2025중소벤처기업부
Self-supervised Learning기반 12-lead ECG 데이터를 활용한 심근허혈 위험도 예측 AI 모델 개발
Development of an AI model for predicting myocardial ischemia risk using 12-lead ECG data based on self-supervised learning
간편한 ECG 검사로 eFFR, 막힌 혈관개수를 예측하는 스크리닝 검사 2단계 예측(eFFR-3VD)을 통한 전주기 케어, AslonHeart-CAD 패키지심근허혈 위험도 예측 AI 모델(ArslonHeart-eFFR) 고도화 및 고위험군 혈관개수 예측 AI 모델(ArslonHeart-3VD) 개발 목표
- 총 연구비
- 4억원 과제 2건 (수행기관 1곳)
- 연구 기간
- 2년수행 중 (D-329)2025-10-01 – 2027-09-30
- 적용분야
- 주관기관
01
연구 내용
02
기대 효과
03
과제 분석
연도별 과제금액 · 건수
인력 비율
연도별 과제 금액과 건수를 확인해 보세요
04