아이의 천명음을 감지하는 인공지능 청진기의 모든 것

아이의 천명음을 감지하는 인공지능 청진기의 모든 것

1. 천명음의 중요성

천명음은 소아청소년에서 나타나는 비정상적인 호흡소리입니다. 이는 폐로 오가는 기도가 좁아지면서 압력에 의해 발생하는 '쌕쌕'하는 소리로, 소아 호흡기질환을 조기진단하는 데 가장 중요한 지표로 활용됩니다.

2. 기존의 천명음 진단 방식

현재 천명음을 판별하는 수단은 가슴에 청진기를 대고 직접 숨소리를 듣는 방식에 머물고 있습니다. 이는 객관적인 수치로 나타나는 검사법이 아니기 때문에 의사의 경험과 판단에 따라 정확도가 상당히 차이날 수 있습니다.

3. 인공지능(AI) 청진기 개발

분당서울대병원 소아청소년과 김경훈 교수팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)을 통해 천명음을 감별하는 알고리즘을 개발했습니다. 연구팀은 실제 소아 호흡기환자의 287명의 호흡음을 기계학습에 사용하여, 34개 레이어의 레즈넷(ResNet) 인공신경망 기술을 적용하여 높은 정확도를 달성했습니다.

3.1 연구 결과

개발된 알고리즘은 정확도 91.2%, 정밀도(동일 조건에서 측정한 값이 얼마나 일정하게 나타나는지 나타낸 수치) 94.4% 수준으로 임상현장에서도 충분히 적용 가능한 높은 정확성과 안정성을 보였습니다. 이러한 분석은 소량의 메모리 공간만을 필요로 해 향후 모바일 기기 등에 적용해 환자 개인별 상태를 시간, 장소의 제약 없이 모니터링 할 수 있게 될 것으로 전망됩니다.

3.2 임상적 활용

천식 등의 호흡기질환을 조기진단해 후유증을 최소화하고 개인의 상태에 맞춘 최적의 치료 전략을 수립하는 데 이번 인공지능 모델이 큰 도움이 될 것이라고 김경훈 교수는 전했습니다. 연구결과는 네이처 출판 그룹의 온라인 학술지 ‘Scientific Reports’ 최신호에 실렸습니다.

4. 다른 연구와 비교

소아청소년 전문 우리아이들병원 남성우 전문의, 한국과학기술대 인공지능 응용학과 김성은 교수 공동 연구팀은 최근 1년간 병원을 찾은 소아청소년 환자 1만4천903명의 호읍음을 전자청진기로 채음해 AI 알고리즘으로 학습시킨 결과, 이상 호흡음을 구별해내는 정확도가 84% 수준에 도달한 것으로 평가되었습니다. 이 연구 결과는 대한소아청소년학회 추계학술대회에서 발표되었습니다.

5. 심장 판막 질환 감별

미국 뉴저지의 스티븐스 공대 연구팀은 가슴의 진동을 기록하는 가속기 접촉 마이크로폰 (ACM)으로 녹음한 심장 박동음을 이용해 인공지능으로 심장 판막 질환을 감별하는 연구를 진행했습니다. 연구팀이 개발한 인공지능 알고리즘은 93%의 민감도와 98%의 특이도로 다섯 가지 흔한 형태의 심장 판막 질환을 진단했습니다. 이는 청진기보다 훨씬 높은 정확도를 보이는 이유는 여러 가지 잡음 속에 짧게 들리는 심장 판막 소리를 구분하는데, 인간의 귀보다 인공지능이 더 유리하기 때문입니다.

6. 스마트 무선 청진기

스마트사운드의 스키퍼는 비대면 진료에 최적화된 스마트 무선 청진기입니다. 환자가 스마트 청진기를 사용해 스스로 심장과 폐를 측정한 뒤 원격지에 위치한 의료진에게 데이터를 전송하면 건강 상태를 손쉽게 확인할 수 있습니다. 스키퍼는 주변 소음을 걸러내고 정확히 인체 신호만을 측정하는 ‘휴먼 사운드 캡쳐링(HSC)’시스템을 적용하여, 인체 소리 신호를 정밀 측정할 수 있습니다. 이는 원격 진료 시 다양한 활용이 가능하며, 데이터베이스 구축 측면에서도 활용도가 높습니다.

7. 앞으로의 계획

스마트사운드 대표는 앞으로 국내 다수의 대학병원과 임상협력을 통해 많은 데이터를 축적해 신뢰도를 만족할 만한 수준 이상으로 끌어올리고 나면 ‘AI 스마트 청진기’ 의료 인증을 세계 최초로 획득해 정식 출시를 진행할 계획입니다. 또한, 인체 소리 신호를 진단하는 인공지능(AI) 솔루션도 개발 중이며, 가톨릭 성모병원, 고려대 공대 AI팀과 1년 6개월간 협업해 AI 진단 솔루션의 신뢰도를 약 91% 수준까지 향상시켰습니다.

결론

천명음을 감지하는 인공지능 청진기는 소아청소년의 호흡기질환을 조기진단하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 기존의 청진기와 달리 인공지능을 활용하여 높은 정확도를 달성하고, 모바일 기기 등에 적용해 환자 개인별 상태를 시간, 장소의 제약 없이 모니터링 할 수 있습니다. 이러한 기술은 비대면 진료에 최적화되어 있으며, 앞으로의 연구와 개발을 통해 더 많은 혜택을 제공할 수 있을 것입니다.