▲AI를 통한 연하곤란 진단 과정 : 연하장애가 의심되는 환자의 목소리를 녹음한 뒤 딥러닝 알고리즘을 통해 연하곤란과 정상군을 분류, 연하장애를 조기 진단할 수 있다.

인공지능기술을 활용하여 목소리만으로 뇌졸중 후 연하장애를 조기 진단할 수 있게 됐다. 가톨릭의대와 포항공대 연구진이 목소리만을 사용하여 연하장애를 진단하는 기술을 개발, 최근 그 정확도를 입증했다.

가톨릭대학교 부천성모병원 재활의학과 임선 교수와 박혜연 임상강사, 포항공대 이승철 교수와 김희규 학생은 다양한 음역대의 음성신호를 활용한 딥러닝 분석 기술을 개발했으며, 이에 따라 뇌졸중 후 연하장애 환자를 각각 94.7%의 민감도와 77.9%의 특이도로 진단했다. 과거 음식물을 직접 삼킨 후 목소리 변화를 관찰하여 진단했던 방법과 달리 목소리만으로 연하장애를 진단하는 새로운 접근법을 제시한 것이다.

음식을 삼키는 데 어려움을 겪는 연하장애(또는 삼킴장애, 연하곤란)는 많은 이들에게 불편을 초래하며, 특히 뇌졸중 환자에게 있어서는 심각한 합병증을 유발한다. 뇌졸중 환자 중 50~73%에서 연하장애가 발생하며, 그 중 약 40~50%에서는 적절히 치료가 되지 않을 경우 반복적인 흡인성 폐렴으로 이어지는데, 이는 뇌졸중 환자의 주요 사망원인으로 알려져 있다. 때문에 연하장애를 조기 발견하고 재활하는 것이 뇌졸중 환자의 재활치료에서 매우 중요하다.

이번 연구는 비침습적이고 자동화된 방식으로 연하장애를 진단한 세계 최초의 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 입증했다. 이번 연구로 의료 분야에서 인공지능 기술의 활용 가능성을 더욱 확장시키는 중요한 기준이 됐음은 물론, 뇌졸중 환자 및 연하장애로 고통 받는 환자에게 희망과 혁신을 제공할 것으로 기대된다.

부천성모병원 재활의학과 임선 교수는 “음성은 사람의 귀로 파악이 안 되는 미세한 정보를 포함하고 있어 많은 질환의 진단 영역에 활용되는 AI 기반의 연구들이 다양해지고 있다.”며, “이번 연구 결과로 연하장애의 조기 진단 및 추적 모니터링이 가능한 인공지능 음성분석 기반 디지털 바이오마커의 가능성을 보여줬고, 미래에는 스마트폰을 통한 연하장애 정도와 호전 또는 악화 여부를 모니터링할 수 있는 기술 개발의 가능성을 확인했다"고 밝혔다.

가톨릭의대의 임선 교수와 포항공대의 이승철 교수팀은 이전에도 AI 기술을 활용한 음성 기반 후두암 진단 관련 논문(2020년) 및 음성 기반 뇌졸중 후 흡인성 폐렴 발생 예측 논문(2021년)을 발표한 바 있다.

한편 이번 연구는 국제 학술지 Biomedical Signal Processing and Control [IF: 5.1]에 9월 배포 예정이며, 연구에서 입증된 분석기법은 국내 특허 등록 및 해외 시장 진출과 산업화를 계획하고 있다.

엠디포스트 김은식 기자 mdpost@mdpost.co.kr 김은식 기자의 기사 더보기

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