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환자의 신체 부위에 착용되어 환자의 직선 운동, 회전 운동 및 자세 변화를 감지하는 의료용 보조기; 상기 의료용 보조기로부터 상기 감지된 환자의 직선 운동 및 회전 운동에 대한 움직임 감지 데이터 및 자세 변화에 대한 상태 감지 데이터를 무선 통신으로 인가받아 실시간으로 전송하는 환자의 휴대용 단말기; 및상기 환자의 휴대용 단말기로부터 상기 움직임 감지 데이터 및 상기 상태 감지 데이터를 수신하여, 의료용 보조기 애플리케이션을 통해 환자의 의료용 보조기 착용 여부, 운동량 및 낙상 여부를 판단하는 의료진의 휴대용 단말기; 를 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 의료용 보조기는 플레이트 형상으로 탈부착되어 환자의 직선 운동, 회전 운동 및 자세 변화를 감지하는 움직임 감지부; 및내부 공간이 빈 박스 형상으로, 상부면에 상기 움직임 감지부를 부착하고, 측면에 형성된 관통홀을 통해 저장부의 탈착 및 전원 공급이 가능한 보조기 케이스; 를 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 시스템
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제 2 항에 있어서, 상기 움직임 감지부는 환자의 상기 직선 운동에 대한 가속도의 값을 측정하는 가속도 센서; 환자의 상기 회전 운동에 대한 각가속도의 값을 측정하는 자이로 센서; 환자의 상기 직선 운동에 대한 가속도값을 측정하고, 상기 회전 운동에 대한 각도 변화율을 계산하여 환자의 상기 자세 변화를 감지하는 관성 측정 유닛 센서; 환자의 수직 운동에 대한 중력 가속도의 값을 측정하는 중력 센서; 및상기 가속도의 값, 상기 각가속도의 값, 상기 각도 변화율, 상기 중력 가속도의 값을 인가받아 무선 통신으로 상기 환자의 휴대용 단말기로 전송하는 무선 통신부;를 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 의료용 보조기와 상기 움직임 감지부의 탈부착 형태는벨크로형, 클립형, 자석 부착형, 삽입형 및 벨트형 중 어느 한 형태를 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 데이터의 전송 및 수신은무선 통신망을 이용하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 시스템
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제 2 항에 있어서, 상기 움직임 감지부는 상기 움직임 감지 데이터 및 상기 상태 감지 데이터를 시간 정보와 함께 로그 파일 형식으로 저장하는 저장부; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 시스템
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제 6 항에 있어서, 상기 저장부에 저장되는 데이터는 환자 정보와 매칭되어 룩업 테이블 형식으로 빅 데이터베이스에 저장되는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 시스템
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의료용 보조기의 움직임 감지를 통해 환자의 휴대용 단말기가 환자의 직선 운동, 회전 운동 및 자세 변화에 대한 데이터를 실시간으로 의료진의 휴대용 단말기로 전송하는 단계; 및상기 의료진의 휴대용 단말기가 상기 데이터를 수신하여 환자의 의료용 보조기 착용 여부, 운동량 및 낙상 여부를 판단하고, 상기 환자의 휴대용 단말기로 피드백 메시지를 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 8 항에 있어서, (a) 상기 의료용 보조기가 움직임 감지부를 부착한 상태에서 환자의 신체 부위에 착용되어 움직이는 단계; (b) 상기 움직임 감지부가 상기 의료용 보조기의 움직임 감지를 통해 환자의 직선 운동, 회전 운동 및 자세 변화를 감지하는 단계; (c) 상기 환자의 휴대용 단말기가 상기 감지된 환자의 직선 운동 및 회전 운동에 대한 움직임 감지 데이터 및 자세 변화에 대한 상태 감지 데이터를 무선 통신망을 통해 실시간으로 상기 의료진의 휴대용 단말기로 전송하는 단계; 및(d) 상기 의료진의 휴대용 단말기가 상기 움직임 감지 데이터 및 상기 상태 감지 데이터를 수신하여, 의료용 보조기 애플리케이션을 통해 환자의 의료용 보조기 착용 여부, 운동량 및 낙상 여부를 판단하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 9 항에 있어서, 상기 (d) 단계 이후에, (e) 상기 판단된 환자의 의료용 보조기 착용 여부, 운동량 및 낙상 여부에 대한 환자의 실시간 정보를 상기 의료진의 휴대용 단말기가 분석하여 환자의 현재 상태를 평가한 후에, 상기 환자의 휴대용 단말기로 피드백 메시지, 교육 자료 및 해당 환자의 맞춤형 처방을 