미국 연구진이 인공지능(AI)을 이용한 음성 분석을 이용해 외상후 스트레스 장애(PTSD)를 진단하는데 성공했다.
미국 뉴욕대학교 의과대학의 연구진은 특별히 고안된 컴퓨터 프로그램이 퇴역군인의 음성을 분석함으로써 외상후 스트레스 장애를 89%의 정확도로 진단할 수 있다는 점을 확인했다고 밝혔다.
연구 책임저자인 찰스 마머 박사는 “우리의 발견은 음성 기반의 특성이 질병을 진단하는데 이용될 수 있으며 개선 및 검증이 이뤄지면 가까운 미래에 임상에서 활용될 수 있다는 것을 보여준다”고 말했다.
전 세계 성인 중 70% 이상은 삶의 어느 시점에서 외상 사건을 경험하는 것으로 추정되고 있다. 일부 국가에서는 PTSD에 시달리는 사람의 비율이 12%인 것으로 추산된다. PTSD 환자들은 유발사건을 기억할 때마다 강하고 지속적인 고통을 겪는다.
이 연구의 저자들은 PTSD 진단이 대개 임상 면담 또는 자가보고형 평가로 이뤄지는데 두 방법 모두 편견이 개입되기 쉽다고 설명했다.
이러한 한계점으로 인해 PTSD의 진행을 객관적으로 측정할 수 있는 신체적 지표를 개발하기 위한 노력이 이뤄져 왔지만 지금까지는 진전이 더뎠다.
뉴욕의대 연구진은 사례를 기반으로 개인을 분류하는 방법을 배울 수 있는 능력을 갖춘 랜덤 포레스트(random forest)라는 통계 및 기계학습 기술을 이용했다.
이러한 AI 프로그램은 훈련 데이터양이 증가함에 따라 정확도가 높아지면서 의사결정을 할 수 있는 결정 규칙과 수학적 모델을 구축한다.
연구진은 임상 가용 외상후스트레스장애척도(CAPS)라는 진단 면담 도구를 이용해 군복무 관련 PTSD를 가진 퇴역군인 53명과 PTSD가 없는 퇴역군인 78명에 대한 기록을 실시했다. 이 기록은 음성 소프트웨어로 입력됐으며 AI 프로그램을 통해 짧은 대화로 포착된 총 4만526개의 음성 기반 특징이 산출됐다.
랜덤 포레스트 프로그램은 덜 명확한 말투, 활기가 없고 기계적인 어조 같은 특정 음성 특징 패턴을 연결시켰다.
이 연구에서 PTSD 발병 메커니즘이 연구된 것은 아니지만 이론적으로는 외상사건이 사람의 음성에 영향을 미치는 감정과 근긴장도를 처리하는 뇌 회로를 변화시킨다고 한다.
연구팀은 더 많은 데이터를 이용해 AI 음성 도구를 교육하고, 독립적인 샘플로 검증한 뒤 임상에서의 사용을 위해 승인을 신청할 계획이다.
연구 주저자인 아담 브라운 박사는 “음성은 저렴하게 원격에서 비침입 방식으로 측정될 수 있기 때문에 자동화된 진단 시스템에서 사용하기에 매력적인 후보”라고 강조했다.
소프트웨어를 개발한 SRI 인터내셔널의 음성기술연구소 책임자 디미트라 버지리는 “이 연구에서 사용된 음성 분석 기술은 SenSay Analytics라는 음성 분석 플랫폼에 포함된 기능에 속한다"면서 "이 소프트웨어는 단어와 음성의 주파수, 리듬, 음색, 발성 특성을 분석해 감정, 정서, 인지, 건강, 정신건강, 의사소통 질 같은 화자의 상태를 추론한다”고 부연했다.
이 연구 자료는 지난 22일(현지시간) 미국불안우울증학회 학술지 Depression and Anxiety에 게재됐다.
