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혈액은 액체 성분인 혈장과 세포 성분인 혈구(백혈구, 적혈구, 혈소판)로 이루어져 있습니다.
빈혈은 우리 몸에서 적혈구가 부족한 상태를 말하는데요.
인체 대사에 필요한 산소를 충분히 공급하지 못하는 것도 문제이지만,
심각한 다른 질환의 신호일 수 있으므로
빈혈이 발생한 원인을 밝혀내고, 적절한 치료를 받아야 합니다.
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눈꺼풀 뒤집어보면… ‘빈혈’ 진단할 수 있다? – 헬스조선
… 성인 142명에게 아래 눈꺼풀을 뒤집어 혈관이 보이게끔 촬영한 사진을 제공받았고, 이를 통해 빈혈을 진단할 수 있는 알고리즘 기술을 개발했다.
Source: m.health.chosun.com
Date Published: 1/18/2022
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빈혈 진단 알고리즘 | 빈혈 증상 자가진단과 빈혈 검사 인기 답변 …
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Source: ppa.covadoc.vn
Date Published: 7/5/2021
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빈혈의 진단 과정 및 알고리즘 – 일일일글
대표적으로 철 결핍 빈혈, 용혈성 빈혈, 재생불량성 빈혈 등등 종류가 많습니다. 이런 여러 빈혈들 중에서 어떤 빈혈인지, 빈혈의 진단 알고리즘을 …
Source: medgongbu.tistory.com
Date Published: 8/10/2022
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‘폰카’로 빈혈 진단? (연구) – 코메디닷컴
연구진은 이 사진들을 이용해 혈중 헤모글로빈 농도를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 그리고 202명의 환자를 대상으로 정확도를 테스트했다.
Source: kormedi.com
Date Published: 1/29/2022
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Top 15 빈혈 진단 알고리즘 3953 Votes This Answer
Summary of article content: Articles about 빈혈 진단 알고리즘 빈혈의 감별 진단과 치료. 고려대학교 의과대학 내과학교실. 최 철 원. Hospitalist : …
Source: 1111.com.vn
Date Published: 11/13/2022
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anemia (빈혈) – 네이버 블로그
anemia (빈혈) KMLE hematology part … 이중에서 특히 빈혈의 감별진단을 위해 중요한 지표는 MCV, Reti Count 이다 … 빈혈의 진단 알고리즘.
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 6/9/2022
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빈혈의 진단 및 치료
빈혈은 적혈구를 만드는 기관인 골수에 생긴 질환, 적혈 … 빈혈의 증상과 이학적 소견은 진단에 큰 도움은 되지 … Algorithm for the diagnosis of anemias.
Source: www.ekjm.org
Date Published: 7/20/2021
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인공지능으로 빈혈 진단한다 – 메디컬투데이
인공지능(AI)으로 심전도 빅데이터 분석해 빈혈 진단하는 알고리즘 개발 메디플렉스 세종병원 인공지능빅데이터본부 의료 인공지능 연구 논문, …
Source: mdtoday.co.kr
Date Published: 3/17/2021
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- Author: 한국건강관리협회
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- Date Published: 2021. 2. 25.
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눈꺼풀 뒤집어보면… ‘빈혈’ 진단할 수 있다?
눈꺼풀 뒤집어보면… ‘빈혈’ 진단할 수 있다? 전혜영 헬스조선 기자|2021/07/16 08:00 가 –
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▲ 눈꺼풀을 촬영한 사진으로 빈혈을 진단할 수 있다는 연구 결과가 나왔다./사진=메디컬익스프레스 웹사이트 캡처
눈꺼풀을 촬영한 사진으로 빈혈을 진단할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
미국 브라운대 셀림 수너 박사 연구팀은 성인 142명에게 아래 눈꺼풀을 뒤집어 혈관이 보이게끔 촬영한 사진을 제공받았고, 이를 통해 빈혈을 진단할 수 있는 알고리즘 기술을 개발했다. 사진을 확대해 결막의 작은 영역을 확인하고, 색상 해상도를 최적화해 빈혈 여부를 판단할 수 있는 것이다.
연구팀은 새로 개발한 빈혈 진단 기술을 확인하기 위해 202명의 새로운 참가자들로부터 다시 눈꺼풀 혈관 사진을 받아 실험을 진행했다. 그 결과, 연구팀의 기술은 72.6%의 정확도가 72.8%의 민감도, 72.5%의 특이도로 빈혈을 진단할 수 있는 것으로 확인됐다.
