최근 노인인구의 증가하는 추세에 따라 만성질환자의 수도 증가하고 있으며 이에 따라 만성질환자들에 대한 건강 관리문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 논문에서는 스마트 모바일 기기를 이용한 만성질환 관리 시스템을 구현하고자 한다. 제안한 만성질환 관리 시스템은 생체정보를 검출하는 생체계측센서와 그 센서로부터 정보를 수신하고 환자관리 서버로 정보를 전송하는 스마트 모바일 기기, 그리고 무선 통신망을 통해 전달받은 데이터를 해석하고 처리하기 위한 환자관리 서버, 환자관리 DB, 그리고 환자 증상분석 전문가 에이전트로 구성된다. 생체 신호는 심전도, 혈압, 혈당 및 PPG 등의 모듈로 구성하였다. 만성질환자에 대한 건강관리 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며, 모바일 환경에서 환자군에게 맞는 개별적인 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
최근 노인인구의 증가하는 추세에 따라 만성질환자의 수도 증가하고 있으며 이에 따라 만성질환자들에 대한 건강 관리문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 논문에서는 스마트 모바일 기기를 이용한 만성질환 관리 시스템을 구현하고자 한다. 제안한 만성질환 관리 시스템은 생체정보를 검출하는 생체계측센서와 그 센서로부터 정보를 수신하고 환자관리 서버로 정보를 전송하는 스마트 모바일 기기, 그리고 무선 통신망을 통해 전달받은 데이터를 해석하고 처리하기 위한 환자관리 서버, 환자관리 DB, 그리고 환자 증상분석 전문가 에이전트로 구성된다. 생체 신호는 심전도, 혈압, 혈당 및 PPG 등의 모듈로 구성하였다. 만성질환자에 대한 건강관리 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며, 모바일 환경에서 환자군에게 맞는 개별적인 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
According to the recent trends in the growing elderly population, the chronically ill have increased. Thus the importance of the health care issues for them has emerged. In this paper, we want to implement a chronic disease management system using smart mobile devices. Proposed chronic disease manag...
According to the recent trends in the growing elderly population, the chronically ill have increased. Thus the importance of the health care issues for them has emerged. In this paper, we want to implement a chronic disease management system using smart mobile devices. Proposed chronic disease management system is consisted of the biometric sensor, smart mobile devices, the patient management server, patient management DB, and patient symptoms analysis agent. The biometric sensor detects a biological information. Smart mobile devices receive the patient information from the sensor and transmit the information to the patient management server. The patient management server, patient management DB, and patient symptoms agent analysis agent analyze to process data delivered through a wireless communication network. Bio-signals includes modules of ECG, blood pressure, blood sugar and PPG. We are able to determine the current health status by monitoring measured biometric data through chronically ill health management system. We will focus on the individual service to be appropriate for a patient group in a mobile environment.
According to the recent trends in the growing elderly population, the chronically ill have increased. Thus the importance of the health care issues for them has emerged. In this paper, we want to implement a chronic disease management system using smart mobile devices. Proposed chronic disease management system is consisted of the biometric sensor, smart mobile devices, the patient management server, patient management DB, and patient symptoms analysis agent. The biometric sensor detects a biological information. Smart mobile devices receive the patient information from the sensor and transmit the information to the patient management server. The patient management server, patient management DB, and patient symptoms agent analysis agent analyze to process data delivered through a wireless communication network. Bio-signals includes modules of ECG, blood pressure, blood sugar and PPG. We are able to determine the current health status by monitoring measured biometric data through chronically ill health management system. We will focus on the individual service to be appropriate for a patient group in a mobile environment.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
최근 입력된 데이터의 유무 확인을 위해 데이터베이스에 접근하고 최근 입력데이터가 있을 경우에는 그 데이터에 해당하는 건강 정보 및 관련 뉴스 출력이 우선적으로 이루어진다. 또한 자신이 입력한 수치에 대한 데이터베이스에 저장 여부를 선택하여 데이터베이스에 저장이 가능하도록 한다.
본 연구는 만성질환자의 상태를 주기적 · 지속적으로 관리하기 위하여 스마트 기기를 통해 시 · 공간에 구애받지 않고 무구속 · 무자각 생체 신호를 입력받아 당뇨 · 심혈관 관련 지능형 DB를 구축하고, 환자가 원하는 최적의 서비스를 최적의 타이밍에 제공할 수 있는 스마트 모바일 기반 만성질환 관리 시스템을 개발하는 것이다.
