ํฌ์ค์ผ์ด
์ฐ๊ตฌ์๋ค์ ํํจ์จ๋ณ์ ์กฐ๊ธฐ ์ง๋จ์ ์ํด ์์ฑ ๋ฐ์ดํฐ์ AI๋ฅผ ์ฌ์ฉํ๋ค
파킨슨병은 전 세계적으로 1,000만 명 이상의 사람들에게 영향을 미치며, 아직 치료법은 없지만 초기에 증상을 발견하면 병을 더 잘 통제할 수 있다. 파킨슨병의 주요한 측면 중 하나는 병이 진행됨에 따라 언어가 변경된다는 것이다.
이로 인해 리투아니아의 카우나스 공과대학교(KTU)의 연구자 리티스 마스켈리우나스(Rytis Maskeliūnas)와 리투아니아 건강과학대학교(LSMU)의 동료들이 음성 데이터를 사용하여 초기 증상을 식별하려고 시도했다.
음성 패턴의 미세한 변화를 감지
마스켈리우나스에 따르면, 운동 활동이 감소함에 따라 성대, 횡격막, 폐의 기능도 감소한다.
“언어의 변화는 종종 운동 기능 장애보다 먼저 발생하므로 변경된 언어가 병의 첫 번째 징호가 될 수 있다”고 마스켈리우나스는 말했다.
LSMU 의학부 이비인후과 교수인 비르길리유스 울로자스(Virgilijus Ulozas)는 초기 파킨슨병 환자는 종종 더 조용하고 단조로우며, 표현력이 적고, 더 느리며, 더 단편적인 방식으로 말할 수 있다고 말했다. 그러나 이러한 변화는 귀로 감지하기 어렵다.
연구자들은 이 문제를 해결하기 위한 새로운 시스템을 개발했다.
“우리는 환자의 정기적인 검사를 대체하는 것이 아니다. 우리의 방법은 병의 초기 진단을 용이하게 하고 치료의 효과를 추적하는 데 설계되었다”고 마스켈리우나스는 말했다.
그는 또한 병과 언어 이상之间의 연결은 새로운 것이 아니지만, 기술이 발전함에 따라 언어에서 더 많은 정보를 추출하기가 더 쉬워졌다고 말했다.
AI 알고리즘과 음성 데이터 사용
최근의 인공 지능(AI)을 활용하여 연구자들은 리투아니아어의 발화 신호에 대한 맞춤형 분석과 진단을 생성하기 위한 획기적인 연구를 수행했다. 몇 초 만에 họ는 리투아니아의 언어적 특이성에 대한 고유한 결과로 기존의 AI 데이터베이스를 확장할 수 있었다.
LSMU 의학부 이비인후과 강사인 키프라스 프리부이시스(Kipras Pribuišis)는 다음과 같이 말했다.
“지금까지 우리의 접근 방식은 언어 샘플을 사용하여 파킨슨병을 건강한 사람과 구별할 수 있다”고 프리부이시스는 말했다. “이 알고리즘은 이전에 제안된 것보다 더 정확하다.”
음향실에서 건강한 사람과 파킨슨병 환자의 언어를 녹음하여 팀은 신호를 처리하기 위해 AI 알고리즘을 사용했다. 이 혁신적인 접근 방식은 복잡한 하드웨어가 필요하지 않았으며 궁극적으로 모바일 기기에 적용될 수 있어 향후 보다 향상된 치료 솔루션을 제공할 수 있다.
“이미 발표된 우리의 결과는 매우 높은 과학적 잠재력을 가지고 있다. 물론, 이것이 일상적인 임상 실습에 적용되기 전에 아직 멀고 어려운 길이 있지만” 마스켈리우나스는 말했다.
마스켈리우나스는 자신의 연구의 다음 단계를 식별했다. 더 많은 증거를 얻기 위해 환자 수를 늘리고, 이 알고리즘을 다른 초기 파킨슨병 감지 방법과 비교하며, 의료 사무소 또는 가정 환경과 같은 다양한 상황에서 그 효과를 확인하는 것이다.
