• 산업문제명중환자실에서 환자의 호흡음 분류 모델 구현
• 기업충남대학교병원 호흡기내과(중환자실)
• 산업문제 내용· 기업소개 : 충남대학교 병원은 1972년 중부권 최초의 교육병원으로 출발하여 변화하는 의료 환경에 적응하기 위하여 비약적인 발전을 거듭하였다. 우수한 의료진과 첨단 의료 장비를 갖추고 정성으로 환자 진료에 힘쓰며 변화와 개혁을 추구해오고 있다. 사람 중심, 생명 존중의 정신으로 최고의 진료, 교육, 연구, 공공보건의료라는 국립대학교병원의 역할을 다하기 위하여 바이오헬스케어와 관련된 기관, 기업, 대학 및 연구소와의 업부협약으로 연구 협력 관계를 구축하여 의료산업화를 중점적으로 추진해나가고 있다. · 산업문제 : 딥러닝을 이용한 호흡음 분석연구는 주로 조용한 환경에서 녹음되고 수집된 데이터를 이용하여 이루어지고 있다. 하지만, 이는 모든 환자군을 대표하기 어려우며, 중환자실과 같은 다양한 배경 소음이 존재하는 환경에서는 검증된 바가 없다. 코로나19와 같은 격리가 필요로 하는 상황에서는 직접적인 청진이 어려울 수 있으므로 청진기를 통해 환자의 호흡음을 녹음하고 즉각적으로 분석할 수 있는 시스템이 도움이 될 것이다.
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : 노이즈 제거 모델로 Savitzky-Golay filter, band-pass filtering, Spectral Gating Noise Reduction Algorithm을 사용하였다. 최종적으로 band-pass filter를 사용한 결과가 가장 좋았으며 noise를 감쇠하지 않고 분류를 진행하는 것보다 평균 4%정도 정확도가 상승하였다. 그러나 실제로 band-pass filter를 사용한 청진음을 들어보았을 때 여전히 잡음은 남아 있어서 효과적으로 음을 제하는 방법을 지속적으로 연구할 필요성이 있다. · 활용계획 및 기대성과 : 본 산업문제해결 과정에서 도출된 예측결과는 연구논문으로 투고할 예정이며, 예측모델의 저작권(소프트웨어)를 확보하여 향후 질환예측 플랫폼 구축에 필요한 예측모듈을 제작하고 임상과 치료 현장에서 도움을 줄 수 있는 진단지원시스템 구축에 활용할 것으로 기대되어진다.