본 연구에서는 ETT 과정을 온톨로지 기법을 이용하여 지능형으로 구현하고자 한다. 온톨로지 기법을 이용하는 이유는 환자 정보를 개념적으로 정리할 수 있고 자동화된 에이전트를 통해 정확한 정보 검색과 새로운 지식의 생성이 가능하기 때문이다.
본 연구는 만성질환자의 상태를 주기적 · 지속적으로 관리하기 위하여 스마트 기기를 통해 시 · 공간에 구애받지 않고 무구속 · 무자각 생체 신호를 입력받아 당뇨 · 심혈관 관련 지능형 DB를 구축하고, 환자가 원하는 최적의 서비스를 최적의 타이밍에 제공할 수 있는 스마트 모바일 기반 만성질환 관리 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구의 목적은 모든 환자들을 똑같이 대접하는 것이 아니라 환자들을 차별화하여 각각의 환자들에게 맞춤식 의료서비스를 제안하는 것이다. 정보기술에 기반한 과학적인 제반환경을 갖춤으로써 의료서비스 속성, 인구통계적 정보, 이익율 등의 관점에서 환자군을 이해하기 위해 DW를 사용하고 환자군에게 맞게 개별적인 서비스 전략을 짜는 것이 중요하다.
본 연구의 목표는 만성질환자의 상태를 주기적 · 지적으로 관리하기 위하여 스마트 모바일 기기를 통해 시 · 공간에 구애받지 않고 무구속 · 무자각 생체 신호를 입력받아 당뇨 · 심혈관 관련 환자 DB를 구축하고, 환자가 원하는 최적의 서비스를 최적의 타이밍에 제공할 수 있는 만성질환 관리 시스템을 개발하는 것이다.
이는 측정된 데이터를 서버로 전송할지 유 · 무를 판단하는 과정으로써 잘못 측정된 값이나 의미 없는 값을 1차적으로 걸러냄으로써 시스템의 효율을 높이고자함이다.
이에 본 연구에서는 당뇨 및 심혈관질환과 같은 만성질환자를 위한 무구속 · 무자각 지향의 센싱 기술을 확보하기 위해 혈당과 비침습적 혈압, 무구속 심전도 및 PPG의 지표들을 도출한다. 이를 통해 응급 call 서비스, 모바일 혈당관리 서비스 등 당뇨 및 심혈관 질환자에 대한 질병관리 서비스와 환자 데이터를 바탕으로 환자의 특성과 건강 상황에 따라 건강 모바일 콘텐츠를 제공하는 맞춤 웰빙관리 서비스를 제공하고자 한다.
이에 본 연구에서는 당뇨 및 심혈관질환과 같은 만성질환자를 위한 무구속 · 무자각 지향의 센싱 기술을 확보하기 위해 혈당과 비침습적 혈압, 무구속 심전도 및 PPG의 지표들을 도출한다. 이를 통해 응급 call 서비스, 모바일 혈당관리 서비스 등 당뇨 및 심혈관 질환자에 대한 질병관리 서비스와 환자 데이터를 바탕으로 환자의 특성과 건강 상황에 따라 건강 모바일 콘텐츠를 제공하는 맞춤 웰빙관리 서비스를 제공하고자 한다.
이에 본 연구는 온톨로지를 활용하여 환자에 대한 정보를 관리함으로써 정보의 축척이 단순한 개별정보의 저장이 아닌 복합적 · 지능적으로 구성하여 환자정보관리 DW(데이터 웨어하우스)의 초석을 마련하고자 한다.
이에 본 연구에서는 당뇨 및 심혈관질환과 같은 만성질환자를 위한 무구속 · 무자각 지향의 센싱 기술을 확보하기 위해 혈당과 비침습적 혈압, 무구속 심전도 및 PPG의 지표들을 도출한다.
이에 본 연구에서는 이러한 문제점을 바탕으로 무구속 · 무자각 지향의 센싱 기술을 통해 취득된 환자 데이터를 지능적으로 처리하고 판단하여 개인 맞춤형 의료서비스를 제공해주는 스마트 모바일 기기를 이용한 만성질환 관리 시스템을 개발하고자 한다.
제안 방법
그러나, 본 연구에서는 사용자가 스마트 기기에 측정 장치를 연결하고 생체 신호를 측정함으로써, 사용자를 구속하지 않고 신호를 측정할 수 있는 장점을 가지고 있다. PPG 신호를 무구속으로 측정하고, 측정한 PPG 신호에서 Peak점을 추출하고, 이에 대한 HRV 분석 기능을 수행한다. PPG 신호는 사람의 심장 박동에 따라 동맥에 흐르는 혈액의 양이 변화하며, 이를 신호로 표현한 것이다.
