국내 연구진이 뇌졸중 환자의 목소리 분석을 통해 흡인성 폐렴 위험도를 예측할 수 있는 기술을 개발했다.
가톨릭의대와 포항공대 연구진은 인공지능(AI)를 활용해 음성 기반으로 '뇌졸중 후 연하곤란 환자의 폐렴 합병증' 발생을 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 개발했다고 밝혔다.
가톨릭대 부천성모병원 재활의학과 임선 교수팀은 머신러닝 기술을 이용한 자동 음성 신호 분석을 통해 중증 연하장애 환자와 흡인성 폐렴 발생 위험이 높은 환자를 각각 88.7%, 84.5%의 민감도로 구별했다.
흡인성 폐렴은 뇌졸중 환자의 약 3분의 1에서 발생하는 것으로 알려져 있다. 뇌졸중 후유증으로 연하곤란(삼킴장애)이 있는 환자에서 흡인성 폐렴의 발생 위험이 높기 때문에 연하곤란 중증도를 정확하게 예측하는 것은 중요하다.
이번에 국내 연구진이 개발한 머신러닝 모델은 목소리만으로도 흡인성 폐렴을 비침습적으로 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 폐렴 발생 전 위험을 예방 대처할 수 있어 연하장애 환자 치료에 도움이 될 것으로 보인다.
한편 이번 연구 결과는 SCIE 학술지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 10월 게재됐다.
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