10초짜리 음성 클립이 당뇨병 진단에 도움이 될 수 있을까요?

현재 제2형 당뇨병을 진단하는 가장 일반적이고 정확한 방법은 혈액 검사를 이용하는 것입니다. 그러나 새로운 연구에 따르면 이제 사람의 목소리만으로 제2형 당뇨병을 진단할 수 있다고 합니다.

 

클릭 응용 과학의 연구원들은 여성과 남성의 제 2형 당뇨병을 각각 최대 0.89%와 0.86%의 정확도로 진단할 수 있는 도구를 개발했습니다.

이를 위해 연구진은 여성의 체질량 지수(BMI)와 남성의 나이와 BMI를 고려한 앙상블 모델을 사용했습니다.

연구진은 인도에서 총 267명의 참가자를 모집했습니다. 당뇨병이 없는 참가자는 192명(여성 79명, 남성 113명)이었습니다. 나머지 75명(여성 18명, 남성 57명)은 이전에 당뇨병 진단을 받은 적이 있었습니다. 참가자들은 스마트폰 애플리케이션을 사용하여 6초에서 10초 사이의 고정된 문구를 2주 동안 매일 최대 6회까지 녹음했습니다.

연구진은 18,465개의 녹음 파일을 분석하여 14가지 음향 특성을 측정했습니다. 이를 통해 연구 저자들은 당뇨병 식별 도구를 구축할 수 있었습니다.

여성의 경우 음정과 관련된 특징이 드러났고 남성의 경우 강도 또는 진폭의 변화로 제2형 당뇨병 진단을 내릴 수 있었습니다.

이 연구는 메이요 클리닉 프로시딩에 게재되었습니다: 디지털 건강에 게재되었습니다.

여성의 피치, 남성의 진폭

"우리는 사람의 귀로는 감지할 수 없는 음정 및 강도 변화와 같은 여러 가지 보컬 특징을 살펴봤습니다."라고 이 연구의 수석 저자인 클릭의 연구 과학자 제이시 카우프만(Jaycee M. Kaufman)은 메디컬 뉴스 투데이에 말했습니다. 연구진은 AI와 머신 러닝 기술을 활용하여 제2형 당뇨병 환자의 이러한 미묘한 변화를 감지하고 측정할 수 있었습니다.

"우리는 이러한 음성 변화가 남성과 여성에게 서로 다른 방식으로 나타난다는 사실에 놀랐습니다."라고 카우프만은 말합니다.

클릭의 도구는 캡처된 단일 녹음에서 목소리의 음정, 음정에서 벗어난 정도, 음정의 상대적 평균 변동을 통해 여성의 당뇨병을 찾아낼 수 있습니다.

남성의 경우, 저자는 제2형 당뇨병 진단을 위해 목소리의 강도 또는 진폭과 상대적 평균 음정 변동을 분석한다고 설명합니다.

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당뇨병이 목소리에 미치는 영향

연구에 참여하지 않은 뉴저지주 티넥에 있는 홀리 네임 메디컬 센터의 내분비학자인 아리 에크만 박사는 제2형 당뇨병이 목소리에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 방법이 있다고 말했습니다."혈당이 높은 환자는 성대에 변화가 있을 수 있으며, 이는 아마도 성대의 탄력성에 미치는 영향 때문일 수 있습니다."라고 말했습니다.

장기간 치료하지 않은 제2형 당뇨병 환자는 쉰 목소리를 유발하고 성대에 부담을 줄 수 있는 신경 손상성 말초 신경병증이 발생할 수도 있다고 에크만 박사는 말합니다.

"또한, 환자는 근육 섬유의 손상인 근병증이 있을 수 있으며, 이는 잠재적으로 후두 내 근육 약화로 인해 음성 장애의 유병률을 증가시키는 것으로 나타났습니다."라고 그는 말했습니다.

현재 제2형 당뇨병은 어떻게 진단되나요?

연구에 참여하지 않은 피츠버그 대학의 내분비학자인 제이슨 응 박사는 "현재 당뇨병 진단을 위해 확립된 검증된 도구에는 실험실 검사가 포함됩니다."라고 설명하며 "당화혈색소(HbA1c), 다양한 환경에서의 당 수치 또는 오래된 경구 포도당 내성 검사 방법"을 나열했습니다.

"현재까지 실험실 검사를 거치지 않고 진단을 확인할 수 있는 검증된 도구가 없었기 때문에 이 방법은 새로운 것입니다."라고 Ng 박사는 말합니다.

"당뇨병 분야에서는 환자 선별 검사가 매우 필요하며, 의료 서비스에 대한 접근성이 일부 개인이 진단을 받는 데 제한 요인이 될 수 있습니다."라고 카우프만은 지적합니다.

제2형 당뇨병을 집에서 테스트할 수 있나요?

카우프만은 "사람들이 집에서 스스로 제2형 당뇨병을 검사할 수 있는 기술을 구상하고 있다"고 말했습니다.


"제2형 당뇨병 위험이 있다는 결과를 받으면 주치의를 방문하여 확진 진단을 받을 수 있습니다."라고 그녀는 말했습니다.


응 박사는 "환자를 위해 진단이 더욱 간소화될 수 있는 미래를 기대하며, 이 연구에서 수행된 유망한 연구가 그러한 의도로 더욱 추진될 것으로 예상합니다."라고 말했습니다.


에크만 박사에게 이 도구는 당뇨병 환자의 건강과 진행 상황을 추적하는 수단으로 가장 가치가 있을 것으로 보입니다.


그는 "당뇨병 환자의 성대 변화를 통해 환자의 전반적인 당뇨병 상태를 파악하는 데 더 유용할 수 있다고 생각합니다."라고 말하며, 환자의 혈당 조절 또는 조절 부족을 평가하는 추가 도구로 활용할 수 있을 것이라고 덧붙였습니다.


"이제 이러한 작업이 가능해졌다는 사실에 매우 기쁩니다. [최근까지만 해도 이런 종류의 분석은 복잡성 때문에 불가능했습니다. 이제 강력한 머신 러닝과 계산 기술의 발달로 사람들의 목소리를 분석하여 건강에 대한 단서를 찾을 수 있게 되었습니다."
- 제이시 카우프만, 수석 저자


카우프만은 지금이 디지털 의학에 있어 매우 흥미로운 시기라고 설명합니다.


"조기 발견과 개입을 통해 진단되지 않은 제2형 당뇨병의 합병증을 줄이는 동시에 검진과 관련된 접근성 문제에도 큰 영향을 미칠 수 있기를 바랍니다."라고 그녀는 덧붙였습니다.