환자 데이터를 바탕으로 환자의 개선, 유지, 악화상태로 분석하는데, 환자 질환의 정도에 따라 판단기준은 다르게 설정한다. 담당의사가 환자관리 DB에 저장된 이력 데이터와 진찰결과를 종합적으로 검토하여 환자의 현재 질환정도를 결정하고, 환자 질환정도의 부류를 지정하고, 환자 증상분석 전문가 에이전트는 이 부류에 대응하는 규칙을 이용하여 환자의 질환상태의 개선, 유지, 악화 등을 결정한다. 환자의 상태가 악화 상태로 접어들 때는 환자와 담당의사에게 이 사실을 통보해 환자가 직접 담당의사를 찾아 진단을 받을 수 있도록 한다.
이를 위해 환자의 생체 정보를 검출하는 센서와 그 센서로부터 정보를 수신하는 스마트 모바일 기기, 그리고 생체 정보를 해석하고 개인화 분석 기술을 적용해 맞춤 콘텐츠를 제공해주는 환자관리 서버를 구성한다. 또한, 만성질환자의 대부분을 차지하는 노인 환자들이 친숙하게 사용할 수 있도록 음성으로 질환 상태에 대한 설문 및 관찰 정보를 입력할 수 있도록 개발된 입을 이용한다. 환자가 입력한 데이터는 센세에서 측정된 값과 함께 무선 인터넷 망을 통해서 전송되어 병원에 있는 환자관리 DB에 저장된다.
[figure 2]는 본 연구에서 제안한 스마트 모바일 기기를 이용한 만성질환 관리 시스템의 전체 구성도이다. 본 시스템은 만성질환자들이 스마트 모바일 기기를 이용하여 병원에 위치한 환자관리 서버에 접속하여 자신의 상태에 관련된 정보를 전송하게 된다. 이를 위해 환자의 생체 정보를 검출하는 센서와 그 센서로부터 정보를 수신하는 스마트 모바일 기기, 그리고 생체 정보를 해석하고 개인화 분석 기술을 적용해 맞춤 콘텐츠를 제공해주는 환자관리 서버를 구성한다.
생체계측센서로부터 송 · 수신부를 통해 입력된 정보는 간단한 기준을 이용하여 분석한다.
분당서울대병원이 운영하는 경기도 아토피 · 천식 교육정보센터는 알레르기 질환의 관리를 돕는 모바일 애플리케이션을 이용한다. 이 앱은 최근 급격히 늘어나고 있는 천식, 알레르기비염, 아토피피부염과 같은 질환 뿐 아니라, 생명에 위협을 줄 정도로 치명적인 아나필락시스 등 알레르기 질환을 폭넓게 다루고, 올바른 건강 정보를 담았다. 천식과 알레르기비염, 아토피피부염에 대해서는 환자나 보호자가 매일 질환별로 증상을 확인해 점수를 통해 질환의 정도를 알 수 있도록 했다.
본 시스템은 만성질환자들이 스마트 모바일 기기를 이용하여 병원에 위치한 환자관리 서버에 접속하여 자신의 상태에 관련된 정보를 전송하게 된다. 이를 위해 환자의 생체 정보를 검출하는 센서와 그 센서로부터 정보를 수신하는 스마트 모바일 기기, 그리고 생체 정보를 해석하고 개인화 분석 기술을 적용해 맞춤 콘텐츠를 제공해주는 환자관리 서버를 구성한다. 또한, 만성질환자의 대부분을 차지하는 노인 환자들이 친숙하게 사용할 수 있도록 음성으로 질환 상태에 대한 설문 및 관찰 정보를 입력할 수 있도록 개발된 입을 이용한다.
이론/모형
환자가 입력한 데이터는 센세에서 측정된 값과 함께 무선 인터넷 망을 통해서 전송되어 병원에 있는 환자관리 DB에 저장된다. 당뇨 및 심혈관 질환에 대한 주요 지표인 혈당과 비침습적 혈압의 지표들을 도출하여 가능한 환자의 일상생활에 영향을 주지 않고 계측하는 무구속 생체계측과 지속적 모니터링을 위하여 환자가 계측을 의식하지 않고도 계측이 가능하도록 하는 무자각 센서 계측기술을 이용한다. 이를 통해 응급 call 서비스, 모바일 혈당관리 서비스 등 당뇨 및 심혈관 질환자에 대한 질병관리 서비스와 환자 데이터를 바탕으로 환자의 특성과 건강 상황에 따라 건강모바일 콘텐츠를 제공하는 맞춤 웰빙관리 서비스를 제공하고자 한다.
