청소년 정신건강, 딥러닝으로 예방

일본 도쿄대 연구진
6년간 10대, 보호자 설문
딥러닝 이용해 위험군 분류

생성형AI 기반의 이미지 생성 플랫폼 ‘미드저니’를 이용해 만들어낸 그림. 명령어로 “정신적으로 어려움을 겪는 청소년을 AI가 도와주는 모습”을 입력했다. [사진=미드저니]

일본 연구진이 딥러닝을 이용, 정신건강에 문제가 있는 청소년을 사전에 찾아낼 수 있는 기술을 개발했다.

도쿄대 연구진은 지난 6년간 청소년과 보호자를 대상으로 설문조사를 한 뒤 이를 딥러닝을 이용해 분석한 결과 정신건강에 문제가 있는 청소년을 식별해 낼 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘란싯 지역 건강(The Lancet Regional Health)’ 최신 호에 게재됐다.

연구진은 딥러닝을 기반으로 청소년을 5가지 범주로 나눴다. 대략 40%의 청소년이 문제가 있는 그룹으로 분류가 됐는데, 이 들 중 10%는 주변인이 확인하지 못한 정신 건강 문제를 안고 있었다. 연구진에 따르면 이 그룹은 충동적으로 자해나 극단적인 선택을 할 수 있는 위험이 큰 것으로 나타났다.

연구진은 도쿄에 있는 청소년과 그들의 보호자를 설문 조사했다. 참가자들은 우울증, 불안, 자해와 같은 문제, 가족과 학교생활에 있어서 감정과 관련된 설문지를 작성했다. 또한 보호자의 임신 기간 동안 건강은 물론 양육자의 심리적 상태도 조사했다. 이 연구는 6년간 진행된 만큼 10살인 아이들은 12살, 14살, 16살이 됐을 때마다 설문조사가 이어졌다. 전체적으로 3171명의 청소년, 그리고 청소년과 보호자 2344쌍이 연구에 참여했다. 연구진은 “기존 연구는 일반적으로 2~3개의 지표를 바탕으로 청소년의 정신병리학적 발달을 분류했다”라며 “우리는 딥러닝 기법을 사용, 다양한 요인을 바탕으로 청소년을 보다 포괄적으로 이해할 수 있게 됐다”라고 설명했다.

딥러닝은 이러한 수많은 데이터를 분석해 패턴을 찾을 수 있게 도왔다. 또한 이를 그룹화함으로써 이를 5개로 분류했다. 청소년 2344명 중 60.5%는 자살에 ‘영향을 받지 않는’ 그룹으로 분류됐다. 나머지 40%는 정신 건강에 어느 정도 문제가 있는 것으로 나타났다. ‘내재화’ 그룹은 16.2% 였는데 문제를 내면화하면서 우울한 증상, 불안 등을 보였다. ‘모순’ 그룹은 9.9%로 우울증과 비슷한 경험을 했지만 보호자는 이를 알아채지 못했다. ‘외재화’ 그룹은 9.6%로 과잉 행동, 부주의 행동을 보였는데 다른 문제는 없었다. ‘심각한’ 그룹은 3.9%로 보호자의 인식하에 만성적인 어려움, 강박 행동 등을 보이는 것으로 조사됐다.

이 중 9.9%에 해당하는 모순 그룹이 자해나 자살과 관련된 위험이 큰 것으로 나타났다. 연구진은 아이가 주변의 도움을 피하는지, 보호자의 정신 건강에 문제가 있는지 등의 여부를 기반으로 이 그룹에 누가 포함될 수 있는지 예측할 수 있음을 확인했다. 연구진은 “비록 이 연구도 한계가 있지만 청소년이 어떤 집단에 속할지 예측하는 데 사용할 수 있는 여러 요인을 확인할 수 있다”라고 전했다.

지난해 일본에서는 18세 이하 청소년과 어린이 514명이 극단적인 선택으로 목숨을 잃었다. 이는 1978년 관련 기록을 시작한 이후 이 연령대에서 가장 높은 수준이다. 성인 자살률이 지난 10~15년 사이 감소하는 추세 와는 달리 청소년의 경우는 지속해서 늘어났다. 연구를 이끈 나가오카 다이키 도쿄대 연구원은 “보호자가 문제없다고 한 청소년들이 실제로 자살과 관련해 큰 문제가 있었다”라며 “보호자에만 의존하는 게 아니라 사회 전체가 이러한 청소년들을 인지하고 지원하는 데 적극적인 역할을 해야만 한다”라고 말했다.