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2019/07/26 한양뉴스 > 학술

제목

노영균 교수, ‘급성 관상동맥 증후군’ 예측모델 개발 참여

신속한 진단 필요한 급성 질병 초기발견 가능성 높아져

디지털뉴스팀

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http://www.hanyang.ac.kr/surl/zMb6

내용
▲노영균 교수
한양대 노영균 컴퓨터소프트웨어학부 교수와 을지대 을지병원 심장내과 박지영 교수, 고대 구로병원 심혈관센터 나승운 교수, 고려대 보건대학교 최병걸 교수가 공동으로 돌연사의 주요 원인으로 꼽히는 급성 관상동맥 증후군을 환자의 응급실과 외래 진료기록만으로도 예측할 수 있는 모델을 개발했다.
 
급성 관상동맥 증후군(Acute coronary syndrome)은 심장에 혈액을 공급하는 관상동맥 안쪽에 자리한 경화반(단단한 섬유성 막)이 파열되면서 발생한다. 이때 혈전으로 인해 출혈이 일어나면서 혈관 내부의 지름이 급격하게 좁아지거나 갑자기 막히면서 심근의 허혈 및 괴사를 일으킨다.
 
대표적인 치료방법은 막힌 혈관을 풍선 확장술과 스텐트(금속 그물망) 삽입으로 영구적으로 확장하는 관상동맥 중재 시술이 있다. 무엇보다 급성 관상동맥 증후군은 의료진의 신속한 진단과 치료가 중요하다. 응급실 등 병원 방문 전 발생한 경우, 평소 흉통이 있으나 병원에 방문하지 않는 경우, 응급실이나 외래에서 의사의 급성 관상동맥 증후군 진단이 늦어지는 diagnostic dilemma(진단상의 딜레마) 경우처럼 치료가 지연될수록 환자의 상태가 급격히 나빠질 수 있기 때문이다.
 
공동연구팀은 이러한 기계학습 알고리즘을 적용해 전자의무기록(EMR) 자료를 비교 분석했다. EMR 자료로부터 추출한 유병 질환, 검사결과, 투약 정보 등 20가지 환자 정보를 변수로 급성 관상동맥 증후군 환자 2,344명과 급성 관상동맥 증후군이 아닌 급성 흉통 환자 3,538명을 비교 분석했다. 그 결과 환자의 응급실과 외래 진료기록만으로도 급성 관상동맥 증후군 의심환자를 85% 이상 예측할 수 있었다. 급성 관상동맥 증후군이 아닌 환자는 97%까지 예측 가능했다.
 
한편 이번 논문 ‘A Machin Learning-Based Approach for the Prediction of Acute Coronary Syndrome Requiring Revascularization(관상동맥 재관류가 필요한 급성 관상동맥증후군 예측을 위한 기계학습 기반 접근법)’은 SCI급 국제학술지 Journal of Medical Systems 6월 온라인판에 게재됐다.








 
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