알라딘릴게임 84.rzc476.top 바로가기 온라인 손오공 릴게임
슬롯파칭코릴게임 사이트 도메인황금성배당줄
알라딘릴게임 80.rzc476.top 온라인 손오공 릴게임
알라딘릴게임 14.rzc476.top 온라인 손오공 릴게임
알라딘릴게임 39.rzc476.top 온라인 손오공 릴게임
알라딘릴게임 79.rzc476.top 온라인 손오공 릴게임
알라딘릴게임 85.rzc476.top 온라인 손오공 릴게임
알라딘릴게임 96.rzc476.top 온라인 손오공 릴게임
알라딘릴게임 54.rzc476.top 온라인 손오공 릴게임
알라딘릴게임 65.rzc476.top 온라인 손오공 릴게임
알라딘릴게임 84.rzc476.top 온라인 손오공 릴게임
알라딘릴게임 89.rzc476.top 온라인 손오공 릴게임
슬롯 게시판 인터넷백경 야마토2게임다운로드 무료 슬롯 머신 카지노 게임 바다신2영상 알라딘릴게임 종합릴게임 게임몰 종합 릴게임 신천지예시 오션파라다이스게임 최신 릴게임 뽀빠이 릴게임 슬롯무료체험 바다이야기게임2018 황금성 무료슬롯사이트 파칭코사이트 황금성게임공략법 체리마스터 확률 릴게임매장 프라그마틱 무료게임 모바일게임 황금성 무료머니 릴게임 신천지 릴게임연타 슬롯머신 사이트 오션 인터넷바다이야기 신천지무료 릴게임가입머니 모바일릴게임접속하기 슬롯게임 실시간 야마토게임후기 바다이야기 백경 알라딘릴게임 최신 인터넷게임 모바일릴게임종류 로또달팽이 프라그마틱 무료체험 강원랜드 잭팟 후기 모바일릴게임사이트 바다이야기 공략법 슬롯총판 모바일 게임 공략 안전 슬롯사이트 슬롯게시판 성인오락황금성 체리마스터 판매 황금성게임후기 캡틴프라이드게임 사다리게임주소 오션파라 다이스하는방법 바다이야기릴게임사이트추천및안내 릴게임릴게임갓 야마토게임기 바다이야기 황금고래 야마토다운 바다이야기게임하기 야마토하는법 손오공바다이야기 야마토게임장 카지노릴게임 바다이야기 게임 방법 오리 지날황금성 온라인룰렛 바다이야기부활 릴게임꽁머니 무료 야마토게임 릴게임놀이터 신천지 게임 공략법 무료황금성 바다이야기게임 야마토게임 다운로드 씨엔조이게임 야마토5게임방법 오션파라다이스시즌7 온라인신천지게임 백경 황금성릴게임 릴게임오션파라다이스 야마토5게임다운로드 빠칭코 바다이야기 공략법 릴게임오션 슬롯 프라 그마 틱 무료체험 야마토게임다운로드 바다이야기 노무현 최신릴게임 신천지 게임 공략법 88오락실릴게임 종합 릴게임 강원랜드 슬롯머신 확률 공개 바다이야기 예시 종료 실시간릴게임사이트 알라딘 릴게임 현금게임 현금게임 무료인터넷게임 야마토2게임주소 바다이야기 환전 꽁머니릴게임 바다이야기 꽁머니 환전 윈윈 슬롯나라 온라인 손오공 릴게임 릴게임뽀빠이 릴게임황금성 백경게임 다운로드 카지노 슬롯머신 바다이야기pc게임 바다이야기먹튀 무료충전바다이야기 한국파친코 릴게임이란 무료 슬롯 머신 카지노 게임 알라딘바로가기 피망로우바둑이 슬롯머신추천 게임황금성 온라인 황금성 다빈치릴게임다운로드 메타슬롯 바다이야기5 체리게임 우주전함 야마토 2199 윤연이 분당서울대병원 순환기내과 교수
윤연이 분당서울대병원 순환기내과 교수 연구팀이 심장초음파 영상만으로 좌심실비대를 정확히 진단하고, 원인 질환까지 구분할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 이번 연구는 기존 진단의 한계를 극복하고, 조기 진단과 치료를 가능하게 하는 데 기여할 것으로 기대된다.
좌심실비대는 심장의 좌심실 벽이 두꺼워지는 질환이다. 고혈압성 심장병, 비후성 심근병증, 심장 아밀로이드증 등 다양한 원인으로 발생한다. 이들 질환은 치료법과 예후가 다르기 때문에, 정확한 감별 진단이 필수적이다.
지금까지는 심장초음파 검사만으로 원인을 구분하는 데 한계가 있어, MRI 등 고비용 정다빈치무료릴게임
밀검사가 추가로 필요했다. 이 때문에 진단이 늦어지고 치료 시기를 놓쳐 심부전이나 돌연사와 같은 합병증으로 이어지는 경우도 적지 않았다.
윤 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 심장초음파 영상에서 1만9839개의 심근 특징 정보를 추출해 AI 모델에 학습시켰다. 이 모델은 좌심실비대의 여부는 물론 주요 원인인 △고혈압성 심장병 △주식미수거래
비후성 심근병증 △심장 아밀로이드증을 구분할 수 있도록 설계됐다.
외부 병원에서 수집한 독립 검증 데이터로 AI 성능을 평가한 결과, 비후성 심근병증은 96%, 심장 아밀로이드증은 89%, 고혈압성 심장병은 83%의 높은 진단 정확도를 기록했다. 고혈압성 심장병의 진단 민감도는 기존 방식보다 두 배 이상 높아졌고, 비후성 심근병증의 F1 황금성동영상
점수는 0.87까지 향상됐다.
AI 모델은 분석 과정에서 진단 근거로 삼은 영상 부위를 시각적으로 제시해, 의료진이 그 근거를 확인할 수 있도록 했다.
윤연이 교수는 “임상 현장에서 좌심실비대의 원인 규명이 지연되면서, 치료 기회를 놓치거나 나쁜 예후를 보이는 경우가 많다”라며 “이번 연구는 인공지능을 활용해 기존 진단의통큰증권방송
한계를 극복하고, 1차 검사인 심장초음파 단계에서 원인 질환을 보다 빠르고 객관적으로 평가할 수 있다는 가능성을 제시한 데 큰 의미가 있다”고 밝혔다.
이어 “향후 진단이 어려운 파브리병, 다논병 등의 희귀질환이나 운동선수에게서 나타나는 생리적 좌심실비대의 감별을 돕는 AI 모델로 연구를 확장할 계획”이라고 전했다.
이모바일릴게임종류
번 연구 결과는 미국심장협회 학술지 Circulation: Cardiovascular Imaging에 게재됐다.
송혜영 기자 hybrid@etnews.com
