한다. 생체데이터를 수신한 EMS는 정책기반 데이터베이스서버를 참조하여 생체정보의 응급 여부를 결정하며, 생체데이터가 응급 일 경우, 응급 알림 기능을 이용 하여 HL7 기반 의료어플리케이션으로 알리게 되며, HL7 기반 의료어플리케이션에서 생체정보 요청이 있을 경우 해당 생체정보를 IEEE 11073/HL7 프로토콜 변환을 통해 HL7 기반 의료 어플리케이션으로 전송한다.
성능/효과
모바일, 무선, 스며드는 컴퓨팅 및 통신 환경 등이 진화되어 감에 따라 환자 맞춤형 의료 서비스를 제공하고자 하는 시도들이 진행되고 있다. 자기구성화된 무선 생리학적 모니터링 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 사용하여, 의료진이 환자에게 적기적소에 도움을 줄 수 있게 되었다. 한 예로, 심전도 센서 (ECG: Electrocardiogram) 를 착용한 심장병 환자는 병원에 방문하지 않고 원격지에서 모니터링 될 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
스마트 헬스케어 모니터링 서비스에서 중요한 것은?
스마트 헬스케어 모니터링 서비스에서는 생체 데이터의 신속하고 정확한 응급 상황 감지 및 통보하는 것이 무엇 보다 중요하다[4]. 하지만 건강 상태에 대한 응급 상황 판단은 의료진만이 진단하기 때문에 실시간 또는 동시에 많은 사람들을 모니터링하기가 쉽지 않다.
환자의 생체 데이터는?
환자의 생체 데이터 (몸무게, 심전도, 산소포화도, Oxygen Saturation 등) 는 환자의 몸 속, 신체 밖, 신체의 표면, 신체 주변에서 측정되어 다양한 국제 메시지 표준 (IEEE 11073 PHD (Personal Health Device)[2], HL7 CDA (Clinical Document Architecture)[3] 등) 에의거하여 효율적으로 의료진에게 전송될 수 있다. IEEE 11073 PHD는 의료 장치 (IEEE11073 에이전트, IEEE 11073 매니저) 간의 효율적인 메시지 전송을 위한 계통 표준 (Family of Standards) 이고, HL7 CDA는 헬스케어 공급자와 환자 간의 의료 문서의 교환을 위한 Document Markup 표준이다.
스마트 헬스케어 서비스를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책을 활용한 응급 생체 데이터의 관리 구조 및 방법론을 제시하는데 제안된 시스템은 각 단계에서 무엇을 수행하는가?
제안된 시스템은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 생체 데이터는 무선 신체망으로부터 수집 기능을 수행하고, 2단계는 사용자 맞춤형 응급 정책을 기반으로 생체 데이터의 응급 상태를 감지 기능을 수행하며, 마지막으로, 3단계에서는 건강 상태 정보를 포한한 응급 메시지를 국제 메시지 표준인 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA간 변환하여 의료진에게 자동적으로 전송하는 기능을 수행하게 된다. 이를 통해, 무선 신체망에서 수집된 개인 생체 데이터의 응급 상태는 사용자 맞춤형 정책을 이용하여 자동 감지되며, 응급 상황이 감지지면, 의료 시스템으로 신속하게 응급 통보 및 응급 데이터를 통보함으로써 환자에게 신속한 응급 구조 서비스를 제공할 수 있게 된다.
참고문헌 (11)
Huang Y. M. et al., 2009, "Pervasive, Secure Access to a Hierarchical Sensor-Based Healthcare Monitoring Architecture in Wireless Heterogeneous Networks," IEEE journal on Selected Areas in Comm., vol. 27, no. 4, pp. 400-411, May 2009.
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2008, ISO/IEEE 11073-20601 Standard for Health Informatics-PHD-Application profile-Optimized exchange protocol. ISO/IEEE 11073-20601
R. H. Dolin, et al., "HL7 Clinical Document Architecture, release 2," J. Am. Med. Inform. Assoc., vol. 13, no. 1, pp. 30-39, 2005.
X. Shen, "Emerging Technologies for e-healthcare," IEEE Network, vol. 26, no. 5, pp. 2-3, 2012.
S. Stanley, Franklin, et al., "Does the Relation of Blood Pressure to Coronary Heart Disease Risk Change With Aging?: The Framingham Heart Study," American Heart Association, vol. 103, pp. 1245-1249, 2001.
H. Joan, Skurnick, M. Aladjem and A. Abraham, "Sex Differences in Pulse Pressure Trends With Age Are Cross-Cultural," American Heart Association, pp. 40-47, Jan. 2010.
J. D. Trigo, et al., "Standard-Compliant Real-Time Transmission of ECGs: Harmonization of ISO/IEEE 11073-PHD and SCP-ECG," 31st Annual International Conference of the IEEE EMBS, Minneapolis, Minnesota, USA, Sept. 2-6, 2009.
J. H. Lim, C. Y. Park and S. J. Park, "Home Healthcare Settop-box for Senior Chronic Care using ISO/IEEE 11073 PHD standard," Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2010.
J. Yao and S. Warren, "Applying The ISO/IEEE 11073 Standards to Wearable home Health Monitoring Systems," Journal of Clinical Monitoring and Computing, vol. 19, pp. 427-436, 2006.
W. S. Kim, et al., "Integration of IEEE 1451 and HL7 Exchanging Information for Patients' Sensor Data," Journal of Medical System, vol. 34, no. 6, 2010.
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, ISO/IEEE 11073-20601 Standard for Health Informatics-Device Specialization-Pulse Oximeter, ISO/IEEE 11073-10404/10406
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