연구자들, 음성 데이터와 AI를 이용한 파킨슨병 조기 진단에 성공

파킨슨병은 전 세계적으로 1,000만 명 이상의 사람들이 영향을 받는 질병이며, 아직까지는 치료법이 없지만, 초기에 증상을 발견할 수 있다면 병을 더 잘 제어할 수 있습니다. 파킨슨병의 주요 특징 중 하나는 병이 진행됨에 따라 음성도 변한다는 것입니다.

이로 인해 리투아니아의 카우나스 공과 대학(Kaunas University of Technology, KTU)의 리투아니아 연구자 리티스 마스케리우나스(Rytis Maskeliūnas)와 리투아니아 건강 과학 대학(Lithuanian University of Health Sciences, LSMU)의 동료 연구자들이 초기 증상을 음성 데이터를 이용하여 식별하려고 시도했습니다.

음성 패턴의 미세한 변화를 감지하는 것

마스케리우나스에 따르면, 운동 능력이 감소함에 따라 성대,横隔膜, 폐의 기능도 감소합니다.

“음성의 변화는 종종 운동 기능 장애보다 먼저 발생하기 때문에, 변경된 음성이 병의 첫 번째 징후가 될 수 있습니다.”라고 마스케리우나스 कहत습니다.

LSMU 의과대학 이비인후과 교수인 비르길리유스 울로자스(Virgilijus Ulozas)는 초기 파킨슨병 환자는 종종 더 조용하고 단조로우며, 표현력이 적고, 더 느리며, 더 단편적인 방식으로 말할 수 있다고 말합니다. 그러나 이러한 변화는 귀로 감지하기 어렵습니다.

연구자들은 이 문제를 해결하기 위한 새로운 시스템을 개발했습니다.

“우리는 환자의 정기적인 검사를 대체하는 것이 아니라, 병의 초기 진단을 용이하게 하고 치료의 효과를 추적하는 것을 목표로 합니다.”라고 마스케리우나스 कहत습니다.

그는 또한 병과 음성 이상 사이의 연관성은 새로운 것이 아니지만, 기술이 발전함에 따라 음성에서 더 많은 정보를 추출할 수 있게 되었다고 말합니다.

AI 알고리즘과 음성 데이터를 이용한 방법

최근의 인공지능(AI)을 이용하여, 연구자들은 리투아니아어에 대한 맞춤형 분석과 진단을 위한 획기적인 연구를 수행했습니다. 몇 초 만에 기존의 AI 데이터베이스를 리투아니아어의 고유한 특징을 가진 결과로 확장할 수 있었습니다.

LSMU 의과대학 이비인후과 강사인 키프라스 프리부이시스(Kipras Pribuišis)입니다.

“현재까지我们的 접근 방법은 음성 샘플을 사용하여 파킨슨병을 건강한 사람과 구별할 수 있습니다. 이 알고리즘은 이전에 제안된 것보다 더 정확합니다.”라고 프리부이시스 कहत습니다.

음성 녹음실에서 건강한 사람과 파킨슨병 환자의 음성을 녹음하여, 연구 팀은 AI 알고리즘을 이용하여 신호를 처리했습니다. 이 혁신적인 접근 방법은 복잡한 하드웨어가 필요하지 않았으며, 향후 모바일 기기에 적용될 수 있습니다.

“우리의 결과는 이미 발표되었으며, 매우 높은 과학적 잠재력을 가지고 있습니다. 아직까지는 임상에서 적용하기까지는 긴 길이 남아 있지만, 우리는 앞으로의 연구를 위해 노력할 것입니다.”라고 마스케리우나스 कहत습니다.

마스케리우나스는 자신의 연구의 다음 단계를 식별했습니다. 환자 수를 늘려서 더 많은 증거를 얻는 것, 이 알고리즘을 다른 초기 파킨슨병 진단 방법과 비교하는 것, 그리고 의료 사무소나 가정 환경과 같은 다양한 상황에서 그 효능을 확인하는 것입니다.