또한, 만성질환자들의 건강 상태를 체크하기 위해 혈당, 혈압, 심전도, 맥박, 피부전기전도도, 가속도, 환경정보 등의 센서를 사용한다. 생체신호 검출용 센서부품으로는 ECG, EEG, SpO2, CO, EtCO2, IBP, NIBP, Respiratory Mechanics, Peripheral Nerve Simulator, Multi Gas Analysis등을 사용한다. 생체계측센서로부터 송 · 수신부를 통해 입력된 정보는 간단한 기준을 이용하여 분석한다.
성능/효과
Q-care 서비스는 KT와 경기도, 질병관리본부, 퀄컴이 함께 만든 IT 기반 혈당 · 혈압 관리 솔루션으로 당뇨병, 고혈압 등 만성질환자가 웹(Web)과 스마트폰 앱(App)을 통해 언제, 어디서나 자가 건강관리를 할 수 있도록 도와주는 서비스이다. 2011년부터 2013년까지 2년 동안 경기도 광명, 안산 보건소의 30~64세 당뇨 환자 680명을 대상으로 Q-care 서비스를 시범적으로 적용한 결과 참가자의 99%가 서비스에 만족감을 가지고 있는 것으로 나타났다. 또한, Q-care 서비스를 이용한 환자들의 식이요법 실천율은 서비스 전보다 4배 이상 증가했으며, 당화혈색소 지속 조절률도 80%에 달해 식습관 개선에 효과적인 것으로 나타났다[5].
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
SPaCS는 무엇인가?
SPaCS(Smart Patient Care System)는 당뇨와 고혈압, 천식 등 만성질환을 관리하고 예방할 수 있는 스마트폰 어플리케이션으로 엠티엠과 경원유글로브 한림대춘천성심병원, 한진정보통신 등이 참여하여 개발한 환자 맞춤형 스마트 환자관리시스템이다. 이 시스템은 혈압측정기와 혈당측정기 데이터를 블루투스로 전송할 수 있는 기능을 제공하며, 의료영상자료 또는 진료소견서, 심전도 등에서 진료 연속성을 보장할 수 있는 스마트 PACS-View 환자관리 기능도 내장되어 있다.
HRV를 분석하기 위해 심장박동 주기를 획득하는 방법에는 무엇이 있는가?
일반적으로 HRV(미세심박변화율)를 분석하기 위해서는 심장박동 주기를 획득해야 한다. 이를 위해 EKG(심전도) 신호를 측정하여 추출하는 방법과 지첨(손가락 끝)에서 PPG(광전용적맥파) 신호를 측정하여 추출하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법들은 측정과정에서 사용자를 구속상태로 제한하는 단점이 있다.
Q-care 서비스는 무엇인가?
Q-care 서비스는 KT와 경기도, 질병관리본부, 퀄컴이 함께 만든 IT 기반 혈당·혈압 관리 솔루션으로 당뇨병, 고혈압 등 만성질환자가 웹(Web)과 스마트폰 앱(App)을 통해 언제, 어디서나 자가 건강관리를 할 수 있도록 도와주는 서비스이다. 2011년부터 2013년까지 2년 동안 경기도 광명, 안산 보건소의 30~64세 당뇨 환자 680명을 대상으로 Q-care 서비스를 시범적으로 적용한 결과 참가자의 99%가 서비스에 만족감을 가지고 있는 것으로 나타났다.
참고문헌 (11)
Dimitrios Al. Alexandrou, etc., "UMIMATE: A ubiquitous Healthcare emergency platform," The International Special Topic Conference on Information Technology in Biomedicine, 2006.
Jun-Hyuk Lee, "Implementation of U-Healthcare Monitoring System based on USN," The journal of Korea Information and Communications Society, Vol. 33, No. 2, pp.75-81, 2008.
In-Young Kim, "Need for Ubiquitous Healthcare Technology," The journal of Korea Institute of Electronics Engineers, Vol. 32, No. 12, pp.19-28, 2005.
www.e-allergy.org
http://qcare.gg.go.kr
http://www.etnews.com/201107080116
IBM m-Health Wireless Healthcare Solution, www-03.ibm.com/technology
EU 6th Framework Programme, cordis.europa.eu/fp6/projects.htm
11 Awesome Mobile Apps, healthcareitsystems.com/2012/07/11-awesome-mobile-apps
Kristof Van Laerhoven, "Medical Healthcare Monitoring with Wearable and Implantable Sensors," 2nd Int. Workshop on Ubiquitous computing for pervasive Healthcare Applications, 2004.
Gui-Jung Kim, "Medical CRM Frame Design for Medical Institution," The journal of Korea Information and Communications Society, Vol. 8, No. 12, pp.20-27, 2008.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.