심전도 검사 결과를 분석해 심장의 노화에 따른심방세동발병 위험을 예측할 수 있는 인공지능 딥러닝 모델이 개발됐다.

세브란스 심장혈관병원 심장내과 정보영·유희태 교수 연구팀은 인공지능으로심방세동위험성 및 조기 발병률을 예측한 연구를 ‘유럽심장학회지(European Heart Journal)’에 게재했다고.

인공지능(AI)이 분석한 심전도의 노화 정도를 바탕으로심방세동발병 위험성을 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

세브란스 심장혈관병원 심장내과 정보영·유희태 교수, 조승훈 강사, 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 유승찬 교수, 대학원 의생명시스템정보학과 엄수정 석사과정.

AI가 분석한 심전도 노화 정도를 바탕으로심방세동발병 위험성 예측이 가능해졌다.

세브란스 심장혈관병원 심장내과 정보영‧유희태 교수, 조승훈 강사, 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 유승찬 교수, 대학원 의생명시스템정보학과 엄수정 석사과정 졸업생은심방세동위험성 및 조기.

인공지능(AI)이 분석한 심전도 노화 정도를 활용해심방세동발병 위험성을 예측하는 기술이 개발됐다.

세브란스병원은 심장혈관병원 심장내과 정보영·유희태 교수 연구팀은심방세동위험성 및 조기 발병률을 예측하기 위한 심전도 노화 분석 인공지능 딥러닝 모델을 개발했다고 6일 밝혔다.

심방세동발병 위험을 예측하는 인공지능(AI) 모델이 나왔다.

심방세동은 심장박동이 불규칙하게 뛰는 상태로 심장병 사망 위험을 높이는 한 요인이다.

세브란스병원은 정보영‧유희태 심장혈관병원 심장내과 교수, 조승훈 강사, 유승찬 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 교수, 엄수정.

심전도의 측정 나이가 실제 본인의 나이보다 1살 많아질 수록심방세동발병률은 3%씩, 조기 발병 위험도는 4%씩 증가했다.

/세브란스 제공 AI(인공지능)가 분석한 심전도 노화 정도를 바탕으로심방세동발병 위험성 예측이 가능한 딥러닝 모델이 개발됐다.

세브란스 심장혈관병원 심장내과 정보영‧유희태.

AI가 분석한 심전도 노화 정도를 바탕으로심방세동발병 위험성 예측이 가능해졌다.

제주 위파크

정보영, 유희태 세브란스 심장혈관병원 심장내과 교수, 조승훈 강사, 유승찬 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 교수, 엄수정 대학원 의생명시스템정보학과 석사과정 졸업생은심방세동위험성 및 조기.

AI가 분석한 심전도 노화 정도를 바탕으로심방세동발병 위험성 예측이 가능해졌다.

세브란스 심장혈관병원 심장내과 정보영ㆍ유희태 교수, 조승훈 강사, 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 유승찬 교수, 대학원 의생명시스템정보학과 엄수정 석사과정 졸업생은심방세동위험성 및 조기.

심방 박동을 전기신호로 기록하는 심전도 데이터를 분석해심방세동발생을 예측하는 인공지능(AI)모델이 개발됐다.

세브란스 심장혈관병원 심장내과 정보영‧유희태 교수, 조승훈 강사, 연세대의대 의생명시스템정보학교실 유승찬 교수, 대학원 의생명시스템정보학과 엄수정 석사과정 졸업생은.

AI가 분석한 심전도 노화 정도를 바탕으로심방세동발병 위험성 예측이 가능해졌다.

세브란스 심장혈관병원 심장내과 정보영‧유희태 교수, 조승훈 강사, 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 유승찬 교수, 대학원 의생명시스템정보학과 엄수정 석사과정 졸업생은심방세동위험성 및 조기.