요즘 현대인들에게 많이 찾아오는 우울증을 진단하기 위해 임상의는 환자를 인터뷰하고 과거의 정신 질환, 생활 습관 및 환경 등과 같은 특정 질문을 하고 환자의 반응을 기반으로 상태를 확인한다.

최근 몇 년 동안 머신러닝은 우울증 진단을 위한 도움을 주고있지만 대부분의 기존 모델은 우울증을 나타낼 수 있는 예후 특정점을 구사되는 단어와 억양을 탐지할 수 있도록 개발되었다. 이러한 모델은 특정 질문에 대한 사람의 구체적 답변에 따라 사람이 우울한지 여부를 예측한다.

하지만 이 방법은 질문의 유형과 답변에 의존하는 방법으로 여러 변수가 작용되는 현실에서는 참고 이상의 진단 기법으로는 어려움이 따랐다.

여기에, 국내연구진이 우울증을 진단하기 위한 스마트폰으로 진단하는 연구가 개발되어 화제다. 사용자가 스마트폰을 소지하고 일상적으로 사용하기만 해도 스마트폰이 사용자의 정신건강 상태를 인공지능(AI)이 분석 및 진단할 수 있는 것이다.

KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 사용자의 언어 사용 패턴을 개인정보 유출 없이 스마트폰에서 자동으로 분석해 사용자의 정신건강 상태를 모니터링하는 인공지능 기술을 개발했다.

연구팀은 임상적으로 이뤄지는 정신질환 진단이 환자와의 상담을 통한 언어 사용 분석에서 이루어진다는 점에 착안해 연구를 진행했다. 이번 기술에서는 사용자가 직접 작성한 문자 메시지 등의 키보드 입력 내용과 스마트폰 위 마이크에서 실시간으로 수집되는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 진단을 수행한다.

이러한 언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담고 있을 수 있어 기존에는 활용이 어려웠다. 이러한 문제의 해결을 위해 이번 기술에는 연합학습(Federated Learning, FL)을 적용됐는데, 이는 사용자 기기 외부로의 데이터 유출 없이 인공지능 모델을 학습해 사생활 침해의 우려가 없다는 것이 특징이다.

이 AI 모델은 일상 대화 내용과 화자의 정신건강을 바탕으로 한 데이터셋을 기반으로 학습되었다. 모델은 스마트폰에서 입력으로 주어지는 대화를 실시간으로 분석하여 학습된 내용을 바탕으로 사용자의 정신건강 척도를 예측한다.

더 나아가, 연구팀은 스마트폰 위 대량으로 주어지는 사용자 언어 데이터로부터 효과적인 정신건강 진단을 수행하는 방법론을 개발했다. 연구팀은 사용자들이 언어를 사용하는 패턴이 실생활 속 다양한 상황에 따라 다르다는 것에 착안해, 스마트폰 위에서 주어지는 현재 상황에 대한 단서를 기반으로, 인공지능 모델이 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계했다.

예를 들어, 업무 시간보다는 저녁 시간에 가족 또는 친구들과 나누는 대화에 정신건강을 모니터링 할 수 있는 단서가 많다고 인공지능 모델이 판단해 중점을 두고 분석하는 식이다.

이번 논문은 KAIST 전산학부 신재민 박사과정, 전기및전자공학부 윤형준 박사과정, 이승주 석사과정, 이성주 교수와 소프트리에이아이(SoftlyAI) 박성준 대표, 중국 칭화대학교 윤신 리우(Yunxin Liu) 교수, 그리고 미국 에모리(Emory) 대학교 최진호 교수의 공동연구로 이뤄졌다.

소프트리에이아이는 2019년 구글 박사(PhD) 펠로우십으로 KAIST를 졸업(박사)한 박성준 대표가 올해 1월 설립한 자연어처리(NLP) 기반 AI 기술 스타트업이다. 사람이 의사소통에서 사용하는 언어를 컴퓨터로 분석·처리하는 NLP 기술로, 온라인 환경에서 발생하는 의사소통 문제를 해결할 다양한 서비스를 개발하고 있다.

이성주 교수는 "이번 연구는 모바일 센싱, 자연어 처리, 인공지능, 심리학 전문가들의 협력으로 이루어져서 의미가 깊으며, 정신질환으로 어려워하는 사람들이 많은데, 개인정보 유출이나 사생활 침범의 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기진단 할 수 있게 되었다ˮ라며, "이번 연구가 서비스화되어 사회에 도움이 되면 좋겠다ˮ라고 소감을 밝혔다.

한편, 지난 6일부터 10일까지 싱가포르에서 열린 자연어처리 분야에서 가장 권위 있는 학회인 'EMNLP2023(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)'에서 '연합학습을 통해 스마트폰에서 사용자가 생성한 언어 표현을 활용한 정신 건강 모니터링(FedTherapist: Mental Health Monitoring with User-Generated Linguistic Expressions on Smartphones via Federated Learning-다운)'란 제목으로 발표됐다.