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김종인 (서울대학교) 이주영 (서울대학교) 정지오 (브이에스웍) 신대진 (사운드마인드) 최동현 (서울대학교) 김기홍 (서울대학교병원) 홍기정 (서울대학교병원) 김선희 (서울대학교) 정민화 (서울대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제15권 제4호
발행연도
2023.12
수록면
109 - 118 (10page)

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심정지는 초기 대응에 따라 생존율과 예후에 영향을 미치는 중요한 응급 상황이다. 특히 병원밖심정지(outof-hospital cardiac arrest, OHCA)의 경우, 119 구조대의 초기 조치가 심정지 환자의 생존율을 높이는 데 결정적인 역할을 한다. 그러나 국내에서는 수보요원의 수가 제한적이지만 다량의 신고 전화에 응대해야 하는 현실이다. 이런 상황에서 머신러닝 기반의 OHCA 탐지 프로그램은 수보요원의 보조 역할로 심정지 환자의 생존률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝 기반의 심정지(OHCA) 탐지 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 수보요원과 신고자의 통화 녹취록을 분석하여 심정지 여부를 판단한다. 제안한 모델은 수보요원 및 신고자와의 통화를 자동으로 전사하는 모델, 텍스트 기반의 심정지 탐지 모델, 그리고 프로그램 개발을 위한 서버와 클라이언트로 구성되어 있다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 모델은 F1 점수 기준으로 79.49%의 성능을 보였으며, 수보요원과 비교하여 심정지 감지 시간을 15초 단축하였다. 이 연구는 소규모 데이터셋을 사용하였음에도 불구하고, 심정지 기반의 탐지 프로그램이 수보요원의 보조 역할로 심정지 생존률에 기여할 수 있음을 입증하였다.
#cardiac arrest #out-of-hospital cardiac arrest(OHCA) #machine learning-based OHCA detection #심정지 #병원밖심정지(out-of-hospital cardiac arrest, OHCA) #심정지 탐지 프로그램

목차

Abstract
1. 서론
2. 머신 러닝 기반 심정지 탐지 프로그램
3. 실험
4. 실험 결과
5. 토론
6. 결론
References
국문초록
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