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목소리만으로 뇌졸중 발병 후 치명적인 ‘흡인성 폐렴’에 걸릴 위험을 예측할 수 있게 됐다.
가톨릭대 의대와 포항공대 연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 음성 기반으로 ‘뇌졸중 후 연하곤란 환자의 폐렴 합병증’ 발생을 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 개발했다.
임선 가톨릭대 부천성모병원 재활의학과 교수 연구팀은 머신러닝 기술을 이용한 자동 음성 신호 분석을 통해 중증 연하장애(삼킴 장애) 환자와 흡인성 폐렴 발생 위험이 높은 환자를 각각 88.7%, 84.5%의 민감도로 구별했다.
흡인성 폐렴은 뇌졸중 환자의 3분의 1가량에게서 발생하는 것으로 알려져 있다. 뇌졸중 후유증으로 연하곤란이 있는 환자에서 흡인성 폐렴의 발생 위험이 높기에 연하곤란 중증도를 정확히 예측하는 것은 중요하다.
임선 교수는 “목소리 변성을 통한 흡인성 폐렴을 예견하는 기술은 비침습적으로 시행할 수 있다는 장점과 폐렴 발생 전 위험을 예방 대처할 수 있어 연하장애 환자 치료에 큰 보탬이 될 것으로 기대된다”고 했다.
임선 교수팀은 지난 2020년 AI 기술을 활용한 음성 기반 후두암 진단 관련 논문을 발표, 첫 음성 신호 기반 AI 활용 연구로 학계의 주목을 받은 바 있다.
임선 교수는 “이번 연구로 음성 신호 기반 AI 기술이 후두암 발병 유무뿐만 아니라 뇌졸중 후 흡인성 폐렴 발생 예측까지 할 수 있음을 확인했다”며 “뇌졸중 후 연하장애 환자에서 흡인성 폐렴 발병 위험을 낮출 수 있을 것으로 기대한다”고 했다.
연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)’에 10월 게재됐다.
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