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▲ 헛기침 소리로 코로나19 감염 98% 예측…MIT, AI 알고리즘 개발
MIT 산하 자동인식연구소 소속 연구자들이 개발한 이번 AI 알고리즘은 온라인상에서 모집한 자원봉사자 몇만 명에게 받은 헛기침 소리 데이터를 분석하는 기계 학습 과정을 통해 무증상자와 무감염자를 구분할 수 있게 했다.
특히 이번 알고리즘은 코로나19 검사에서 양성 반응을 보인 사람들을 98.5%의 정확도로, 무증상자들에 대해서는 100%의 정확도로 인식했다.
이에 따라 MIT 연구진은 누구나 편하게 무료로 내려받아 예측해 볼 수 있도록 애플리케이션(이하 앱)으로 제작하는 것을 목표로 더 많은 참가자를 대상으로 기침 소리 표본을 수집하고 있는 것으로 전해졌다.
이런 앱은 교실(강의실)이나 공장 또는 식당 등 사람이 많은 곳에 가기 전에 사용하면 코로나19 확산을 사전에 막을 수 있다고 이번 AI 알고리즘 개발 연구에 참여한 자동인식연구소의 소장이기도 한 브라이언 수비라나 박사는 설명했다.
자동인식연구소는 이미 기침 소리와 발성을 이용한 AI 알고리즘을 활용해 폐렴과 천식은 물론 성대 약화 등 신경근육 저하와 관련한 알츠하이머병과 같은 질환을 분석하고 있었다.
수비라나 박사는 코로나19 팬데믹(세계적 대유행)이 시작됐을 때 자신들이 개발 중인 AI 프로그램이 일시적인 신경근육 손상을 유발하는 코로나19에 대해서도 효과가 있으리라고 생각했다.
수비라나 박사는 “발성과 기침 소리는 모두 성대와 주변 장기의 영향을 받는다”면서 “이는 말할 때 그중 일부가 헛기침 소리와 같다는 뜻이고 그 반대도 마찬가지라는 것”이라고 말했다.
지난 4월 이들 연구자는 많은 사람으로부터 기침 소리를 수집하기 위해 웹사이트를 만들고 방문자들을 대상으로 코로나19 증상이 있는지, 코로나19에 감염됐었는지, 어떻게 진단받았는지 등을 자세히 묻는 설문 조사에 응답하게 했다.
이 사이트에는 무증상자 등 코로나19 환자 약 2500명을 포함한 참가자 7만여 명이 의식적으로 억지로 기침하는 이른바 헛기침 소리를 기록한 녹음 파일이 제출됐다. 총 20만 건이 넘는 의도적인 기침이 이 사이트에 기록됐다.
그 결과, 이들 데이터를 이용해 기계 학습을 한 AI 알고리즘은 성대의 강도와 폐·호흡기 능력 그리고 근육 저하의 패턴들을 묘하게도 정확하게 찾을 수 있었다. 이 알고리즘은 또 증상이 없지만, 코로나19 검사에서 양성 반응이 나온 무증상자들이 제공한 모든 기록을 정확하게 구별했다.
이에 대해 수비라나 박사는 “이 알고리즘은 비록 증상이 없어도 코로나19에 감염됐을 때 목소리를 내는 방법이 변한다는 점을 보여주는 것 같다”고 설명했다.
영국 케임브리지대에서도 올해 봄부터 비슷한 프로젝트를 시작했지만, 정확도가 80%에 불과했다는 점을 고려하면 MIT가 개발한 AI 알고리즘의 능력은 대단한 것처럼 느껴진다.
하지만 수비라나 박사는 “이런 알고리즘이 기존 검사를 대체해서는 안 된다”고 지적하면서 “왜냐하면 이 알고리즘의 주된 기능은 무증상자와 무감염자의 기침 소리를 단지 구별하는 것이기 때문”이라고 설명했다.
자세한 연구 성과는 국제전기전자공학회(IEEE) 산하 의용생체공학회(EMB)가 발행하는 의용생체공학회지(Journal of Engineering in Medicine and Biology) 최신호(10월 30일자)에 실렸다.
사진=123rf
윤태희 기자 th20022@seoul.co.kr
