KR20190081626A - 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 조기판별 시스템 - Google Patents
인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 조기판별 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20190081626A KR20190081626A KR1020170184298A KR20170184298A KR20190081626A KR 20190081626 A KR20190081626 A KR 20190081626A KR 1020170184298 A KR1020170184298 A KR 1020170184298A KR 20170184298 A KR20170184298 A KR 20170184298A KR 20190081626 A KR20190081626 A KR 20190081626A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- unit
- voice
- depression
- anxiety
- analyzing
- Prior art date
Links
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 title claims abstract description 26
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 title claims abstract description 25
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 206010012289 Dementia Diseases 0.000 title claims abstract description 22
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 230000002028 premature Effects 0.000 title claims description 14
- 206010010144 Completed suicide Diseases 0.000 title abstract description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title description 2
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims description 41
- 208000020016 psychiatric disease Diseases 0.000 claims description 27
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 11
- 230000036651 mood Effects 0.000 claims description 7
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract description 10
- 201000010099 disease Diseases 0.000 abstract description 7
- 230000004630 mental health Effects 0.000 abstract description 6
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 abstract description 4
- 238000011282 treatment Methods 0.000 abstract description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 abstract 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 4
- 208000002193 Pain Diseases 0.000 description 3
- 230000000994 depressogenic effect Effects 0.000 description 3
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 3
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 3
- 206010012374 Depressed mood Diseases 0.000 description 2
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 2
- 230000036770 blood supply Effects 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- VYFYYTLLBUKUHU-UHFFFAOYSA-N dopamine Chemical compound NCCC1=CC=C(O)C(O)=C1 VYFYYTLLBUKUHU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000002858 neurotransmitter agent Substances 0.000 description 2
- QZAYGJVTTNCVMB-UHFFFAOYSA-N serotonin Chemical compound C1=C(O)C=C2C(CCN)=CNC2=C1 QZAYGJVTTNCVMB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- SFLSHLFXELFNJZ-QMMMGPOBSA-N (-)-norepinephrine Chemical compound NC[C@H](O)C1=CC=C(O)C(O)=C1 SFLSHLFXELFNJZ-QMMMGPOBSA-N 0.000 description 1
- 208000024827 Alzheimer disease Diseases 0.000 description 1
- 208000028698 Cognitive impairment Diseases 0.000 description 1
- 206010010774 Constipation Diseases 0.000 description 1
- 206010011971 Decreased interest Diseases 0.000 description 1
- 206010012735 Diarrhoea Diseases 0.000 description 1
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 description 1
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 description 1
- 208000034826 Genetic Predisposition to Disease Diseases 0.000 description 1
- 206010019233 Headaches Diseases 0.000 description 1
- 206010022998 Irritability Diseases 0.000 description 1
- YJPIGAIKUZMOQA-UHFFFAOYSA-N Melatonin Natural products COC1=CC=C2N(C(C)=O)C=C(CCN)C2=C1 YJPIGAIKUZMOQA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010049816 Muscle tightness Diseases 0.000 description 1
- 206010034719 Personality change Diseases 0.000 description 1
- 208000001431 Psychomotor Agitation Diseases 0.000 description 1
