KR102131973B1 - 개인 건강관리 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 유전체 분석 결과의 보정을 통한 개인 건강관리 방법 및 시스템에 관한 것으로, 구체적으로 유전체 분석 결과에 개인(personal) 건강정보 및 일반(public) 건강정보를 연계/반영하여 상기 유전체 분석 결과를 보정/보완함으로써 사용자에게 보다 현실성 있는 건강관리 정보를 제공하기 위한 개인 건강관리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 방법 및 시스템은 유전체 분석 결과를 현실에 보다 부합하도록 보정하여 개인 건강관리의 현실성, 실효성을 향상시킬 수 있다.
또한, 사용자의 반복적인 유전체 분석 수행 없이도 유전체 분석 결과에 기반한 건강관리 정보를 지속적으로 제공할 수 있어 유전체 분석 결과에 대한 활용률을 향상시킴은 물론 사용자의 비용부담을 덜어줄 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 방법 및 시스템은 유전체 분석 결과를 현실에 보다 부합하도록 보정하여 개인 건강관리의 현실성, 실효성을 향상시킬 수 있다.
또한, 사용자의 반복적인 유전체 분석 수행 없이도 유전체 분석 결과에 기반한 건강관리 정보를 지속적으로 제공할 수 있어 유전체 분석 결과에 대한 활용률을 향상시킴은 물론 사용자의 비용부담을 덜어줄 수 있다.
Description
본 발명은 유전체 분석 결과의 보정을 통한 개인 건강관리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
유전체 분석 서비스는 태어날 때부터 가지고 있는 유전적인 위험요인을 파악해서 어떤 질병, 어떤 약물에 위험성과 반응정보를 가지고 있는지 확인하여 미래의 질병 위험도와 건강관리의 방향을 제시해 주는 개인별 맞춤 건강관리 서비스이다.
종래 유전체 분석 서비스를 통해 일반적으로 제공되는 유전체 분석 결과 리포트는 사용자의 유전적 요인에 의한 질병 별 수치화(또는 등급화)된 발병 위험도를 사용자에게 제시하여 사용자로 하여금 개인에게 잠재해 있는 질병에 대한 사전 관리를 가능하게 함은 물론 발병 후에도 보다 효과적인 맞춤 치료 수행을 가능하게 한다.
그러나, 개인의 표현형질(Phenotype)은 단순히 유전적인 요인만을 고려하여 분석할 수는 없는 것으로, 설령 종래 유전체 분석 서비스를 통해 제공되는 잠재된 질병에 대한 발병 위험도가 높게 나왔다고 하여 실제 사용자가 가장 주의해야 할 질병이 아닐 수 있고, 반대로 발병 위험도는 낮게 나왔지만 실제 사용자가 가장 주의해야 할 질병일 가능성이 있다는 점에 종래 유전체 분석 결과만을 고려한 건강관리 정보는 실제 질병 예방에 대한 정확한 지표를 제시할 수 없다는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 유전체 분석 결과에 개인(personal) 건강정보 및 일반(public) 건강정보를 연계/반영하여 상기 유전체 분석 결과를 보정/보완함으로써 보다 현실성 있는 개인 건강관리 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 기존 유전체 분석 결과에 갱신되는 개인(personal) 건강정보 및 일반(public) 건강정보를 계속적/주기적으로 연계/반영하여 사용자에게 최소의 비용부담으로 유전체 분석 결과에 기반한 건강관리 정보를 지속 제공하는 것을 목적으로 한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 유전체 분석 결과에 기반한 개인 건강관리 방법은, 유전체 분석 서버로부터 유전 요인에 의한 질병의 발병 위험도(제1 위험도)를 포함하는 사용자 유전체 분석 결과를 수신하는 단계; 개인건강 DB로부터 상기 질병과 관련된 사용자의 개인 건강정보를 추출하고, 일반건강 DB로부터 상기 질병과 관련된 일반 건강정보를 추출하는 단계; 상기 개인 건강정보 및 상기 일반 건강정보에 기초하여 유전 외적 요인에 의한 상기 질병의 발병 위험도(제2 위험도)를 산출하는 단계; 상기 제2 위험도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정하는 단계; 및 상기 제1 위험도의 보정결과에 기초한 건강관리 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.
