스카이랩스의 커프리스 연속 혈압측정 딥러닝 모델 관련 논문이 국제 학술지에 게재됐다.

글로벌 헬스케어 스타트업 스카이랩스는 혈압에 따라 변하는 PPG 특징을 학습하는 모델링 및 측정 정확도에 대한 논문이 자연과학 저널 네이처(Nature)에서 발행하는 학술지 Scientific reports에 게재됐다고 14일 밝혔다. 해당 논문은 빅데이터 기반 딥러닝 알고리즘을 활용한 혈압측정 기술에 대한 연구 결과를 담고 있다.

스카이랩스가 개발한 커프리스 혈압측정 알고리즘은 4,185명의 환자로부터 수집한 혈압 데이터로 다양한 PPG 패턴을 학습해, 효율적으로 혈압을 측정하는 기술을 터득했다. 사측은 해당 데이터를 일정 비율로 나누어 학습·검증·테스트 과정 별 다른 피험자의 혈압 데이터를 사용했기 때문에 누가 사용해도 정확한 혈압을 측정할 수 있다고 설명했다. 또한, 혈압 변동이 큰 A-line 환자 모니터링에서 얻은 PPG 신호를 활용하여 측정 정확도가 과대평가되는 것을 방지하여 낮·밤으로 혈압 변동성이 큰 일반 사용자에게 적용할 수 있는 차별화된 기술이라고 덧붙였다.

아울러 올 하반기 출시를 앞둔 자사의 반지형 의료기기 ‘카트원 BP’는 사용자가 손가락에 착용 시 별도 조작없이 연속적으로 혈압을 측정하고 모니터링 할 수 있다며, 장시간 착용 편의성을 갖춰 그동안 정확한 측정이 힘들었던 다양한 혈압데이터를 수집해 고혈압 관리 영역을 넓힐 것으로 기대했다.

스카이랩스 이병환 대표는 “커프리스 혈압측정을 통해 고혈압 인식, 치료 및 관리를 개선하고 심혈관 질환을 조기에 발견할 수 있는 가능성을 높일 수 있을 것으로 기대된다”며 “이번 연구 경험으로 전 세계 약 12억 8천만명 고혈압 환자에게 최적의 혈압을 유지할 수 있도록 기여할 것”이라고 말했다.