목소리로 파킨슨, 코로나 진단하는 어플

 

 

스마트폰 어플로 파킨슨병 또는 폐질환 진단?

최근 과학자들은 AI 알고리즘이 사람들의 목소리를 분석하여 파킨슨병의 초기 단계 또는 COVID-19 감염을 식별할 수 있다는 연구 결과를 발표했습니다. 연구원들은 이러한 알고리즘을 옴(Aum)이라는 스마트폰 앱에 통합하여 각각의 상태를 진단하고 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다.

"사람들의 목소리는 임상의들이 환자들을 평가하기 위해 일상적으로 사용하는데, 특히 파킨슨병과 같은 신경 퇴행성 질환과 COVID-19와 같은 폐 질환에 대해 사용됩니다."라고 호주의 RMIT의 Dinesh Kumar 교수는 설명합니다. "이 접근법은 질병을 발견할 뿐만 아니라 약의 효과를 평가하고 투약량을 최적화하기 위해 사용될 수도 있습니다."

 

 

진단 원리

Kumar와 그의 동료들은 사람의 목소리에 있는 이러한 미세한 차이가 기계 학습 알고리즘에 의해 감지될 수 있는지 여부를 탐구하려고 했습니다. 그들의 첫 번째 연구에서, 그들은 파킨슨병을 가진 36명의 사람들과 36명의 건강한 자원봉사자들을 모집했습니다.

사람들의 목소리 사이에 차이가 있는 것은 당연한데, 이는 누가 병을 가지고 있는지와 가지고 있지 않은지 구별하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다. 이 문제를 극복하기 위해 연구팀은 사람들의 목소리 차이에도 불구하고 질병을 감지할 수 있는 비언어적인 소리를 찾았습니다.

따라서, 연구팀은 연구 참가자들에게 목구멍, 입, 코에서 나는 소리를 필요로 하는 다른 음소를 말하도록 했습니다. 녹음은 iOS 기반의 스마트폰을 사용하여 만들어졌습니다. 그런 다음 그들은 주변 배경 소음에도 불구하고 파킨슨병을 앓고 있는 사람들과 건강한 자원봉사자들을 구별할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 개발하고 적용했습니다. 최근 IEEE Access에 발표된 그들의 연구에서, 그들은 이 알고리즘이 100% 정확하게 파킨슨병을 앓고 있는 연구 집단의 사람들을 식별할 수 있다고 보고했습니다.

 

 

이 초기 연구의 연구원 중 한 명인 RMIT 부교수 Nemuel Pah는 2021년 6월과 7월 동안 인도네시아의 COVID-19 환자를 대상으로 유사한 연구를 수행했습니다. Pah는 22일 동안 입원한 COVID-19 환자 40명과 건강한 피험자 48명을 기록하며 6개의 음소(/a/, /e/, /i/, /o/, /u/, /m/)를 말해달라고 요청했습니다.

그런 다음 연구원들은 다른 기계 학습 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 입원 후 처음 3일 동안 모음 /i/에서 추출된 특징이 COVID-19 폐 감염이 있는 사람과 건강한 대조군을 구별하는 데 가장 효과적이라는 것을 발견했습니다. 그 알고리즘은 94%의 정확도를 가집니다 이 결과는 9월 20일 IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine에 발표되었습니다.

 

 

 

응용 가능성

Kumar는 음성 녹음이 의사가 환자와 신체 접촉을 할 필요가 없으므로 노출을 제한하는 데 적합한 방법이 될 것이라고 말합니다. Kumar는 그의 팀이 이러한 접근법을 적용하는 것에 관심이 있지만, 더 많은 작업이 필요하다고 말합니다. 구체적으로, 그들은 그들의 기술을 호주의 치료용품국, 미국 식품의약국, 그리고 중국의 국가 의약품국에 등록하는 것을 찾고 있습니다. Kumar는 "이를 위해서는 시간과 돈이 필요합니다. 우리는 Michael J. Fox와 같은 파킨슨병에 초점을 맞춘 조직이나 이 목적을 위한 투자자들로부터 자금을 받기를 희망합니다."라고 말합니다.

 

 

* 원본 기사: https://spectrum.ieee.org/parkinsons-disease-diagnosis

* 논문 읽기: https://ieeexplore.ieee.org/document/9887934

                   https://ieeexplore.ieee.org/document/9895437