챗GPT로 우울증 진행 상황 알 수 있다?

사람이 선택하는 단어를 분석해 미래의 우울증 예측

ChatGPT가 사람이 선택하는 단어를 분석해 주요 우울증 장애의 증상이 악화될 가능성을 정확하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다. [사진= 게티이미지뱅크]

우울증의 유병률은 주요한 사회 건강 문제로 우울증으로 인한 범죄가 이어지며, 누가 우울증에 걸릴지 예측하는 도구를 개발해야 할 필요성이 커지고 있다. 이전 연구들에 따르면 사람의 단어 선택을 분석하면 주요 우울증 장애의 악화되는 증상을 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 특히 이러한 방법에서 AI가 큰 도움이 될 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

《미국 국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS)》에 발표된 연구에 따르면 ChatGPT가 사람이 선택하는 단어를 분석해 주요 우울증 장애의 증상이 악화될 가능성을 정확하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다.

미국 예일대 연구진은 467명의 참가자에게 9개의 개방형 중립적 단답형 질문과 우울증의 심각도를 평가하는 환자 건강 설문지(PHQ-9)를 작성하도록 했다. 3주 후 모든 참가자가 PHQ-9 설문지를 다시 작성했다.

연구진은 언어적 탐구 및 단어 수(LIWC)라는 도구를 사용해 특정 범주에 속하는 단어의 수를 계산하고, 짧은 답변 질문에 대한 참가자의 서면 답변에서 긍정적 또는 부정적인 감정적 톤을 가진 단어가 몇 개나 되는지 파악했다. 또 인간 평가자와 ChatGPT 버전 3.5와 4.0에 우울증 증상의 진행 상황을 예측하도록 했다.

연구 결과 LIWC 점수는 참가자가 질문에 답할 당시 우울증의 심각성과 관련이 있었지만, 3주 후의 우울증의 심각성은 예측하지 못했다.

반면 인간 평가자가 준 감정 점수는 미래의 우울증 증상을 예측하는 데 도움이 됐다. 예일대 예술 및 과학부 심리학 조교수이자 연구의 수석 저자인 롭 러틀리지 박사는 "이것은 인간 평가자가 단순히 감정 단어를 세는 것만으로는 파악할 수 없는 것을 파악하고 있다는 것을 보여준다"라고 설명했다.

또 ChatGPT 버전 3.5와 4.0가 참가자 반응의 긍정적, 부정적 톤을 평가한 점수도 인간 평가자의 점수와 매우 유사하게 미래의 우울증 심각도 변화를 예측했다. 연구진은 "인간의 대화 음성을 모방하는 것을 목표로 하는 ChatGPT는 LIWC와 같은 언어 분석 표준 도구가 고려하지 않는 방식으로 어순과 구문 내 및 구문 간의 의미를 고려한다"라고 말했다.

공동 저자인 주타 주만 박사는 "사람들이 사용하는 언어에 대한 분석은 임상의가 현재 가지고 있지 않은 추가 정보를 제공하며, 우리의 접근 방식은 임상의가 환자를 평가하는 한 가지 방법이 될 수 있다"라고 말했다.

박주현 기자 (sabina@kormedi.com)