인공지능 언어모델인 챗GPT가 심혈관질환 발생을 기존 모델 수준으로 예측한다는 연구결과가 나왔다.연세대의대 용인세브란스병원(병원장 김은경) 심장내과 배성아 교수, 의생명시스템정보학교실 윤덕용 교수 연구팀(공동 제1저자 한창호·김동원·김송수 연구원)은 챗GPT의 심혈관질환 예측도와 기존 예측모델과 유사하다고 국제학술지(iScience)에 발표했다.GPT-4 모델 기반의 챗GPT(이하 GPT-4)는 미국의사면허시험에서 90% 이상의 정답률을 보였다. 또한 선천성 희귀병 진단 등 의학 분야에서도 뛰어난 성능을 보였지만 환각 현상과 정확성
막힌 심장혈관을 넓혀 개통시키는 스텐트시술. 매우 효과적인 방법으로 알려져 있지만 심장혈관이 복잡하거나 다발성 병변을 동반하는 경우에는 쉽지 않다. 특히 신장기능부전환자에 적용할 경우 위험한 만큼 난이도가 상승한다. 더구나 신장기능부전을 동반한 급성심근경색환자의 경과 개선에 얼마만큼 효과적인지 밝힌 연구도 없다.연세의대 용인세브란스병원(병원장 김은경) 심장내과 김용철·노지웅·배성아 교수, 전남대병원 순환기내과 정명호 교수팀은 신장기능부전을 동반한 급성 심근경색증 환자에 대한 혈관 내 초음파(IVUS) 이용 심장혈관 스텐트 시술이 장
심장이 아닌 다른 원인으로 시행하는 비심장성 수술 시 심근손상과 사망을 예측할 수 있는 방법이 제시됐다.순천향대부천병원 심장내과 서혜선·문인기 교수와 용인 세브란스병원 심장내과 김민관·배성아·정인현 교수 공동연구팀은 좌심실 종축 움직임 변화를 측정하는 심초음파의 유용성을 국제 심장학저널(International Journal of Cardiology)에 발표했다.연구팀에 따르면 매년 전 세계 수술환자 가운데 30%는 하나 이상의 심혈관계 위험인자를 가진 상태에서 수술을 받는다. 비심장성 대수술 환자의 30일 사망률은 0.5~2.8%
작은 혈관이 막혀 증상이 심하지 않은 심근경색이라도 병원 치료가 늦으면 사망위험이 높아지는 것으로 확인됐다.고대안암병원 순환기내과 안태훈 교수, 차정준 교수, 전남대병원 순환기내과 정명호 교수, 용인세브란스병원 심장내과 배성아 교수 연구팀은 ST분절 비상승 급성심근경색증 환자의 치료시작 시기별 사망위험을 분석해 미국심장학회지(Journal of the American College of Cardiology)에 발표했다.급성 심근경색증은 심전도의 ST분절 상승 유무에 따라 ST분절상승 심근경색(STEMI)과 ST분절 비상승 심근경색