
천명음 감지 앱으로 아이 건강 지키기
1. 천명음이란 무엇인가?
천명음은 소아 호흡기 질환을 조기 진단하는 데 중요한 지표입니다. 이 호흡음은 폐로 오가는 공기의 통로인 기도가 좁아지면서 압력에 의해 발생하는 소리가며, 일반적인 호흡음과 달리 연속적인 고음의 소리입니다. '쌕쌕'거리는 소리가 특징이며, 때로는 휘파람 소리 같기도 하고, 음악 소리 같기도 합니다.
2. 천명음의 중요성
소아는 성인보다 기도가 좁고, 여러 원인으로 기관지가 좁아지는 경우가 빈번합니다. 이때 소아들은 견디는 능력이 부족하기 때문에 쉽게 호흡곤란 같은 증상이 발생합니다. 따라서 상대적으로 성인에 비해 이러한 숨소리를 빨리 분별하는 것이 중요합니다. 천명음이 발생하면 즉시 의료진의 도움을 받는 것이 중요합니다.
3. 인공지능 기술로 천명음 감지 앱 개발
분당서울대학교병원 소아청소년과 김경훈 교수팀이 개발한 천명음을 분별하는 인공지능 모델은 소아 호흡기 질환을 진단하고 치료하는 데 많은 도움이 될 것으로 기대를 모았습니다. 이 모델은 전자청진기로 호흡음을 녹음하고, 수천 건의 녹음된 호흡음 중 연구에 사용할 수 있는 수백 건의 데이터를 소아 호흡기 전문가 2명이 듣고 판단했습니다. 그리고 수집된 데이터를 바탕으로 소아 환자에서 천명음을 찾아내는 우수한 성능의 인공지능 모델을 개발했습니다.
4. 인공지능 모델의 성능
개발된 천명음 인공지능 모델의 정확도는 91% 이상으로 나타났으며, 매우 우수한 성능이라 할 수 있습니다. 또한 필요한 메모리 용량이 크지 않아 향후 디바이스에도 적용할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이러한 디바이스는 만성 소아 호흡기 환자들의 개인별 건강 상태를 시간과 장소의 제약 없이 실시간으로 모니터링하거나 1급 감염병과 같이 높은 수준의 격리를 요하는 환자들의 진료에도 활용할 수 있습니다.
5. 가정에서의 활용
천명음 감지 앱을 가정에서도 사용할 수 있습니다. 이는 아이들이 천명음을 발생할 경우 구분하기가 더 쉬워질 것입니다. 특히, 인공지능 기술을 활용한 애플리케이션은 비정상 호흡음을 판단할 수 있어, 천명음이 발생할 때 즉시 의료진의 도움을 받을 수 있습니다. 이는 아이들의 건강을 지키는 데 큰 도움이 될 것입니다.
6. 다양한 호흡음 학습
개발된 천명음 인공지능 모델을 기반으로 인공지능의 성능을 개선하는 고도화 작업을 진행하고 있습니다. 또한 전자청진기와 연결하는 애플리케이션 형태의 의료기기 개발도 준비하고 있습니다. 앞으로 인공지능으로 천명음뿐만 아니라 폐렴일 때 발생하는 수포음* 등 다양한 비정상 호흡음을 학습시켜 그것을 분류해 낼 수 있도록 인공지능 모델을 발전시키고 싶습니다. 그러면 입원이 필요한 극성 폐렴 등을 구분하기 용이할 것입니다.
7. 통합 인공지능으로 확장
향후 환자의 임상 증상 및 지표들과 연계해 소아 호흡기 질환을 진단하고 치료하는 통합 인공지능으로 확장할 계획을 가지고 있습니다. 이는 소아 호흡기 질환의 정확한 진단과 치료를 위한 새로운 방식으로 기대됩니다.
8. 천식 관리 앱의 활용
천식 관리 앱인 '숨케어'도 천식 만성폐쇄성폐질환(COPD) 등 만성 호흡기질환관리를 도와주는 앱입니다. 이 앱은 증상기록, 약알림, 약기록, 약정보, 증상보고서, 폐기능 보고서, 약 보고서, 천식조절검사보고서 등 다양한 기능을 제공합니다. 이는 천식 환자들이 자신의 증상을 쉽고 꼼꼼하게 기록하고, 관리법을 제공받을 수 있도록 돕습니다.
9. 스마트 도시와 건강 관리
스마트 도시 계획은 도시공간의 변화를 예측하고, 공간계획에 기반한 스마트도시 기술 및 서비스를 조사·분석하여 모빌리티, 환경·에너지, 안전, 생활 등 공간계획 방향 제시를 필요로 합니다. 이는 도시 내 공기 흐름, 온도제어가 가능한 도시구조, 공원 배치 등 미래 환경변화에 대비한 도시 대응 방안을 포함합니다. 이는 건강 관리와 관련된 서비스도 포함되어야 하며, 천명음 감지 앱과 같은 기술을 활용하여 도시민들의 건강을 지키는 데 도움이 될 것입니다.
10. 결론
천명음 감지 앱은 소아 호흡기 질환의 조기 진단과 치료를 위한 중요한 도구입니다. 인공지능 기술을 활용한 애플리케이션은 비정상 호흡음을 판단할 수 있어, 천명음이 발생할 때 즉시 의료진의 도움을 받을 수 있습니다. 또한, 다양한 호흡음 학습과 통합 인공지능으로 확장하는 계획은 소아 호흡기 질환의 정확한 진단과 치료를 위한 새로운 방식으로 기대됩니다. 이는 아이들의 건강을 지키는 데 큰 도움이 될 것입니다.
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