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기존 심장질환 예측 방식은 ECG(심전도) 또는 PCG(심장 소리) 단일 정보 활용에 한계가 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해 ECG와 PCG 정보를 융합하고, 기계학습 모델, 특히 LSTM 기반 AI를 활용하여 심장질환을 더욱 정확하고 세밀하게 예측하는 시스템 및 방법을 제공합니다. ECG 및 PCG에서 추출된 특징 정보와 두 신호 간의 혼합 특징 정보를 심층 분석하여, 기존 방식으로는 놓칠 수 있던 미세한 이상 징후까지 감지합니다. 환자단말, 서버, 의료기관단말의 유기적인 연동을 통해 실시간 모니터링 및 즉각적인 알림을 제공하여, 심장 건강 관리의 효율성을 극대화합니다.
기술 분야 | AI 기반 심장질환 예측 시스템 |
판매 유형 | 자체 판매 |
판매 상태 | 판매 중 |
기술명 | |
기계학습 모델을 이용한 심장질환예측 시스템, 및 방법 | |
기관명 | |
건양대학교산학협력단 | |
대표 연구자 | 공동연구자 |
김용석 | - |
출원번호 | 등록번호 |
1020180154634 | 1022268750000 |
권리구분 | 출원일 |
특허 | 2018.12.04 |
중요 키워드 | |
기계학습 모델디지털 헬스케어질병 예측 기술생체 신호 분석PCG 정보심장질환 예측웨어러블 헬스케어스마트 헬스케어예방적 의료LSTM 신경망심장 모니터링원격 의료 시스템의료 인공지능ECG 정보인공지능 의료인공지능생체분석의료기기 |
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