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모듈부가 다양한 형태의 입력에 대응할 수 있는 입력 API로서 입력기능부를 통해 환자식별 항목을 입력받는 단계(S210); 상기 모듈부가 입력된 상기 환자식별 항목을 데이터 베이스부의 정규화 룰 DB에 로드된 전처리 룰에 따라 기설정한 정규표현 형식으로 정규화하되, 한글을 표현하는 유니코드를 이용하여 초성, 중성, 종성을 분리하고 하기의 수학식 1을 이용하여 인덱스(index)를 산출하여 정규화하도록 전처리하는 단계(S220); [수학식 1]상기 모듈부는 상기 환자식별 항목의 입력타입을 확인 분석하여 상기 데이터 베이스부의 마스터 테이블에서 가장 매칭률이 높은 식별케이스에 맞는 MPI 식별 케이스군을 선별하는 패턴분석 단계(S230); 상기 모듈부가 상기 MPI 식별 케이스군에 대해 정확매칭을 수행하는 단계(S240); 상기 모듈부가 환자 개인의 식별을 위한 환자식별 정보가 유일한지를 판단하는 단계(S250); 상기 환자식별정보가 유일한지를 판단하는 단계(S250)에서 유일한 환자식별 정보가 없음에 따라, 상기 모듈부는 정확매칭 수행 단계(S240)에서 판단되지 못한 MPI 식별 케이스군에 해당하지 않는 데이터들을 추가하면서 확률 매칭률을 계산하는 재매칭을 수행하는 확률매칭 수행단계(S260); 상기 정확매칭을 수행하는 단계(S240)의 매칭결과 정보와 상기 확률매칭을 수행하는 단계(S260)에서 확률매칭률 임계값보다 크거나 같은 경우 환자식별 정보를 매칭결과 정보로서 출력하고, 식별케이스의 확률매칭률 임계값보다 크거나 같은 경우가 없는 경우 고유식별코드를 새로 생성하여 출력하는 단계(S270); 및 상기 모듈부는 최종적으로 환자 식별하는데 선택된 식별케이스 정보와 환자 정보가 새로 생성되어 축적된 상기 마스터 테이블의 정보를 학습하여, MPI 식별 케이스의 우선순위 결정 룰의 가중치를 업데이트하는 학습 과정을 수행하는 단계(S280); 를 포함하는 환자 개인정보 식별 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 환자식별 항목을 입력받는 단계(S210)에서 입력받는 환자식별 항목은 성명, 생년월일, 성별, 주소, 핸드폰번호, 유선전화번호, 이메일주소, 보험종류, 주진료과 및 발생일자를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 개인정보 식별 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 전처리하는 단계(S220)는 상기 환자식별 항목을 입력받는 단계(S210)에서 입력된 데이터를 로드하는 단계(S221); 상기 로드된 입력 데이터에 맞는 전처리 룰을 전처리 룰 DB를 통해 로드하는 단계(S222); 상기 로드된 입력 데이터에 대해 항목별 데이터 타입 및 길이를 확인하는 단계(S223); 및 정규화된 데이터를 전처리 결과 정보로 저장하는 단계(S225); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 개인정보 식별 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 패턴분석 단계(S230)는 상기 정규화하는 단계(S224)를 거쳐 정규화된 입력 항목에 데이터가 존재하는지를 확인하는 단계(S231); 상기 정규화된 입력 항목에 데이터가 존재하는 경우, 존재하는 데이터의 입력타입을 확인하는 단계(S232);상기 상기 데이터 베이스부의 식별케이스 우선순위 DB에 접근하여 식별 케이스 우선순위를 로드하는 단계(S233); 확인된 입력타입에 해당하면서 우선순위가 가장 높은 식별 케이스를 선정하는 단계(S234); 및 해당하는 식별케이스 순번과 매칭률 임계값을 저장하는 단계(S235); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 개인정보 식별 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 정확매칭을 수행하는 단계(S240)는 상기 모듈부가 상기 데이터 베이스부의 마스터 테이블에 연결하여 정확매칭을 시동하는 단계(S241); 상기 모듈부가 상기 마스터 테이블에 연결하여 상기 패턴분석 단계(S230)에서 선정된 식별 케이스와 해당하는 임계값을 로드하는 단계(S242); 상기 전처리하는 단계(S220)에서 전처리된 입력 데이터를 로드하는 단계(S243); 매칭 알고리즘을 