전송하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 9 항에 있어서, 상기 (c) 단계는,상기 움직임 감지부가 상기 움직임 감지 데이터 및 상기 상태 감지 데이터를 시간 정보와 함께 저장부에 로그 파일 형식으로 저장하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 11 항에 있어서, 상기 (c) 단계는,상기 저장부에 저장된 상기 움직임 감지 데이터 및 상기 상태 감지 데이터가 환자 정보와 매칭되어 룩업 테이블 형식으로 빅 데이터베이스에 저장되는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 10 항에 있어서, 상기 (b) 단계에서,상기 환자의 직선 운동이 감지되지 않은 경우,상기 의료진의 휴대용 단말기가, 탑재된 상기 의료용 보조기 애플리케이션을 통해 해당 환자의 의료용 보조기 착용 여부를 '미착용 상태’로 판단하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 (e) 단계에서,상기 의료진의 휴대용 단말기는 ‘의료용 보조기 착용 권유'에 대한 피드백 메시지를 전송하거나, 의료용 보조기 착용에 대한 교육 자료를 제공하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 14 항에 있어서, 상기 (e) 단계 이후에,빅 데이터베이스에 저장된 데이터가 인공지능의 딥 러닝 분석 기술을 이용하여 해당 환자의 추후 진료 또는 치료시 사용되는 단계; 및상기 빅 데이터베이스에 저장된 데이터가 의료용 보조기 실제 착용 순응도 평가 결과, 의료용 보조기 착용에 대한 피드백 및 의료용 보조기 착용 교육의 효과에 대한 케이스를 데이터베이스화하여 기계 학습된 정보가 다른 환자들에게도 적용되어 환자별 맞춤 처방에 활용되는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 10 항에 있어서, 상기 (c) 단계에서,상기 의료진의 휴대용 단말기는 탑재된 상기 의료용 보조기 애플리케이션을 통해 상기 전송된 움직임 감지 데이터로부터, 해당 환자의 운동 또는 활동 실천 정도를 판단하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 16 항에 있어서, 상기 (e) 단계에서,해당 환자의 상기 운동 또는 활동 실천 정도가 일정 기준을 충족하지 못하는 경우, 상기 의료진의 휴대용 단말기는 상기 환자의 휴대용 단말기에 '추가적인 운동 또는 활동 실천 권유'에 대한 피드백 메시지를 전송하거나, 추천 운동 또는 추천 활동에 대한 교육 자료를 제공하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 17 항에 있어서, 상기 (e) 단계 이후에,빅 데이터베이스에 저장된 데이터가 인공지능의 딥 러닝 분석 기술을 이용하여 해당 환자의 추후 진료 또는 치료시 사용되는 단계; 및상기 빅 데이터베이스에 저장된 데이터가 환자의 운동 또는 활동 실천 정도 평가 결과, 추가적인 운동 또는 활동 실천 권유에 대한 피드백 및 추천 운동 또는 추천 활동 교육의 효과에 대한 케이스를 데이터베이스화하여 기계 학습된 정보가 다른 환자들에게도 적용되어 환자별 맞춤 처방에 활용되는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 10 항에 있어서, 상기 (d) 단계에서,상기 의료진의 휴대용 단말기는 상기 전송된 움직임 감지 데이터 중 각가속도 및 중력 가속도 값의 변화가 단기간에 급증하는 움직임 감지 데이터로부터, 해당 환자의 ‘낙상 사고 발생'으로 판단하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 19 항에 있어서, 상기 (e) 단계에서,해당 환자의 상기 각가속도 및 중력 가속도 값의 변화가 일정 값을 초과하는 경우, 상기 의료진의 휴대용 단말기는 상기 환자의 휴대용 단말기에 ‘낙상 사고 발생시 응급 처치 방법'에 대한 피드백 메시지를 전송하거나, 낙상 사고시 응급 처치 방법에 대한 교육 자료를 제공하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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제 20 항에 있어서, 상기 (e) 단계 이후에,빅 데이터베이스에 저장된 데이터가 인공지능의 딥 러닝 분석 기술을 이용하여 해당 환자의 추후 진료 또는 치료시 사용되는 단계; 및상기 빅 데이터베이스에 저장된 데이터가 환자 치료 부위의 무게 중심의 각가속도 및 중력 가속도의 값의 변화와 낙상 사고 발생 여부의 상관관계 평가 결과, 낙상 사고시 응급 처치에 대한 피드백 및 응급 처치 방법 교육의 효과에 대한 케이스를 데이터베이스화하여 기계 학습된 정보가 다른 환자들에게도 적용되어 환자별 맞춤 처방에 활용되는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,움직임 감지를 이용한 의료용 보조 방법
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