인공지능(AI)이 스마트폰 앱을 통해 사람들의 목소리에서 코로나19 감염을 정확하게 감지할 수 있다는 연구결과가 나왔다.
네덜란드 마스트리히트 대학은 산하의 데이터 과학연구소가 유럽호흡기학회 국제회의에서 'AI가 스마트폰 앱을 통해 사람들의 목소리에서 코로나19 감염을 감지할 수 있다'는 연구결과를 발표했다고 뉴스 메디컬이 5일(현지시간) 보도했다.
앱으로 감염 여부 감지가 가능한 것은 코로나19 감염이 일반적으로 상기도(upper respiratory track) 및 성대에 영향을 미쳐 사람의 목소리를 변화시키기 때문이다.
연구팀은 코로나19 감염 검사에 AI를 사용해 음성을 분석하는 것이 가능한지 조사하기 위해 4352명의 건강한 참가자와 건강하지 않은 참가자의 893개 오디오 샘플이 포함된 캠브리지 대학의 '크라우드 소싱 코로나19 사운드 앱(crowed-sourcing COVID-19 Sounds App)'의 데이터를 사용했다. 그 중 308명이 양성 반응을 보였다.
또 멜 스펙트로그램 분석이라는 음성 분석 기술을 사용해 음량, 파워, 시간 경과에 따른 변화와 같은 다양한 음성 특징을 식별했다.
연구팀은 환자와 그렇지 않은 사람들의 목소리를 구별하기 위해 LSTM(Long-Short Term Memory)라는 신경망 모델을 사용했다. LSTM은 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하고 데이터의 기본 관계를 인식하는 신경망을 기반으로 한다. 시퀀스(순서)와 함께 작동하며 메모리에 데이터를 저장할 수 있기 때문에 음성과 같이 시간에 따라 수집된 신호를 모델링하는 데 적합하다.
그 결과 전체 정확도는 89%, 양성 사례를 정확하게 감지하는 능력은 89%, 음성 사례를 정확하게 식별하는 능력은 83%였다.
데이터 과학 연구소 연구원인 와파 알즈바위는 “이번 결과는 측방유동검사(lateral flow test)와 같은 최첨단 검사에 비해 코로나19 진단 정확도가 크게 향상된 것을 보여준다”고 말했다. 특히 스마트폰 앱을 이용한 검사는 다른 검사보다 정확하고 저렴하며 빠르고 사용이 간편해, PCR 검사 비용이 비싸거나 배포가 어려운 저소득 국가에서 사용할 수 있어 주목된다.
지금까지 3만6116명의 참가자로부터 5만3449개의 오디오 샘플을 수집한 연구진은 모델의 정확도를 개선하고 검증하기 위해 더 많은 검증이 필요하다고 지적했다. 또 음성의 어떤 매개변수가 AI 모델에 영향을 미치는지 이해하기 위해 추가 분석을 수행하고 있다.
박찬 위원 cpark@aitimes.com