상기 개인건강 정보는, 상기 질병과 관련된 사용자의 병력, 가족력을 포함하는 의료정보, 식습관, 운동량 정보를 포함하는 생활습관 정보, 사용자 생체에 대한 기기측정 정보 및 건강검진결과 정보를 포함할 수 있다.
상기 일반건강 정보는, 상기 질병과 관련된 임상정보, 논문정보 및 건강관련 통계정보를 포함할 수 있다.
상기 제2 위험도를 산출하는 단계는, 상기 개인 건강정보 및 상기 일반 건강정보로부터 소정 건강정보 항목을 하나 이상 도출하는 단계; 상기 질병의 속성에 기초하여 상기 항목별 가중치를 할당하는 단계; 상기 항목별 위험 정도를 할당하는 단계; 및 상기 항목별 할당된 가중치 및 위험 정도에 기초하여 상기 제2 위험도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 위험도를 보정하는 단계는, 상기 제2 위험도를 상기 제1 위험도와 연계하기 위해 표준 변환하는 단계; 및 상기 표준 변환된 제2 위험도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 질병의 발병에 대한 유전 요인의 기여도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정할 수 있다.
상기 보정결과를 개인건강 DB 에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보정결과를 일반건강 DB에 반영하여 관련 통계정보를 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 건강관리 정보는, 상기 보정결과에 기초한 식습관, 생활습관 및 약물정보를 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 유전체 분석 결과에 기반한 개인 건강관리 시스템은, 유전체 분석 서버로부터 유전 요인에 의한 질병의 발병 위험도(제1 위험도)를 포함하는 사용자 유전체 분석 결과를 수신하는 유전체 분석결과 수집부; 국가기관, 공공기관, 연구기관, 의료기관에서 운영하는 서버 또는 사용자 개인으로부터 개인 건강정보 및 일반 건강정보를 수집하는 건강정보 수집부; 상기 개인 건강정보를 저장하기 위한 개인건강 DB 및 상기 일반 건강정보를 저장하기 위한 일반건강 DB를 포함하는 저장부; 상기 개인건강 DB로부터 상기 질병과 관련된 사용자의 개인 건강정보를 추출하고, 상기 일반건강 DB로부터 상기 질병과 관련된 일반 건강정보를 추출하는 건강정보 추출부, 상기 건강정보 추출부를 통해 추출된 상기 개인 건강정보 및 상기 일반 건강정보에 기초하여 유전 외적 요인에 의한 상기 질병의 발병 위험도(제2 위험도)를 산출하는 위험도 산출부 및 상기 제2 위험도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정하는 보정결과 산출부를 포함하는 제어부; 및 상기 제1 위험도의 보정결과에 기초한 건강관리 정보를 사용자에게 제공하는 검사결과 제공부를 포함할 수 있다.
상기 개인건강 DB에는, 사용자의 병력, 가족력을 포함하는 의료정보, 식습관, 운동량 정보를 포함하는 생활습관 정보, 사용자 생체에 대한 기기측정 정보 및 건강검진결과 정보를 포함하는 개인 건강정보가 저장될 수 있다.
상기 일반건강 DB에는, 임상정보, 논문정보 및 건강관련 통계정보를 포함하는 일반 건강정보가 저장될 수 있다.
상기 검사결과 제공부는, 상기 보정결과를 개인건강 DB 에 저장할 수 있다.
상기 검사결과 제공부는, 상기 보정결과를 일반건강 DB에 반영하여 관련 통계정보를 갱신할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 방법 및 시스템은 유전체 분석 결과를 현실에 보다 부합하도록 보정하여 개인 건강관리의 현실성, 실효성을 향상시킬 수 있다.
