딥 러닝 알고리즘을 이용한 중환자실 내 위급한 부정맥 증상 탐지

Abstract

중환자 의료에서 환자의 상태를 정확히 알려주는 경보 시스템은 매우 중요하다. 그러나 무려 86%에 달하는 경우가 보고되었을 정도로 높은 오경보율은 중환자의 회복과 의료진의 적절한 처치를 방해하는 방해물이 되어왔다. 특히 중환자의 생명까지 좌우할 수 있는 치명적인 부정맥 증상에 대한 오경보는 중대한 결과를 유발할 수 있을 정도로 중요하기에, 이를 줄이기 위해선 무엇보다 심전도(electrocardiogram)에서 부정맥 증상을 정확히 탐지해내야 한다. 이 논문에서 우리는 이 문제의 해결책으로 딥 러닝 방법론을 고려한다. 복잡한 다층 구조의 인공 신경망을 학습시키는 딥 러닝은 지난 10년 간 이미지 인식이나 음성 인식과 같은 패턴 인식 문제에 대해서 놀랄만한 성취를 이루어 왔다. 그래서 우리는 ECG에서 부정맥 증상을 탐지하기 위해, 새롭게 개발한 두 종류의 심층 신경망 구조와 convolutional neural networks를 이 논문에서 제안한다. 실험 결과, 우리가 제안한 딥 러닝 알고리즘 중에서도 특히 convolutional neural networks의 경우 민감도, 특이도, 그리고 정확도가 각각 89.47%, 88.03%, 88.67%를 달성하여, 우리의 알고리즘이 충분히 경쟁력이 있음을 보여주었다.