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음성 활용 AI로 흡인성 폐렴 위험 예측
가톨릭의대·포항공대 목소리로 뇌졸중 후 연하곤란환자 폐렴 합병증 발생 예측
인공지능기술을 활용하여 목소리만으로 뇌졸중 후 흡인성 폐렴 위험도를 예측할 수 있게 됐다. 가톨릭의대와 포항공대 연구진은 AI를 활용한 음성 기반 뇌졸중 후 연하곤란 환자의 폐렴 합병증 발생을 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 한국연구재단 지원으로 개발했다. 가톨릭의대 재활의학과 임선 교수(부천성모), 박혜연 임상강사(서울성모), 포항공대 이승철 교수, 박도겸 학생은 머신러닝 기술을 이용한 자동 음성 신호 분석을 통해 중증 연하장애 환자 및 흡인성 폐렴 발생 위험이 높은 환자를 각각 88.7% 및 84.5%의 민감도로 구별하였다.흡인
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아동기 학대 경험, 뇌 구조 변화 유발 밝혀
시각 피질 위축…성적학대 경험 주요우울장애 환자 선별에 도움
상당수의 우울증 환자는 아동기 학대를 경험한다. 이러한 환자들의 경우 약물 및 심리치료에 대한 반응이 좋지 않아 만성적 경과를 보이며 자살 위험성도 높아질 수 있다. 그렇기에 아동기 학대 경험이 뇌에 어떠한 변화를 일으켜 우울증 발생과 경과에 영향을 끼치는지와 관련해 연구의 필요성이 제기되고 있다. 고려대학교 안암병원 정신건강의학과 한규만 교수와 고려대학교 의과대학 본과 4학년 학생(김수영, 안성준, 한종희)으로 구성된 연구팀은 주요우울장애 환자의 뇌 MRI 데이터와 아동기 학대 경험에 대한 심리설문 데이
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