앙상블 형태의 예측 모델을 이용한 폐쇄성 관상동맥 질환 예측 장치 및 그 방법

기술 요약폐쇄성 관상동맥 질환의 정확한 예측은 심혈관 건강에 매우 중요합니다. 기존 진단 방식의 침습성과 인공지능 예측 모델의 한계를 극복하기 위해, 본 기술은 혁신적인 해결책을 제시합니다. 환자의 전자의무기록 데이터와 심전도 원시 데이터를 획득하여, 딥러닝과 머신러닝 모델을 앙상블(Soft-Voting) 방식으로 결합한 예측 장치 및 방법을 제공합니다. 이를 통해 폐쇄성 관상동맥 질환에 대한 예측 정확도를 기존 대비 획기적으로 향상시키며(AUC 0.858), 비침습적인 방식으로 질환을 조기에 예측할 수 있습니다. 본 기술은 환자 부담을 줄이고, 의료진의 정확한 진단을 지원하여 심혈관 건강 증진에 크게 기여할 것입니다.