스마트폰 등을 활용해 문장 몇 개를 읽는 것만으로도 당뇨병을 높은 정확도로 진단하는 인공지능 기술이 나와 주목된다.

비침습적 검사로 순응도를 크게 높일 수 있는데다 의료기관에 방문하지 않고도 상시 스크리닝이 가능하다는 점에서 당뇨병 조기 진단에 큰 도움이 될 수 있다는 것이 전문가들의 의견이다.

현지시각으로 9일부터 13일까지 스페인 마드리드에서 진행되는 유럽 당뇨병학회 연례회의(EASD 2024)에서는 음성 데이터를 이용한 당뇨병 진단 인공지능 기술이 공개됐다.

현재 당뇨병은 전 세계에서 6억명이 넘는 환자가 있을 정도로 빠르게 늘고 있는 만성질환이다.

이로 인해 2050년에는 전 세계에 당뇨병 환자수가 13억명에 달할 수 있다는 경고도 나오고 있는 상황.

특히 당뇨병의 경우 다양한 합병증을 일으킬 수 있다는 점에서 조기 진단을 통한 적극적 관리 방안을 마련하는데 의학계는 물론 정부 차원의 노력이 이어지고 있다.

문제는 여전히 당뇨병이 있는 성인의 약 절반 가량은 증상이 없거나 전형적이지 않아 진단이 늦어지고 있다는 점이다. 이미 합병증이 발견된 뒤에야 진단이 이뤄질 수 ㅣㅇㅆ다는 의미다.

독일 룩셈부르크 의과대학 아비르 알베지(Abir Elbeji) 교수가 이끄는 연구진이 음성 데이터를 이용한 당뇨병 진단 인공지능 개발에 나선 것도 이러한 배경 때문이다.

현재 당뇨병 진단이 건강검진이나 외래 방문 등 의료기관에 방문해야 가능하다는 점에서 접근성에 한계가 있는 만큼 비침습적으로 상시 스크리닝이 가능한 방법이 필요했던 이유다.

이에 따라 연구진은 당뇨병이 의심돼 병원을 찾은 환자의 음성 데이터 6만 4천건과 직접 수집한 607명의 음성 녹음 파일을 가지고 음성 기반 인공지능 알고리즘을 개발했다.

이 데이터를 기반으로 실제 당뇨가 있는 환자와 그렇지 않은 환자간에 음정과 음색 등 다양한 특징을 분석해 딥러닝을 시킨 것이다.

그 결과 약 25초 분량의 음성만으로 이 인공지능은 여성의 경우 66%, 남성의 경우 71%의 정확도로 당뇨병 환자와 정상인을 구분해냈다.

또한 세계에서 가장 권위있는 당뇨병 위험 평가 도구인 미국 당뇨병학회(ADA) 평가 지표와도 높은 일치율을 보였다.

이 인공지능이 예측한 위험도와 미국 당뇨병학회 평가 지표를 통한 위험도가 93% 일치했기 때문이다.

아비르 알베지 교수는 "여러 보고에 따르면 현재 당뇨병이 이미 발병한 환자 중 절반 이상이 진단을 받지 못한 상태"라며 "이들을 조기에 발견하고 치료하는 것은 의학계는 물론 전 세계적인 보건 과제"라고 설명했다.

이어 그는 "의료기관에 방문하지 않고도 비침습적으로 상시 스크리닝이 가능한 이 방식을 활용한다면 진단되지 않은 당뇨병 환자를 찾아내는데 큰 도움이 될 것"이라며 "이를 더욱 고도화해 임상 현장에 보급할 수 있는 방법을 찾아가고 있다"고 밝혔다.