사진을 통한 빈혈 진단 기술은 인종에 따른 피부색 차이에도 결과에 영향을 미치지 않았지만, 화질이 낮은 사진은 정확도를 다소 낮추는 것으로 나타났다. 연구팀은 이 기술을 통해 스마트폰으로 간단하게 빈혈을 진단할 수 있게 될 것이라고 설명했다.
연구를 주도한 셀림 수너 박사는 “스마트폰으로 촬영한 눈꺼풀 혈관 표면의 사진은 혈액 내 헤모글로빈 농도를 추정해 빈혈을 진단할 수 있다”며 “개발도상국 등 전 세계 수십억 명의 건강을 위협하는 심각한 건강 상태인 빈혈을 예측하는 데 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 ‘미국 공공과학 도서관 학술지(PLOS ONE)’에 최근 게재됐다.
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빈혈의 진단 과정 및 알고리즘
일반적으로 얼굴이 창백하거나, 어지럽거나 하는 등의 증상이 있게 되면 병원에 가서 빈혈 검사를 하게 되는데요, 빈혈에도 여러 종류가 있죠. 대표적으로 철 결핍 빈혈, 용혈성 빈혈, 재생불량성 빈혈 등등 종류가 많습니다. 이런 여러 빈혈들 중에서 어떤 빈혈인지, 빈혈의 진단 알고리즘을 알아보도록 하겠습니다.
1단계 >>> CBC, Reticulocyte count
망상적혈구(Reticulocyte)의 숫자가 얼마나 되는지 알아보는 reticulocyte count를 하게 되는데요, 이를 통해 RPI(Reticulocyte count index)를 계산하게 됩니다.
이를 통해 RPI가 2.5 이상일 경우,
출혈이나 용혈 – 실혈, 헤모글로빈병, 혈관내 용혈, 면역학적 파괴
이를 통해 RPI가 2.5 미만일 경우,
추가적으로 적혈구 형태를 알아보아야 합니다.
2단계 >>> Red cell morphology(RPI<2.5) 적혈구의 형태 및 MCHC(mean cell hemoglobin concentration)를 검사하여, normocytic. macrocytic, microcytic(크기) 및 hypochromic, normochromic 등의 색소성을 구분합니다. Normocytic normochromic 대표적으로, 철 결핍 빈혈. 골수 세포 파괴, 감염, 신장 질환 Macrocytic, Microcytic 엽산 결핍(folate deficiency), 비타민 B12 결핍, 지중해 빈혈(Thalassemia), 철 적아구성 빈혈(Sidroblastic anemia)
‘폰카’로 빈혈 진단? (연구)
휴대전화 카메라를 이용해 빈혈을 진단할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
빈혈은 혈중 헤모글로빈 농도가 정상값 이하로 떨어진 상태를 가리킨다. 원인은 철분 결핍을 비롯해 간이나 비장 같은 조혈 기관의 질환, 실혈 등 여러 가지다.
빈혈이 있으면 안색이 나쁘고 몸이 피곤하다. 현기증, 두통, 숨참, 집중력 저하 등의 증상도 나타난다. 어린이나 노인, 만성 질환이 있는 이들에게는 심한 경우 죽음을 가져올 수도 있다.
미국 브라운 대학교 연구진은 스마트 폰으로 응급실을 방문한 환자 142명의 아래쪽 눈꺼풀 안쪽을 촬영했다. 연구진이 아래쪽 눈꺼풀 안쪽을 선택한 이유는 첫째, 사진을 찍기가 쉽고 둘째, 혈관과 결막 표면 사이에 다른 색깔이 존재하지 않으며 셋째, 혈관과 표피 사이의 거리가 짧고 넷째, 이 부분의 혈액 흐름에는 온도 등 환경 요인이 별 영향을 미치지 않기 때문이다.
연구진은 이 사진들을 이용해 혈중 헤모글로빈 농도를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 그리고 202명의 환자를 대상으로 정확도를 테스트했다.
스마트 폰으로 찍은 사진을 과연 빈혈 진단에 사용할 수 있을까? 연구진은 알고리즘의 정확도가 72.6%가 달한다고 밝혔다. 수혈이 필요할 정도로 심각한 환자를 대상으로 할 경우, 진단이 맞을 확률은 86~94.4%까지 올라갔다.
