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서울대학교AI대학원

이승미 연구실

이승미 교수 (Seung Mi Lee)

탑티어 논문
1
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4
구성원
1
연구실 소개

이 연구실은 태아 심박수와 수술 중 혈역학 모니터링 데이터를 딥러닝으로 분석해 태아 중증 곤란, 대량 수혈, 수술 중 저혈압을 예측하는 문제를 연구합니다. 또한 설명 가능한 인공지능을 활용해 WSe2 단층에서 포논 보조 발광의 기원을 식별합니다.

AI가 최신 논문을 바탕으로 생성한 연구실 소개예요

연구실 홈페이지의 소개

우리병원 가정전문간호사는 본원의 다양한 임상경력을 가지고 있으며, 보건복지부 장관으로부터 자격증을 취득한 전문 간호사입니다. 담당 의사가 가정간호사업팀에 요청을 하게 되면 환자 및 보호자가 가정전문간호사와 면담하게 되고 이후 가정간호동의서를 작성하게 됩니다. 이후 환자가 퇴원절차를 진행하여 귀가하고 가정에서 보호자의 간호를 받게 되면서 서울대학교병원 가정간호팀에서 정기적인 방문이 이루어 지게 됩니다. 선천성 기형을 산전에 정밀하게 진단하고 임신 중 태아 치료 및 출산 후 적절한 신생아 치료가 연계될 수 있도록 최선의 진료를 합니다. 만성 고혈압, 당뇨, 각종 심장 질환 및 신장 질환 등 건강한 임신과 출산을 위해 세심한 진료가 필요한 임산부들이 많습니다. 이 임산부들이 산모와 태아의 건강을 모두 지킬 수 있도록 도와줍니다. 임신 중 가장 중요한 임신 합병증은 조산, 임신성 당뇨 및 임신중독증입니다. 이런 합병증을 겪게 된 임산부들이 건강한 상태에서 임신을 유지하고 건강한 신생아를 출산할 수 있도록 진료하고 있습니다. 쌍태 임신은 단태 임신에 비해 산전 진찰 시 주의해서 살펴야 하는 점이 많습니다. 쌍태 임산부가 잘 임신을 유지하고 건강한 쌍둥이를 출산할 수 있도록 진료하고 있습니다. 각종 선천성 기형을 가지고 태어나는 신생아들의 예후를 예측하고 그 예후를 향상시킬 수 있는 방법에 대해서 연구합니다. 만성 고혈압, 당뇨, 각종 심장 질환 및 신장 질환 등 각종 기저질환을 가진 임산부의 임신 예후를 예측할 수 있는 방법 및 좋은 임신 결과를 얻을 수 있는 방법에 대해 연구합니다. 또한 임신 중 가장 중요한 임신 합병증인 조산, 임신성 당뇨 및 임신중독증의 병태 생리, 예후 예측 방법 및 최적의 진료 방법에 대해 연구합니다. 제목 Non-alcoholic fatty liver disease in the first trimester and subsequent development of gestational diabetes mellitus. 제목 Fetal Survival Immediate after Fetoscopic Laser Ablation in Twin to Twin Transfusion Syndrome. 제목 Inflammatory proteins in maternal plasma, cervicovaginal and amniotic fluids as predictors of intra-amniotic infection in preterm premature rupture of membranes. 제목 The Risk of Spontaneous Preterm Birth according to Maternal Pre-pregnancy Body Mass Index in Twin Gestations.

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연구 분야

산부인과학 · 의료정보학 · 인공지능 · 딥러닝 · 기계 학습 · 의료인공지능 · AI-CDSS · Bio-signal data · Medical image data · multimodal AI

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