•심장음에 대하여 정상, 수축기 심잡음, 이완기 심잡음, 복합 심잡음, 판독불가를 분류하는 인공지능 모델 개발
• 심장음에서 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients) 특징을 추출하여 1D컨볼루션기반의 U-Net의 입력으로 넣어 학습 및 추론을 수행

 활용 방안

• AI를 활용한 심장음 기반 심장판막, 부정맥, 등 심장질환 일차진단 솔루션: 심장판막 질환, 등 청진음이 특징적인 주요 심장 질환을 일차진단하는 솔루션은 물론, 심장질환이 이미 진단된 환자에서 질환의 악화여부를 추적 관리함으로써 개별화된 예방 지침 및 추적 검사 일정을 제시하는 솔루션 개발이 가능함
• 심장 질환 자가 모니터링 솔루션: 심장 질환 의심환자 혹은 유질환자가 자택에서 스스로 건강상태를 모니터링 하기위한 생체신호 분석 및 해석 솔루션 제공 가능. 가정용 혈압계와 같이 반복적인 측정을 통해 의료기관 내원이 필요한 질환악화, 등을 조기판별

활용 모델

• 호흡음에 대하여 정상, 거친수포음, 천명, 고른수포음, 건성수포음, 판독불가를 분류하는 인공지능 모델 개발
• 호흡음의 MFCC 특징을 기반으로 1D컨볼루션기반의 U-Net을 통해 학습 및 추론을 수행

활용 방안

• AI를 활용한 호흡음 기반 주요 호흡기질환 일차 진단 솔루션: 호흡음 학습데이터를 활용하여 1차 진료 및 응급의료 현장에서 인공지능 기반 호흡음 분석을 통해 호흡기질환을 조기에 선별하여 신속한 진단 및 즉각적인 처치가 가능하게 함
• AI를 활용한 호흡음 기반 유행성 호흡기 감염질환 진단 솔루션: 코로나19 같은 감염 전파 비중이 큰 질환의 경우 감염 취약 시설 일반인 및 자가 격리자를 대상으로 호흡기 감염병 징후를 조기에 스크리닝해 확산을 신속히 차단하고 대규모 감염확산을 예방·관리 할 수 있는 솔루션 개발이 가능함
• 폐 질환 자가 모니터링 솔루션: 폐 질환 의심환자 혹은 유질환자가 자택에서 스스로 건강상태를 모니터링 하기위한 생체신호 분석 및 해석 솔루션. 

활용 모델

• 흉부 X 선 영상에서 심장과 폐영역을 탐지하는 물체 탐지(object detection)모델 개발
• 입력된 흉부X선 영상과 심/폐 영역 마스크를 기반으로 YOLO v5 모델을 통해 학습한 후, 심장 및 폐 영역에 대한 bounding box 생성
 

활용 방안

• 심장의 구조적 문제 (심장 비대 및 석회화 등)의 시각적 확인을 통해 심장질환 진단을 지원
• 폐 영역 내 구조적 변화의 시각적 확인을 통해 폐 질환 진단을 지원