수석 저자인 세림 수너 박사는 “세계 인구의 1/4 이상이 빈혈 때문에 고통을 받고 있다”면서 “스마트 폰 카메라를 이용해 쉽고 저렴하게, 피를 뽑을 필요도 없이 빈혈을 진단할 수 있다면 개발도상국 환자들에게 큰 도움이 될 것”이라고 기대했다.
이번 연구 결과(Prediction of anemia and estimation of hemoglobin concentration using a smartphone camera)는 ‘플로스원(PLOS ONE)’이 싣고 ‘메디컬 뉴스 투데이’ 등이 보도했다.
이용재 기자 [email protected]
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´«²¨Ç® µÚÁý¾îº¸¸é¡¦ ‘ºóÇ÷’ Áø´ÜÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù?
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휴대전화 카메라를 이용해 빈혈을 진단할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 빈혈은 혈중 헤모글로빈 농도가 정상값 이하로 떨어진 상태를 가리킨다. 원인은 철분 결핍을 비롯해 간이나 비장 같은 조혈 기관의 질환, 실혈 등 여러 가지다. 빈혈이 있으면 안색이 나쁘고 몸이 피곤하다. 현기증, 두통, 숨참, 집중력 저하 등의 증상도 나타난다. 어린이나 노인, 만성 질환이 있는 이들에게는 심한 경우 죽음을 가져올 수도 있다. 미국 브라운 대학교 연구진은 스마트 폰으로 응급실을 방문한 환자 142명의 아래쪽 눈꺼풀 안쪽을 촬영했다. 연구진이 아래쪽 눈꺼풀 안쪽을 선택한 이유는 첫째, 사진을 찍기가 쉽고 둘째, 혈관과 결막 표면 사이에 다른 색깔이 존재하지 않으며 셋째, 혈관과 표피 사이의 거리가 짧고 넷째, 이 부분의 혈액 흐름에는 온도 등 환경 요인이 별 영향을 미치지 않기 때문이다. 연구진은 이 사진들을 이용해 혈중 헤모글로빈 농도를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 그리고 202명의 환자를 대상으로 정확도를 테스트했다. 스마트 폰으로 찍은 사진을 과연 빈혈 진단에 사용할 수 있을까? 연구진은 알고리즘의 정확도가 72.6%가 달한다고 밝혔다. 수혈이 필요할 정도로 심각한 환자를 대상으로 할 경우, 진단이 맞을 확률은 86~94.4%까지 올라갔다. 수석 저자인 세림 수너 박사는 “세계 인구의 1/4 이상이 빈혈 때문에 고통을 받고 있다”면서 “스마트 폰 카메라를 이용해 쉽고 저렴하게, 피를 뽑을 필요도 없이 빈혈을 진단할 수 있다면 개발도상국 환자들에게 큰 도움이 될 것”이라고 기대했다. 이번 연구 결과(Prediction of anemia and estimation of hemoglobin concentration using a smartphone camera)는 ‘플로스원(PLOS ONE)’이 싣고 ‘메디컬 뉴스 투데이’ 등이 보도했다. 이용재 기자 [email protected] 저작권ⓒ ‘건강을 위한 정직한 지식’ 코메디닷컴(https://kormedi.com) / 무단전재-재배포 금지
빈혈의 진단 과정 및 알고리즘
일반적으로 얼굴이 창백하거나, 어지럽거나 하는 등의 증상이 있게 되면 병원에 가서 빈혈 검사를 하게 되는데요, 빈혈에도 여러 종류가 있죠. 대표적으로 철 결핍 빈혈, 용혈성 빈혈, 재생불량성 빈혈 등등 종류가 많습니다. 이런 여러 빈혈들 중에서 어떤 빈혈인지, 빈혈의 진단 알고리즘을 알아보도록 하겠습니다. 1단계 >>> CBC, Reticulocyte count 망상적혈구(Reticulocyte)의 숫자가 얼마나 되는지 알아보는 reticulocyte count를 하게 되는데요, 이를 통해 RPI(Reticulocyte count index)를 계산하게 됩니다. 