우울증을 정신과 의사처럼 대화를 통해 분석하고 진단하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 간단히 스마트폰에 대화를 입력하거나 말하면 AI가 개인정보 유출없이 자동 분석해 사용자의 정신건강을 모니터링하는 식이다.

KAIST(카이스트) 전기·전자공학부 이성주 교수 연구팀은 사용자의 언어 사용 패턴을 개인정보 유출 없이 스마트폰에서 자동으로 분석해 사용자의 정신건강 상태를 모니터링하는 AI 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 일상생활에서 스마트폰 사용자가 정신건강상태를 상태를 실시간 분석 및 진단할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.

연구팀은 임상적으로 이뤄지는 정신질환 진단이 환자 상담을 통한 언어 사용 분석에서 이루어진다는 점에 착안해 연구를 진행했다. 사용자가 작성한 문자 메시지 등 입력 내용과 스마트폰 마이크에서 실시간으로 수집되는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 진단을 수행한다.

이러한 언어 데이터는 사용자 민감 정보에 대한 문제로 활용이 어려웠다. 이에 연구팀은 연합학습 AI 기술을 적용했다. 이는 사용자 기기 외부로 데이터 유출이 되지 않아 인공지능 모델 학습 과정에서 사생활 침해 우려가 없다는 것이 특징이다.

인공지능 모델은 일상 대화 내용과 화자의 정신건강 바탕 데이터셋을 기반으로 학습됐다. 이 모델은 스마트폰에 입력된 대화를 실시간 분석해 학습된 내용을 바탕으로 사용자 정신건강 척도를 예측한다.

연구팀은 스마트폰에서 대량으로 주어지는 사용자 언어 데이터로부터 효과적인 정신건강 진단을 수행하는 방법론도 개발했다. 다양한 실생활 속 상황별 사용자 언어패턴을 분석해 사용자 현재 상황에 대한 단서를 기반으로 AI 모델이 중요한 언어 데이터에 집중할 수 있도록 설계했다.

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

이번 논문은 신재민 KAIST 전산학부 박사과정, 신재민 전기·전자공학부 박사과정, 이승주 전기·전자공학부 석사과정, 이성주 전기·전자공학부 교수, 박성준 SoftlyAI 대표(KAIST 졸업생), 윤신 리우(Yunxin Liu) 중국 칭화대학교 교수, 최진호 교수 미국 에모리(Emory) 대학교 등 공동연구로 진행됐다.

논문(FedTherapist: Mental Health Monitoring with User-Generated Linguistic Expressions on Smartphones via Federated Learning)은 지난 6일부터 사흘간 싱가포르에서 열린 자연어 처리 분야 최고 권위 학회 EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에서 발표됐다. 이 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원했다.

이성주 KAIST 교수는 "모바일 센싱, 자연어 처리, 인공지능, 심리학 전문가들의 협력으로 개인정보 유출이나 사생활 침범의 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기진단 할 수 있게 됐다ˮ며, "이번 연구가 서비스화돼 사회에 도움이 됐으면 좋겠다ˮ고 말했다.