또한, 사용자의 반복적인 유전체 분석 수행 없이도 유전체 분석 결과에 기반한 건강관리 정보를 지속적으로 제공할 수 있어 유전체 분석 결과에 대한 활용률을 향상시킴은 물론 사용자의 비용부담을 덜어줄 수 있다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는 첨부도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템의 개략적 동작을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 방법을 나타내는 절차도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 유전 외적 요인에 의한 질병의 발병 위험도 산출을 나타내는 절차도이다.
도 4의 (a) 내지 (c)는 본 발명의 실시예에 따른 개인/일반 건강정보 테이블 및 매칭 테이블을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 건강관리 리포트를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 보정결과를 개인건강 DB 및 일반건강 DB에 반영하는 것을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템의 개략적 동작을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 방법을 나타내는 절차도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 유전 외적 요인에 의한 질병의 발병 위험도 산출을 나타내는 절차도이다.
도 4의 (a) 내지 (c)는 본 발명의 실시예에 따른 개인/일반 건강정보 테이블 및 매칭 테이블을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 건강관리 리포트를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 보정결과를 개인건강 DB 및 일반건강 DB에 반영하는 것을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다.
본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 발명은 유전체 분석 결과의 보정을 통한 개인 건강관리 방법 및 시스템에 관한 것으로, 구체적으로 유전체 분석 결과에 개인(personal) 건강정보 및 일반(public) 건강정보를 연계/반영하여 상기 유전체 분석 결과를 보정/보완함으로써 사용자에게 보다 현실성 있는 건강관리 정보를 제공하기 위한 개인 건강관리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템의 개략적 동작을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템(100)은 유전체 분석 서버(10)로부터 수신되는 유전체 분석 결과에 개인건강 DB(22) 및 일반건강 DB(24)로부터 각 추출되는 개인 건강정보 및 일반 건강정보에 기초하여 유전체 분석 결과를 실제에 보다 부합하도록 보정/보완함으로써 사용자(40)에게 보다 현실성 있는 건강관리 정보를 제공하게 된다.
상기 유전체 분석 결과는 사용자 개인의 유전체 구조 분석에 대한 정보 및 유전적 질병에 대한 정보를 포함할 수 있는 것으로, 상기 유전적 질병에 대한 정보는 사용자의 유전 요인에 의한 발생가능 위험 질병의 종류 및 질병 별 수치화(또는 등급화)된 발병 위험도에 관한 정보를 포함할 수 있다.
상기 개인 건강정보는 사용자 개인의 건강관련 정보를 포괄적으로 지칭하는 것으로, 사용자 개인의 병력, 가족력 등 의료정보, 식습관, 운동량 등 생활습관 정보, 혈압, 혈당 등 사용자 생체에 대한 기기측정 정보, 건강검진결과 정보 등을 포함할 수 있으며, 국가기관, 공공기관, 연구기관, 의료기관에서 운영하는 서버로부터 수집되거나 또는 사용자 개인으로부터 직접 입력받는 방식으로 수집되어 개인건강 DB(22)에 저장될 수 있다.
상기 일반 건강정보는 공공에 공개된 일반 건강관련 정보를 포괄적으로 지칭하는 것으로, 임상정보, 논문정보, 건강관련 통계정보 등을 포함할 수 있으며, 국가기관, 공공기관, 연구기관, 의료기관에서 운영하는 서버로부터 수집되어 일반건강 DB(24)에 저장될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템(100)을 통한 유전체 분석 결과에 대한 보정내용은 개인건강 DB(22) 및 일반건강 DB(24)에 반영되어, 이후에 별도 유전체 검사를 수행하지 않고도 기 도출된 유전체 검사 결과를 활용하여 지속적으로 유전체 분석 결과에 기반한 건강관리 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 방법을 나타내는 절차도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템(100)은 먼저 유전체 분석 서버(10)로부터 유전 요인에 의한 질병의 발병 위험도(제1 위험도) 정보가 포함된 사용자의 유전체 분석 결과를 수신한다(S10).
