AI요약

기존 관상동맥 질환 예측은 진단 근거 부족 및 AI 모델의 한계(심전도 활용 미흡 등)로 정확도에 어려움이 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제 해결을 위해 딥러닝과 머신러닝 모델을 결합한 앙상블 형태의 폐쇄성 관상동맥 질환 예측 장치 및 방법을 제시합니다. 전자의무기록(EMR)과 심전도(ECG) 데이터를 통합 분석하여, 각 데이터에 최적화된 학습 모델(머신러닝 및 딥러닝 CNN)로 1차 예측값을 도출합니다. 이후 소프트 보팅(soft-voting) 알고리즘을 통해 최종 예측 결과를 생성합니다. 이 기술은 기존 모델 대비 0.858의 높은 AUC 값을 달성, 폐쇄성 관상동맥 질환 예측 정확도를 획기적으로 향상시킵니다. 의료진의 정밀 진단과 환자의 조기 치료에 기여할 수 있습니다.