기계학습 모델을 이용한 심장질환예측 시스템, 및 방법

기술 요약기존 심장질환 예측 시스템은 ECG 정보에만 의존하여 정확도와 세밀한 진단에 한계가 있었습니다. 본 기술은 기계학습 모델을 활용, 심장의 ECG(심전도)와 PCG(심음) 정보를 통합 분석하여 이러한 문제를 해결합니다. 특히, 두 신호의 동기화된 혼합특징정보까지 추출함으로써 기존 방식으로는 파악하기 어려웠던 미세한 심장 이상까지 정밀하게 예측합니다. 환자 단말에서 실시간으로 수집된 데이터는 서버의 LSTM 기반 인공신경망을 통해 심장질환 위험도를 확률값으로 도출하며, 이는 환자 및 의료기관에 즉시 통지되어 더욱 신속하고 효과적인 의료 대응을 가능하게 합니다. 이 시스템은 부정맥, 심부전증 등 다양한 심장질환의 조기 발견 및 지속적인 모니터링에 기여합니다.