상기 개인 건강관리 시스템(100)은 개인건강 DB(22)로부터 관련 질병에 대한 개인 건강정보 및 일반건강 DB(24)로부터 관련 질병에 대한 일반 건강정보를 각 추출한다(S20).
추출된 상기 개인 건강정보 및 상기 일반 건강정보에 기초하여 유전 외적 요인에 의한 상기 질병의 발병 위험도(제2 위험도)를 산출한다(S30).
구체적으로, 상기 제2 위험도를 산출하는 S30 단계는, 상기 개인 건강정보 및 상기 일반 건강정보로부터 소정 건강정보 항목을 하나 이상 도출하는 단계, 상기 질병의 속성에 기초하여 상기 항목별 가중치를 할당하는 단계, 상기 항목별 위험 정도를 할당하는 단계 및 상기 항목별 할당된 가중치 및 위험 정도에 기초하여 상기 제2 위험도를 산출하는 단계를 포함하여 수행될 수 있다.
상기 제2 위험도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정하고(S40), 상기 제1 위험도의 보정결과에 기초한 건강관리 정보를 사용자에게 제공한다(S50).
구체적으로, 상기 제1 위험도를 보정하는 S40 단계는, 상기 제1 위험도와 연계하기 위해 상기 제2 위험도를 표준 변환하는 단계 및 상기 표준 변환된 제2 위험도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정하는 단계를 포함하여 수행될 수 있다.
이때, 상기 보정은 질병의 발병에 있어 유전 요인이 갖는 기여도에 기초하여 수행될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 방법은 기본적으로 전술한 S10 내지 S50 단계의 수행을 포함하는 것으로, 이하에서는 상기 제2 위험도의 산출단계(S30)와 보정 단계(S40)를 중심으로 보다 구체적으로 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 유전 외적 요인에 의한 질병의 발병 위험도 산출을 나타내는 절차도이다.
도 3을 참조하면, 먼저 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템(100)은 개인건강 DB(22) 및 일반건강 DB(24)로부터 추출된 관련 질병에 대한 개인 건강정보 및 관련 질병에 대한 일반 건강정보를 소정 테이블 형태로 정형화하여 개인 건강정보 테이블 및 일반 건강정보 테이블을 생성한다(S310).
상기 개인 건강정보 테이블 및 상기 일반 건강정보 테이블로부터 소정 건강정보 항목을 하나 이상 도출하고, 추출된 항목 별로 상기 질병의 속성에 기초한 가중치 및 위험 정도를 할당하여 매칭 테이블을 생성한다(S320).
도 4의 (a) 내지 (c)는 본 발명의 실시예에 따른 개인/일반 건강정보 테이블 및 매칭 테이블을 나타내는 도면이다.
개략적으로, 도 4의 (a)는 개인 건강정보 테이블을 나타내고, 도 4의 (b)는 일반 건강정보 테이블을 나타내며, 도 4의 (c)는 매칭 테이블을 나타낸다.
도 4의 (a)를 참조하면, 개인 건강정보 테이블에는 사용자의 프로파일 정보, 병력, 가족력 등 의료정보, 생체에 대한 기기측정 정보, 건강검진 정보 등의 건강정보 항목이 포함될 수 있는 것으로, 도 4의 (a)에 나타낸 바와 같이 사용자의 프로파일 정보에는 서브 항목으로 출생 년/월/일, 거주지역에 대한 정보가 포함될 수 있고, 의료정보의 서브 항목에는 진단명, 처방내역, 검사내역에 관한 정보 및 해당 서브 항목의 검사일 및 검사의 구체적 내용이 포함될 수 있으며, 기기측정 정보의 서브 항목으로 활동량, 혈당, 혈압 및 해당 서브 항목의 측정일이 포함될 수 있다.