이를 통해 RPI가 2.5 이상일 경우, 출혈이나 용혈 – 실혈, 헤모글로빈병, 혈관내 용혈, 면역학적 파괴 이를 통해 RPI가 2.5 미만일 경우, 추가적으로 적혈구 형태를 알아보아야 합니다. 2단계 >>> Red cell morphology(RPI<2.5) 적혈구의 형태 및 MCHC(mean cell hemoglobin concentration)를 검사하여, normocytic. macrocytic, microcytic(크기) 및 hypochromic, normochromic 등의 색소성을 구분합니다. Normocytic normochromic 대표적으로, 철 결핍 빈혈. 골수 세포 파괴, 감염, 신장 질환 Macrocytic, Microcytic 엽산 결핍(folate deficiency), 비타민 B12 결핍, 지중해 빈혈(Thalassemia), 철 적아구성 빈혈(Sidroblastic anemia) 인공지능으로 빈혈 진단한다 국내 최초∙유일의 Medical Complex(의료복합체)인 메디플렉스 세종병원의 인공지능빅데이터본부에서 수행한 심전도 인공지능 연구 논문이 지난 6월 24일 세계적 의학 학술지 ‘란셋 디지털 헬스(The Lancer Digital Health)’ 최신호의 커버스토리를 장식했다.‘란셋 디지털 헬스(The Lancet Digital Health)’는 세계적인 의학 학술지 ‘란셋(The Lancet)’에서 디지털 헬스 분야의 연구 결과를 중점적으로 다루는 저널로 우수성이 인정되는 논문에 한해 표지에 게재한다.빈혈은 혈액 속에서 산소를 전달하는 헤모글로빈이 부족하여 발생하는 질환으로 전 세계적으로 2억 명이 넘는 사람들이 고통 받는 질환이다. 지금까지는 반드시 피를 뽑아야만 빈혈의 진단을 진단하고 구체적인 빈혈 수치를 알 수 있었다.논문은 빈혈을 진단할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘 개발에 관한 내용을 담았다. 본 연구는 메디플렉스 세종병원과 함께 글로벌 헬스케어 그룹 바디프랜드와 의료 인공지능 전문 기업 메디컬에이아이가 인공지능 알고리즘 개발 및 정확도 검증에 참여했다.이번 연구를 통해 7만 건 이상의 심전도 데이터를 Deep learning으로 학습한 AI 기술로 분석해 높은 수준의 정확도로 빈혈의 진단과 수치까지 파악할 수 있음을 밝혀냈다. 채혈의 과정을 거치지 않고도 빈혈의 진단 및 헤모글로빈 수치의 변화를 알 수 있다는 뜻이다.책임연구자인 메디플렉스 세종병원 전기현 임상연구실장(심장내과 과장)은 “헤모글로빈의 감소가 원인인 빈혈은 장기화되면 심장을 손상시킬 수 있는데, 심각한 경우, 심부전까지 발생할 수 있다”며, “심장병만을 진단하는데 활용되었던 심전도 AI가 전신질환까지 진단했다는데 의의가 있다”고 말했다.이어 “향후 빈혈이 심장질환의 진행에 있어서 어떤 영향을 미치는지를 밝혀내는 연구에 좋은 근거자료가 될 것이며, 나아가서는 빈혈 고위험군 환자의 조기 진단과, 모니터링에 활용될 수 있을 것”이라고 덧붙였다.해당 인공지능을 직접 개발한 메디플렉스 세종병원 권준명 인공지능빅데이터본부장(응급의학과 전문의)은 “생체신호 기반 인공지능 기술은 환자를 원격 모니터링하는 핵심기술”이라며, “안마의자와 같은 다양한 기기에 적용돼 한국이 언택트 진료를 통한 헬스케어 분야 혁신의 선봉에 서는 기반이 된다”고 말했다. 메디컬투데이 손수경 ([email protected]) [저작권자ⓒ 메디컬투데이. 무단전재-재배포 금지] So you have finished reading the 빈혈 진단 알고리즘 topic article, if you find this article useful, please share it. Thank you very much. See more: 빈혈 자가진단, 빈혈 증상, 빈혈 검사, 빈혈 치료
anemia (빈혈)
anemia (빈혈) KMLE hematology part
정의
순환 RBC 량이 조직내 산소요구량을 충족시키지 못할 만큼 감소된 상태
1) 비임신녀 : Hb≤12g%(Hct 36%)
2) 임신녀 : Hb≤11g%(Hct 33%)
3) 성인 남성 : Hb≤13g%(Hct 39%) – WHO 기준
위의 기준은 65세미만에서의 기준. 노인에서는 Hb 가 떨어질수 있다
* Whole blood 의 헌혈 적격기준은 Hb 12.5
* 빈혈에 대한 신체의 보상 기전
– 심박동수 증가, 혈압증가, 심박출량 증가
