제2형 당뇨 진단 AI, 10초 음성만으로 86% 정확도 판별!

제2형 당뇨병 발병 여부를 86% 이상 정확도로 판별하는 인공지능(AI)이 개발됐다. 진단은 나이와 성별, 키, 체중 등 기본 건강 데이터와 스마트폰에 녹음된 10초 정도 목소리만으로 가능하다. 캐나다 클릭 연구소(Klick Labs)는 제2형 당뇨병을 진단하는 AI 모델이 여성은 89%, 남성은 86% 진단 정확도 확인했다. 기존 공복혈당 검사법(FBG, 85%), 당화혈색소 검사법(A1C, 91%), 경구 포도당 부하 검사법(OGTT, 92%)과 유사한 수준이다.

클릭연구소 제이시 코프먼 연구원팀 당뇨 진단 AI 개발

23년 10월 19일 의학저널(Mayo Clinic Proceedings: Digital Health)에서 6~10초 분량 목소리로 제2형 당뇨병 여부를 구별하는 AI 모델을 개발 사실을 알렸다. 연구팀은 음성 기술과 인공지능을 결합, 스마트폰에 몇 문장을 말하는 것만으로 제2형 당뇨병 여부를 쉽게 확인할 수 있는 시스템을 개발했다.

당뇨병에 대한 국제당뇨병연맹(IDF) 조사 데이터

전 세계 성인 당뇨병 환자 2명 중 1명(약 2억4천만 명)이 당뇨병에 걸렸다는 사실을 모르고 있다.

당뇨병 환자 90%는 몸 안에서 인슐린이 만들어지지만 제 기능을 하지 못하는 제2형 당뇨병이다.

당뇨병 현재 진단 방법

당화혈색소 검사(A1C)
공복혈당 검사(FBG)
경구 포도당 부하 검사(OGTT)

상기 3가지 모두 병원을 방문해 혈액 채취로 검사 한다.

연구팀이 조사한 기본 건강 데이터

건강한 남녀 192명과 제2형 당뇨병 환자 75명을 대상으로 했다.
나이, 성별, 키, 체중 등 기본 건강 데이터를 조사했다.
2주간 매일 6차례씩 6~10초간 스마트폰에 제시된 문구를 녹음 했다.
제2형 당뇨병 여부를 구분하는 AI 모델에 사용한 데이터 기본 건강 데이터에서 녹음 샘플 1만8천465개를 분석했다.
건강한 사람과 제2형 당뇨병 환자 간 차이를 찾아내는 14가지 음향학적 특징을 추출했다.
이를 이용해 AI 모델을 만들었다.
분석 플로우 차트와 머신 러닝 프로세스

제2형 당뇨병 여부를 판별 AI모델 정확도

여성의 경우 : 89% 정확도
남성의 경우 : 86% 정확도

이 정확도는 공복혈당 검사(FBG, 85%), 당화혈색소 검사(A1C, 91%), 경구 포도당 부하 검사(OGTT, 92%) 정확도와 비슷함

클릭연구소 코프먼 연구원팀 성과

신호처리를 통해 제2형 당뇨병으로 인한 목소리 변화를 감지할 수 있었다
이 변화는 남성과 여성에서 다른 방식으로 나타났다
기술이 당뇨병 검사 방식을 변화시킬 수 있을 것으로 예상된다
현 검사법이 가진 비용과 시간 장벽을 없앨 수 있다

클릭연구소 코프먼 연구원팀 추후 계획

음성 진단을 당뇨병전증, 여성 건강, 고혈압 등으로 확대하는 연구를 할 예정이다.

호로파 씨앗이 당뇨 치료에 미치는 효과 검증 연구 결과!

호로파는 지중해 서부 지역에서 나는 한해살이풀이다. 호로파 씨앗은 몸속 혈당과 인슐린의 균형을 유지하는 데에 효과가 있어 약용한다. 호로파 씨앗이 당뇨에 미치는 효과를 입증하는 해외