도 4의 (b)를 참조하면, 일반 건강정보 테이블에는 임상정보, 논문정보, 건강관련 통계정보 등의 건강정보 항목이 포함될 수 있는 것으로, 도 4의 (b)에 나타낸 바와 같이 임상정보에는 서브항목으로 임상실험 대상자의 연령, 성별을 포함하는 프로파일 정보 및 발생질병 정보를 포함할 수 있고, 논문정보 및 건강관련 통계정보에도 서브항목으로 프로파일 정보 및 관련질병 정보를 포함할 수 있다.
도 4의 (c)를 참조하면, 매칭 테이블은 상기 개인 건강정보 테이블 및 상기 일반 건강정보 테이블에 포함된 건강정보 항목에 기초하여 생성할 수 있는 것으로, 구체적으로 해당 질병의 속성, 발병 유형에 기초하여 소정 건강정보 항목을 도출/선정하고 항목별로 가중치 및 위험 정도를 설정하는 과정을 통해 생성할 수 있다.
예컨대, 상기 매칭 테이블은 도 4의 (c)에 나타낸 바와 같이 해당 질병의 속성, 발병 유형에 기초하여 병력, 가족력, 검진결과, 측정정보, 임상정보 항목 순으로 가중치를 높게 부여할 수 있고, 항목별 위험 정도는 “없음/저/중/고”로 차등 분류할 수 있는데, 항목별 부여되는 위험 정도 및 해당 항목의 가중치에 기초하여 해당 항목에 대한 개별 발병 가능성을 점수화하는 과정 및 항목별 발병 가능성 점수를 합산하는 과정 등의 소정의 통합 과정 수행을 통해 최종 제2 위험도를 산출할 수 있다.
한편, 상기 개인 건강정보 테이블 및 일반 건강정보 테이블의 세부 항목은 델파이 기법을 적용하여 해당 분야 전문가의 의견을 반영하여 도출/선정될 수 있다.
상기 S320 단계를 통해 생성된 매칭 테이블을 이용하여 제2 위험도가 산출되면(S330), 산출된 제2 위험도를 상기 제1 위험도에 연계/반영할 수 있도록 상기 제2 위험도를 표준 변환한다(S340).
구체적으로, 상기 표준 변환 과정은 제 1 위험도에 제2 위험도를 연계/반영하기 위해 상기 제2 위험도를 상기 제1 위험도에 맞추어 정규화/표준화하는 과정을 지칭하는 것으로, 상기 제2 위험도는 일반건강 DB로부터 추출되는 사용자와 동일/유사한 프로파일을 갖는 대상자의 관련 통계정보에 기초하여 표준 변환될 수 있다.
다음으로, 제1 위험도에 상기 표준 변환된 제2 위험도를 반영하되 해당 질병의 발병에 대한 유전 요인의 기여도에 따라 상기 제1 위험도를 보정한다. 이때, 상기 기여도에 대한 정보는 일반건강 DB로부터 추출할 수 있다.
예컨대, 유전체 분석 결과 사용자의 유전 요인에 의한 폐암 발병 위험도가 일반인의 평균 대비 2.3 배이고, 표준 변환된 유전 외적 요인에 의한 폐암 발병 위험도가 일반인의 평균 대비 0.5배로 산출되는 경우, 폐암의 발병에 유전 요인에 의한 기여도가 8~14%라고 했을 때, 상기 유전체 분석 결과에 따른 폐암 발병 위험률은 0.61~0.78[2.3*(0.08~0.14)+(0.86-0.92)= 0.61~0.78]로 보정될 수 있다.
즉, 유전체 분석 결과에서 폐암의 발병 위험도는 일반인의 평균에 비해 2.3배 높은 값이었으나, 관련 질병에 대한 개인 건강정보 및 일반 건강정보를 반영한 결과 실제로는 일반인 평균의 0.61~0.78 배로 평균보다 낮은 결과값이 도출될 수 있는 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템(100)은 이러한 유전 요인만을 고려한 질병의 발병 위험도가 갖는 비현실적인 부분을 보정/보완함으로써 보다 현실성 있는 건강관리를 구현할 수 있게 된다.
