목소리 특징으로 관상동맥 심장병을 예측할 수 있다

음성 분석을 통해 관상동맥 심장병 및 합병증 예측하는 기술 개발

관상 동맥 질환은 심장에 혈액을 공급하는 관상 동맥의 내벽에 플라크가 형성되는 것이 특징입니다. 플라크가 쌓이면 이 동맥이 좁아지거나 차단되어 심장으로의 혈액 공급이 감소합니다. 관상 동맥 질환과 관련된 합병증으로 협심증 또는 흉통, 심부전 및 심장마비가 있습니다.

 

미네소타주 로체스터에 있는 메이요 클리닉의 연구원들은 이스라엘 텔아비브 대학의 연구원과 공동으로 인공 지능을 사용한 음성 샘플 분석이 관상 동맥 질환 및 다음과 같은 합병증 의 위험을 예측하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주었습니다.

 

이 음성 분석 접근 방식을 사용하여 관상 동맥 질환을 조기에 발견하면 잠재적으로 환자 결과를 개선할 수 있습니다. 이 접근 방식은 모바일 애플리케이션을 사용한 음성 샘플 수집에 의존하며 관상 동맥 질환의 위험이 있는 개인을 원격으로 스크리닝하는 비용 효율적이고 비침습적인 방법으로 사용될 수 있습니다.

 

이 연구는 2022년 4월 2일부터 4일까지 워싱턴 DC 에서 열린 American College of Cardiology 컨퍼런스에서 발표되었으며 Mayo Clinic Proceedings 에도 동시에 게재되었습니다.

 

본 연구의 저자들은 관상 동맥 질환이 있는 개인의 진폭 및 음높이와 같은 음성 기능을 건강한 개인의 음성 기능과 비교했습니다. 이 이전 연구에서 그들은 특정 음성 특징이 관상 동맥 질환 환자에서 관찰될 가능성이 더 높다는 것을 발견했습니다. 연구원들은 이전에 특성화된 음성 기능이 관상동맥 질환의 위험을 예측할 수 있는지 확인하기를 원했습니다.

 

관상동맥 질환과 관련된 음성 특징 추출 성공

현재 연구에는 관상 동맥의 상태를 평가하기 위해 X-레이를 사용하는 관상 동맥 조영술 에 의뢰된 108명의 개인이 포함되었습니다.

연구원들은 모바일 애플리케이션의 도움으로 각 사람의 음성 녹음을 얻었습니다. 환자들은 텍스트 읽기, 부정적인 경험 설명, 긍정적인 경험 설명의 세 가지 음성 샘플을 제공하도록 요청받았습니다.

연구원들은 인공 지능을 사용하여 이러한 오디오 샘플을 분석하고 연구원들이 이전 연구에서 관상동맥 질환과 관련이 있음을 발견한 음성 특징을 추출했습니다. 그들은 이러한 음성 기능을 사용하여 각 참가자에 대해 단일 바이오마커 점수를 도출했습니다. 그런 다음 참가자는 낮은 또는 높은 바이오마커 점수를 기준으로 두 그룹으로 분류되었습니다.

2년의 추적 기간 후에 연구자들은 바이오마커 점수가 높을수록 흉통이나 심장마비와 같은 관상동맥 질환과 관련된 증상을 경험하거나 입원할 위험이 2.6배 더 높다는 것을 발견했습니다.

또한 바이오마커 점수가 높을수록 후속 혈관조영술에서 관상동맥질환 진단을 받거나 관상동맥질환 위험도의 지표 인 운동 스트레스 검사 에서 양성 반응을 보일 위험이 3.1배 높았습니다.

 

음성 분석의 미래

음성 분석은 급성장하는 원격 의료 분야에서 중요한 가능성을 가지고 있습니다. Mayo Clinic의 연구원인  Dr. Alan Sugrue는 “음성 분석과 인간 건강의 미래는 무수한 기회로 가득 차 있습니다. 오늘날 모든 통신은 일반적으로 디지털이기 때문에 음성 분석은 플랫폼의 소프트웨어에 의한 분석 또는 중앙 행렬 구역으로의 디지털 음성 녹음 전송을 통해 현재 기술 플랫폼(예: 스마트폰)에 쉽게 통합될 수 있습니다.” 라고 말하며 "인공 지능은 음성과 음성의 무수한 변화를 학습하여 실질적이고 미묘한 변화가 아급성 또는 급성 질병과 관련이 있는지 여부를 결정할 가능성이 있습니다." 라고 덧붙였습니다.

유사하게 사라 박사는 MNT와의 인터뷰에서 “현재 COVID-19 세계적 대유행 동안 디지털 바이오마커의 진화와 의료 시설에서 원격 의료 제공이 가속화되었습니다. 음성 신호 분석과 인공 지능 및 기계 기반 학습의 결합은 원격 의료에 대한 증가하는 수요에 대한 흥미롭고 혁신적인 솔루션을 제공합니다.”라고 말했습니다.

 

해결해야 할 문제

연구원들은 연구에 사용된 인공 지능 플랫폼이 초기에 이스라엘 개인에게서 수집된 음성 샘플을 사용하여 훈련되었다고 언급합니다.

 

현재의 연구는 미국 중서부 지역에 거주하는 영어를 사용하는 개인의 음성 샘플을 사용하여 수행되었지만 과학자는 이러한 결과를 다른 언어를 사용하는 더 크고 다양한 인구통계로 일반화할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 더 많은 연구가 필요하다고 경고했습니다.

 

Sara 박사는 “확실히 흥미로운 분야이지만 아직 해야 할 일이 많습니다. 우리는 우리가 가지고 있는 데이터의 한계를 알아야 하고 더 다양한 모집단, 더 큰 시험, 이와 같은 더 많은 전향적 연구에서 더 많은 연구를 수행해야 합니다.”라고 말했습니다.

 

 

 

출처)

Voice characteristics may predict coronary heart disease risk

Mayo Clinic Proceedings 논문