The present invention relates to a system, a method, and a program for analyzing a blood flow state using a deep neural network. A method for analyzing a blood flow state using a depth neural network according to an embodiment of the present invention includes analyzing an input blood flow sound signal obtained from an acoustic measurement device attached to or worn by a specific body part of one or more users (S100)； A learning signal data generation step (S200) for the analysis server to accumulate input blood sound signals and generate learning signal data； Acquiring blood flow status information through analysis of the learning signal data using at least one computer using at least one computer, wherein the blood flow status information includes normal blood flow information and abnormal characteristic information (S300) ； (S400) searching for and matching abnormal situation data corresponding to the abnormal feature information through analysis of the learning signal data using a deep layer neural network； (S500) searching for abnormal feature information in an input blood flow sound signal of a specific user obtained in real time； And a step (S600) of predicting occurrence of a specific abnormal situation based on a matching relationship between the abnormal feature information and the abnormal situation. According to the present invention, it is possible to predict the occurrence of abnormal symptoms in a blood vessel of a specific body part of a user by diagnosing a blood flow state using a blood flow sound signal.본 발명은 심층신경망을 이용한 혈류상태 분석시스템, 방법 및 프로그램에 관한 것이다.본 발명의 일실시예에 따른 심층신경망을 이용한 혈류상태 분석방법은, 하나 이상의 컴퓨터로 된 분석서버가 하나 이상의 사용자의 특정한 신체부위에 부착 또는 착용되는 음향측정장치로부터 획득된 입력혈류음파신호를 수신하는 단계(S100)； 상기 분석서버가 입력혈류음파신호를 누적하여 학습신호데이터를 생성하는 학습신호데이터생성단계(S200)； 하나 이상의 컴퓨터에 의해, 심층신경망을 이용하여 상기 학습신호데이터의 분석을 통해 혈류상태정보를 획득하되, 상기 혈류상태정보는 정상혈류정보 및 이상특징정보를 포함하는, 혈류상태정보획득단계(S300)； 심층신경망을 이용하여 상기 학습신호데이터의 분석을 통해, 상기 이상특징정보에 부합하는 이상상황데이터를 탐색하여 매칭하는 단계(S400)； 실시간으로 획득되는 특정한 사용자의 입력혈류음파
