음식 삼킨 뒤 “아∼”… AI가 2초 만에 ‘흡인 위험’ 찾아낸다

[헬스케어 소식] 분당서울대병원 류주석 교수팀 목소리로 위험 구분 모델 개발 류주석 교수, 김정민 선임연구원. 음식물을 삼킨 뒤 단 2초간 ‘아∼’ 하고 내는 목소리로 흡인 위험을 가려낼 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 고령자나 신경계 질환 환자에서 흔한 삼킴장애를 일상에서 간편하게 확인하는 기술로 활용될 가능성이 기대된다. 분당서울대병원 재활의학과 류주석 교수 연구팀은 음식물을 삼킨 직후 녹음한 목소리를 인공지능(AI)에 학습시켜 흡인 위험군과 정상군을 구분하는 모델을 개발했다고 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트’에 게재됐다. 흡인은 음식물이나 침이 식도가 아닌 기도로 들어가는 현상이다. 노화나 뇌졸중 등 신경계 질환으로 삼키는 기능이 떨어진 환자에게 흔하다. 반복되면 음식물이나 침 속 세균이 폐로 들어가 흡인성 폐렴으로 이어질 수 있다. 현재 흡인 여부를 확인하는 대표적인 검사는 ‘비디오투시연하검사’다. 엑스레이를 이용해 음식물이 입에서 식도로 넘어가는 과정을 실시간으로 관찰한다. 정확한 평가가 가능하지만 장비와 전문 인력이 필요하고 방사선 노출도 있어 일상에서 반복적으로 검사하기에는 한계가 있다. 연구팀은 음식물을 삼킨 뒤 목소리가 달라진다는 점에 주목했다. 정상적으로 삼킬 때는 후두가 기도를 막아 음식물이 식도로 넘어간다. 하지만 삼킴 기능이 떨어지면 음식물이 성대 주변에 남거나 기도로 들어갈 수 있고 이로 인해 성대 진동과 목소리의 특성이 달라질 수 있다. 연구팀은 2021년 10월부터 2023년 2월까지 삼킴장애 검사를 받은 환자와 증상이 없는 일반인의 음성을 수집했다. 녹음 품질 등 연구 기준을 충족한 40세 이상 198명 가운데 70명은 흡인 위험군, 128명은 정상군이었다. 특히 환자가 실제로 낼 수 있는 목소리 길이를 고려해 모든 음성 데이터를 2초 단위로 표준화했다. 삼킴장애 검사를 받은 사람의 평균 발성 시간은 2.22∼2.48초로 일반인의 6.19초보다 짧았다. 남녀 데이터를 함께 학습한 AI 모델의 흡인 위험군 구분 성능은 AUC 0.8090이었다. AUC는 1에 가까울수록 분류 성능이 우수하다는 뜻이다. 통합 모델의 최고 민감도는 82.77%였다. 남성과 여성을 나눠 학습한 모델보다 전반적인 성능도 좋았다. 연구팀은 흡인이 발생하면 평소 남녀 목소리의 차이보다 흡인과 관련된 공통적인 음성 특성이 두드러지는 것으로 분석했다. 다만 이번 연구는 단일 의료기관의 198명...