본 논문은 환자-인공호흡기 동기화 이상(PVA) 검출을 위한 새로운 방법인 SHIP을 제안합니다. PVA는 기계적 환기 중 흔히 발생하는 심각한 문제로, 기존의 수동 관리 방식은 지연 및 오류로 인해 부적절합니다. SHIP은 시계열 데이터에서 차별적인 하위 시퀀스인 shapelet을 활용하여 PVA 검출 정확도와 해석력을 높입니다. shapelet 기반 데이터 증강을 통해 데이터 불균형 문제를 해결하고, shapelet과 통계적 특징을 결합하여 분류기를 구성합니다. 실험 결과, SHIP은 기존 방법보다 PVA 검출 성능을 향상시키고, 모델의 의사결정 과정에 대한 해석 가능성을 제공합니다.
