• 한국, 초거대 AI시대 공공병원 현실 콘퍼런스 개최⋯AI 활용 활발
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인공지능(AI)을 통해 음성만으로 몇 초 만에 당뇨병을 구분하는 기술이 개발됐다.   사진=픽사베이

 

AI 기술이 단순한 음성 인식을 넘어, 이제는 수초 내에 당뇨병 여부를 판별하는 혁신적인 단계에 도달했다.


생성형 인공지능(AI)의 활용 범위가 마케팅, 엔터테인먼트, 산업, 교육, 금융 등 다양한 산업 분야를 아우르며 점차 확장되고 있는 가운데, 이제 의료 분야에서도 그 영향력을 발휘하고 있다. 최근에는 환자의 음성만으로 병을 진단해내는 기술이 등장했다.


영국의 인디펜던트 신문에 따르면, 캐나다의 의료 스타트업인 클릭 연구소(Klick Labs)가 개발한 AI는 6~10초 분량의 음성을 분석하여 제2형 당뇨병 환자의 여부를 구분해낼 수 있는 능력을 갖추고 있다고 한다. 이 기술은 여성에서 89%, 남성에서 86%의 높은 정확도로 테스트 결과를 보여주었다.


이 획기적인 연구 결과는 '메이요 클리닉 회보: 디지털 건강'(Mayo Clinic Proceedings: Digital Health) 의학 저널에도 게재되었다.


클릭 연구소의 연구원 제이시 코프먼은 “저희의 연구는 당뇨병 환자와 비당뇨병 환자를 간편하게 구분해내는 시스템을 통해, 당뇨병 진단 방식에 혁명을 가져올 잠재력이 있다”고 밝혔다. 이와 같은 AI의 진보는 향후 의료 진단 방식의 혁신적 변화를 예고하는 것으로 보인다.


제2형 당뇨병의 진단은 통상 많은 시간과 이동, 그리고 비용을 요구하지만, 이제 음성 인식 기술이 이러한 불편함을 해소할 가능성을 제시하고 있다.


연구팀은 이번 연구를 통해 건강한 성인 192명과 제2형 당뇨병 환자 75명의 나이와 성별, 키, 체중 등 기본적인 건강 정보를 포함한 체질량지수(BMI)를 조사했다. 참가자들은 2주 동안 매일 6회, 6~10초간 스마트폰에 제시된 문장을 녹음했다.


또 당뇨병 환자와 비당뇨병 환자를 구별하는 음향 특징을 식별하기 위해 1만8,000개의 녹음을 분석해 14가지 음향적 특징을 도출했다.  AI는 인간의 귀로 감지할 수 없는 음조와 강도의 미묘한 변화를 감지해냈다.


국제당뇨병연맹(International Diabetes Federation)의 보고에 따르면, 전 세계 성인 당뇨병 환자 중 절반이 자신의 질환을 인지하지 못하고 있는 상황이며, 대다수 당뇨병 환자가 제2형 당뇨병을 앓고 있다. 이 기술은 특히 인슐린의 비효율적인 사용으로 인해 발생하는 제2형 당뇨병 환자들에게 큰 도움이 될 것으로 기대된다.


최근 연구에 따르면, 머신 러닝과 데이터 과학을 융합한 새로운 접근법이 의료 분야에서 환자 치료 개선과 의학적 발견 지원에 기여하며, 인공지능(AI)의 역할이 점차 확대되고 있음을 시사한다.


연구진은 당뇨병 여부를 판단하기 위해 피험자의 기본 건강 데이터가 필요한  인공 지능 모델이 다른 건강 상태를 진단하도록 확장될 수 있다고 강조했다.


연구팀은 인공지능 모델이 기본 건강 데이터를 통해 당뇨병 판별뿐 아니라 다양한 건강 상태의 진단으로 그 범위를 넓혀갈 수 있음을 강조했다. 


클릭연구소의 부사장이자 연구를 주도한 얀 포삿(Yan Fossat)은 "이 연구는 음성 인식 기술이 제2형 당뇨병뿐만 아니라 다양한 건강 상태를 식별할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있음을 드러냈다"며 "음성 인식 기술은 저렴하고 접근성이 뛰어난 디지털 진단 도구로서 의료 서비스에 혁신을 가져올 수 있는 가능성을 제시한다"고 밝혔다.


한편, 한국 중앙보훈병원은 최근 '초거대 AI 시대에 중소 공공병원의 현실과 미래'를 주제로 한 보훈병원 공공보건의료 콘퍼런스를 주최했다. 이는 의료 분야에서 디지털 변환이 가속화됨에 따라 AI 및 챗봇 기술을 효과적으로 활용하고, 이를 공공병원 시스템에 통합하는 방안에 대한 필요성이 제기됨에 따른 것이다.


또 '딥카스'는 AI를 기반으로 한 심정지 발생 위험 예측 솔루션이다. 전 세계적으로 고령화가 심화되어 급성 심정지 환자 수가 증가하는 가운데, 충분한 의료 인력 확보가 어려운 현실을 개선하기 위해 개발된 시스템이다.

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새로운 AI 기술, 음성 듣고 몇 초 만에 당뇨병 판단
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