음성 분석: 암 및 양성 병변의 초기 신호

오리건 보건과학대학교(Oregon Health & Science University) 연구진은 새롭게 공개된 Bridge2AI-Voice 데이터세트의 음성 녹음을 분석하여 성대 병리를 나타낼 수 있는 간단한 음향 특징을 발견했습니다. 바로 배음 대 잡음비(HNR), 즉 "음악적 배음"과 소음의 비율입니다. HNR의 레벨과 변동성은 후두암 및 양성 병변 환자의 음성을 건강한 사람 및 기타 음성 장애 환자의 음성과 구별하는 데 도움이 되었습니다. 이러한 효과는 특히 시스젠더 남성에게서 두드러졌으며, 여성에게는 통계적 유의성이 충분하지 않았습니다. 연구진은 표본 크기가 작은 것을 이유로 들며 데이터 확장을 촉구했습니다. 이 연구는 Frontiers in Digital Health 에 간략한 보고서로 게재되었습니다.

연구 배경

• "음성 마커"를 굳이 찾을 필요가 있을까요? 쉰 목소리는 흔한 증상입니다. 감기, 역류성 식도염부터 결절/용종, 후두암까지 원인은 다양합니다. 현재 진단을 위한 방법은 이비인후과 전문의를 방문하고 내시경(코/목에 카메라를 삽입하는 검사)을 받는 것입니다. 내시경 검사는 정확하지만 항상 빠르게 시행되는 것은 아니며, 가정에서 자가 진단하기에도 적합하지 않습니다. 사전 검진이 필요합니다. 누가 먼저 의사의 진찰을 받아야 하는지 알 수 있는 간단한 방법입니다.
• 음성 바이오마커란 무엇일까요? 음성은 휴대전화에 쉽게 녹음할 수 있는 신호입니다. 음성의 "패턴"은 성대의 진동 방식을 판단하는 데 사용될 수 있습니다. 병변은 진동을 고르지 않게 만듭니다. 즉, "소음"은 더 커지고 "음악"은 줄어듭니다.
• 새로운 데이터 세트가 중요한 이유. 이전에는 이러한 작업이 소규모의 "직접 제작" 샘플에 의존했으며, 모델이 취약했습니다. Bridge2AI-Voice는 진단과 관련된 대규모의 다기관에서 윤리적으로 수집된 오디오 녹음 세트입니다. 대규모의 이기종 데이터에 대한 알고리즘을 최종적으로 훈련하고 테스트하기 위한 "공통 테스트 환경"으로 개발되었습니다.
• 가장 큰 어려움은 어디에 있나요?
  • 목소리는 마이크, 방 소음, 추위, 흡연, 언어, 성별, 나이에 따라 달라집니다.
  • 전통적으로 여성 데이터는 적고, 여성의 목소리 빈도가 더 높습니다. 지표가 다르게 작동합니다.
  • 어떤 "가정" 테스트도 검사를 대체하거나 진단을 내릴 수 없습니다. 기껏해야 "긴급히 이비인후과 전문의를 만나야 할까?"를 결정하는 데 도움이 될 뿐입니다.
• 병원과 환자에게 이것이 왜 필요한가요? 림프절/종양 위험이 높은 환자를 짧은 예약으로 우선 진료 대상으로 선정할 수 있다면, 진단 속도가 빨라지고 불필요한 의뢰가 줄어들며, 방문 간격(수술 후, 치료 중)에 자가 모니터링을 할 수 있는 도구가 될 것입니다.
• 이것이 어디로 이어질 것인가: 다음과 같은 검증된 원격진료 애플리케이션/모듈:
  1. 표준에 맞춰 연설문을 작성하세요(구문 + 길게 늘어진 "aaa")
  2. 기본 기능(HNR, 지터, 쉬머, F0)을 계산합니다.
  3. 프로필이 위험할 경우 전문가에게 연락하라는 권장 사항을 발행합니다.
  4. 치료 후에도 역동성을 유지합니다.

아이디어는 간단합니다. "이비인후과 의사에게 전화를 건네주세요" - 진단을 내리기 위해서가 아니라, 신속한 대면 도움이 필요한 사람들을 놓치지 않기 위해서입니다.

그들은 정확히 무엇을 했나요?

