Cardiovascular Disease Prediction using Single-Lead ECG Data

심혈관 질환을 진단하는 가장 대표적인 방법은 심전도 데이터를 분석하는 것이며, 병원에서 측정하는 심전도 데이터는 대부분 12개의 리드로 구성되어 있다. 하지만, 웨어러블 헬스케어 기기에서는 일반적으로 1개의 리드만 측정되며, 심혈관 질환을 진단하는 데에도 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 웨어러블 헬스케어 기기로 측정 가능한 단일 리드를 사용하여 흔히 발생하는 심혈관 질환인 심방세동, 좌각차단, 우각차단을 예측하는 연구를 진행하였다. 합성곱 신경망 모델을 기반으로 질환을 예측하였으며 AUC, F1-score를 통해 성능을 측정 및 비교한 결과, 심방세동, 좌각차단, 우각차단의 예측 평균 AUC가 각각 0.966, 0.971, 0.965, F1-score가 각각 0.867, 0.816, 0.848로 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이를 통해 웨어러블 헬스케어 기기에서 획득 가능한 단일 리드만을 활용한 심혈관 질환의 진단 가능성을 확인할 수 있었다.