– 혈장량(plasma volume) 증가
– Erythropoietin 증가 → RBC 합성증가
– O2 dissociation curve 이동
→ 2,3-DPG의 증가 때문 → Hb의 O2 Affinity 가 낮아져 조직 산소공급이 증가
* O2 dissociation curve 를 우측으로 이동시키는 요소
– H+
– 2,3-DPG
– 체온
빈혈의 진단
1) 자세한 병력, 신체검진
2) initial lab. test
① CBC : Hb/Hct, WBC with diff Count, platelet → 다른 혈구세포 숫자의 이상도 check
② reticulocyte Count → 용혈이나 출혈의지표, RPI(Reticulocyte Production Index)포함
③ RBC index : MCV/MCH/MCHC → 적혈구 크기와 색소성 판별
④ PBS(peripheral blood smear, 말초혈액도말) → 반혈의 감별진단에 있어 많은 정도를 제공
⑤ stool occult blood → 만성실혈의 주요 원인인 위장관 출혈감별
* 이중에서 특히 빈혈의 감별진단을 위해 중요한 지표는 MCV, Reti Count 이다
– MCV 를 바탕으로 microcytic/normocytic/macrocytic 으로 구분
– reticulocyte Count 로 용혈을 판단
* 빈혈이 RBC 형성부전인지 RBC 지나친 소실, 파괴 문제인지 판단하여 진단을 좁힐수 있다.
3) 위의 결과에 따라 BM 검사, Coombs’ test, osmotic fragility test 등의 특수검사와 다른 전신적 질환에 대한 검사 필요
Red cell index
1) MCV(mean corpuscular volume)
2) MCH(mean corpuscular hemoglobin)
3) MCHC(mean corpuscular hemoglobin concentration)
→ RBC 의 색소성(chromasity)을 반영, hypochromic(저색소성)/normochromic(정색소성)의 분류
* 초기검사에 대변잠혈반응을 포함해 놓았는데 이는 성별과 나이에 따라 다르다
생리량이 많은 가임기 여성이라면 빈혈의 원인 검사를 위해 대변 잠혈반응을 볼필요는 없고
혈변이 있는 고령 남성의 빈혈이라면 대변 잠혈반응을 볼것도 없이 대장내시경 검사를 해야한다.
Reticulocyte count
1) corrected reti Count (%) = reticulocyte(%) x 환자의 Hct/정상 Hct(45%) 또는
corrected reti Count (%) = reticulocyte(%) x 환자의 Hb/정상 Hb(15g%)
2) RPI(reticulocyte prodection Index) = corrected reti Count x 1/shift correction facor
* corrected reticulocyte 는 감소된 Hb 에 의해 상대적으로 증가되어 보이는 그물적혈구를 고려한 값이며
보통 1~2% 가 정성수치이다. RPI 는 빈혈이 있는 경우 erythroid cell 이 미성숙한 채로 보통보다 빨리 말초혈액으로
나와서 그물적혈구로 더 오래 존재하기에 이를 고려한 수치이다.
보통 말초에서 하루정도 그물적혈구로 존재하는데 Hct 이 25% 정도로 빈혈이 있을때는 2일을 reticulocyte 가
갈아간다는 뜻이다. Hct 이 10씩 감소할때마다 shift correction factor 는 0.5씩 증가한다.
* 빈혈에서 RPI 가 2.5 이상인 경우 용혈 또는 실혈을 의미.
그러나 2.5 이상이 안된다고 해서 용혈 또는 실혈을 배제할수는 없다.
* 급성실혈은 EPO 생산증가와 골수생산에 시간이 걸리므로 RPI 증가와는 연관되지 않는다.
아급성 실혈은 어느정도의 reticulocytosis 와 연관될수 있다.
만성실혈로 인한 빈혈은 적혈구 생산증가의 모습보다 철결핍성 빈혈의 양상을 더 자주 보인다.
* 시험에서는 대부분의 검사결과에서 정상치가 함께 주어지나 주어지지 않을때를 대비하여 MCV 90, MCH 30, MCHC 33,
reticount 1~2% 로 알고 있어야한다.
