- 본 기술은 “지역경제 활성화를 위한 수도권 중소기업 지원 사업”에서 수행중인 “자가격리 기저질환자 심박변이도 기반 응급상황 모니터링 기술”과제에서 개발하고 있는 “안드로이드 기반의 환자 상태 모니터링 기술”로서 만성폐쇄성폐질환(COPD) 환자에게 필요한 인공호흡기 치료를 적기에 사용할 수 있도록 예측해주는 시스템 기술임.
- 본 기술의 대상인 만성폐쇄성폐질환(COPD) 환자는 해당 질병의 특성상 기관지 염증이 갑자기 나빠져 기도폐쇄가 심해지는 급성악화가 자주 발생하며, 이러한 경우 인공호흡기를 적기에 사용하는 것이 매우 중요함.
- 국내 45세 이상 성인의 17.5%에서 COPD의 증상이 있다고 알려져 있으며, 세계 사망원인 3위 질환임. 중증 COPD 환자는 미세먼지 등의 원인으로 인해 지속적으로 증가하고 있으며, 적기의 인공호흡기 치료는 환자의 증상 악화 빈도 및 사망 위험율을 51%나 감소시킨다고 알려져 있음.
- 국내 중소병원에서는 고가의 인공호흡기 장비를 미보유하고 있어 대형병원과의 협조가 필요하고, 시스템 미비로 COPD 환자의 인공호흡기 필요 여부의 판정이 용이하지 않음. 국내 중소병원 내 환자감시장치로부터 수집한 신호 데이터에 기초한 인공호흡기 필요여부를 판정하여 상급병원 내방 권고함으로써 긴급한 대응을 제공하는 시스템이 필요함. 더불어 대형병원에서도 인공호흡기과 독립적으로 운영되는 환자감시장치로 인해 현재 모니터링 되는 환경의 인공호흡기 필요여부 판정이 필요함.
- 본 기술에서는 COPD 환자 생체 신호 데이터 기반으로 인공호흡기 사용을 위한 예측 모델을 개발하고 추론을 지원하는 시스템을 지원함.
- 진단이 어렵던 중소병원에서 적절한 치료 기회 제공 : 중소병원에서 상태관찰 후 상급병원에서 치료가 필요한 환자에게 적절한
치료선택기 회 제공
- ECG 데이터를 이용한 치료 시기 예측 : 기존 COPD 치료 시기 예측을 위한 연구는 CT 영상기반 데이터를 이용
- 인공호흡기 사용 예측 기술은 기존 연구들처럼 COPD 진단 목적이 아닌 기 COPD 환자들의 갑작스러운 조기 사망 예방을 위한 솔루션
- 환자 생체정보 모니터링 기술 개발
- 환자 이상 상태 알림 및 푸시 기술 개발
- 심박변이도 기반의 환자 이상징후 판단 모델 개발
- 요구사항 정의서
- 시험 절차 및 결과서
- 프로그램 소스 코드
- Apache2.0-라이선스 의무 이행 고지서
- 소프트웨어 정적 분석 결과서
? COPD 환자 생체 신호 데이터 기반으로 인공호흡기 사용 예측 모델 개발
- COPD 환자는 심혈관 질환, 호흡 이상, 저산소증, 기침, 가래 등을 동반 COPD 진료지침, 대한결핵 및 호흡기학회, 2014
- 심전도(ECG) 환자감시장치로부터 지속적으로 수집되는 생체 신호 데이터를 학습하여 인공호흡기 사용 예측 모델 설계 가능
? 향후 환자들에게 자가 진단이 가능한 기기 제공 및 서비스 지속적 확대 가능
- ECG, 호흡, 산소포화도 등 자가 취득이 가능한 센서를 활용하여 환자들이 인공호흡기 사용 예측을 자가 진단 할수 있는 기기와 서비스로 확대하여 지속적인 수익 창출 가능