우울증, 스마트폰으로 진단하는 기술 개발

사진=게티이미지뱅크

현대인에게 흔한 우울증을 스마트폰으로 진단하는 기술이 개발됐다.

한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀은 스마트폰 사용자의 언어 사용 패턴을 개인정보 유출 없이 스마트폰에서 자동으로 분석해 사용자의 정신건강 상태를 모니터링하는 인공지능 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 사용자가 스마트폰을 소지하고 일상적으로 사용하기만 해도 스마트폰 사용자의 정신건강 상태를 분석해 질환을 진단할 수 있다.

연구팀은 임상적으로 이뤄지는 정신질환 진단이 환자와의 상담을 통한 언어 사용 분석에 기초한다는 점에 착안해 기술을 개발했다. 사용자의 정신건강 분석엔 사용자가 직접 작성한 문자 메시지 등의 키보드 압력 내용과 스마트폰 위 마이크에서 실시간으로 수집되는 사용자의 음성 데이터가 활용된다.

언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담고 있을 수 있어 기존엔 활용하기가 어려웠다. 이 문제를 해결하기 위해 이번 기술엔 연합학습 인공지능 기술이 적용됐다. 사용자 기기 외부로 데이터가 유출되지 않게 하면서 인공지능 모델이 학습할 수 있도록 해 사생활 침해의 우려를 없앤 것이다.

연구팀은 사용자의 언어 데이터로부터 정신건강 진단을 효과적으로 수행할 방법론도 개발했다. 언어 사용 패턴은 실생활 속 다양한 상황에 따라 달라진다. 이에 연구팀은 스마트폰에 주어지는 현재 상황에 대한 단서를 기반으로 인공지능 모델이 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계했다. 업무 시간보다는 저녁 시간에 가족과 나누는 대화에 정신건강을 모니터링할 수 있는 단서가 많다고 인공지능 모델이 판단하면, 여기에 중점을 두고 데이터를 분석하는 식이다.

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

이성주 교수는 “이번 연구는 모바일 센싱, 자연어 처리, 인공지능, 심리학 전문가들의 협력으로 이뤄져 의미가 깊다”며 “개인정보 유출이나 사생활 침범의 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기 진단하는 기술이 서비스화돼 사회에 도움이 되면 좋겠다”고 말했다.

이번 논문은 올해 12월 6~10일 싱가포르에서 열린 자연어 처리 분야 최고 권위 학회인 EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에서 발표됐다.

(왼쪽부터) 한국과학기술원(KAIST)​ 전기및전자공학부 윤형준 박사과정, 이성주 교수, 이승주 석사과정​./사진=한국과학기술원 제공