딥러닝 웨어러블 디바이스 이용 심방세동 진단 임상연구 성과
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최의근 교수 연구팀은 심방세동 환자들을 대상으로 임상 연구를 진행한 결과, 딥러닝 기술을 이용하면 심전도 없이 광용적맥파 신호만을 가지고도 심방세동을 정확하게 진단할 수 있음을 보였다.
또한 이 같은 기술을 반지형 웨어러블 장치에 접목할 시, 심방세동을 평균 98% 이상의 정확도로 탐지할 수 있음을 발표했다.
권순일 전공의는 최근 주목받는 딥러닝 기술을 통해 심방세동의 새로운 진단 방법을 보여줬다. 특히 심방세동의 조기 진단 및 뇌졸중 예방을 위한 선별검사로서의 가능성을 제시한 성과를 인정받아 수상의 영예를 안았다.
올해로 창립 40주년을 맞이하는 미국부정맥학회는 세계에서 가장 큰 규모와 영향력을 가지는 부정맥 학회로써 전 세계에서 접수되는 수 천 편의 초록을 엄격히 심사해 매년 3편의 임상연구 분야의 최종후보를 선정하며 그 중 1편을 골라 젊은 연구자상을 시상하고 있다.
특히, 이번 수상은 미국부정맥학회에서 한국인으로써는 최초로 수상한 것으로써 한국 임상 연구의 위상을 한 단계 높였다는 점에서 의미가 깊다.