로드하는 단계(S244); 상기 환자식별 항목의 입력 데이터 발생일자와 타겟 레코드의 적용일자를 비교하여, 상기 발생일자 이전의 데이터를 타켓으로 선정하는 단계(S245); 상기 매칭 알고리즘을 사용하여 상기 식별 케이스 항목 순서대로 매칭률을 계산하는 단계(S246); 및 상기 식별케이스 항목 순서대로 계산한 매칭률을 기설정된 매칭률 임계값과 비교하여 고유식별정보를 판단하는 단계(S247); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 개인정보 식별 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 확률매칭을 수행하는 단계(S260)는 상기 패턴분석 단계(S230)에서 기 선정된 식별케이스 우선순위를 로드하는 단계(S261); 상기 데이터 베이스부의 식별케이스 우선순위 DB에 접근하여 정확매칭 이후 미식별시 사용되어진 다음 우선순위의 식별케이스를 가져오는 단계(S262); 상기 환자식별 항목을 입력받는 단계(S210)에서 입력된 입력데이터의 발생일자와 적용일자를 비교하여, 상기 발생일자 이전의 적용일자 레코드를 타겟으로 판단하는 단계(S263); 매칭 알고리즘을 사용하여 식별케이스 항목 순서대로 매칭률을 계산하는 단계(S264); 및 상기 식별케이스 항목 순서대로 계산한 매칭률을 설정된 매칭률 임계값과 비교하여 고유식별정보를 판단하는 단계(S265); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 개인정보 식별 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 고유식별코드를 생성하여 출력하는 단계(S270)는 상기 정확매칭을 수행하는 단계(S240) 및 상기 확률매칭 수행단계(S260)를 거쳐 처리된 매칭 결과들을 로드하는 단계(S271); 및 상기 로드된 매칭결과가 유일한 하나의 매칭값으로 나온 경우, 2개 이상의 매칭값으로 나온 경우 및 매칭된 값이 하나라도 없을 경우의 3가지 경우로 구분하여 판단하는 단계(S272); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 개인정보 식별 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 3가지 경우로 구분하여 판단하는 단계(S272)에서 로드된 매칭결과가 상기 마스터 테이블에서 유일한 매칭값으로 나온 경우에, 검색된 환자 데이터를 MRN 번호와 같이 표시하고 출력하는 것을 특징으로 하는 환자 개인정보 식별 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 3가지 경우로 구분하여 판단하는 단계(S272)에서 로드된 매칭결과가 2개 이상으로 나오는 경우에, 상기 2개 이상의 매칭결과를 화면에 출력하는 단계(S274-2); 및 상기 출력된 2개 이상의 매칭결과에 대해 사용자의 선택을 입력받는 단계(S275-2); 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 개인정보 식별 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 3가지 경우로 구분하여 판단하는 단계(S272)에서 로드된 매칭결과가 하나라도 없을 경우에, 사용자의 입력에 따라 새로운 MRN 번호를 생성할지 여부를 판단하는 단계(S274-3); 사용자의 입력에 따라 새로운 MRN 번호를 생성하는 단계(S275-3); 및 생성된 MRN 번호와 관련된 정보를 상기 마스터 테이블에 추가 저장하고 출력하는 단계(S276-3); 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 개인정보 식별 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 학습 과정을 수행하는 단계(S280)는 환자 식별하는데 선택된 매칭 결과를 로드하는 단계(S281); 상기 마스터 테이블에 연결하여 식별성공 케이스들을 카운트하고 식별케이스 우선순위를 재산출하는 단계(S283); 및 상기 재산출된 식별케이스 우선순위에 따라 상기 데이터 베이스부의 식별케이스 우선순위 DB를 업데이트하는 단계(S284); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자 개인정보 식별 방법
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