- 206010038743 Restlessness Diseases 0.000 description 1
- 208000013738 Sleep Initiation and Maintenance disease Diseases 0.000 description 1
- 206010071299 Slow speech Diseases 0.000 description 1
- 208000031674 Traumatic Acute Stress disease Diseases 0.000 description 1
- 206010044565 Tremor Diseases 0.000 description 1
- 201000004810 Vascular dementia Diseases 0.000 description 1
- 208000026345 acute stress disease Diseases 0.000 description 1
- 230000036528 appetite Effects 0.000 description 1
- 235000019789 appetite Nutrition 0.000 description 1
- 208000029028 brain injury Diseases 0.000 description 1
- 210000005013 brain tissue Anatomy 0.000 description 1
- 208000010877 cognitive disease Diseases 0.000 description 1
- 231100000870 cognitive problem Toxicity 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 210000003792 cranial nerve Anatomy 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 230000001079 digestive effect Effects 0.000 description 1
- 208000002173 dizziness Diseases 0.000 description 1
- 229960003638 dopamine Drugs 0.000 description 1
- 206010013781 dry mouth Diseases 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 231100000869 headache Toxicity 0.000 description 1
- 230000035876 healing Effects 0.000 description 1
- 206010022437 insomnia Diseases 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 229960003987 melatonin Drugs 0.000 description 1
- DRLFMBDRBRZALE-UHFFFAOYSA-N melatonin Chemical compound COC1=CC=C2NC=C(CCNC(C)=O)C2=C1 DRLFMBDRBRZALE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229960002748 norepinephrine Drugs 0.000 description 1
- SFLSHLFXELFNJZ-UHFFFAOYSA-N norepinephrine Natural products NCC(O)C1=CC=C(O)C(O)=C1 SFLSHLFXELFNJZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 1
- 208000028173 post-traumatic stress disease Diseases 0.000 description 1
- 230000037047 psychomotor activity Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 229940076279 serotonin Drugs 0.000 description 1
- 208000013220 shortness of breath Diseases 0.000 description 1
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 1
- 230000035900 sweating Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
- G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
- G10L25/63—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination for estimating an emotional state
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physiology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Psychology (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Acyclic And Carbocyclic Compounds In Medicinal Compositions (AREA)
Abstract
본 발명은 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매 또는 자살 징후 조기판별 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따른 상기 시스템은 사용자의 평소 음성을 녹음하여 수집하고, 음성의 음도, 발화속도, 또는 특정 단어의 사용 빈도 등을 분석하여 통계분석 및 인공지능 알고리즘을 통해 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 등과 같은 정신건강 관련 질환 또는 이상 징후를 조기에 예측 또는 판별할 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매 또는 자살 징후 조기판별 시스템은 정신건강 관련 질환 및 이상 징후를 조기에 발견함으로써 적정치료를 할 수 있도록 권고할 수 있으며, 적극적인 관리를 통해 이를 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
Description
본 발명은 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 조기판별 시스템 등에 관한 것이다.
최근 현대사회에서 다양한 원인으로 발생하는 스트레스 등으로 인해 우울증 및 불안증과 같은 정신 건강 관련 질환을 앓는 환자가 증가하고 있는 추세이며, 이는 자살로도 이어질 수 있어 사회적으로 중요한 문제로 대두되고 있다. 특히 우리나라는 OECD 국가 중 노인 고령화 속도 1위와 노인 자살률 1위를 차지하고 있다. 고령인구가 증가하면서 혼자 사는 독거노인 도는 고령자만 거주하는 가구 수가 많으며, 사회와 가족들의 외면 속에서 빈곤과 소외감을 이기지 못하고 자살을 선택하는 경우가 많다. 따라서, 이를 예방하고 사회적으로 고립되지 않도록 우울증 및 불안증을 조기에 예측하고 예방하는 방법에 대한 연구가 필요한 실정이다.
우울증은 다양한 원인으로 인해 유발되는 질환으로, 주된 증상으로는 우울한 기분을 비롯하여 흥미나 즐거움의 상실, 체중, 식욕, 수면의 저하와 정신운동 활동에서의 변화, 감소된 에너지, 무가치감, 죄책감, 반복되는 죽음에 대한 생각 등의 증상을 포괄하는 정신 장애이다. 우울증은 어린 학생에서부터 노인에 이르기까지 나타날 수 있으며, 대체로 6개월 또는 그 이상 지속되고 신체적, 정신적 고통을 겪게 되며, 적절한 치료를 받지 않으면 자살을 할 수도 있다.
