[로이슈 전여송 기자] 분당서울대병원은 재활의학과 류주석 교수 연구팀이 음식물을 삼킨 직후 약 2초간의 음성을 활용해 흡인 위험군을 선별하는 인공지능(AI) 모델의 성능을 확인했다고 20일 밝혔다.

이번 연구는 삼킴 기능에 문제가 생길 경우 목소리의 질이 달라질 수 있다는 점을 기반으로 한다. 정상적인 삼킴 과정에서는 후두가 기도를 막아 음식물이 식도로 넘어가지만, 삼킴장애가 있으면 음식물이 성대 위에 남아 성대 진동과 음성에 영향을 줄 수 있다.

흡인은 음식물이나 침이 식도가 아닌 기도로 넘어가는 현상으로 노화나 신경계 질환 등에 따른 삼킴장애 환자에서 발생할 수 있다. 반복될 경우 흡인성 폐렴 등의 합병증으로 이어질 수 있다.

현재 흡인 여부를 확인하는 표준 검사법인 비디오투시연하검사는 엑스레이를 통해 음식물 이동 과정을 관찰하는 방식이다. 전문 인력과 장비가 필요하고 방사선 노출이 발생하기 때문에 일상에서 반복적으로 시행하기에는 제약이 있다.

연구팀은 앞서 2024년 삼킴 직후 음성을 이용해 흡인 위험군과 정상군을 구분하는 AI 모델을 개발했다. 당시 음성 데이터를 원래 발성 길이대로 사용하면서 삼킴장애 환자와 일반인의 발성 지속시간 차이가 AI의 판단에 영향을 미칠 가능성이 있었다.

이에 연구팀은 음성 데이터를 2초 단위로 표준화하고, 자동 분할 과정에서 유효한 음성이 잘리거나 잡음이 포함되는 문제를 줄이기 위해 연구진이 데이터를 직접 확인·보정하는 과정을 추가했다.

연구에는 2021년 10월부터 2023년 2월까지 분당서울대병원에서 삼킴장애 증상으로 비디오투시연하검사를 받은 환자와 삼킴장애 증상이 없는 일반인의 음성 데이터가 활용됐다. 녹음 품질 등의 기준을 충족한 40세 이상 성인 198명이 최종 분석 대상에 포함됐으며, 이 가운데 흡인 위험군은 70명, 정상군은 128명이었다.

분석 결과 남녀 데이터를 통합해 학습한 모델의 흡인 위험군과 정상군 구분 성능은 AUC 0.8090으로 나타났다. 흡인 위험군을 찾아내는 민감도는 81.78%, 정상군을 구분하는 특이도는 80.02%였다.

남성과 여성 데이터를 각각 학습시킨 모델의 AUC는 0.7230과 0.7376으로 통합 모델보다 낮았다. 연구팀은 흡인이 있는 경우 남녀 간 음성 차이가 줄어들면서 AI가 성별보다 흡인 위험군에서 공통으로 나타나는 음성 특성을 학습한 결과로 해석했다.

발성 지속시간을 분석한 결과 삼킴장애 증상으로 비디오투시연하검사를 받은 환자의 평균 발성 시간은 2.22∼2.48초로, 일반인의 6.19초보다 짧게 나타났다. 연구팀은 이를 토대로 2초 길이로 음성 데이터를 표준화하는 방식이 삼킴장애 환자의 발성 특성을 반영할 수 있다고 설명했다.

연구팀은 향후 다기관 데이터를 활용해 모델의 성능을 추가로 검증하고 임상 적용 가능성을 평가할 계획이다. 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단과 분당서울대병원의 지원을 받아 수행됐으며 국제학술지 ‘Scientific Reports’에 게재됐다.

분당서울대병원 재활의학과 류주석 교수는 “흡인은 음식물이나 침을 삼키는 과정에서 발생하는 만큼 일상에서 위험을 지속적으로 살필 수 있어야 한다”며 “향후 다기관 데이터를 확보해 이번 연구가 제시한 AI 모델의 성능을 검증하는 등 후속 연구를 통해 임상 현장에 적용 가능한 수준으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.

전여송 로이슈(lawissue) 기자 arrive71@lawissue.co.kr