thymia와 RMIT University 연구진이 개발한 AI 모델은 20초 음성 녹음에서 제2형 당뇨병과 관련된 위험 신호를 선별할 가능성을 보였다. 다만 임상 검증이 더 필요하며, 연구진은 이 도구가 혈액 검사를 대체하는 것이 아니라 검사가 필요한 사람을 가려내는 데 활용될 수 있다고 설명했다.

연구진은 영국과 미국에서 당뇨병 진단 여부를 보고한 21,129명의 음성 샘플 63,283개로 모델을 학습시켰다. 이어 참가자들이 이솝 우화를 읽는 20초 분량의 원격 녹음으로 모델을 평가했다.

영국 성인 7,319명을 대상으로 한 평가에서 모델은 제2형 당뇨병 진단을 보고한 사람에게 그렇지 않은 사람보다 높은 위험 점수를 80%의 비율로 부여했다. 성별과 연령에 따라서는 성능이 대체로 유지됐지만, 흑인 참가자와 심장병·고혈압·비만이 있는 참가자의 녹음에서는 성능이 낮았다. 연구진은 흑인 참가자 중 당뇨병 진단을 보고한 사람이 적었던 점, 동반 질환이 비슷한 음성 변화를 일으킬 가능성을 이유로 들었다.

참가자 801명의 음성 녹음과 3개월 이내에 집에서 측정한 당화혈색소(HbA1c) 검사 결과를 비교한 평가에서는 당뇨병이 있는 사람에게 더 높은 위험 점수를 75%의 비율로 부여했다. 민감도는 82%, 위양성률은 47%였다. 모델이 낮은 위험으로 분류한 사람 가운데 당뇨병 또는 전당뇨병 범위의 검사 결과를 보인 사람은 없었다.

연구진은 임상 검증을 거친 뒤 1차 진료 현장에서 짧은 음성 녹음으로 위험도를 분류하고, 위험이 높은 사람에게 혈액 검사를 권하는 방안을 제안했다. 음성 기반 선별은 혈액 검사와 함께 쓰는 방식이며, 검사 결과로 진단을 확정하는 도구는 아니다. 연구진은 다음 단계로 임상 환경에서 모델을 시험하고 집단별 성능을 확인할 계획이라고 밝혔다.

원문: Just 20 seconds of speech could help detect type 2 diabetes using AI-based tool