한 연구에 따르면 인공지능이 심부전 위험이 있는 사람들을 조기에 발견하는 데 도움을 줄 수 있다고 합니다. 던디 대학교 의과대학 연구진은 인공지능을 활용하여 심부전을 조기에 진단하고 관리하는 방법을 개선했습니다.
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연구진은 머신러닝 기술을 활용한 인공지능을 적용하여 수천 명의 환자 심장 초음파 영상을 분석하고, 심부전으로 이어질 수 있는 미세한 심장 질환 징후를 감지했습니다. 이는 진단 효율성을 크게 향상시키고 의료 분야 환자들에게 유익한 효과를 가져올 수 있습니다.
연구진, 인공지능을 활용해 하트 모양 패턴 시각화
이를 위해 킴 랑 교수 연구팀은 인구 기반tron건강 기록과 심장 스캔에서 수집한 심초음파 이미지를 판독하고 분석하기 위해 시험적인 인공지능 딥러닝 접근 방식을 사용했습니다. 이를 통해 심부전 발병 위험이 높은 환자의 심장 모양과 기능 패턴을 시각화할 수 있었습니다.
인공지능을 활용해 심부전 위험을 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔습니다. https://t.co/TkUuruMLMs
— STV 뉴스 (@STVNews) 2024년 5월 30일
연구진은 스코틀랜드 건강 연구 등록부 및 바이오뱅크(SHARE)에서 환자들이 자발적으로 제공한 데이터를 활용했습니다. 초기에는 15,000건의 환자 기록 데이터 세트를 선택했고, 최종적으로 578명의 환자로 구성된 표본을 추출했습니다.
AI 심장 스캔은 더욱 정확합니다
인공지능을 활용한 심장 스캔은 기존 방식보다 훨씬 더 정확한 측정값을 제공했습니다. 이번 연구를 주도한 침 랑 교수에 따르면, 인공지능 소프트웨어는 심부전 진단에 중요한 심장 구조와 기능에 대한 더 많은 특징을 제시했습니다.
"저희 연구는 심초음파 이미지를matic으로 해석하기 위해 딥러닝을 활용하는 데 있어 진전을 이루었습니다. 이를 통해tron의료 기록 데이터 세트에서 심부전 환자를 대규모로dent하는 과정을 간소화할 수 있습니다."
랭 교수
인공지능으로 강화된 심초음파 이미지는 전자건강기록(EHR) 데이터에서 추출한 일반적인 스캔 이미지보다 심장의 크기와 기능을 더defi하게 보여주었습니다. 이러한 수준의 세부 정보와 더 큰 규모의 이미지 처리 능력은 임상 시험에서 환자 선별을 가속화하거나 의료 시스템 전반에 걸쳐 심부전 환자 모니터링을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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심부전은 여전히 흔한 임상 및 공중 보건 문제입니다. 심부전은 심장이 신체 나머지 부분으로 충분한 혈액을 공급하지 못하는 상태를 말합니다. 심부전을 완치할 수는 없지만, 생활 습관 개선, 수술 및 약물 치료를 통해 증상을 조절하고 시간이 지남에 따라 진행되는 질병의 경과를 늦출 수 있습니다.
연구진은 환자 기록을 활용하여 기계 학습을 통해 심초음파 영상 분석만으로는 알아차리기 어려운 구조적 및 기능적 이상을dent.
AI는 기존 분석으로는 Trac할 수 없는 이상 징후를 탐지합니다
랭 교수는 인터뷰에서 이번 연구가 환자들의 삶의 질을 향상시킬 수 있는 큰 잠재력을 지니고 있다고 밝혔습니다. 그는 주요 환자 기록 분석을 통해 표준 2차원 심초음파 영상에서는 볼 수 없었던 형태학적 및 기계적 이상을 발견할 수 있었다고 언급했습니다.
"방대한 양의 환자 기록을 평가함으로써, 기존의 심초음파 영상 분석으로는 발견할 수 없었던 구조적 및 기능적 이상을 찾아낼 수 있었습니다."
랭 교수
(ESC 에 발표된 이 연구는 인공지능(AI)이 이러한 난치성 질환의 조기 진단을 지원함으로써 의료 서비스를 혁신할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 소프트웨어 개발사 Us2의 도움과 ROCH Diagnostics International의 자금 지원을 받아 진행된 이 연구는 예측 진단 및 맞춤형 치료 분야에서 AI 응용 가능성을 더욱 탐구할 수 있는 길을 열었습니다.
Cryptopolitan 보도, 크리스 무리티