대부분의 우울증은 불안을 동반하며, 불안증은 대부분의 사람들이 불안이나 위협을 느끼지 않을 상황에서 두려움, 공포, 또는 불안과 같은 증상들이 조합되어 나타나는 것을 특징으로 하는 질환이다. 불안은 감정적 증상, 신체적 증상, 생각으로 나타나는 증상들로 표현되며, 감정적 증상으로는 안절부절못하게 되고 짜증을 잘 내고 예민해지는 증상 등이며, 신체적 증상으로는 심장이 빨리 뜀, 소화 불량, 설사, 변비, 손에 땀이 나고 손이나 몸이 떨리고 손발이 참, 근육긴장, 두통, 뒷목이나 어깨가 당기고 아픔, 가슴에 압박감이나 통증, 입마름, 숨이 가쁘고 참, 어지럼증, 불면증 등이 있다.
한편, 치매는 지능, 의지 등 정신적인 기능이 현저하게 떨어지기 때문에 본인 및 가족의 고통이 매우 크다. 치매의 진단은 정신과 전문의의 진단이 주요한 방법이었으며 치매로 진단되는 환자의 많은 경우는, 이미 뇌 조직이 많이 손상되어 회복할 수 없는 단계에서 발견되기 때문에 조기에 치매를 진단할 수 있는 방법의 개발은 매우 필요하다.
한편, 종래의 우울증 진단 방법 중 뇌파를 분석하여 이상 징후를 포착하는 방식이 공개된 바 있으나(우울 정도를 실시간으로 분석하는 방법 및 그 시스템, 한국등록특허 제 1768332호), 이는 복잡한 측정기기 및 방법을 이용하는 것으로 일반인이 간편하게 집에서 시행할 수 없는 한계가 있었다.
이에, 누구나 간편하고 쉽게 집에서 우울증과 같은 정신 질환 또는 이상 징후를 진단하는 방법에 대한 연구가 필요한 실정이었다.
따라서, 본 발명자들은 인공지능을 기반으로 하여 누구나 간편하고 쉽게 진단할 수 있는, 음성 분석을 통해 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 시스템을 개발하였으며, 상기 시스템은 정신 질환 또는 이상 징후를 조기에 예측 또는 판별할 수 있다.
현재 산업에서 사용되는 인공지능(Artificial intelligence, AI)은 컴퓨터에 다양한 데이터를 입력하고 반복된 훈련 과정을 통해 하나의 결과를 유추하는 지도학습을 기반으로 한다. 지난 몇 년간 이와 같은 지도학습 기술은 빠르게 발전했으며, 결과를 유추하는 능력이 크게 향상되면서 점차 사용 분야가 다양해지고, 운용 비용은 저렴해지고 있다. 이에 따라, 최근 인공지능을 기반으로 한 음성 식별 제품들이 개발되어 출시되고 있으나, 인공지능 기반의 음성분석을 통해 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 등의 정신 질환 또는 이상 징후를 조기판별하는 시스템에 대해서는 공개된 바가 없다.
본 발명자들은 종래의 문제점을 해결할 수 있는 누구나 간편하고 쉽게 시행할 수 있는 정신 질환 또는 이상 징후 진단 방법을 개발하고자 노력한 결과, 본 발명의 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 조기판별 시스템을 완성하게 되었다.
이에, 본 발명은 사용자의 음성을 녹음하는 녹음부;
상기 녹음부에서 녹음된 음성을 수집하는 저장부;
상기 저장부에서 수집된 음성을 분석하는 분석부; 및
상기 분석부에서 분석한 음성데이터로 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 판별부;
를 포함하는, 인공지능 기반의 음성분석을 이용한 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 사용자의 음성을 녹음하는 녹음부;
상기 녹음부에서 녹음된 음성을 수집하는 저장부;
상기 저장부에서 수집된 음성을 분석하는 분석부; 및
상기 분석부에서 분석한 음성데이터로 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 판별부;
를 포함하는, 인공지능 기반의 음성분석을 이용한 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템을 제공한다.
