- 의료연구위원회(MRC)의 자금 지원을 받아 과거 뇌 스캔 및 의료 검사 결과를 기반으로 AI 모델을 활용하여 뇌졸중을 예측하는 새로운 프로젝트가 시작되었습니다.
- 플리머스 대학교(University of Plymouth) 및 기타 기관의 전문가들이 협력하여 환자 결과 데이터를 구축하고, 이를 통해 뇌졸중 예측용 AI를 학습시킬 예정입니다.
- 이 프로젝트는 고위험군 개인을 조기에 식별하여 환자 예후를 개선하고 의료비를 절감하는 것을 목표로 합니다.
의료연구위원회(MRC)의 자금 지원을 받는 획기적인 이니셔티브가 영국에서 뇌졸중 예방 전략을 변화시킬 예정입니다. 플리머스 대학교, 플리머스 대학 병원 NHS 트러스트, 엑서터 대학교의 전문가들이 주도하는 ABSTRACT 프로젝트는 개인의 뇌졸중 취약성에 대한 예측 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
뇌졸중은 사망과 장애의 주요 원인 중 하나로 영국에서 매년 약 100,000명의 개인에게 영향을 미치므로, 이 혁신적인 노력은 상당한 기대를 모으고 있습니다.
인공지능을 통한 뇌졸중 예측 향상
뇌졸중의 7명 중 1명이 예방 가능한 것으로 간주되는 가운데, ABSTRACT 프로젝트는 특히 인공지능(AI)을 포함한 첨단 기술을 활용하여 뇌졸중 발생 위험이 높은 개인을 식별하고자 합니다.
연구자들은 뇌졸중 생존자의 과거 뇌 스캔과 의료 검사 결과를 분석하여 뇌졸중 위험이 높은 것을 나타내는 패턴을 파악하고자 합니다. 그런 다음 그들은 개인이 향후 10년 동안 뇌졸중을 겪을 가능성을 예측할 수 있는 정교한 AI 모델을 개발할 계획입니다.
향상된 환자 결과를 위한 협력 노력
ABSTRACT 프로젝트는 건강 데이터 과학, 영상의학, 신경과, 통계학 전문가들을 하나로 모으는 다학제적 접근 방식을 활용합니다. 의료 검사 상업 제공업체인 Express Diagnostics 및 Ultracardiac과 긴밀히 협력하여 프로젝트는 MRI 및 CT 뇌 스캔, 심전도 및 심초음파로 구성된 포괄적인 데이터베이스를 구축하는 것을 목표로 합니다.
이 데이터베이스는 국가 센티넬 뇌졸중 국가 감사 프로그램(SSNAP)과 NIHR 적용 연구 협력 서던 웨스턴 페닌슐라(PenARC)의 지원을 받아 뇌졸중 위험을 예측하기 위한 AI 모델 훈련의 핵심이 될 것입니다.
첨단 기술로 의료 혁신
플리머스 대학교 신경과 부교수이자 ABSTRACT 프로젝트의 수석 연구원인 스티븐 멀린 박사는 이 이니셔티브의 변혁적 잠재력을 강조합니다.
이 프로젝트는 예측 요인을 식별하기 위한 설명 가능성 도구를 포함하여 최첨단 AI 기술을 통합하여 뇌졸중 예방 전략을 혁신하는 것을 목표로 합니다. 뇌졸중 위험이 높은 개인을 식별함으로써 중재 조치를 사전에 취할 수 있어 생명을 구하고 의료 시스템의 부담을 덜 수 있습니다.
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제임스 킨오티
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