Artificial intelligence-enabled electrocardiography for identifying acute heart failure in patients with dyspnea in the emergency department
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113698
과학기술정보통신부
한국연구재단
분당서울대학교병원
박진주
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,127만원
6,127만원
응용연구
기타
경기도 성남시
보건의료 > 임상의학 > 심장/혈관학
본 연구의 최종 목표는 응급실 호흡곤란 환자에서 인공지능 기반 심전도(AI-ECG)를 활용하여 급성 심부전을 신속하고 정확하게 진단할 수 있는 임상 적용형 진단 알고리즘을 개발하고, 다기관 전향적 연구를 통해 기존 natriuretic peptide 기반 진단 체계를 대체 또는 보완할 수 있는지를 체계적으로 검증하는 것이다. 나아가 AI-ECG를 기반으로 한 ...
본 연구는 응급실 호흡곤란 환자를 대상으로 AI-ECG의 급성 심부전 진단 성능을 평가하고 임상 적용 가능성을 검증하기 위해, 후향적 분석과 다기관 전향적 연구로 구성된 단계적 연구 설계를 적용한다.첫째, 후향적 연구에서는 서울대학교병원 및 분당서울대학교병원의 응급실 호흡곤란 환자 코호트를 활용하여 AI-ECG 기반 폐울혈 지표(QCG-PE)의 진단 성능을...
본 연구를 통해 개발·검증된 AI-ECG 기반 진단 기술은 응급실에서 급성 심부전을 신속하게 선별 및 배제할 수 있는 point-of-care 도구로 활용될 수 있으며, 진단 지연 감소 및 치료 개시 시간 단축을 통해 환자 예후 개선에 기여할 것으로 기대된다. 또한 고비용 검사 의존도를 낮추어 의료자원 활용 효율성을 향상시키고, 향후 의료기기 인허가 및 임...