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언어 습관 변화를 분석할 수 있는 인공지능(AI)을 통해 초기 파킨슨병 환자 진단을 내릴 수 있다는 해외 연구 결과가 나왔다.

파킨슨병은 아직 완치할 수는 없지만, 초기에 발견하면 어느 정도 통제할 수 있어 조기 진단이 무엇보다 중요하다. 연구팀은 향후 스마트폰 애플리케이션을 통해 집에서도 활용할 수 있을지 확인해 볼 계획이다.

30일 리투아니아 커우너스공과대학교(KTU)와 리투아니아 보건과학대학(LSMU) 연구팀은 언어 습관 변화는 파킨슨병의 초기 징후일 수 있다며 음성 데이터를 이용해 파킨슨병 초기 증상을 식별하는 방법을 개발했다고 밝혔다. 연구원은 AI를 이용해 음성 신호를 분석하고 평가해 단 몇 초 만에 진단할 수 있다고 설명했다.

해당 연구 결과는 최근 국제 학술논문 기관 MDPI에서 발행하는 '응용과학'(Applied Science)에 게재됐다.

파킨슨병은 뇌의 도파민성 신경세포 등 다양한 신경세포 소실로 발생하는 퇴행성 뇌질환이다. 환자마다 증상은 다양하게 나타날 수 있지만 일반적으로 손 떨림, 근육경직, 균형 등 운동기능 상실 증상이 나타난다.

연구팀은 파킨슨 환자에서 운동 능력이 감소함에 따라 성대, 횡격막 그리고 폐기능도 함께 감소할 수 있다고 설명했다. 언어 구사를 통해 초기 증상을 식별할 수 있다는 근거이다.

실제로 연구팀에 따르면 초기 파킨슨 환자는 더 조용하게 말한다. 또 단조롭고 느려지며 표현이 줄어들 수 있다. 다만 이런 변화는 미세하게 나타나기 때문에 귀로 들어선 알아차리기 매우 어렵다. 파킨슨병이 진행되면 쉰 목소리, 말더듬증, 어눌한 발음 또는 단어와 단어 사이 구분 등이 없어지는 등의 증상이 심해질 수 있다.

연구팀은 이러한 증상을 고려해 질병을 조기에 감지할 수 있는 시스템을 개발했다. 사실 파킨슨병과 언어능력 간 연관성은 새로운 것은 아니다. 이미 지난 1960년대부터 알려져 연구되던 분야이다. 하지만 기술이 발전하면서 AI를 통해 단 몇 초 만에 음성 신호를 통해 더 많은 정보를 추출해 분석할 수 있게 됐다.
  
연구팀은 음성 신호를 분석하고 평가하는데 AI를 이용해 단 몇 초 만에 계산했다. 이후 실제로 환자들에게 적용해본 결과 건강한 사람과 파킨슨 환자를 정확하게 구분했다고 설명했다.

먼저 방음 부스에서 마이크를 이용해 건강한 사람과 파킨슨 환자의 말을 녹음했다. 이후 AI가 이를 평가해 신호로 처리할 수 있도록 학습시켰다. 연구팀은 이 알고리즘은 사양이 높은 기기를 사용할 필요가 없어 향후 모바일 앱으로도 만들 수 있다고 강조했다.

연구팀은 "파킨슨 환자가 받는 일반적인 검사를 대체하기 위한 것은 아니다"라면서도 "이 방법은 질병의 조기 진단을 쉽게 하고 치료 효과를 추적하도록 설계됐다"라고 말했다.

이어 "건강한 사람과 파킨슨 환자 음성표본으로 시험한 결과, 이 알고리즘은 이전에 나왔던 다른 진단법보다 더 정확했다"라고 설명하며 "이번 연구 결과를 일상생활에 바로 적용하기 위해선 아직 갈 길이 멀지만, 잠재력은 매우 크다"라고 덧붙였다.

연구팀은 향후 참가자 수를 늘려 이 알고리즘이 파킨슨 조기 진단을 위해 사용하는 방법과 비교해볼 예정이다. 또 실험실뿐만 아니라 진료실이나 집에서도 잘 작동할 수 있는지 확인할 계획이다.