질병을 진단하기 위해서는 컴퓨터와 대화를 하기만 하면 된다. 컴퓨터는 목소리만으로 주의력결핍장애, 외상 후 스트레스 장애, 파킨슨 병 등을 진단해낸다.
최근 몇 년 동안 기술 발전으로 인해 질병을 진단하고 치료하는 새로운 방법을 점점 더 많이 만들어 왔다. 소변 검사를 통해 조만간 암을 발견할 수 있다. 스마트폰 앱으로 성매개감염병(STIs)을 진단할 수 있다. 챗봇은 양질의 정신 건강 서비스를 제공할 수 있다.
당신이 컴퓨터에게 말하면 컴퓨터는 당신의 목소리를 분석하여 사람 의사는 찾아낼 수 없는 질병을 찾아낸다. 머신러닝 알고리즘이 감지할 수 있는 지표의 대부분은 사람의 귀로는 감지할 수 없는 것이다.
우리가 자신의 목소리나 다른 사람의 목소리의 불규칙함을 알아차린다는 것은 그러한 불규칙함이 극단적이라는 것을 의미한다. 음절이 늘어지는 것, 불분명한 발음, 떨림, 비정상적인 평음과 콧소리 등은 모두 서로 다른 건강 상태를 나타내는 지표가 될 수 있다.
우리는 비록 이러한 불규칙한 목소리를 감지한다 하더라도 그 사람이 ‘나는 가슴 통증을 느끼고 있다’, 또는 ‘나는 지금 우울하다’라고 말하지 않으면, 이러한 생체지표를 분석하거나 해석할 수 없다.
그러나 컴퓨터들은 조만간 이를 해석할 수 있게 된다. 다양한 의료 센터, 대학과 보건산업 회사의 연구원들은 음성 질병 지표를 정확히 찾아낼 수 있는 패턴을 확립하기 위해 수백 명의 환자에게 음성 녹음을 수집하여 건강한 사람들의 목소리와 비교하는 기계 학습 소프트웨어에 이를 제공했다.
메이요 클리닉의 의사들은 관상동맥조영술을 받을 예정인 120명의 환자들의 목소리 녹음을 분석하기 위해 이스라엘 회사인 비욘드 버벌(Beyond Verbal)과 협력연구를 진행했다. 참가자들은 휴대폰 앱을 이용하여 30초 간격으로 긍정적인 경험과 부정적인 경험에 대한 텍스트를 읽었다. 의사들은 대조군을 위해 건강한 상태이거나 심장 관련된 검사를 받지 않는 25명의 환자의 목소리도 녹음했다.
의사들은 관상 동맥 질환과 관련된 13가지 음성 특성을 발견했다. 심장병 환자와 심장병이 아닌 사람들의 목소리에서 가장 두드러진 차이는 부정적인 경험에 대해 이야기할 때 발생했다.
음성 진단으로 찾아낼 수 있는 질병은 심장 질환만이 아니다. 연구진들은 아래와 같은 질병에서 진전을 나타내고 있다.
- 주의력결핍 과잉행동장애(ADHD) : 독일 기업인 아우디오프로필링(Audioprofiling)은 음성 분석만을 사용하여 이전에 ADHD 진단을 받은 아동을 90%의 정확성으로 식별해내는데 성공했다. 이 회사의 설립자는 ADHD에 대한 예를 나타내는 지표로 목소리의 리듬을 들었다. ADHD가 있는 어린이는 길이가 짧은 음절로 말하는 경향이 있었다. - 외상 후 스트레스 장애(PTSD) : 복무 중인 군인들의 자살률을 낮추려는 목적으로 보스턴 소재 회사인 코티고(Cogito)는 재향군인회와 협력하여 음성 분석 앱을 이용하여 군인들의 기분 상태를 모니터링했다. 매사추세츠 종합병원의 연구원들은 조울증과 우울증을 앓고 있는 1,000 명의 환자들의 건강을 추적하기 위한 2년간의 연구의 일환으로 음성 분석 앱을 사용하고 있다.
- 뇌손상 : 2016 년 6월 미 육군은 MIT 링컨 연구소와 협력하여 가벼운 외상성 뇌 손상을 진단하기 위해 목소리를 사용하는 알고리즘을 개발했다. 뇌 손상을 나타내는 생체 지표는 길어지는 음절과 모음, 또는 복잡한 안면 근육 운동이 필요한 발음의 어려움을 포함한다.
- 파킨슨 병 : 파킨슨 병은 생체지표가 나타나지 않으며 신경학자의 비싼 클리닉 분석을 통해서만 진단할 수 있다. 파킨슨 보이스 이니셔티브(Parkinson’s Voice Initiative)는 30초 음성 녹음을 머신러닝 소프트웨어로 분석하여 대상자가 파킨슨 병을 앓고 있는지의 여부를 98.6%의 정확도로 진단해내면서 이러한 상황을 변화시키고 있다.
음성을 이용한 질병의 진단이 실제로 실현 가능해지고 널리 퍼지기 전에 해결해야 할 과제가 남아 있다. 우선, 식별 가능한 개인 건강 데이터에 대한 개인 정보 보호 문제가 있다. 또한 주로 영어 사용자를 위해 개발된 알고리즘이므로 다른 언어 사용자에 대해서 어떻게 실행되는지는 아직 명확한 연구가 이루어지지 않았다.
이러한 선결 조건들이 있지만 목소리는 우리의 건강 진단에 중요한 역할을 맡고 있는 것으로 보인다.