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  • 목소리로 급성심부전 조기 확인…딥러닝 기반 ‘비침습적’ 기술 제시
김응주·이지은 고대구로병원 심혈관센터 연구팀
환자 목소리 분석해 폐부종 악화 등 탐색
“급성심부전 조기 탐지…사망률 등 감소 기대”
김응주(왼쪽부터), 이지은 고려대 구로병원 심혈관센터 교수. [고대구로병원 제공]

[헤럴드경제=고재우 기자] 국내 연구진이 목소리만으로 급성심부전을 미리 확인할 수 있는 가능성을 제시한 연구 결과를 내놨다. 급성심부전 환자 목소리를 딥러닝 모델(Deep learning models)로 학습시켜 이상유무를 판별하는 식이다.

급성심부전은 심장의 펌프 기능 저하로 인한 혈액 정체로 부종을 일으키는 질환이다. 연구팀은 해당 연구가 급성심부전 조기 발견에 기여해 사망률 및 입원률 감소 등에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 기대하고 있다.

고대구로병원에 따르면 김응주·이지은 심혈관센터 교수 연구팀은 최근 ‘심부전 환자의 폐울혈 상태 반영 음성 특징 탐색: 인공지능 음성 분석 파일럿 연구’라는 주제로 연구 결과를 발표했다.

급성심부전은 적시에 치료하는 것이 중요하다. 특히 폐부종에 의한 호흡 곤란 등 상태가 악화한 경우에는 사망률이 높아진다. 이 때문에 조기 발견이 매우 중요하다.

하지만 급성심부전을 관찰하기 위해서는 침습적이고, 반복적인 측정을 해야 하는 등 제약이 많다. 안전하면서도 저비용, 비침습적인 울혈 상태 평가 방법이 절실한 이유다.

연구팀은 급성심부전 환자의 목소리를 분석해 폐부종 악화 혹은 호전 상태를 반영하는 음성적 특징을 탐색 발굴하고, 딥러닝 모델을 통해 학습시켰다. 급성심부전을 초기에 탐지할 수 있는 바이오마커(생체지표)로서 목소리의 잠재적 가능성을 살펴본 것이다.

연구 결과, 목소리로 분류한 환자의 상태와 실제 환자 상태 비교 결과가 85% 이상의 정확도를 보였다.

이 교수는 “이번 연구를 통해 급성심부전을 미리 탐지할 수 있는 비침습적이고, 유용한 바이오마커로서의 목소리 활용 가능성을 제시했다”며 “추가 연구에 따라 심부전 환자들의 급성심부전 가능성을 조기에 발견해 환자의 삶의 질 향상, 사망률 감소, 입원률 감소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 설명했다.

한편, 해당 연구는 지난달 11일부터 13일까지 미국 필라델피아에서 개최된 2023년 미국심장학회 학술대회에서 ‘폴 더들리 화이트 국제 학자상’을 수상했다. 미국 하버드 의과대학 석좌교수이자 미국심장학회 창립자인 폴 더들리 화이트를 기념하기 위해 제정된 국제 학자상은 해당 학회에서 발표된 최우수 연제에 수여된다.

ko@heraldcorp.com

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