코프먼 "AI 음성 진단 시스템, 제2형 당뇨병 진단 장벽 허물 것"
[서울파이낸스 이도경 기자] 스마트폰에 녹음된 목소리로 비당뇨 인원과 제2형 당뇨병 환자 간 음성 차이를 조사·분석하고 이를 판별하는 인공지능(AI)이 개발됐다.
캐나다 클릭연구소(Klick Labs) 제이시 코프먼 연구원팀은 19일 의학저널 '메이요 클리닉 회보 : 디지털 건강(Mayo Clinic Proceedings: Digital Health)'에 게시한 기사를 통해 이번 AI 모델이 6~10초 분량의 목소리를 이용해 86% 이상의 정확도로 제2형 당뇨병 여부를 구별할 수 있다고 전했다.
제2형 당뇨병은 신체의 인슐린 분비 기능이나 활용 능력이 떨어질 때 발생하는 만성 질환으로 전체 당뇨병 환자의 약 90%를 차지한다. 제2형 당뇨병은 방치할 경우 심혈관·뇌혈관계 합병증으로 발전할 수 있어 적절한 관리와 치료가 필요하다.
연구팀은 건강한 남녀 192명(남자 113명·여자 79명)과 제2형 당뇨병 환자 75명(남자 57명·여자18명)의 나이, 성별, 키, 체중 등 기본 건강 데이터와 함께 고정된 문장(Hello, Are you?)을 2주간 하루 최소 6번 이상 녹음하도록 했다.
연구팀은 확보한 녹음 샘플 1만8465개를 분석한 결과 건강한 사람과 제2형 당뇨병 환자 간 호흡, 쉰 소리, 거칠기 등 14가지 음향학적 특징을 발견했으며, 이를 추출·활용해 음성을 통한 제2형 당뇨병 구분 AI 모델을 만들었다고 설명했다.
연구팀은 이 AI 모델이 여성의 경우 89%, 남성의 경우 86%의 정확도로 제2형 당뇨병 여부를 판별해냈다고 밝혔다. 이는 공복혈당 검사(FBG, 85%), 당화혈색소 검사(A1C, 91%), 경구 포도당 부하 검사(OGTT, 92%)의 정확도와 비슷한 수준이라고 연구팀은 설명했다.
연구팀은 이번 시스템 개발이 제2형 당뇨병 진단에 큰 변화를 가져올 것이라고 평가했다.
국제당뇨병연맹(IDF)에 따르면 당뇨병은 발병 초기 뚜렷한 증상이 없어 전 세계 성인 환자 2명 중 1명(약 2억4천만 명)이 병에 걸렸다는 사실을 모르고 있는 것으로 나타났다.
빠른 진단과 치료가 필요함에도 그간 FBG, A1C, OGTT 등 당뇨병 진단은 모두 병원을 방문해 혈액을 채취해야 했기 때문에, 많은 시간과 비용이 들어 검사에 장벽이 있었다.
코프먼 연구원은 "신호처리를 통해 제2형 당뇨병으로 인한 목소리 변화를 감지할 수 있었고 이런 변화는 남성과 여성에서 다른 방식으로 나타났다"며 "이 기술이 당뇨병 검사 방식을 변화시킬 수 있을 것"이라고 말했다.
이어 "이 검사법은 많은 시간과 비용이 드는 현 검사법의 장벽을 없앨 수 있는 잠재력을 가지고 있다"며 "앞으로 이 연구 결과를 추가 검증하고 음성 진단을 당뇨병전증, 여성 건강, 고혈압 등으로 확대하는 연구를 할 것"이라고 덧붙였다.
