다양한 호흡음 구별이 가능한 기술 개발

호흡기내과 정재욱 교수팀(호흡기내과 김윤주 교수, 정성수 교수, 국가수리과학연구소 의료수학연구부 하태영 박사, 현윤경 박사, 이순주 박사)의 ‘딥러닝을 이용한 호흡음 분석’이란 논문이 국제저명 학술지 Nature 자매지인 『Scientific reports』최근호에 게재됐다.  

정재욱 교수팀의 『Respiratory sound classification for crackles, wheezes, and rhonchi in the clinical field using deep learning』 연구논문은 전자 청진기를 통하여 녹음한 호흡음을 인공지능 딥러닝을 통해서 정확하게 분석하고 여러 이상 호흡음들을 구별할 수 있는 기술을 개발했다. 

또한, 이러한 호흡음 자동 분석 기술이 상용화되면 의사 또는 호흡기 전문가가 없어도 환자에게서 어떤 이상 호흡음이 들리는지 확인할 수 있으며, 이는 호흡기 질환 환자들의 진단 및 모니터링에 도움이 되고, 향후 텔레메디신, 건강 검진, 응급실 진료 등에 다양하게 활용될 수 있다. 

정재욱 교수는 “딥러닝을 이용한 청진음 분석기술이 상용화되어서 환자분들에게 실제적인 도움이 될 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다.