Development of a Model for Predicting Atrial Fibrillation Recurrence After MAZE Surgery and Generating Explanations Linked to Clinical Guideline Evidence
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066393
교육부
한국연구재단
성균관대학교
김현수
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 종로구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
최종목표- 본 연구의 최종목표는 삼성서울병원의 MAZE 수술 환자 데이터를 기반으로 수술 전 ECG 및 EHR 정보를 통합 활용하여, 수술 후 심방세동 재발 위험을 정량적으로 예측하고 그 근거를 임상적으로 해석 가능한 형태로 제시할 수 있는 설명 가능 임상 의사결정 지원 모델 구축.- 이를 위해 MAZE 수술 직전의 12-Lead 500Hz 10초 ECG와...
연구의 내용- 본 연구는 삼성서울병원의 심방세동 환자 MAZE 수술 데이터를 활용하여 수술 후 심방세동 재발 위험 예측과 근거를 제시하는 설명 가능 임상 의사결정 지원 모델 개발.- 이를 위해 ECG(심전도) 및 EHR(전자의무기록) 정보를 통합한 멀티모달 예측 모델을 구축하고, 예측 결과와 연계된 가이드라인·문헌 기반 근거 검색 및 설명 모듈을 설계하여 ...
연구개발 성과 활용계획 및 기대효과가. 임상적 활용 가능성- MAZE 수술 전 ECG 및 EHR 정보를 통합하여 수술 후 심방세동 재발 위험을 정량화함으로써, 고위험군 환자 선별과 추적관찰 우선순위 설정을 지원하는 임상 의사결정 보조 도구로의 활용 가능성 제시.- 예측 결과와 함께 환자별 핵심 ECG 특징, 임상 변수, 관련 가이드라인 및 문헌 근거를 연결...