이는 카이스트(KAIST·한국과학기술원) 전기및전자공학부 이성주 교수팀의 연구 내용이다. 연구팀은 실제 정신질환 진단 과정이 상담을 통해 환자의 언어 사용을 분석한다는 점에 착안했다.
이에 연구팀은 △스마트폰 사용자가 평소 직접 작성한 문자와 채팅 메시지 등의 키보드 입력 내용과 △스마트폰에 내장된 마이크에서 실시간으로 수집할 수 있는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 진단 기술을 개발했다.
이들 데이터를 분석하는 AI 모델은 신건강 정도에 따라 말하는 사람의 일상 대화 내용을 모은 데이터셋을 기반으로 정신건강 척도를 진단할 수 있도록 학습했다.
특히, 이번 기술은 실생활 속에서 다양하게 사용되는 언어 사용 상황까지도 포착해 실시간으로 정신건강 척도를 예측할 수 있는 정도까지 개발됐다. 이를 위해 스마트폰 내 현재 상황을 알려주는 단서를 활용해 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계했다. 예를 들면, 업무 시간대보다 저녁 시간에 가족 또는 친구들과 나누는 대화를 보다 집중적으로 분석하는 식이다.
기존 기술이 개인정보 유출이나 사생활 침해에 대한 우려가 컸다는 점도 해결했다. 사용자의 기기 외부로 데이터를 이동하지 않고도 AI 모델 적용이 가능한 '연합학습 AI 기술'이 적용한 데 따른 것이다.
연구팀은 감정노동자의 정신건강 관리 등을 위해 해당 기술을 상용 서비스화할 방안을 모색 중이다.
이성주 교수는 "이번 연구는 모바일 센싱, 자연어 처리, 인공지능, 심리학 전문가들의 협력으로 이루어져서 의미가 깊다"면서 "정신질환으로 어려워하는 사람들이 많은데, 개인정보 유출이나 사생활 침범의 걱정 없이 스마트폰만으로 정신건강 상태를 조기진단할 수 있다"고 말했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