한편, 상기 S40 단계의 수행을 통해 상기 제1 위험도가 보정되면, 상기 제1 위험도의 보정결과에 기초한 건강관리 정보를 개인건강 DB 및 일반건강 DB로부터 추출하고, 추출된 정보를 소정의 처리과정을 통해 리포트 형태로 생성하여 이를 사용자에게 제공할 수 있다.
이때, 상기 리포트는 사용자의 통신단말장치로 전송되거나 또는 사용자가 인터넷 망을 이용하여 확인할 수 있도록 전자메일로 전송하는 등 다양한 방법으로 사용자에게 제공될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 건강관리 리포트를 나타내는 도면이다.
도 5에서 나타낸 바와 같이, 건강관리 리포트에는 발병 위험도가 높게 산출된 질병에 대한 정보 및 해당 질병의 발병을 억제하기 위한 식습관, 생활습관, 약물정보, 진료사항에 대한 정보가 포함될 수 있다.
또한, 상기 리포트에는 상기 발병 위험도가 높게 산출된 질병에 대한 병원의 만족도, 의료진 수준에 대한 통계자료에 기초하여 적절한 병원을 추천하는 내용이 포함될 수 있다. 이때, 상기 식습관, 생활습관, 약물정보, 진료사항에 대한 정보 및 상기 통계자료는 개인건강 DB 및 일반건강 DB로부터 추출될 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 방법은 상기 보정결과에 기초한 건강관리 정보를 사용자에게 제공하는 것과는 별개로 개인건강 DB 및 일반건강 DB에 반영하는 단계를 포함할 수 있는 것으로, 이를 통해 이후 별도 유전체 검사를 수행하지 않고도 기 도출된 유전체 검사 결과를 활용하여 지속적인 유전체 분석 결과에 기반한 건강관리 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 보정결과를 개인건강 DB 및 일반건강 DB에 반영하는 것을 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 상기 보정결과는 개인건강 DB에 개인 정보로 저장/축적될 수 있으며, 일반건강 DB의 관련 통계정보에 반영되어 위 통계정보가 갱신 저장/축적될 수 있다.
구체적으로, 상기 개인건강 DB에는 개인의 유전 요인 및 유전 외적 요인을 고려한 질병의 발병 위험도 정보가 계속적으로 업데이트되어 저장됨으로써 효과적인 개인 헬스케어 히스토리 관리를 구현할 수 있게 된다.
또한, 상기 일반건강 DB에는 개인의 유전 요인 및 유전 외적 요인을 고려한 질병의 발병 위험도 정보가 관련 통계정보의 요소로 자동 반영됨으로써 통계 평균값 정교화를 도모할 수 있고, 이를 통해 보다 정확한 질병의 발병 위험도 산출이 가능할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 방법은 사용자의 현재 건강상태에 가장 부합하는 건강관리 정보의 제공을 위해 상기 일반건강 DB의 업데이트 발생시 또는 소정 주기 예컨대, 주간, 월간 또는 분기별 유전체 분석 결과에 기초한 건강관리 정보를 사용자에게 지속적/자동적으로 제공할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 개인 건강관리 시스템(700)은 유전체 분석결과 수집부(710), 건강정보 수집부(720), 저장부(730), 제어부(740) 및 검사결과 제공부(750)를 포함할 수 있다.
유전체 분석결과 수집부(710)는 유전체 분석 서버로부터 사용자 개인 유전체 분석 결과 정보를 수신하기 위한 것으로, 상기 유전체 분석 결과에는 사용자의 유전 요인에 의한 발생가능 위험 질병의 종류 및 질병 별 수치화(또는 등급화)된 발병 위험도에 관한 정보가 포함될 수 있다.
