Discovering hidden information in biosignals from patients by artificial intelligence

Yoon Dukyong; Jang Jong-Hwan; Choi Byung Jin; Kim Tae Young; Han Chang Ho

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자료유형: 학술저널

저자정보: Yoon Dukyong (Department of Biomedical Informatics Ajou University School of Medicine) Jang Jong-Hwan (Department of Biomedical Informatics Ajou University School of Medicine) Choi Byung Jin (Department of Biomedical Informatics Ajou University School of Medicine) Kim Tae Young (Department of Biomedical Informatics Ajou University School of Medicine) Han Chang Ho (Department of Biomedical Informatics Ajou University School of Medicine)

저널정보: 대한마취통증의학회(구 대한마취과학회) Korean Journal of Anesthesiology Korean Journal of Anesthesiology Vol.73 No.4

발행연도: 2020.1

수록면: 275 - 284 (10page)

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심전도(electrocardiogram) 또는 광용정맥파(photoplethysmogram)와 같은 생체 신호는 환자의 의학적 상태를 결정하고 모니터링하는 데 널리 사용된다. 인공지능(artificial intelligence, AI)을 적용함으로써 생체 신호로부터 더 많은 정보를 수집할 수 있다는 것이 최근에 알려졌다. 현재 AI에서 가장 영향력 있는 발전 중 하나는 딥 러닝(deep learning)이다. 데이터양이 충분하다면, 딥 러닝 기반 모델은 인간이 특정 기술을 개입시키지 않아도 원 데이터에서 중요한 특성을 추출할 수 있다. 이러한 AI 지원 특성은 추가적 침습적 평가 없이, 임상 결과 또는 임상 사건을 탐지 또는 예측하기 위한 디지털 바이오 마커로 사용될 수 있는 잠재 정보를 얻을 수 있게 한다. 한편, 딥 러닝의 블랙박스 모델은 전통적 방식의 생체 신호 분석에 익숙한 임상의가 이해하기 어렵다. 임상의는 추출된 정보를 올바르게 해석하고 임상 실무에 적용하기 위해 AI 및 머신 러닝에 대한 기본 지식이 필요하다. 본 종설에서는 AI 및 머신 러닝의 기본 사항과 가까운 미래에 임상의가 이를 실제 상황에 적용할 수 있는 가능성에 대하여 기술하려 한다.

#Artificial intelligence #Biomarker #Computer-assisted diagnosis #Deep learning #Electrocardiography #Electrodiagnosis.

참고문헌 (35)

참고문헌 신청

Zhou X / 2016 / Heart rate variability in the prediction of survival in patients with cancer : a systematic review and meta-analysis / J Psychosom Res 89:20~25

Rajendra Acharya U / 2006 / Heart rate variability : a review / Med Biol Eng Comput 44:1031~1051

Elming H / 2002 / QTc interval in the assessment of cardiac risk / Card Electrophysiol Rev 6:289~294

Choi Y / 2018 / Risk evaluation of azithromycin-induced QT prolongation in real-world practice / Biomed Res Int 2018:1574806

Wilke RA / 2007 / Identifying genetic risk factors for serious adverse drug reactions : current progress and challenges / Nat Rev Drug Discov 6:904~916

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