[메디컬투데이=한지혁 기자] 주어진 문장에 대한 음성을 분석함으로써 파킨슨병의 위험을 예측하는 딥러닝 모델이 개발됐다.

짧은 음성 녹음으로부터 파킨슨병의 발생 위험을 예측하는 알고리즘을 개발한 연구 결과가 학술지 ‘MDPI’에 실렸다.

파킨슨병은 알츠하이머병 다음으로 흔한 신경 퇴행성 질환이다. 전 세계적으로 1000만명 이상이 매년 파킨슨병을 진단받는다.

파킨슨병이 발생하는 근본적인 메커니즘은 아직 완전히 이해되지 않았다. 파킨슨병의 초기에는 변비, 주간 졸림, 무관심함 등의 비특이적인 증상이 발생하며, 운동 증상은 질환이 어느 정도 진행됐을 때 나타난다.

현재 대부분 환자들은 신경의 퇴행이 진행된 상태에서 파킨슨병을 진단받는다. 파킨슨병을 조기에 진단할 수 있다면 더욱 이른 개입을 통해 삶의 질과 기능을 오랜 기간 유지할 수 있을 것이다.

음성 분석을 통한 파킨슨병의 진단은 최근 몇 년 동안 학계의 주요 관심사 중 하나였다. 이전의 연구는 초기 파킨슨병 환자들이 다양한 종류의 언어 능력 결핍을 가진다는 사실을 보였다.

이번 연구에서, 연구진은 파킨슨병 환자와 건강한 사람들의 목소리를 구별하기 위한 자동화된 검사 기법을 개발했다.

연구에는 이탈리아어를 사용하는 참가자 50명과 리투아니아 참가자 104명이 참여했다. 이탈리아 참가자 중 28명이 파킨슨병 환자였으며, 리투아니아 참가자 중 61명이 파킨슨병 환자였다.

연구진이 개발한 딥 러닝 모델은 이탈리아 참가자의 90%와 리투아니아 참가자의 80%에서 파킨슨병의 이환 여부를 몇 초 내로 정확하게 예측해 냈다.

전문가들은 “말과 음성 기능의 장애는 파킨슨병 환자들에서 매우 흔하며, 뇌 속 다양한 구조의 퇴화로 인해 목에 있는 근육이 적절히 기능하지 못하여 발생한다”라고 설명했다.

연구진은 다양한 언어에 대해 적용 가능한 포괄적인 시스템을 구축하여, 궁극적으로 파킨슨병 발생의 위험을 예측하는 애플리케이션을 개발할 수 있길 희망한다고 밝혔다.