|
정재욱 교수팀의 ‘Respiratory sound classification for crackles, wheezes, and rhonchi in the clinical field using deep learning’ 연구논문은 전자 청진기를 통해 녹음한 호흡음을 인공지능 딥러닝을 통해 정확하게 분석하고 여러 이상 호흡음들을 구별할 수 있는 기술을 개발했다.
이러한 호흡음 자동 분석 기술이 상용화되면 의사나 호흡기 전문가가 없어도 환자에 어떤 이상 호흡음이 들리는지 확인할 수 있다. 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.