건강정보 수집부(720)는 국가기관, 공공기관, 연구기관, 의료기관에서 운영하는 서버 또는 사용자 개인으로부터 개인 건강정보 및 일반 건강정보를 수집하기 위한 것으로, 여기서 상기 개인 건강정보는 사용자 개인의 건강관련 정보를 포괄적으로 지칭하는 것으로 사용자 개인의 병력, 가족력 등 의료정보, 식습관, 운동량 등 생활습관 정보, 생체에 대한 기기측정 정보, 건강검진결과 정보 등을 포함할 수 있으며, 상기 일반 건강정보는 공공에 공개된 일반 건강관련 정보를 포괄적으로 지칭하는 것으로, 임상정보, 논문정보, 건강관련 통계정보 등을 포함할 수 있다.
저장부(730)는 상기 건강정보 수집부(720)를 통해 수집되는 개인 건강정보 및 일반 건강정보를 저장하기 위한 것으로, 상기 개인 건강정보는 개인건강 DB(732)에 저장/구축될 수 있으며, 상기 일반 건강정보는 일반건강 DB(734)에 저장/구축될 수 있다.
제어부(740)는 상기 유전체 분석 결과에 포함된 유전 요인에 의한 질병의 발병 위험도(제1 위험도)를 개인 건강정보 및 일반 건강정보를 연계/반영하여 상기 제1 위험도를 보정하기 위한 것으로, 이를 위해 상기 제어부(740)는 상기 저장부(730)로부터 해당 질병관련 개인 건강정보 및 일반 건강정보의 추출을 위한 건강정보 추출부(742), 추출된 개인 건강정보 및 일반 건강정보에 기초하여 유전 외적 요인에 의한 질병의 발병 위험도(제2 위험도)를 산출하는 위험도 산출부(744) 및 상기 제 2 위험도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정하는 보정결과 산출부(746)를 포함할 수 있다.
검사결과 제공부(750)는 상기 제1 위험도의 보정결과에 기초한 건강관리 정보를 개인건강 DB 및 일반건강 DB로부터 추출하고, 추출된 정보를 소정의 처리과정을 통해 사용자에게 제공하기 위한 것으로, 구체적으로 상기 검사결과 제공부(750)는 상기 보정결과에 기초한 식습관, 생활습관, 약물정보, 병원정보를 포함하는 건강관리 정보를 개인건강 DB 및 일반건강 DB로부터 추출하고, 추출된 정보를 소정의 처리과정을 통해 리포트 형태로 생성하여 사용자의 통신단말장치 또는 사용자의 전자메일로 전송할 수 있다.
또한, 상기 검사결과 제공부(750)는 상기 보정결과를 상기 저장부(730)의 개인건강 DB(732)에 개인 정보로 저장/축적될 수 있으며, 일반건강 DB(734)의 관련 통계정보에 반영하여 위 통계정보를 갱신할 수 있다.
