최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 한림대학교 HalLym University |
---|---|
연구책임자 | 김원희 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200014952 |
과제고유번호 | 1711146089 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | ST분절상승 심근경색.기계학습.심전도.컴퓨터 보조 진단.ST Elevation Myocardial Infarction.Machine Learning.Electrocardiography.Computer-Assisted Diagnosis. |
□ 연구개요
- 심정지를 유발하는 급성심근경색은 심전도 ST분절 상승여부가 응급 심혈관개통술 결정을 위한 가장 중요한 판단기준임.
- 심전도 판독정확도는 의사의 임상전공 및 판독경험에 신뢰도가 좌우되며, 판독경험이 없거나 관련지식이 부족한 의사의 경우 심전도 자동판독에 의존하는 경향 발생함.
- 병원 전단계에서 구급대원이 획득한 심전도 역시 환자이송결정을 위해 자동판독에 의존하며, 심전도 이미지를 의료지도 의사에게 전송하더라도 판독이 부정확할 수 있음.
- 심전도 자동판독 정확도는 약 50% 로 보고되며, ST
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.