• 산업문제명기계학습 기반 혈압파형의 정상/비정상 자동 감지
• 기업삼성서울병원
• 키워드혈압파형, 자동추출, 파형구분
• 산업문제 내용· 기업소개 : 삼성서울병원은 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 : 기계학습 기반 혈압파형의 정상과 비정상을 자동으로 감지하는 알고리듬 개발 및 실시간 데이터 분류 및 모니터링을 위한 소프트웨어의 개발
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : 1. 혈압 파형 자동 주기추출 알고리듬 개발 2. 레이블링을 위한 GUI 소프트웨어 개발 3. 레이블링된 데이터를 이용한 혈압 파형 구분 딥러닝 모델의 개발 4. GUI기반 혈압 모니터링 소프트웨어 개발 · 활용계획 및 기대성과 : 실시간 혈압데이터는 수술장에서 환자의 상태를 모니터링하거나 혈관의 기능을 평가하기 위해 사용되는 데이터로 이에 대한 기계학습 기반의 모니터링은 의사로 하여금 불필요한 작업을 줄여줄 수 있을 뿐만 아니라 정확한 지표를 계산하는데 활용 될 수 있다. 현재 문제해결 단계에서는 실시간 입력파형을 상정하여 데이터를 처리하고 있지만 추후 병원과의 연계를 통해 실제 측정 장치에서 입력받는 데이터를 처리할 수 있을 것으로 기대한다.