Early Detection of Concealed Cardiac Amyloidosis Using AI-ECG and CT-Derived Extracellular Volume in Patients with Atrial Fibrillation
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113881
과학기술정보통신부
한국연구재단
삼성서울병원
김주연
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,441만원
4,441만원
응용연구
기타
서울특별시 강남구
보건의료 > 임상의학 > 심장/혈관학
심방세동 환자에서 AI-ECG 와 CT-ECV를 활용하여 희귀 질환이며 치명적이지만 진단이 어려운 잠재적 심장 아밀로이드증을 조기 선별하고, 빠르게 진단함으로서, 조기 치료 개입 및 개별화된 리듬 치료 전략 수립으로 장기적 예후 향상을 목표로 함 조기 선별이 심장 아밀로이드증(cardiac amyloidosis, CA)의 진단율을 향상시키는지, 그리고 이러...
본 연구는 심방세동 환자에서 AI-ECG와 CT-ECV를 활용하여 비침습적으로 심장 아밀로이드증을 조기에 선별하는 방법의 임상적 유용성을 평가하기 위한 전향적 무작위 연구이다. 특히 심부전 증상, 저전압 또는 가성 심근경색 ECG 소견, Troponin T > 0.03 ng/L, NT-proBNP > 332 pg/mL, LV 벽 두께 > 12 mm, 수근관...
임상 진료 표준화 - 심방세동 환자 진료 지침 내 AI 기반, CT 기반 심장 아밀로이드 선별 프로토콜을 반영하여 조기 진단율 향상 - 본 과제를 통해, AI-ECG와 CT-ECV를 결합한 심장 아밀로이드 스크리닝, 각각의 스크리닝 정확도/정밀도를 확인하여 가장 최선의 심장 아밀로이드 스크리닝 방법을 구축할 수 있을 것으로 생각됨 정밀 의료...