[헬스케어 소식]“인공지능 딥러닝으로 급성 심부전 조기에 발견”

고려대 안암병원 순환기내과 주형준, 차정준 교수 연구팀(주형준, 차정준 교수, 의료정보학교실 박사과정 문호세 씨)이 응급실에서 시행하는 심전도를 기반으로 급성 심부전을 조기 진단할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 개발했다. 응급실에서 급성 심부전 환자를 신속하고 정확히 진단할 수 있는 혁신적인 기술을 선보인 것으로 국제 학계의 주목을 받고 있다. 급성 심부전은 응급실에서 높은 사망률을 보이는 질환 중 하나로 정확한 조기 진단이 환자의 생명을 좌우할 수 있다. 하지만 기존의 진단 방법은 환자의 상태와 검사 환경에 따라 제약이 많아 정확성과 신속성이 떨어졌다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능 기반 심전도 분석 기술을 도입했다. 이번 연구는 2016년부터 2020년까지 고려대 안암병원, 구로병원, 안산병원 등 3개 병원의 응급실 심전도 데이터를 기반으로 진행됐으며 총 1만9285명의 환자 데이터를 분석해 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 연구팀은 심전도 데이터에서 주요 형태학적 특징