이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
Claims (14)
- 유전체 분석 결과에 기반한 개인 건강관리 방법에 있어서,
유전체 분석 서버로부터 유전 요인에 의한 질병의 발병 위험도(제1 위험도)를 포함하는 사용자 유전체 분석 결과를 수신하는 단계;
개인건강 DB로부터 상기 질병과 관련된 사용자의 개인 건강정보를 추출하고, 일반건강 DB로부터 상기 질병과 관련된 일반 건강정보를 추출하는 단계;
상기 개인 건강정보 및 상기 일반 건강정보에 기초하여 유전 외적 요인에 의한 상기 질병의 발병 위험도(제2 위험도)를 산출하는 단계;
상기 제2 위험도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정하는 단계; 및
상기 제1 위험도의 보정결과에 기초한 건강관리 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 개인 건강관리 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 개인건강 정보는,
상기 질병과 관련된 사용자의 병력, 가족력을 포함하는 의료정보, 식습관, 운동량 정보를 포함하는 생활습관 정보, 사용자 생체에 대한 기기측정 정보 및 건강검진결과 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 건강관리 방법. - 제 2항에 있어서,
상기 일반건강 정보는,
상기 질병과 관련된 임상정보, 논문정보 및 건강관련 통계정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 건강관리 방법. - 제 3항에 있어서,
상기 제2 위험도를 산출하는 단계는,
상기 개인 건강정보 및 상기 일반 건강정보로부터 소정 건강정보 항목을 하나 이상 도출하는 단계;
상기 질병의 속성에 기초하여 상기 항목별 가중치를 할당하는 단계;
상기 항목별 위험 정도를 할당하는 단계; 및
상기 항목별 할당된 가중치 및 위험 정도에 기초하여 상기 제2 위험도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 건강관리 방법. - 제 4항에 있어서,
상기 제1 위험도를 보정하는 단계는,
상기 제2 위험도를 상기 제1 위험도와 연계하기 위해 표준 변환하는 단계; 및
상기 표준 변환된 제2 위험도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 건강관리 방법. - 제 5항에 있어서,
상기 질병의 발병에 대한 유전 요인의 기여도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정하는 것을 특징으로 하는 개인 건강관리 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 보정결과를 개인건강 DB 에 저장하는 단계를 포함하는 개인 건강관리 방법. - 제 3항에 있어서,
상기 보정결과를 일반건강 DB에 반영하여 관련 통계정보를 갱신하는 단계를 포함하는 개인 건강관리 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 건강관리 정보는,
상기 보정결과에 기초한 식습관, 생활습관 및 약물정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 건강관리 방법. - 유전체 분석 결과에 기반한 개인 건강관리 시스템에 있어서,
유전체 분석 서버로부터 유전 요인에 의한 질병의 발병 위험도(제1 위험도)를 포함하는 사용자 유전체 분석 결과를 수신하는 유전체 분석결과 수집부;
국가기관, 공공기관, 연구기관, 의료기관에서 운영하는 서버 또는 사용자 개인으로부터 개인 건강정보 및 일반 건강정보를 수집하는 건강정보 수집부;
상기 개인 건강정보를 저장하기 위한 개인건강 DB 및 상기 일반 건강정보를 저장하기 위한 일반건강 DB를 포함하는 저장부;
상기 개인건강 DB로부터 상기 질병과 관련된 사용자의 개인 건강정보를 추출하고, 상기 일반건강 DB로부터 상기 질병과 관련된 일반 건강정보를 추출하는 건강정보 추출부, 상기 건강정보 추출부를 통해 추출된 상기 개인 건강정보 및 상기 일반 건강정보에 기초하여 유전 외적 요인에 의한 상기 질병의 발병 위험도(제2 위험도)를 산출하는 위험도 산출부 및 상기 제2 위험도에 기초하여 상기 제1 위험도를 보정하는 보정결과 산출부를 포함하는 제어부; 및
상기 제1 위험도의 보정결과에 기초한 건강관리 정보를 사용자에게 제공하는 검사결과 제공부를 포함하는 개인 건강관리 시스템. - 제 10항에 있어서,
상기 개인건강 DB에는,
사용자의 병력, 가족력을 포함하는 의료정보, 식습관, 운동량 정보를 포함하는 생활습관 정보, 사용자 생체에 대한 기기측정 정보 및 건강검진결과 정보를 포함하는 개인 건강정보가 저장된 것을 특징으로 개인 건강관리 시스템. - 제 10항에 있어서,
상기 일반건강 DB에는,
임상정보, 논문정보 및 건강관련 통계정보를 포함하는 일반 건강정보가 저장된 것을 특징으로 하는 개인 건강관리 시스템. - 제 10항에 있어서,
상기 검사결과 제공부는,
상기 보정결과를 개인건강 DB 에 저장하는 것을 특징으로 하는 개인 건강관리 시스템. - 제 10항에 있어서,
상기 검사결과 제공부는,
상기 보정결과를 일반건강 DB에 반영하여 관련 통계정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 개인 건강관리 시스템.
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Patent Citations (1)
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