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  • No : 56003
  • 작성자 : 이나영
  • 작성일 : 2025-12-18 23:37:14

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이상 호흡음 감지 AI 모델 고도화, 다양한 환경서 높은 성능 구현 기관지가 좁아지면서 발생하는 이상 호흡음을 감지하는 인공지능(AI)이 학습된 환경에서만 높은 성능을 발휘하는 한계를 극복하고 새로운 환경에서도 성능을 일관되게 유지하는 고도화된 모델이 나왔다. 분당서울대병원 소아청소년과 김경훈 교수팀(제1저자 광주과학기술원 김준우 박사후연구원)은 기존 학습 환경과 의료기기, 환자 연령 등이 서로 다른 조건에서 수집된 호흡음에서도 천명음(쌕쌕거림)을 정밀하게 구분할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 밝혔다. ▲분당서울대병원 소아청소년과 김경훈 교수(좌), 광주과학기술원 김준우 박사후연구원(우) 천명음은 천식 환자에서 흔히 나타나는 증상으로, 공기의 통로인 기도가 좁아져 압력에 의해 숨을 쉴 때마다 나는 고음의 쌕쌕거리는 호흡음이다. 특히 소아의 경우 성인보다 구조적으로 기도가 좁아 호흡기질환에 취약한 만큼 천명음을 정확하고 신속하게 감지해 천식 등 호흡기질환을 조기 진단하는 것이 매우 중요하다. 이에 AI 기술의 비약적인 발전과 함께 환자의 호흡음을 분석해 천명음과 같은 비정상적 숨소리를 가려내는 인공지능 모델이 잇달아 등장하고 있다. 문제는 호흡음이 △의료기기 △청진 위치 △환자 연령 및 성별 등 환경적 요소인 ‘메타데이터’에

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