우울증에 귀기울이는 소프트웨어 MIT설립기업 코기토 헬스, 음성분석통해 질환 판별 프로그램개발 중 2009년 11월 09일(월)
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소프트웨어로 우울증 환자를 식별할 수 있는 실험이 대규모 샘플을 사용한 테스트에 들어갔다.
미국 MIT가 만든 학교기업이 진행 중인 이 프로젝트는 2010년께 첫번째 연구결과를 발표할 예정이다.
대화가 잘 되지 않거나 결렬될 때는 일반적인 불만요소가 원인이 된다. "무엇을 말했느냐가 아니라 사실 어떻게 말했느냐가 중요하다." MIT 미디어랩의 샌디 팬트랜드 교수와 그의 연구팀은 사람들 목소리의 톤과 높이, 쉬는 횟수와 말의 빠르기 등이 사람들의 감성상태를 드러낸다고 말한다.
말에서 미묘한 변화를 분석
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| ▲ 기술고문 샌디 팬트랜드(Sandy Pentland) 교수 | 대부분의 발성 인식 소프트웨어가 단어와 문장을 텍스트로 변화하는데 집중하는데 반해, 팬트랜드의 연구팀은 말에서 미묘한 변화를 분석해 그 사람이 대화에 서투른지, 근심이 있는지, 대화를 끊고 싶거나 우울한지 등의 기분을 판별해 낸다.
데카르트 철학의 근본원리, 코기토 에르고 숨(cogito ergo sum)에서 이름을 빌린 코기토 헬스(Cogito Health)는 메사츄세츠 찰스타운에 있는 팬트랜드의 회사다. MIT를 기반으로 한 이 회사에서는 전화를 통해 들려오는 목소리를 통해 우울증을 가려내는 음성분석 소프트웨어를 개발하고 있다.
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| ▲ 코기토헬스 조슈아 피에스트(Joshua Feast) 사장 | 수년동안 정신과의사들은 우울증으로 병원을 찾은 사람들의 특징적인 패턴을 정리해왔다. 이들은 대개 느리거나 빠르게, 종종 더듬거리는 하나의 톤으로 말한다. 회사 CEO 조슈아 피에스트과 그의 동료들은 이같은 음성샘플에서 목소리 패턴을 알아챌 수 있도록 컴퓨터를 단련시켜왔다.
피에스트는 "소프트웨어가 만성질환에 있는 환자들을 관리하는데 유용한 도구가 될 수 있다"고 말한다. 특정한 질환 관리 프로그램의 부분으로 간호사들은 일상적으로 환자들을 방문해 그들의 상태가 어떤지를 묻는다. 그러나 우울증의 징후를 간호사가 알아채기는 보다 까다롭다.
피에스트는 음성분석 소프트웨어가 간호사들에게 통상적인 전화통화를 하는 동안 우울증을 가려낼 수 있는 자연스럽고 비침입적인 방법을 제공한다고 말한다. 그는 "만약 당신이 간호사이고 만성 당뇨환자를 다룬다면, 그 사람에게 우울해 있는지를 묻는 것은 매우 난감한 일일 것"이라며 "우리는 만성질환을 가진 환자들의 혼란한 심리상태를 다루는 간호사들이 이를 알아챌 수 있도록 도와줄 것"이라고 말했다.
녹음된 음성에서 특정한 패턴 짚어내
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| ▲ 음성신호를 통해 우울증의 실마리를 찾아내는 수학적 모델과 샘플 데이터 ⓒCogito Health | 몇년 전, 거대제약회사 파이자는 파킨슨씨병의 조기 조짐을 알아챌 수 있는 음성분석 소프트웨어를 개발했다. 파이자의 과학자들은 대화 중의 작은 떨림을 인식할 수 있는 소프웨어를 설계했다. 이런 떨림은 다양한 상태에 대한 환자들의 반응을 측정하는데 도움이 되는 실마리를 제공한다.
같은 방법으로, 코기토 헬스의 소프트웨어는 녹음된 음성에서 특정한 패턴을 짚어낸다. 예를 들어, 연구자들은 말하는 사람의 톤, 말의 가변성, 목소리 힘의 크기, 대화에 참여하려는 수준 등의 강도를 측정하는 수학적 모델을 개발했다.
예를 들어 어떤 사람이 조용히 있거나 '우-휴'하는 반응이 어떤지를 통해 떨림을 판별해 내는 것이다. 이 회사의 과학기술 고문 팬트랜드는 "단어가 아니라 말의 패턴에 귀를 기우리는 것"이라며 "여러 배경에서 이런 신호들을 측정하면, 당신이 어떤 심정인지를 말하는 셈"이라고 말했다.
코기토 헬스는 간호사와 환자간, 환자간의 통상적으로 일어나는 수백건의 전화대화를 수집해 소프트웨어 상의 대규모 소스를 만들고 있다. 환자가 우울증에 있는 것을 알기위한 기술적인 의문점들이 해결되면, 연구자들은 소프트웨어를 테스트하고 다시 역으로 이들 환자들이 실제로 어떤 상태인지를 알아낼 계획이다.
피에스트는 "이런 시도는 아직도 계속되고 있다. 그러나 그 결과가 대단히 고무적"이라며 "2010년에 첫번째 실험결과 논문이 나올 것"이라고 덧붙였다. |
 저작권자 2009.11.09 ⓒ ScienceTimes |