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이주훈 (연세대학교) 양유준 (연세대학교) 한지훈 (연세대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
4,217 - 4,231 (15page)

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2020년 코로나 바이러스 이후 비대면 원격 진료 서비스는 점차 증가하고 있다. 또한 비대면 진료는 거동이 불편한 노인층에게 큰 편의를 제공할 수 있으며, 65세 이상 인구가 늘어나는 추세 역시 비대면 진료 서비스의 필요성을 뒷받침해준다. 특히 심장질환은 대한민국 사망 원인 2위이지만 많은 사람들이 무증상, 또는 가벼운 증상이라 오해하며 심장질환의 진단을 위해 2차, 3차 병원에 가는 것을 부담스럽게 여기는 실정이다. 따라서 심장질환의 진단 절차를 비대면 진료를 통해 간소화할 필요성이 있다.
심방세동 환자는 국민건강보험공단에 따르면 2016년 18만 954명에서 2020년 24만 4896명으로 35.3% 증가했다. 심방세동은 심장이 불규칙적으로 빠르거나 느리게 뛰는 부정맥으로 노인의 10%가 경험할 만큼 매우 흔하다. 최근 각광 받고 있는 딥러닝 기술을 활용하여 얼굴 영상에서 광전용적맥파(rPPG)를 추출하고 해당 맥파에서 지식기반 추론을 통해 심방세동 유무를 판별하는 진단 프로세스를 개발하였다.

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