산모의 심부전을 선별하는데 인공지능 활용한 연구 결과가 공개됐다.
산모의 심부전을 AI로 선별한다는 연구 결과가 국제 학술지에 게재되었습니다.
서울대병원 산부인과 연구팀은 심전도 기반 딥러닝 모델을 활용한 주산기 심근증 선별에 대한 연구를 진행하였습니다. 이 연구에서는 산모로부터 측정한 12 유도 심전도를 분석하여 PPCM(주산기 심근증)을 예측하는 인공지능의 성능을 확인하였습니다. 실제로 서울대학교병원에서 분만 전 심초음파를 받은 204명의 산모 데이터를 기반으로 연구가 진행되었습니다.
PPCM은 출산 전후 심장의 좌심실 수축 기능이 약화하여 심부전을 일으키는 질환이며, 드물지만 사망률이 높은 치명적인 질병입니다. 이번 연구에서는 메디컬에이아이가 개발한 심부전 선별 소프트웨어 에티아엘브이에스디(AiTiALVSD)를 사용하였습니다.
AiTiALVSD는 좌심실수축기능부전을 선별하는 AI 기반 솔루션입니다. 심부전은 좌심실의 수축 기능이 약해지는 형태와 좌심실의 이완 기능 문제로 발생하는 형태로 분류됩니다. 이 중 좌심실수축기능부전은 전체 심부전 환자의 약 50%를 차지하며, 주산기 심근증을 선별할 때 97.9%의 정확도를 보였습니다. 양성 예측도는 44%, 음성 예측도는 99.4%로 나타났습니다.
이 연구를 통해 산모의 심부전을 AI로 정확하게 선별할 수 있다는 가능성이 확인되었습니다. 이는 산모와 태아의 건강을 보다 빠르고 정확하게 파악하여 조치를 취할 수 있는 의사 결정에 도움을 줄 수 있을 것입니다.
서울대병원 산부인과 연구팀은 심전도 기반 딥러닝 모델을 활용한 주산기 심근증 선별에 대한 연구를 진행하였습니다. 이 연구에서는 산모로부터 측정한 12 유도 심전도를 분석하여 PPCM(주산기 심근증)을 예측하는 인공지능의 성능을 확인하였습니다. 실제로 서울대학교병원에서 분만 전 심초음파를 받은 204명의 산모 데이터를 기반으로 연구가 진행되었습니다.
PPCM은 출산 전후 심장의 좌심실 수축 기능이 약화하여 심부전을 일으키는 질환이며, 드물지만 사망률이 높은 치명적인 질병입니다. 이번 연구에서는 메디컬에이아이가 개발한 심부전 선별 소프트웨어 에티아엘브이에스디(AiTiALVSD)를 사용하였습니다.
AiTiALVSD는 좌심실수축기능부전을 선별하는 AI 기반 솔루션입니다. 심부전은 좌심실의 수축 기능이 약해지는 형태와 좌심실의 이완 기능 문제로 발생하는 형태로 분류됩니다. 이 중 좌심실수축기능부전은 전체 심부전 환자의 약 50%를 차지하며, 주산기 심근증을 선별할 때 97.9%의 정확도를 보였습니다. 양성 예측도는 44%, 음성 예측도는 99.4%로 나타났습니다.
이 연구를 통해 산모의 심부전을 AI로 정확하게 선별할 수 있다는 가능성이 확인되었습니다. 이는 산모와 태아의 건강을 보다 빠르고 정확하게 파악하여 조치를 취할 수 있는 의사 결정에 도움을 줄 수 있을 것입니다.
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