AI-based onset prediction of paroxysmal atrial fibrillation using long-term ECG
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340063805
교육부
한국연구재단
가톨릭대학교산학협력단
이상연
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
개발연구
대학
서울특별시 서초구
보건의료 > 의료기기 > 지능형 판독시스템
... 목표는 7일 이상의 장기 시계열 단일 리드 심전도 데이터를 이용하여 발작성 심방세동(pAF) 증상의 발생 시점을 예측하고, 이를 기반으로 후속 심혈관계 질환의 위험도까지 관리할 수 있는 인공지능 기반 심전도 분석 플랫폼을 개발하는 것이다. 구체적인 목표로 ▲ 대규모 장기 심전도 데이터를 기반으로 30분에서 3시간 단위의 세그먼트 분석을 수행하여 pAF 증상 발현 시점까지의 남은 ...
... 기 구축된 대규모 코호트의 심전도 데이터를 활용하여 장기 심전도 기반 pAF 증상 발생 전 나타나는 심전도 패턴의 변화 양상을 분석하고, 이를 이용하여 pAF 발생을 조기에 예측하는 인공지능 모델을 개발하는 것을 주요 목표로 한다. 또한, 모델의 검증을 위한 독립적인 데이터를 확보하기 위해 연구 전 기간에 걸쳐 신규 코호트 모집을 지속하여 데이터를 축적한다. ▲ 1년차 ? 후향적 ...
현재 연속형 심전도 모니터 시스템이 가장 많이 사용되는 곳은 병원에 입원한 환자들의 병동/중환자실 등이다. 특히 중환자실에서는 거의 모든 환자의 심전도를 telemonitoring 시스템을 통해 24시간 심전도를 관측하고 있다. 최근에는 중환자실에서 기록되는 다양한 정보를 통합하여 심정지 발생을 예측하는 AI모델 등이 임상에서 적극적으로 활용되고 있으며, ...