클릭(Klick), 10초 음성으로 제2형 당뇨병 선별 검사 개발

인도는 세계에서 두 번째로 당뇨병 인구가 많은 나라이며 절반 이상의 사례가 진단되지 않은 채 남아 있고, 거리와 비용, 부족한 자원이 혈액 검사 접근을 가로막고 있다. 10억 명이 넘는 인도인이 휴대폰을 소유하고 있어, 클릭 랩스(Klick Labs)는 누구나 할 수 있는 선별 검사를 만들고자 했다.

스마트폰을 당뇨병 선별 도구로 전환한다: 10초의 음성과 AI가 14가지 음향 특징 — 우리가 들을 수 없는 음높이와 강도의 변화 — 을 읽어 제2형 당뇨병을 표시한다.

인도에서 267명의 참가자(당뇨병 없는 192명, 사전 진단을 받은 75명)를 대상으로 2주 동안 하루 여러 번 짧은 클립을 녹음한 메이요 클리닉(Mayo Clinic) 저널 연구를 기반으로, 앱은 18,465개의 녹음과 14가지 음향 특성을 분석하여 여성에서 최대 89%, 남성에서 86%의 정확도에 도달했다.

이 도구는 칸 라이언즈 2024에서 이노베이션 그랑프리를 수상했고, 클릭 헬스 브라질(Klick Health Brasil)이 출품하여 엘 오호 2025에서 이노베이션 그랑 오호와 살루드 & 파르마(Salud & Pharma) 부문 금상을 받았다; 의료 기관과의 베타 테스트로 수천 명의 환자를 지원했으며, 7건의 연구가 이 접근법을 다른 질병으로 확장하고 있고, 클릭은 조기 발견을 통해 전 세계적으로 최대 327억 5천만 달러의 절감을 예상한다.

제2형 당뇨병은 보통 합병증이 나타날 때까지 인지되지 않으며, 세계에서 두 번째로 당뇨병 인구가 많은 나라인 인도에서는 절반 이상의 사례가 진단되지 않는다. 혈액 기반 선별 검사는 침습적이고 비용이 많이 들며 수백만 명에게는 접근이 어렵지만, 10억 명이 넘는 인도인이 스마트폰을 가지고 있다.

클릭 랩스는 보이스 2 다이어베티스(Voice 2 Diabetes)를 개발했다: 짧은 음성 클립을 녹음하고 AI를 사용하여 제2형 당뇨병과 상관관계가 있는 미세한 음성 변화 — 인간의 귀로는 감지할 수 없는 음높이와 강도의 변화 — 를 감지하는 스마트폰 앱이다. 이 기술은 인도에서 267명의 참가자가 2주 동안 하루 여러 번 클립을 녹음한 메이요 클리닉 저널 연구에서 나왔다.

18,465개의 녹음에 걸쳐 모델은 14가지 음향 특성을 식별하여 여성에서 최대 89%, 남성에서 86%의 정확도에 도달했다 — 여성의 경우 음높이 변화와 평균 음높이로부터의 편차가 가장 중요했고, 남성의 경우 음성 강도의 변화가 중요했다. 그 결과는 휴대폰을 가진 누구나 받을 수 있는 비침습적이고 저비용의 검사이다.

이 아이디어는 시상식을 휩쓸었다 — 칸 라이언즈 2024의 이노베이션 그랑프리, 이어서 엘 오호 2025의 이노베이션 그랑 오호와 살루드 & 파르마 부문 금상. 의료 기관과의 베타 테스트로 수천 명의 환자를 지원했으며, 7건의 연구가 이 접근법을 다른 질병으로 확장하고 있고, 클릭은 조기 발견을 통해 전 세계적으로 최대 327억 5천만 달러의 절감을 예상한다.

접근성 문제를 직접 공략한다: 채혈도, 검사실도, 이동도 필요 없다 — 환자 모두가 이미 소유한 휴대폰만 있으면 된다.

과학적 근거는 구체적이다: 18,465개의 녹음과 14가지 음향 특징이 기본 선별 도구에 필적하는 정확도를 제공한다.

브랜드 자금으로 지원되는 공익 프로젝트로 출시함으로써, 보건 기관이 광고가 아닌 진단 가능한 영향을 미칠 수 있게 했다.

이 도구는 일반 스마트폰에서 실행되므로 당뇨병이 가장 많이 진단되지 않는 저자원 환경에서 확장할 수 있다.

검사 자체를 제품으로 만들어라: 휴대폰은 사람들이 이미 소유한 인프라이며, 따라서 10초의 음성과 AI가 채혈을 대체하는 제2형 당뇨병 선별 검사가 된다.

보이스 2 다이어베티스는 해당 주기에서 가장 많은 상을 받은 건강 혁신 중 하나가 되었다: 칸 라이언즈 2024의 이노베이션 그랑프리, 런던 인터내셔널 어워즈 2024의 금상, 그리고 엘 오호 2025에서 KVI 브레이브 펀드(KVI Brave Fund)를 위해 클릭 헬스 브라질이 출품한 이노베이션 그랑 오호와 살루드 & 파르마 부문 금상. 클릭은 베타 테스트를 통해 수천 명의 환자가 지원되었고, 동일한 음성 모델을 다른 질환에 적용하는 7건의 연구가 진행 중이며, 조기 발견을 통해 전 세계적으로 327억 5천만 달러의 절감이 예상된다고 보고한다.