본 논문은 스마트폰 마이크를 이용한 폐음 분석을 통한 폐 질환 진단 방법을 제시합니다. 기존의 청진 방식의 한계를 극복하기 위해, 스마트폰 마이크로 폐음을 녹음하고 인공지능(AI)을 활용하여 분석하는 방법을 연구했습니다. 특히, 전자 청진기와 스마트폰 마이크 간의 음향 차이 및 환자 간의 차이라는 두 가지 주요 과제를 해결하기 위해, Patient Domain Supervised Contrastive Learning (PD-SCL) 방법을 개발하여 Audio Spectrogram Transformer (AST) 모델과 통합했습니다. 그 결과, 기존 AST 모델 대비 2.4% 향상된 성능을 달성하여 스마트폰을 이용한 폐 질환 진단의 효용성을 보였습니다. 이 연구는 COVID-19 이후 시대에 폐 질환 진단의 접근성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
