The present invention relates to an apparatus and method for analyzing EMG-based EMG test, This is a data collection unit for collecting EMG data of a plurality of patients in the form of electrical signals and audio signals, and classifying and storing according to the disease name； A MUAP analysis unit extracting a MUAP pattern that does not generate an interference pattern from the EMG data and calculating visual and auditory variables of the MUAP pattern； Acquiring a first MUAP analysis result corresponding to each of the EMG data stored in the database through the MUAP analysis unit, and generating a plurality of learning data having the disease name as an output condition and having the first MUAP analysis result as an input condition A learning data generator； An artificial intelligence network learning unit for learning a correlation between an MUAP analysis result and a disease name in an artificial intelligence network through the plurality of learning data； An electromyography test unit that acquires EMG data of a test subject in the form of electrical signals and audio signals； And a diagnosis unit for obtaining a second MUAP analysis result corresponding to the EMG data of the test subject through the MUAP analysis unit, and predicting and notifying a disease name corresponding to the second MUAP analysis result through the artificial intelligence network. have.본 발명은 인공지능망 기반 근전도 검사 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 이는 다수 환자의 EMG 데이터를 전기적 신호 및 오디오 신호 형태로 수집하고, 질환명에 따라 분류하여 저장하는 데이터 수집부； 상기 EMG 데이터로부터 간섭양상이 발생하지 않는 MUAP 패턴을 추출하고, 상기 MUAP 패턴의 시각적 변수와 청각적 변수를 산출하는 MUAP 분석부； 상기 MUAP 분석부를 통해 상기 데이스베이스에 저장된 EMG 데이터 각각에 대응되는 제1 MUAP 분석 결과를 획득하고, 상기 제1 MUAP 분석 결과를 입력 조건으로 가지고 질환명을 출력 조건으로 가지는 다수의 학습 데이터를 생성하는 학습 데이터 생성부； 상기 다수의 학습 데이터를 통해 인공 지능망에 MUAP 분석 결과와 질환명간 상관관계를 학습시키는 인공 지능망 학습부； 검사 대상자의 EMG 데이터를 전기적 신호 및 오디오 신호 형태로 획득하는 근전도 검사부； 및 상기 MUAP 분석부를 통해 상기 검사 대상자의 EMG 데이터에 대응되는 제2 MUAP 분석 결과를 획득하고, 상기 인공 지능망을 통해 상기 제2 MUAP 분석 결과에 대응되는 질환명을 예측 및 통보하는 진단부를 포함할 수 있다.