본 발명의 일구현예로서, 상기 정신 질환 또는 이상 징후는 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일구현예로서, 상기 녹음부는 사용자의 평소 음성을 일주일 내지 2개월 동안 녹음하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일구현예로서, 상기 분석부는 수집된 음성의 음도, 발화속도, 또는 특정 단어의 빈도를 분석하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일구현예로서, 상기 분석부는 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후와 관련된 단어의 사용 빈도를 분석하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일구현예로서, 상기 판별부는 통계분석 및 인공지능 알고리즘을 통해 상기 분석부에서 분석한 음성 데이터로부터 정신질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일구현예로서, 상기 판별부는 상기 분석부에서 분석한 음성 데이터와 실제 사용자의 기분을 매칭한 데이터를 누적한 후, 상기 누적된 데이터를 통계분석 하여 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 일구현예로서, 상기 판별부는 상기 분석부에서 분석한 음성 데이터의 음도가 낮을 때, 발화속도가 느릴 때, 또는 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후와 관련된 단어의 사용 빈도가 높을 때, 실제 사용자의 기분과 매칭한 데이터를 누적한 후, 누적된 데이터를 통계분석 하여 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매 또는 자살 징후 조기판별 시스템은 사용자의 평소 음성을 녹음하여 수집하고, 음성의 음도, 발화속도, 또는 특정 단어의 사용 빈도 등을 분석하여 통계분석 및 인공지능 알고리즘을 통해 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 등과 같은 정신건강 관련 질환 또는 이상 징후를 조기에 파악함으로써 정신건강의 회복을 위한 활동의 권고 및 사회적 환경을 변화시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명을 상세히 설명한다.
본 발명은 사용자의 음성을 녹음하는 녹음부;
상기 녹음부에서 녹음된 음성을 수집하는 저장부;
상기 저장부에서 수집된 음성을 분석하는 분석부; 및
상기 분석부에서 분석한 음성데이터로 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 판별부;
를 포함하는, 인공지능 기반의 음성분석을 이용한 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템을 제공한다.
이 때, 상기 "인공지능"은 AI(Artificial Intelligence)라고도 하며, 인간이 지닌 지적 능력의 일부 또는 전체를 인공적으로 구현한 것으로, 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 컴퓨터 공학 분야이다.
또한, 상기 정신 질환 또는 이상 징후는 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
본 발명에서 상기 "우울증"은 감정을 조절하는 뇌의 기능에 변화가 생겨 '부정적인 감정'이 나타나는 병이며 전 세계 1억명 이상이 앓고 있는 질환이다. 우울증의 정확한 발병 원인은 밝혀지지 않았으며, 세로토닌 및 멜라토닌을 비롯하여 도파민, 노르에피네프린 등 신경과 관련된 여러 가지 호르몬이 우울증에 영향을 미친다. 또한, 우울증의 발병은 내적, 외적 영향을 받는데, 사회구조적인 요인으로 우울증을 겪는 경우는 사회분위기의 시정이나 사회 안전망의 확충 등 공동체적 협력이 함께 이루어져야 온전한 치유에 이를 수 있다.
본 발명에서 상기 "불안증"은 다양한 형태의 비정상적, 병적인 불안과 공포로 인하여 일상 생활에 장애를 일으키는 정신 질환이다. 불안증의 원인은 매우 다양하고 사람마다 다르기 때문에 간단하게 규정하기는 어렵다. 의학적으로는 불안이나 우울 등 정서적인 부분을 담당하는 뇌신경 내의 신경전달물질의 부족 또는 과다, 유전적 소인, 뇌의 기능적 또는 구조적 변화 등이 원인이 될 수 있으며, 사회심리학적인 측면, 과거의 경험, 외상후 스트레스 장애나 급성 스트레스 장애 등이 원인이 되기도 한다.
본 발명에서 상기 "치매"는 후천적으로 인지기능의 손상 및 인격의 변화가 발생하는 질환으로, 기억 및 사고 능력이 장기적으로 점차 감퇴하여 일상적인 생활에 영향을 줄 정도에 이르게 된 넓은 범위의 뇌 손상을 의미한다. 치매의 약 50 내지 70%는 알츠하미어병에 해당하며, 약 20%는 혈액 공급의 손상이나 질병으로 인해 뇌로 혈액이 제대로 공급되지 않아 발생하는 혈관성 치매를 원인으로 가지고 있다.
