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문제해결 보고서

기계학습과 수학적 모델링을 이용한 심박출률 예측

등록일자 :
  • 산업문제명기계학습과 수학적 모델링을 이용한 심박출률 예측
  • 기업삼성서울병원
  • 키워드심혈관계, 혈압 시계열, 심박출률, 수학적 모델링, 기계학습
  • 산업문제 내용· 기업소개 : 삼성서울병원은 병상 수 기준으로 국내 3위 규모의 국내 대표 대형병원임. 최고의 의료 기술로 중증 고난도 환자를 맞춤 치료하여 최고의 치료 성과를 구현하는 병원을 추구하고 있으며, 특히 미래의료를 선도하는 첨단 지능형 병원을 만들기 위해 혁신 중임. · 산업문제 : 혈압 시계열 등 생체 데이터 분석을 통한 심박출률 예측 모델 개발
  • 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : 혈압 시계열 데이터의 전처리 소프트웨어 개발, 심혈관계의 수학적 모델링을 이용한 심박출률 예측, 혈압 시계열의 기준점들로부터 구성된 특성들을 기계학습에 적용한 심박출률 예측과 심박출률에 따른 분류 · 활용계획 및 기대성과 : 혈압 시계열 데이터의 처리 기법과 수학적 모델 기법, 기계학습 기법은 스마트 웨어러블 기계로부터 얻어질 혈압 시계열 데이터를 분석하여 심장기능 진단 지표를 예측, 개인의 건강을 관리하고 위급상황에 대처하는 연구에 있어 중요한 초석이 될 것임

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