코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 무증상 환자, 그들은 바이러스 검사를 받을 가능성이 적고 자신도 모르게 다른 사람에게 감염을 전파할 수 있다. 이처럼 감염의 자각 증상이 없는 사람을 통한 감염에 대한 우려도 그 만큼 크다.

MIT Auto-ID 연구팀이 무증상 인 사람들이 기침하는 방식이 건강한 개인과 다를 수 있음을 발견했다. 이러한 차이는 인간의 귀로 해독할 수 없다. 그러나 그들은 인공지능(AI)에 의해 포착될 수 있다는 것이 밝혀졌다. 이 인공지능 모델은 웹 브라우저와 휴대폰 및 노트북과 같은 장치에서 기침소리 녹음을 통해 무증상 인과 건강한 사람을 구별한다.

이번 개발을 주도한 이 MIT연구팀은 얘기 소리나 기침으로 알츠하이머를 검지하는 AI를 개발해 왔는데, 이번에 새롭게 무증상 환자에게서 코로나19를 감지해내는 새로운 AI 프레임 워크를 통해 알츠하이머 환자를 포함한 오디오 녹음 세트를 제공했고 기존 모델보다 알츠하이머 샘플도 더 잘 식별할 수 있다는 것을 발견했다. 결과는 성대 강도, 정서, 폐 및 호흡 기능, 근육 저하가 질병을 진단하는 데 효과적인 바이오 마커라는 것을 증명했다고 한다.

AI 개발에는 딥신경망의 일종으로서 딥러닝을 벤치마킹 하는데 일반적으로 활용되는 ‘ResNet50’이 이용됐다. 우선 수천 시간의 사람 연설로 모델을학습시켰고, 이어 다른 감정 상태에서 발화된 단어로 구성된 데이터 세트와 기침이 폐와 호흡기의 움직임을 어떻게 변화시키는지를 보여주는 데이터 세트가 부가됐다.

이후, 여러 모델이 결합돼, ‘센 기침’을 ‘약한 기침’에서 떼어낸 결과, AI는 2500명의 코로나19 환자 중 97.1%를 식별할 수 있게 됐다. 무증상 환자로 한정하면 식별율은 100%에 달했다고 한다. 그렇지만 무증상 환자가 아닌 일반인도 약 16.7%로 환자로 식별하는 성능은 보완할 과제이다.

하지만 연구팀은 이 기술은 무증상 환자의 ‘건강한 기침’과 ‘건강하지 못한 기침’을 식별해 ‘조기 경보 시스템’으로 기여할 가능성이 높다고 한다.

코로나19 검사는 통증을 동반할 수 있고, 국가에 따라 비용이 개인에게 부담될 정도로 비싼 곳도 있다. 그러나 AI 진단은 사람 피부에 전연 손상을 주지 않을 뿐 아니라 사실상 무료이고 신속하게 진행할 수 있는 장점이 있다. 다만 이미 증상을 보이는 코로나19 환자를 진단하도록 설계돼 있지 않고, 어디까지나 무증상 환자에 대해 검사와 격리가 필요한지 여부만을 판단하는 한계가 있다.

MIT Auto-ID 연구원이자 이 연구를 주도한 브라이언 수비라나(Brian Subirana) “말 할 때나 기침할 때 나는 소리는 성대나 그 주변 기관의 영향을 받는다. 이것은 사람이 말할 때 그 소리 일부가 기침처럼 되거나 반대로 기침할 때의 소리가 말소리처럼 된다는 의미이다. 이것은 곧 AI가 유창한 연설에서 다양한 정보를 얻을 수 있고, 성별·모국어·정서와 마찬가지로 기침을 검지할 수 있다는 의미이다”라고 말했다.

한편, MIT 연구팀은 AI의 정확도를 높이기 위해 앞으로 더욱 다양한 데이터 세트를 사용해 테스트를 실시해가는 동시에 앱으로 출시될 때를 대비해 개인정보 문제를 어떻게 해결할지를 검토해 나갈 예정이다. 이 연구 과정과 결과는 '인공지능으로 기침 기록만 사용한 COVID-19 진단(COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings- 다운)'이란 제목으로 지난 달 30일 발행된 IEEE 의학 및 생물 공학 저널에 게재됐다.