뇌졸중환자 삼킴장애 목소리로 조기진단

뇌졸중환자 10명 중 7명은 연하장애(삼킴장애)를 경험한다고 알려져 있다. 이 가운데 약 절반은 입속이나 위 내용물 등 이물질이 기도로 흡인돼 발생하는 흡인 폐렴으로 사망하는 경우도 있다.

이러한 삼킴장애를 인공지능(AI)으로 조기진단할 수 있게 됐다. 가톨릭대 부천성모병원 재활의학과 임선 교수팀과 포항공대 이승철 교수팀은 AI를 이용해 비침습적이고 자동 방식으로 연하장애를 진단하는 방법을 생체신호 분야 국제학술지(Biomedical Signal Processing and Control)에 발표했다.

과거 삼킴장애 진단법은 음식물을 직접 삼킨 후 목소리 변화를 관찰하여 진단했었다. 이번에 개발된 진단법은 삼킴장애 의심 환자의 목소리를 녹음한 뒤 딥러닝 알고리즘으로 삼킴장애군과 정상군으로 분류한다[그림]. 연구팀에 따르면 삼킴장애 진단 민감도는 95%, 특이도는 78%에 이른다.

연구팀은 "다양한 음역대의 발성을 활용한 진단 방법이 환자에게 안전하게 시행할 수 있음은 물론, 특수한 장비 없이도 간편하게 음성 신호를 기록할 수 있음을 입증했다"고 설명했다.

그러면서 "뇌졸중 환자 및 연하장애로 고통 받는 환자에게 희망과 혁신을 제공할 것"이라고 기대감을 나타냈다.

임선 교수는 "음성은 사람의 귀로 파악이 안 되는 미세한 정보를 갖고 있어 여러 질환의 진단 영역에 활용되는 AI 기반의 연구들이 다양해지고 있다"면서 "이번 연구 결과로 삼킴장애의 조기 진단 및 추적 모니터링이 가능한 인공지능 음성분석 기반 디지털 바이오마커의 가능성과 함께 미래에는 스마트폰을 이용한 삼킴장애 정도와 호전 및 악화 여부를 모니터링할 수 있는 기술 개발의 가능성도 확인했다"고 설명했다.

한편 이 분석기법은 국내 특허 등록 및 해외 시장 진출과 산업화를 계획하고 있다.