기침 소리로 살펴보는 내 기침의 변화

만성 기침은 일상과 삶의 질에 오래 영향을 주지만, 내 기침이 어떤 상태인지, 요즘 달라졌는지를 스스로 객관적으로 알기는 어렵습니다.

진료 때 증상을 설명하는 방법이 주로 기억이나 설문이다 보니, 몇 주에서 몇 달에 걸친 변화를 꾸준히 기록하고 전달하기도 쉽지 않습니다.

ANiMA는 스마트폰으로 기침 소리를 녹음하고, 음향을 분석해 기침 패턴이 어떻게 변하는지를 숫자와 기록으로 남깁니다. 사람마다 기침 소리가 다르기 때문에, 앞으로는 각자의 평소 기침을 기준으로 변화를 살피는 방식으로 발전시키려 합니다.

ANiMA의 목적은 질병 진단이 아니라, 스스로 상태 변화를 살피고 진료 때 의료진에게 보여줄 객관적인 기록을 쌓는 것입니다.

현재 ANiMA의 기준 분포는 해외 공개 기침 데이터셋(COUGHVID)으로 만들었습니다. 녹음 환경도 사용자 특성도 다른 해외 데이터가 국내 사용자에게 얼마나 잘 맞는지는 아직 더 확인해야 합니다.

그래서 팀원들이 대중교통, 집, 실외에서 국내 생활 소음을 직접 녹음해 기침 판별 모델 학습에 썼습니다.

앞으로는 이 사이트를 통해 국내 기침 데이터를 모아, 국내 환경에 맞는 기준을 만들어 가려 합니다.

녹음 버튼을 누른 뒤 결과가 나오기까지, 안에서는 다섯 단계가 진행됩니다.

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   기침 소리 녹음

   조용한 곳에서 기침 소리를 녹음합니다. 주변 소음이 적을수록 분석이 정확해집니다.

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   기침인지 확인

   녹음된 소리를 시간·주파수 그림(스펙트로그램)으로 바꾼 뒤, AI 모델(2D CNN)이 기침인지 먼저 판별합니다. 기침이 아니면 분석을 멈춥니다.

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   소리를 숫자로 바꾸기

   기침으로 판별되면, 같은 AI 모델이 기침의 음향 특징을 여러 개의 숫자 묶음으로 뽑아냅니다.

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   기준 패턴과 맞춰보기

   특별한 증상이 없는 사람들의 기침이 이루는 범위를 기준으로 삼습니다. 이 기준은 공개 데이터셋 COUGHVID에서 의료진이 건강한 기침으로 분류한 음원 705개, 기침 구간 1,354개로 만들었습니다.

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   얼마나 벗어났는지 재기

   녹음한 기침이 그 범위에서 얼마나 떨어져 있는지 마할라노비스 거리로 계산해 0~100 백분위로 바꾸고, 50 미만은 양호, 50 이상 75 미만은 주의, 75 이상은 경고로 보여드립니다. 이 구간은 기준과 비교한 소리의 차이일 뿐, 질병의 유무나 심한 정도를 뜻하지 않습니다.

결과와 함께 신뢰도 점수도 보여드립니다. 기침일 확률(70%)과 녹음 품질(30%)을 합친 점수로, 이번 녹음을 분석에 얼마나 믿고 쓸 수 있는지를 나타냅니다. 이탈도와는 별개의 점수입니다. 구간 경계값과 가중치는 현재 초기값이며, 검증을 거쳐 보완할 예정입니다.

만성 기침이 있으면 삶의 질 점수(EQ-5D-3L)가 0.86에서 0.79로 낮아지고, 65세 이상 여성에서는 0.70에서 0.55로 차이가 더 커집니다. (국민건강영양조사 2010~2016 재구성)

LCQ, VAS 같은 설문은 주관적이라 실제 기침 빈도나 변화와 맞지 않을 때가 있고, 24시간 녹음 장비는 오래 쓰기 어렵습니다. 일상에서 반복해서 쓸 수 있는 객관적인 기록 도구가 필요한 이유입니다.

출처: 송우정·김상훈(2019), 대한내과학회지 / Kang J.Y. et al.(2020), Allergy Asthma Immunol Res / Kang J.Y. et al.(2019), Lung

기침 17,453건과 비기침 11,657건으로 기침 판별 모델을 학습했고, 시험 데이터 2,911건으로 성능을 평가했습니다.

이 수치는 기침과 기침이 아닌 소리를 얼마나 잘 구분하는지에 대한 성능이며, 건강 상태를 판정하는 성능이 아닙니다.

Android 프로토타입으로 기침 50건을 측정해 이탈도 계산, 단계 표시, 기록 추적이 정상적으로 작동하는 것을 확인했습니다. 임상적 유효성은 아직 검증하지 않았습니다.

• 해외 데이터로 만든 기준이 국내 사용자와 다양한 녹음 환경에 얼마나 맞는지 검증합니다.
• 이 사이트를 통해 국내 기침 데이터를 모읍니다.
• 사용자 본인의 평소 기침을 기준으로 하는 개인별 기준 분포를 만듭니다.
• 기기와 소음 조건을 바꿔 가며 반복 측정해, 결과가 안정적인지 확인합니다.
• 의료기관과 협업하게 되면, 건강 상태가 확인된 데이터로 기준과 지표의 유용성을 검토하고, 측정 기록을 구조화된 보고서로 제공하는 방향을 검토합니다.

어떤 기능도 의료적 판단을 대신하는 것으로 내세우지 않습니다.

• 가능한 한 조용한 환경에서 녹음해 주세요.
• 기침이 아닌 소리(말소리, 주변 소음)가 섞이면 분석이 중단되거나 신뢰도 점수가 낮게 나올 수 있습니다.

• 참여 여부는 전적으로 본인의 선택이며, 언제든 그만둘 수 있습니다.
• 분석을 요청하지 않으시면 개인을 식별할 수 있는 정보는 포함되지 않습니다.
• 분석을 요청하시더라도 가입 시 만든 ID 정도만 식별 번호로 쓰이고, 이름·연락처 같은 인적사항은 저장하지 않습니다.