부천성모 임선 교수·서울성모 박혜연 임상강사, 포항공대 이승철 교수팀과 공동연구
중증 연하장애 환자와 흡인성 폐렴 발생 위험 환자 각 '88.7%와 84.5%' 민감도 구별
임 교수 "후두암 발병유무뿐 아니라, 뇌졸중 후 흡인성 폐렴 발생 예측까지 가능 확인"
논문, SCIE 학술지 'Scientific Reports 10월' 게재
[보건타임즈] 인공지능기술을 활용, 목소리만으로 뇌졸중 후 흡인성 폐렴 위험도를 예측할 수 있게 됐다.
가톨릭의대와 포항공대 연구진은 AI를 활용한 음성 기반 뇌졸중 후 연하곤란 환자의 폐렴 합병증 발생을 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 한국연구재단 지원으로 개발했다.
가톨릭의대 재활의학과 임선 교수(사진 左, 부천성모병원), 박혜연 임상강사(右, 서울성모), 포항공대 이승철 교수(하단 左), 박도겸 학생(右)은 머신러닝 기술을 이용한 자동 음성 신호 분석을 통해 중증 연하장애 환자와 흡인성 폐렴 발생 위험이 큰 환자를 각각 88.7%와 84.5%의 민감도로 구별했다.
흡인성 폐렴은 뇌졸중 환자의 약 1/3에서 발생하는 것으로 알려져 있다.
이 호흡기계 합병증의 발생은 뇌졸중 후 나쁜 예후와 관련이 있다.
연하곤란(삼킴장애)이 있는 환자에서 흡인성 폐렴의 발생 위험이 커 연하곤란 중증도를 정확하게 예측하는 것은 중요하다.
목소리 변성을 통해 흡인성 폐렴을 예견하는 기술은 비침습적으로 시행할 수 있다는 장점과 폐렴 발생 전 위험을 예방 대처할 수 있다는 이점으로 연하장애 환자의 치료에 큰 보탬이 될 것으로 기대된다.
임 교수는 "이번 연구로 음성 신호 기반 인공 지능 기술이 후두암 발병유무뿐 아니라, 뇌졸중 후 흡인성 폐렴 발생 예측까지 가능함을 확인했다"며, "뇌졸중 후 연하곤란 환자에서 흡인성 폐렴 발병 위험을 낮출 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.
이 연구결과를 상세하게 정리한 논문은 SCIE 학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)'에 10월 게재됐다.
한편 가톨릭의대 임선 교수-포항공대 이승철 교수팀은 지난 2020년 AI 기술을 활용한 음성 기반 후두암 진단 관련 논문을 발표, 첫 음성 신호 기반 인공 지능 활용 연구로 학계의 주목을 받은 바 있다.
기사최종편집일: 2024-05-03 17:10:13
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