이번 논문의 제목은 ‘음향 신호를 사용하여 훈련된 장단기기억 신경망에 의한 방광 비움 패턴 분류(Classification of bladder emptying patterns by LSTM neural network trained)’로 배뇨장애 환자의 요로 흐름 소리와 방광 배출 기능의 객관적인 연속 측정 관계를 분석해 요로계 질환의 원격 진단이 가능하다는 것을 규명한 점을 높게 평가 받았다.
수상과 관련해 심 전공의는 “이번 연구는 방광 배출 기능의 객관적이고 지속적인 측정을 통해 요로계 질환의 원격 진단이 가능하다는 것을 증명했다”면서 “앞으로도 조정기 교수팀의 일원으로 연구에 참여해 공간과 시간의 제약을 최소화하여 일상생활에서도 적용할 수 있는 새로운 스마트 유량계 개발에 보탬이 되도록 노력하겠다”라고 말했다.
‘우수 초록 발표상’은 대한비뇨의학회가 정기학술대회에서 세션별 가장 우수한 초록 발표자 1명을 선정해 수여하는 상이다.
김지예 기자
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