AI 기반 호흡음 분석 모델로 천명음 진단 개선
소아의 호흡기 질환은 성인에 비해 더욱 다양한 위험 요소를 동반하며, 이에 따라 정확한 진단 방법의 필요성이 대두되고 있다. 특히 천명음은 좁아지거나 막힌 기도로 인해 발생하는 쌕쌕거리는 호흡음으로, 소아 천식과 만성폐쇄성폐질환 등에서 나타난다. 하지만 현재 천명음 진단은 의료진의 숙련도에 크게 의존하고 있으며, 이로 인해 정확도가 떨어질 수 있다. 이를 해결하기 위해 분당서울대병원 소아청소년과 김경훈 교수팀은 AI 기반의 호흡음 분석 모델인 AST(호흡음 분석 변환 모델)를 개발하였다. 이 연구는 천명음의 조기 진단과 호흡기 질환 예방에 큰 기여를 할 것으로 기대된다. AI 기반 호흡음 분석 모델의 필요성 AI 기반 호흡음 분석 모델은 기존의 청진기에 비해 많은 장점을 제공한다. 천명음 진단에서의 AI 기술 활용은 다음과 같은 이유들로 인해 더 중요해지고 있다: 1. **숙련도 차이를 극복**: 의료진의 청진 감각은 개인의 경험이나 능력에 따라 다르다. AI 모델은 이러한 주관적인 요소를 제거하고 객관적인 접근을 가능하게 한다. 2. **데이터의 정확성 향상**: AI는 대량의 데이터를 분석함으로써 숨겨진 패턴이나 경향성을 파악할 수 있다. 이는 보다 높은 정확도로 천명음을 진단할 수 있도록 돕는다. 3. **의료 접근성 향상**: AI 기술은 원격 진료 및 지역 의료에 도움이 된다. 더 많은 지역에서 쉽게 활용될 수 있도록 하여 의료 서비스의 격차를 줄인다. AST 모델은 이러한 필요성을 충족시키기 위해 개발된 혁신적인 시스템이다. 천명음 진단을 위한 AI의 발전은 엄청난 잠재력을 지닐 가능성이 있다. AST 모델의 구조와 기능 AST 모델은 기존의 CNN(합성공 신경망)에 비해 몇 가지 주요 특징이 있다. 이 구조는 천명음 진단에 있어 획기적인 진전을 가능하게 한다. 주요 기능은 다음과 같다: 1. **멜 스펙트로그램 변환**: 음성을 주파수 형태의 이미지로 변환하여 분석함으로써, 소리의 다양한 특성을 효율적으로 인식할 수 ...