임선 가톨릭의대 교수팀, 딥러닝 알고리즘 적용 정확도 입증
음성 분석기법 국내 특허 출원…해외 시장 진출·산업화 모색
국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 목소리만으로 뇌졸중 후 삼킴장애(연하장애)를 조기진단하는 기술을 개발하고 정확도를 입증했다.
임선 가톨릭의대 교수팀(부천성모병원 재활의학과·박혜연 임상강사), 이승철 포항공대 교수(김희규 학생) 공동 연구팀이 다양한 음역대의 음성신호를 활용한 딥러닝 분석 기술을 개발하고, 이에 따라 뇌졸중 후 연하장애 환자를 각각 94.7%의 민감도와 77.9%의 특이도로 진단했다. 지금가지 음식물을 직접 삼킨 후 목소리 변화를 관찰해 진단했던 방법과 달리 목소리만으로 연하장애를 진단하는 새로운 접근법이다.
음식을 삼키는 데 어려움을 겪는 삼킴장애는 일상에서 많은 불편을 초래하며, 특히 뇌졸중 환자에게는 심각한 합병증을 유발한다.
뇌졸중 환자 중 50∼73%에서 연하장애가 발생하며, 그 중 약 40∼50%는 적절히 치료가 되지 않을 경우 반복적인 흡인성 폐렴으로 이어지는데, 이는 뇌졸중 환자의 주요 사망원인으로 알려져 있다. 연하장애의 조기 발견과 재활이 뇌졸중 환자의 재활치료에서 중요한 이유다.
이번 연구는 비침습적이고 자동화된 방식으로 연하장애를 진단한 첫 연구다.
이번 연구를 통해 다양한 음역대의 발성을 활용한 진단 방법이 환자에게 안전하게 시행할 수 있음은 물론, 특수한 장비 없이도 간편하게 음성 신호를 기록할 수 있음을 입증하면서 뇌졸중 환자 및 연하장애로 고통 받는 환자에게 희망과 혁신을 제공할 것으로 기대되고 있다.
임선 교수는 "음성은 사람의 귀로 파악이 안 되는 미세 정보를 포함하고 있어 많은 질환의 진단 영역에 활용되는 AI 기반의 연구들이 다양해지고 있다"면서 "이번 연구 결과로 연하장애의 조기 진단 및 추적 모니터링이 가능한 AI 음성분석 기반 디지털 바이오마커의 가능성을 보여줬고, 미래에는 스마트폰을 통한 연하장애 정도와 호전 또는 악화 여부를 모니터링할 수 있는 기술 개발도 모색할 수 있게 됐다"고 설명했다.
연구팀은 이전에도 AI 기술을 활용한 음성 기반 후두암 진단 관련 논문(2020년) 및 음성 기반 뇌졸중 후 흡인성 폐렴 발생 예측 논문(2021년)을 발표했다.
이번 연구는 국제 학술지 <Biomedical Signal Processing and Control>(IF=5.1) 9월호에 게재될 예정이다. 연구에서 입증된 분석기법은 국내 특허 등록 및 해외 시장 진출과 산업화를 계획하고 있다.
