카지노 잭팟 금액·NSTEMI서 AUROC 0.968·0.947로 임상 적용 가능성 확대
뷰노(대표 이예하)는 급성 심근경색 선별 인공지능(AI) 솔루션 'VUNO Med-DeepECG AMI(DeepECG AMI)'의 핵심 알고리즘 기반 카지노 잭팟 금액 성과가 유럽심장학회 공식 디지털 헬스 저널인 'European Heart Journal – Digital Health (Impact Factor 4.0)'에 게재됐다고 19일 밝혔다.
뷰노에 따르면 이번 카지노 잭팟 금액 주제는 급성 심근경색(AMI) 환자 중 재관류 시술이 필요한 환자를 조기 탐지하는 딥러닝 모델 개발 및 검증이다.
카지노 잭팟 금액는 조기 진단이 환자의 생존율과 직결되는 심혈관 응급질환이지만, 의료 인프라가 제한된 환경에서는 숙련된 의료 인력과 정밀한 장비 부족으로 인해 조기 진단이 어렵고 오진 위험이 높다. 특히 ST 분절 비상승 심근경색(NSTEMI)은 관상동맥의 부분적 폐쇄로 여러 증상을 동반하는데, 심전도 변화가 명확하지 않아 전문의의 판독으로 검출하기 어렵다.
카지노 잭팟 금액팀은 한계 극복을 위해 심전도 데이터를 기반으로 자기지도학습을 활용한 트랜스포머 기반 딥러닝 모델 구조를 사용해 인공지능 모델을 두 단계로 학습했다. 먼저 자기지도학습을 통해 모델이 스스로 심전도 데이터를 분석해 패턴을 학습하고, 이후에는 AMI를 찾아낼 수 있도록 모델을 미세 조정하는 방식으로 학습시켰다.
이러한 학습 과정을 통해 모델 성능 향상을 확인했으며, 학습 데이터 증가에 따른 추가적인 성능 개선 가능성도 제시했다는 게 카지노 잭팟 금액팀의 설명이다. 모델 개발과 평가는 전남대학교병원 데이터를 활용해 진행했으며, 한림대학교 강남성심병원 데이터를 외부 검증 데이터셋으로 활용해 학습한 AI 모델의 일반화 성능을 후향적으로 평가했다.
카지노 잭팟 금액팀의 모델은 외부 검증 데이터셋 기준 AI 모델 성능평가지표(AUROC)가 0.968로, 기존 자기지도학습을 적용하지 않은 방법에 비해 유의미한 성능 향상을 보였다. 또한 진단이 어려운 NSTEMI 환자군에서도 AUROC 0.947을 기록해 임상 적용 가능성을 높였다.
주성훈 뷰노 CTO는 "이번 카지노 잭팟 금액는 자기지도학습을 통해 고도화된 심전도 기반 AI 솔루션이 의료진의 판단을 돕고 응급상황에서 환자를 살리는데 큰 역할을 할 수 있는 가능성을 보였다"며 "향후 DeepECG 솔루션과 HATIV 제품을 연동해 의료 접근성이 떨어지는 환경에서도 간편하고 정확한 조기 진단을 제공할 수 있도록 기술 고도화에 집중할 것"이라고 말했다.