본 발명의 인공지능 기반의 음성분석을 이용한 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템은 녹음부, 저장부, 분석부, 및 판별부를 포함한다.
상기 녹음부는 사용자의 평소 음성을 일주일 내지 2개월 동안 녹음하는 것을 특징으로 하며 바람직하게는 한달 동안 녹음하는 것을 특징으로 하나, 이에 제한되지 않는다.
상기 저장부는 상기 녹음부에서 일주일 내지 2개월, 바람직하게는 한달 동안 녹음한 사용자의 평소 음성을 수집하는 것을 특징으로 한다.
상기 분석부는 수집된 음성의 음도, 발화속도, 또는 특정 단어의 빈도를 분석하는 것을 특징으로 한다.
이 때, 상기 "음도"는 음의 높낮이의 정도를 말하며, "발화속도"는 말을 하는 속도를 말한다. 상기 분석부에서는 녹음된 음성의 음도가 높은지 낮은지, 말 속도가 빠른지 느린지, 또는 어떤 특정 단어를 자주 사용하는지를 분석한다.
또한, 상기 분석부는 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후와 관련된 단어의 사용 빈도를 분석하는 것을 특징으로 한다.
상기 판별부는 통계분석 및 인공지능 알고리즘을 통해 상기 분석부에서 분석한 음성 데이터로부터 정신질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 상기 판별부는 상기 분석부에서 분석한 음성 데이터와 실제 사용자의 기분을 매칭한 데이터를 누적한 후, 상기 누적된 데이터를 통계분석 하여 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 것을 특징으로 한다.
한편, 우울증 환자들의 음성은 낮은 음도(pitch)를 나타낸다는 연구 보고(Moses, 1954; Eldred&Price, 1958)가 있으며, 또한 말속도(speech rate)에 관한 선행 연구들을 살펴보면, 우울증 환자들이 개개인의 우울한 기분에서 회복된 기분이 되면 말속도가 증가되었다는 연구 보고(Klos, Ellgring&Scherer, 1988)도 있다. 우울증 중증도가 심할수록 느린 말 속도와 낮은 음도 범위를 보였다.
따라서, 상기 선행 연구들을 토대로 하여 상기 판별부는 상기 분석부에서 분석한 음성 데이터의 음도가 낮을 때, 발화속도가 느릴 때, 또는 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후와 관련된 단어의 사용 빈도가 높을 때, 실제 사용자의 기분과 매칭한 데이터를 누적한 후, 누적된 데이터를 통계분석 하여 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 것을 특징으로 한다.
이상으로 본 발명 내용의 특정한 부분을 상세히 기술하였는바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서, 이러한 구체적 기술은 단지 바람직한 실시 양태일 뿐이며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백할 것이다. 따라서 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항들과 그것들의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.
Claims (8)
- 사용자의 음성을 녹음하는 녹음부;
상기 녹음부에서 녹음된 음성을 수집하는 저장부;
상기 저장부에서 수집된 음성을 분석하는 분석부; 및
상기 분석부에서 분석한 음성데이터로 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 판별부;
를 포함하는, 인공지능 기반의 음성분석을 이용한 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 정신 질환 또는 이상 징후는 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후인 것을 특징으로 하는, 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 녹음부는 사용자의 평소 음성을 일주일 내지 2개월 동안 녹음하는 것을 특징으로 하는, 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 분석부는 수집된 음성의 음도, 발화속도, 또는 특정 단어의 빈도를 분석하는 것을 특징으로 하는, 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템.
- 제4항에 있어서,
상기 분석부는 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후와 관련된 단어의 사용 빈도를 분석하는 것을 특징으로 하는, 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 판별부는 통계분석 및 인공지능 알고리즘을 통해 상기 분석부에서 분석한 음성 데이터로부터 정신질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 것을 특징으로 하는, 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템.
- 제6항에 있어서,
상기 판별부는 상기 분석부에서 분석한 음성 데이터와 실제 사용자의 기분을 매칭한 데이터를 누적한 후, 상기 누적된 데이터를 통계분석 하여 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 것을 특징으로 하는, 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템.
