AI는 목소리의 미묘한 변화를 분석하여 파킨슨병을 감지할 수 있습니다.

이라크와 호주의 연구원들은 사람 목소리의 미묘한 변화를 감지할 수 있는 알고리즘이 파킨슨병을 진단하는 잠재적인 새로운 도구가 되고 있다고 보고했습니다.

연구의 핵심 요점:

언어는 파킨슨병(PD)의 초기 지표 중 하나입니다. 파킨슨병은 전 세계에서 가장 빠르게 증가하는 신경 질환으로, 850만 명 이상의 환자에게 영향을 미칩니다. 그러나 기존의 진단 방법은 종종 복잡하고 시간이 오래 걸려 질병의 조기 발견이 지연됩니다.

바그다드에 있는 중급 기술 대학(MTU)과 남호주 대학(UniSA)의 연구원들은 최근 파킨슨병 진단을 위한 인공지능(AI)의 발전에 대한 보고서를 발표했습니다.

---

파킨슨병의 지표로서의 조기 음성 변화

MTU의 의료 엔지니어이자 UniSA의 시간강사인 알리 알-나지 준교수는 AI 기반 음성 분석이 신경퇴행성 질환의 조기 진단 및 원격 모니터링에 대한 접근 방식을 바꿀 수 있다고 말합니다.

• 증상: PD는 음성 근육의 조절 능력 감소로 인해 음높이, 발음, 리듬의 변화 등 음성 변화를 일으킵니다.
• 분석 방법: AI 알고리즘은 이러한 음향적 특징을 분석하여 눈에 띄는 증상이 나타나기 훨씬 전에 질병과 관련된 음성 패턴을 식별할 수 있습니다.

---

인공지능은 어떻게 작동하나요?

• 사용 기술: 머신러닝과 딥러닝. 알고리즘은 파킨슨병 환자와 건강한 사람의 음성 녹음이 포함된 대규모 데이터 세트를 기반으로 학습됩니다.
• 음성 매개변수 분석: 음높이, 음성 왜곡, 모음 발음 변화 등의 특성을 추출합니다.
• 정확도: 한 연구에 따르면 음성 분류 정확도는 99%에 달했습니다.

---

조기 진단의 이점

• 삶의 질 향상: 조기에 발견하면 적절한 치료를 받을 수 있어 증상의 진행을 늦출 수 있습니다.
• 원격 모니터링: AI 시스템을 사용하면 멀리서도 환자를 모니터링하여 병원 방문의 필요성을 줄일 수 있습니다.

---

잠재적인 한계와 추가 연구

연구자들은 알고리즘이 다양한 인구 집단에 걸쳐 강력한지 확인하기 위해 더 크고 다양한 표본에 대한 추가 연구가 필요하다는 것을 인정합니다.

---

이러한 접근 방식은 파킨슨병 진단에 한 걸음 더 나아가, 질병을 더 일찍, 더 편리하게 발견할 수 있는 새로운 가능성을 열어주었습니다.