- 딥러닝 기법을 이용한 IMU 센서 기반 만성신장질환 인식에 관한 연구

<사진:(좌)고정환 석박사통합과정생, 정석주 학생, 정인철 교수>

□ 한림대학교(총장 최양희) 인공지능융합학과 고정환 석박사통합과정생과 인공지능융합학부 정석주 학생이 『2023년 대한디지털헬스학회 춘계학술대회』에서 우수상을 수상했다.

□ 이번 학회는 '디지털헬스와 데이터 결합'을 주제로 디지털 헬스케어 분야에 대한 미래 발전 전망과 자유 연제를 통해 다양한 연구들을 소개하기 위해 개최됐다.

□ 만성신장질환(CKD)은 전 세계 인구 8 ~ 16%에 영향을 미치며 환자와 임상의가 인식하지 못할 때가 많다. 연구에 따르면, 초기 CKD 환자 5% 미만이 자신의 질병을 인식한다고 보고될 만큼 초기에 CKD를 파악하기 어렵고, 병원을 찾아가 진단을 받을 땐 이미 병의 증세가 악화하였을 경우가 만연하다.

□ 이러한 문제에 착안하여 연구는 의학적 장비나 임상 진단 방법이 아닌 관성측정 센서를 통해 한림 춘천성심병원 환자와 건강인으로부터 얻어진 데이터를 활용했으며(신장내과 김현숙 교수, 응급의학과 안무업 교수) CKD 환자의 보행특성을 조사하기 위해 인공지능 모델을 통해 환자와 일반인을 분류하는 알고리즘을 제안하는 것에서 시작됐다. 연구 결과는 손목과 허리에 착용된 센서 데이터로부터 각각 96.2%, 94.8%의 정확도로 CKD를 분류했다.