• 우리는 NIH의 대표적인 프로젝트인 Bridge2AI-Voice 데이터 세트를 여러 센터에서 윤리적으로 수집하여 최초로 공개했습니다. 이 프로젝트에서는 음성 녹음을 임상 정보(진단, 설문지 등)에 연결합니다.
• 두 개의 분석 샘플이 형성되었습니다.
  1. "후두암 / 양성 림프절 / 건강"
  2. "암이나 양성 결절" 대 경련성 발성 장애 및 성대 마비(목이 쉰 목소리의 다른 일반적인 원인).
• 표준화된 어구에서 기본 음성 특징(기본음조(F0), 지터, 쉬머, 그리고 HNR)을 확인하고, 비모수 통계를 사용하여 각 군을 비교했습니다. 결과: HNR과 F0에서 가장 안정적인 차이가 나타났으며, HNR과 그 변동성은 양성 병변과 정상 및 후두암을 가장 잘 구분했습니다. 이러한 신호들은 남성에서 더 뚜렷하게 나타났습니다.

왜 이것이 중요한가요?

• 탐침 없이 조기에 검진을 받는 것이 중요합니다. 현재 진단은 비내시경 검사를 통해 이루어지며, 의심되는 경우 조직 검사를 시행합니다. AI와 결합된 단순 음향 기능을 통해 내시경 검사가 필요한 환자를 우선적으로 선별할 수 있다면, 환자는 더 빨리 이비인후과 전문의를 찾을 수 있고 불필요한 의뢰도 줄어들 것입니다. 이는 의사를 대체하는 것이 아니라 보완하는 것입니다.
• 음성 빅데이터. Bridge2AI-Voice는 단일 프로토콜을 사용하여 음성을 수집하고 진단과 연결하는 드문 프로젝트입니다. 이 데이터는 PhysioNet/Health Data Nexus를 통해 연구자들에게 제공됩니다. 이를 통해 소규모 샘플에서 "기적의 앱" 대신 신뢰할 수 있는 음성 바이오마커 개발을 가속화할 수 있습니다.

HNR이란 무엇인가요?

우리가 말할 때 성대는 진동하여 배음(배음)을 생성합니다. 하지만 진동은 결코 완벽하지 않습니다. 신호에는 항상 잡음이 포함되어 있습니다. HNR은 목소리에 "쉿쉿거리는 소리"보다 "음악적인" 소리가 얼마나 더 많이 있는지를 나타냅니다. 성대가 손상되면 진동이 덜 균일해집니다. 잡음이 더 많아지고 HNR은 낮아지며, 변동성(급등)이 커집니다. 이것이 저자들이 발견한 패턴입니다.

중요한 면책 조항

• 본 분석은 임상적 검증 없이 여성 표본에 제한을 둔 시범적 탐색 분석이므로 그 효과는 유의미하지 않았습니다. 더 크고 다양한 데이터와 다양한 임상 및 언어 모델을 "로스팅"하는 과정이 필요합니다.
• 목소리는 "다중적"인 요소입니다. 감기, 흡연, 역류, 마이크, 방 소음 등이 목소리에 영향을 미칩니다. 어떤 "가정 검사"든 맥락을 고려해야 하며, 클릭만으로 진단을 내리는 것이 아니라 이비인후과 전문의에게 의뢰하는 필터 역할을 해야 합니다.

다음은 무엇인가요?

• 데이터 세트를 확장하고(여성 및 연령대 포함), 작업 및 음향(문구 읽기, 장시간 "aaa" 소리 등)을 표준화하고, 다중 모드 모델(음성 + 설문지 증상/위험 요인)을 시도합니다.
• 음향 신호를 검사 결과(내시경, 스트로보스코피)와 치료 후 역학과 연결하여 HNR 프로필을 모니터링에도 사용할 수 있습니다.
• "오픈 사이언스"를 계속하세요. Bridge2AI-Voice는 이미 데이터 세트와 도구의 버전을 게시하고 있습니다. 이는 임상의 실제 파일럿에게 빠르게 다가갈 수 있는 기회입니다.

결론

목소리로 성대 문제를 "들을" 수 있으며, 어쩌면 환자를 더 빨리 적절한 전문가에게 의뢰할 수도 있습니다. 현재로서는 (HNR과 그 변동성 때문에) 상당히 단서가 될 수 있지만, 빅 오픈 데이터 덕분에 음성 바이오마커는 마침내 신뢰할 수 있는 검사 도구가 될 기회를 얻었습니다.

출처: Jenkins P. 외. Voice as a Biomarker: Exploratory Analysis for Benign and Malignant Vocal Fold Lesions. Frontiers in Digital Health, 2025 (출판 승인). 데이터 — Bridge2AI-Voice (NIH/PhysioNet).