- 제7항에 있어서,
상기 판별부는 상기 분석부에서 분석한 음성 데이터의 음도가 낮을 때, 발화속도가 느릴 때, 또는 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후와 관련된 단어의 사용 빈도가 높을 때, 실제 사용자의 기분과 매칭한 데이터를 누적한 후, 누적된 데이터를 통계분석 하여 정신 질환 또는 이상 징후를 예측 또는 판별하는 것을 특징으로 하는, 정신 질환 또는 이상 징후를 조기 판별하는 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170184298A KR102041848B1 (ko) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 조기판별 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170184298A KR102041848B1 (ko) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 조기판별 시스템 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190081626A true KR20190081626A (ko) | 2019-07-09 |
| KR102041848B1 KR102041848B1 (ko) | 2019-11-08 |
Family
ID=67261806
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170184298A KR102041848B1 (ko) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 조기판별 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102041848B1 (ko) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102161638B1 (ko) | 2020-04-13 | 2020-10-06 | 가천대학교 산학협력단 | 기계학습 모델을 이용한 음성인식 기술에 기반한 치매정도 판별방법, 시스템, 및 컴퓨터-판독가능매체 |
| KR20210105041A (ko) | 2020-02-18 | 2021-08-26 | 동아대학교 산학협력단 | 가상현실 기반의 세이프 드라이빙을 위한 스크리닝 시스템 |
| KR20210108281A (ko) * | 2020-02-25 | 2021-09-02 | 광운대학교 산학협력단 | 인지장애 진단 모니터링 시스템, 서버 및 진단 모니터링 방법 |
| WO2022010282A1 (ko) * | 2020-07-10 | 2022-01-13 | 서울대학교산학협력단 | 음성 특성 기반 알츠하이머병 예측 방법 및 장치 |
| KR20220007275A (ko) * | 2020-07-10 | 2022-01-18 | 한양대학교 산학협력단 | 음성활동 평가를 이용한 기분삽화(우울삽화, 조증삽화) 조기 진단을 위한 정보 제공 방법 |
| WO2022015005A1 (ko) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | 서울대학교산학협력단 | 대화기반 정신장애선별방법 및 그 장치 |
| KR102380376B1 (ko) | 2021-12-08 | 2022-04-01 | 주식회사 세븐포인트원 | 인공지능 콜을 이용한 음성 질의응답 기반의 치매 검사 방법 및 서버 |
| KR20220046023A (ko) * | 2020-10-06 | 2022-04-14 | 주식회사 인포쉐어 | 인공지능(ai) 기반 영상 및 음성정보를 활용한 자살고위험군 조기선별시스템 및 방법 |
| CN114463938A (zh) * | 2022-02-09 | 2022-05-10 | 辽宁工业大学 | 一种空巢老人智能监护系统 |
| KR102406561B1 (ko) | 2021-12-08 | 2022-06-09 | 주식회사 세븐포인트원 | 완공률이 향상된 인공지능 콜 기반의 치매 검사 방법 및 서버 |
| KR20220120749A (ko) * | 2021-02-22 | 2022-08-31 | 주식회사 히포티앤씨 | 우울증 치료를 위한 인공지능 기반의 미러 카운슬링 방법 |
| KR20220122121A (ko) | 2021-02-26 | 2022-09-02 | (주)블라우비트 | 음성 및 시선 추적을 이용한 치매 진단 장치 및 방법 |
| US11432761B1 (en) | 2021-12-08 | 2022-09-06 | Sevenpointone Inc. | Method and server for dementia test based on voice question and answer using artificial intelligence call |
| KR20230127400A (ko) | 2022-02-24 | 2023-09-01 | (주) 유노믹 | 인공 지능을 이용한 치매 진단 서비스 장치 및 제어 방법 |
| KR102589757B1 (ko) | 2023-04-21 | 2023-10-13 | 김광훈 | 음성을 이용한 치매 진단 서비스 시스템 및 방법 |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102432275B1 (ko) | 2021-02-22 | 2022-08-16 | 주식회사 히포티앤씨 | 우울증 진단을 위한 다중지표 기반의 인공지능을 이용한 데이터 처리 방법 |
| KR102559617B1 (ko) | 2021-04-28 | 2023-07-25 | 동국대학교 산학협력단 | 단어 망실 감지를 통한 언어 치유 시스템 및 작동 방법 |