RDW(red cell Distribution Width) normal 11.5~14.5%
적혈구의 크기 분포에 대한 항목. 수치가 작을수록 비슷한 크기의 혈구들로 구성되어 있는 것이고 클수록 크기가 다양한
혈구들이 분포하고 있다는 것을 의미.
* 출혈이나 용혈에서 그물적혈구가 많이 나오면 RDW 가 증가한다.
빈혈의 진단 알고리즘
* 빈혈의 초기 진단 접근 중 가장 중요한 항목 두가지는 MCV 와 reticulocyte Count 이다.
* KMLE 에 자주 등장하는 빈혈은 크게 4가지
① IDA(재료의 부족)
② megaloblastic anemia(재료의 부족)
③ pernicious anemia(밭이 문제)
④ hemolytic anemia(만들어놓으면 깨짐)
1) Reticulocyte Count
그물적혈구를 기준으로 빈혈을 분류할때 중요한 것은 ④ hemolytic anemia 은 reti Count 가 증가한다는 사실.
(단 corrected reti Count, RPI 등으로 보정)
①②③ 의경우 적혈구를 만드는 재료 또는 밭의 문제이므로 reti Count 가 증가하지 않고 정상 혹은 감소.
다만 실혈의 경우 reticulocyte 가 증가할수 있다.
reticulocyte
2) MCV
적혈구의 크기를 의미.
① IDA 는 microcytic anemia
② megaloblastic anemia 는 macrocytic anemia
③ pernicious anemia 는 모든 혈구(백혈구 적혈구 혈소판의 감소
④ hemolytic anemia 는 normocytic 하다(그러나 심한 HA 의 경우 macrocytic anemia 소견을 보일수 있다)
* 예외적인 상황을 빼고 간단히 요약하자면
– reti Count RPI > 2.5 : HA
– MCV microcytic : IDA
macrocytic : megaloblastic A.
* 빈혈을
① 저증식성 빈혈(hypoproliferative A)
② 적혈구 성숙장애(maturation disorder)
③ 적혈구 소실의 증가(hemolysis/hemorrhage)로 나눌수도 있다.
①② 는 low RPI < 2.5 ③ 은 high RPI ≥ 2.5 이다. 1. 저증식성빈혈 : 가장 흔하다. - normocytic normochromic(IDA 는 microcytic, hypochromic) - 주요질환 : 경도, 중등도의 철결핍(IDA) , 골수손상에 의한 빈혈(aplastic A, 백혈병, 림프종등 침윤성), EPO 부족에 의한 빈혈 (신기능 저하로 인한 EPO 생산 저하, 만성 염증에서 IL-1 등에 의한 EPO 생산 억제 갑상선 저하증에서 조직산소요구량 저하 상태 - 감별 : Serum Iron 과 Ferritin, TIBC 를 통해 경도~중등도 IDA(Fe 감소, Ferritin 감소, TIBC 증가, Transferrin sat. 감소)와 만성염증성 질환에 의한 빈혈(Fe 감소, Ferritin 정상 혹은 증가, TIBC 정상 또는 감소, Transferrin sat. 감소)을 감별할수 있고 골수손상에 의한 빈혈은 대부분 를 보이고 골수생검을 통해 감별할수 있다. 2. 적혈구 성숙장애 : low RPI, microcytic(세포질성숙장애) 혹은 macrocytic(핵성숙장애) - 주요질환 : 중증 IDA(MCV 감소), thalassemia(MCV 감소), sideroblastic A(ringed siderblast), megaloblastic A(MCV 증가) - 감별 : PBS 상 특징적 적혈구 모양을 통해 감별. 똑같이 MCV 가 감소하는 중증 IDA 와 thalassemia 는 인종이나 혈중 Fe 수치를 통해 감별 3. 