이번에 개발한 프로그램은 AI가 사람의 음성을 듣고 치매 여부를 판별한다. 성대에서 만들어진 사람의 음성은 성도를 거치면서 증폭되거나 감쇠되는데, 치매환자의 경우 정상인과 차이가 발생하며, 이러한 음성의 특징을 AI가 분석하여 치매 여부를 선별할 수 있다.
이번 프로그램은 보건소나 병원 방문 없이 비대면으로 치매를 선별할 수 있어 진단 비용을 줄일 수 있으며, 앱 형태로 개발되어 의료진과 환자, 가족의 부담 없이 주기적, 반복적으로 손쉽게 사용할 수 있다는 장점도 있다.
치매는 일상생활의 저하가 나타나기 전 수 년에 걸쳐 기억, 언어, 판단력 등 여러 인지기능이 떨어지기 때문에 조기 발견이 매우 중요하다. 치매를 조기에 진단하면 건강 대책을 미리 수립해 인지기능을 더 오래 유지할 수 있으며, 치매에 동반되기 쉬운 질환과 이에 따른 잠재적 안전 문제도 예방할 수 있다.
치매 환자 수와 치매로 인한 사회적 비용은 매년 증가하고 있다. 2019년 78만8000명이었던 환자 수는 ‘오는 2030년 136만1000명으로 달할 것으로 예상된다. 치매 관리 비용도 지난해 16조3000억 원에서 2030년 33조7000억 원으로 급증할 것으로 예상된다. 이번에 개발한 프로그램이 보급되면 치매 조기 진단이 활성화되어 치매로 인한 사회적 비용 절감에 크게 기여할 것으로 기대된다.
양사는 지난 해부터 AI를 활용한 사회적 문제 해결이라는 공동 목표로 본 연구를 시작했으며, 일년 여의 개발기간을 거쳐 실 사용 환경에서 테스트하게 되었다. SKT는 서울대학교 의과대학 연구팀 소속 전문의 및 임상심리전문가와 함께 이달부터 종합병원 및 치매안심센터에서 프로그램을 검증하고, 이를 통해 치매 선별 정확도를 높여갈 계획이다.
또 문법 조성이나 언어 반복 등 치매 환자의 언어적 특징과 얼굴 인식, 심박수 및 혈압 등 추가 정보를 활용한 진화한 AI 치매 선별 프로그램도 내년에 선보일 계획이다.
김윤 SKT CTO는 “AI 기술을 의과대학과 공동으로 연구하여 의학 프로그램을 상용 환경에서 검증하게 된 것은 AI 헬스케어 분야의 큰 진전”이라며 “SKT는 앞으로도 취약 계층 지원 등 사회에 기여하는 AI를 개발해 나가겠다”고 말했다.
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