| KR102575225B1 (ko) | 2021-12-28 | 2023-09-07 | 주식회사 에이아이노미스 | 치매 조기 스크리닝용 디퓨저 시스템 및 방법 |
| KR102589834B1 (ko) | 2021-12-28 | 2023-10-16 | 동의과학대학교 산학협력단 | 치매 스크리닝 디퓨저 장치 |
| KR20230151197A (ko) | 2022-04-25 | 2023-11-01 | 그래이스 정은 신 | 음성 데이터를 이용한 ai 기반의 질병 진단 방법 및 장치 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120070668A (ko) * | 2010-12-22 | 2012-07-02 | 한국전자통신연구원 | 음성 통화 정보를 이용한 알츠하이머병 진단 장치 및 방법 |
| KR20170059664A (ko) * | 2015-11-23 | 2017-05-31 | 주식회사 이르테크 | 언어장애 자율 검사 시스템 및 방법 |
| JP2017532082A (ja) * | 2014-08-22 | 2017-11-02 | エスアールアイ インターナショナルＳＲＩ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ | 患者の精神状態のスピーチベース評価のためのシステム |
-
2017
- 2017-12-29 KR KR1020170184298A patent/KR102041848B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120070668A (ko) * | 2010-12-22 | 2012-07-02 | 한국전자통신연구원 | 음성 통화 정보를 이용한 알츠하이머병 진단 장치 및 방법 |
| JP2017532082A (ja) * | 2014-08-22 | 2017-11-02 | エスアールアイ インターナショナルＳＲＩ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ | 患者の精神状態のスピーチベース評価のためのシステム |
| KR20170059664A (ko) * | 2015-11-23 | 2017-05-31 | 주식회사 이르테크 | 언어장애 자율 검사 시스템 및 방법 |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210105041A (ko) | 2020-02-18 | 2021-08-26 | 동아대학교 산학협력단 | 가상현실 기반의 세이프 드라이빙을 위한 스크리닝 시스템 |
| KR20210108281A (ko) * | 2020-02-25 | 2021-09-02 | 광운대학교 산학협력단 | 인지장애 진단 모니터링 시스템, 서버 및 진단 모니터링 방법 |
| KR102161638B1 (ko) | 2020-04-13 | 2020-10-06 | 가천대학교 산학협력단 | 기계학습 모델을 이용한 음성인식 기술에 기반한 치매정도 판별방법, 시스템, 및 컴퓨터-판독가능매체 |
| WO2022010282A1 (ko) * | 2020-07-10 | 2022-01-13 | 서울대학교산학협력단 | 음성 특성 기반 알츠하이머병 예측 방법 및 장치 |
| KR20220007275A (ko) * | 2020-07-10 | 2022-01-18 | 한양대학교 산학협력단 | 음성활동 평가를 이용한 기분삽화(우울삽화, 조증삽화) 조기 진단을 위한 정보 제공 방법 |
| WO2022015005A1 (ko) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | 서울대학교산학협력단 | 대화기반 정신장애선별방법 및 그 장치 |
| KR20220046023A (ko) * | 2020-10-06 | 2022-04-14 | 주식회사 인포쉐어 | 인공지능(ai) 기반 영상 및 음성정보를 활용한 자살고위험군 조기선별시스템 및 방법 |
| KR20220120749A (ko) * | 2021-02-22 | 2022-08-31 | 주식회사 히포티앤씨 | 우울증 치료를 위한 인공지능 기반의 미러 카운슬링 방법 |
| KR20220122121A (ko) | 2021-02-26 | 2022-09-02 | (주)블라우비트 | 음성 및 시선 추적을 이용한 치매 진단 장치 및 방법 |
| US11432761B1 (en) | 2021-12-08 | 2022-09-06 | Sevenpointone Inc. | Method and server for dementia test based on voice question and answer using artificial intelligence call |
| KR102406561B1 (ko) | 2021-12-08 | 2022-06-09 | 주식회사 세븐포인트원 | 완공률이 향상된 인공지능 콜 기반의 치매 검사 방법 및 서버 |
| KR102380376B1 (ko) | 2021-12-08 | 2022-04-01 | 주식회사 세븐포인트원 | 인공지능 콜을 이용한 음성 질의응답 기반의 치매 검사 방법 및 서버 |
| CN114463938A (zh) * | 2022-02-09 | 2022-05-10 | 辽宁工业大学 | 一种空巢老人智能监护系统 |
| CN114463938B (zh) * | 2022-02-09 | 2024-04-09 | 辽宁工业大学 | 一种空巢老人智能监护系统 |
| KR20230127400A (ko) | 2022-02-24 | 2023-09-01 | (주) 유노믹 | 인공 지능을 이용한 치매 진단 서비스 장치 및 제어 방법 |