적혈구 소실의 증가 - 주요질환 : 급성/만성 출혈, 용혈성빈혈(혈간내/혈관외) - 감별 : 급성출혈의 경우 EPO 증가에 따른 BM 증식에 시간이 필요하므로 RPI 증가가 대개 동반되지 않지만 아급성 출혈에서는 modest reticulocytosis 가 동반된 만성출혈에 의한 빈혈의 경우 RPI 증가보다 철결핍의 형태로 더 흔히 나타난다. * 용혈성 빈혈의 경우 그물절혈구 수치가 지속적으로 높게 나타날수 있고 혈관외/혈관내 용혈의 두가지 형태로 나타남 * 혈관내 용혈질환에는 autoimmune HA(Cold Ab), microangiopathic HA(MAHA), paroxysmal nocturnal hemoglobinuria(PNH), splenomegaly, hereditary spherocytosis, hemoglobinopathy(혈색소병증 : sickle cell A/thalassemia등) 이 있다. autoimmune HA 의 경우 Coombs' test 가 양성이고, PBS 에서 spherocytosis 가 나타난다. hereditary spherocytosis 의 경우 가족력과 특징적 병력인 gallstone, splenomeglay 의 소견이 있다. sickle cell disease, thalassemia 등 선천성 HA 의 경우 PBS 에서 특징적 형태의 적혈구가 나타나거나 Hb electrophoresis 에서 진단가능 * 위에서 보듯 빈혈이 있을때 기본적으로 PBS 소견을 확인하고 MCV 를 체크한다. PBS 에서 이상세포가 발견되거나 PBS 또는 CBC 에서 pancytopenia 가 확인되거나 하면 골수 검사시행해서 백혈병등 골수질환을 감별 * MCV 크기에 따라 대표적질환들이 있다. microcytic : IDA normocytic : 만성신질환(EPO 결핍)에 의한 빈혈 macrocytic 일때 vit B12 결핍빈혈을 감별한다.
인공지능으로 빈혈 진단한다
국내 최초∙유일의 Medical Complex(의료복합체)인 메디플렉스 세종병원의 인공지능빅데이터본부에서 수행한 심전도 인공지능 연구 논문이 지난 6월 24일 세계적 의학 학술지 ‘란셋 디지털 헬스(The Lancer Digital Health)’ 최신호의 커버스토리를 장식했다.‘란셋 디지털 헬스(The Lancet Digital Health)’는 세계적인 의학 학술지 ‘란셋(The Lancet)’에서 디지털 헬스 분야의 연구 결과를 중점적으로 다루는 저널로 우수성이 인정되는 논문에 한해 표지에 게재한다.빈혈은 혈액 속에서 산소를 전달하는 헤모글로빈이 부족하여 발생하는 질환으로 전 세계적으로 2억 명이 넘는 사람들이 고통 받는 질환이다. 지금까지는 반드시 피를 뽑아야만 빈혈의 진단을 진단하고 구체적인 빈혈 수치를 알 수 있었다.논문은 빈혈을 진단할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘 개발에 관한 내용을 담았다. 본 연구는 메디플렉스 세종병원과 함께 글로벌 헬스케어 그룹 바디프랜드와 의료 인공지능 전문 기업 메디컬에이아이가 인공지능 알고리즘 개발 및 정확도 검증에 참여했다.이번 연구를 통해 7만 건 이상의 심전도 데이터를 Deep learning으로 학습한 AI 기술로 분석해 높은 수준의 정확도로 빈혈의 진단과 수치까지 파악할 수 있음을 밝혀냈다. 채혈의 과정을 거치지 않고도 빈혈의 진단 및 헤모글로빈 수치의 변화를 알 수 있다는 뜻이다.책임연구자인 메디플렉스 세종병원 전기현 임상연구실장(심장내과 과장)은 “헤모글로빈의 감소가 원인인 빈혈은 장기화되면 심장을 손상시킬 수 있는데, 심각한 경우, 심부전까지 발생할 수 있다”며, “심장병만을 진단하는데 활용되었던 심전도 AI가 전신질환까지 진단했다는데 의의가 있다”고 말했다.이어 “향후 빈혈이 심장질환의 진행에 있어서 어떤 영향을 미치는지를 밝혀내는 연구에 좋은 근거자료가 될 것이며, 나아가서는 빈혈 고위험군 환자의 조기 진단과, 모니터링에 활용될 수 있을 것”이라고 덧붙였다.해당 인공지능을 직접 개발한 메디플렉스 세종병원 권준명 인공지능빅데이터본부장(응급의학과 전문의)은 “생체신호 기반 인공지능 기술은 환자를 원격 모니터링하는 핵심기술”이라며, “안마의자와 같은 다양한 기기에 적용돼 한국이 언택트 진료를 통한 헬스케어 분야 혁신의 선봉에 서는 기반이 된다”고 말했다.
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