| KR102589757B1 (ko) | 2023-04-21 | 2023-10-13 | 김광훈 | 음성을 이용한 치매 진단 서비스 시스템 및 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102041848B1 (ko) | 2019-11-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR20190081626A (ko) | 인공지능 기반의 음성분석을 통한 우울증, 불안증, 조기치매, 또는 자살 징후 조기판별 시스템 | |
| US11553870B2 (en) | Methods for modeling neurological development and diagnosing a neurological impairment of a patient | |
| Hovsepian et al. | cStress: towards a gold standard for continuous stress assessment in the mobile environment | |
| JP6124140B2 (ja) | 患者の認知機能の評価 | |
| JP2020537579A (ja) | 神経障害を識別及び監視するための機械学習ベースのシステム | |
| US20170319063A1 (en) | Apparatus and method for recording and analysing lapses in memory and function | |
| US20230320647A1 (en) | Cognitive health assessment for core cognitive functions | |
| Shepherd et al. | Electrophysiological approaches to noise sensitivity | |
| US20190117106A1 (en) | Protocol and signatures for the multimodal physiological stimulation and assessment of traumatic brain injury | |
| WO2015157253A1 (en) | Stochastic oscillator analysis in neuro diagnostics | |
| Wołk et al. | Early and remote detection of possible heartbeat problems with convolutional neural networks and multipart interactive training | |
| Alinia et al. | Associations between physiological signals captured using wearable sensors and self-reported outcomes among adults in alcohol use disorder recovery: development and usability study | |
| RU2314028C1 (ru) | Способ диагностики и коррекции психоэмоционального состояния "нейроинфография" | |
| Yorkston | The degenerative dysarthrias: A window into critical clinical and research issues | |
| Frick et al. | Detection of schizophrenia: A machine learning algorithm for potential early detection and prevention based on event-related potentials. | |
| US20170332917A1 (en) | Non-intrusive portable sleep apnea assessment system | |
| EP4367609A1 (en) | Integrative system and method for performing medical diagnosis using artificial intelligence | |
| Kok et al. | Assessing the feasibility of acoustic based seizure detection | |
| CN115363585A (zh) | 一种基于去习惯化与观影任务的标准化群体抑郁风险筛查系统及方法 | |
| Abid et al. | Stress detection of the employees working in software houses using fuzzy inference | |
| Mehraram et al. | EEG reveals brain network alterations in chronic aphasia during natural speech listening | |
| Boateng | StressAware: App for continuously measuring and monitoring stress levels in real time on the amulet wearable device | |
| Esparza-Iaizzo et al. | SleepBCI: A platform for memory enhancement during sleep based on automatic scoring | |
| Ahmed et al. | Deep Audio Spectral Processing for Respiration Rate Estimation from Smart Commodity Earbuds | |
| Laptinskaya et al. | No Evidence That Cognitive and Physical Activities Are Related to Changes in EEG Markers of Cognition in Older Adults at Risk of Dementia |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |