요즘 현대인들에게 많이 찾아오는 우울증을 진단하기 위한 스마트폰으로 진단하는 연구가 개발됐습니다.
KAIST는 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 사용자의 언어 사용 패턴을 개인정보 유출 없이 스마트폰에서 자동으로 분석해 사용자의 정신건강 상태를 모니터링하는 인공지능 기술을 개발했다고 21일 밝혔는데요. 사용자가 스마트폰을 소지하고 일상적으로 사용하기만 해도 스마트폰이 사용자의 정신건강 상태를 분석 및 진단할 수 있는 것입니다.
연구팀은 임상적으로 이뤄지는 정신질환 진단이 환자와의 상담을 통한 언어 사용 분석에서 이루어진다는 점에 착안해 연구를 진행했습니다. 이번 기술에서는 (1) 사용자가 직접 작성한 문자 메시지 등의 키보드 입력 내용과, (2) 스마트폰 위 마이크에서 실시간으로 수집되는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 진단을 수행합니다.
이러한 언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담고 있을 수 있어 기존에는 활용이 어려웠습니다. 이러한 문제의 해결을 위해 이번 기술에는 연합학습 인공지능 기술이 적용됐는데, 이는 사용자 기기 외부로의 데이터 유출 없이 인공지능 모델을 학습해 사생활 침해의 우려가 없다는 것이 특징입니다.
인공지능 모델은 일상 대화 내용과 화자의 정신건강을 바탕으로 한 데이터셋을 기반으로 학습됐습니다. 모델은 스마트폰에서 입력으로 주어지는 대화를 실시간으로 분석하여 학습된 내용을 바탕으로 사용자의 정신건강 척도를 예측하는데요.
더 나아가, 연구팀은 스마트폰 위 대량으로 주어지는 사용자 언어 데이터로부터 효과적인 정신건강 진단을 수행하는 방법론을 개발했습니다. 연구팀은 사용자들이 언어를 사용하는 패턴이 실생활 속 다양한 상황에 따라 다르다는 것에 착안해, 스마트폰 위에서 주어지는 현재 상황에 대한 단서를 기반으로, 인공지능 모델이 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계했습니다. 예를 들어, 업무 시간보다는 저녁 시간에 가족 또는 친구들과 나누는 대화에 정신건강을 모니터링 할 수 있는 단서가 많다고 인공지능 모델이 판단해 중점을 두고 분석하는 식입니다.
이성주 교수는 "이번 연구는 모바일 센싱, 자연어 처리, 인공지능, 심리학 전문가들의 협력으로 이루어져서 의미가 깊으며, 정신질환으로 어려워하는 사람들이 많은데, 개인정보 유출이나 사생활 침범의 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기진단 할 수 있게 되었다ˮ라며, "이번 연구가 서비스화되어 사회에 도움이 되면 좋겠다ˮ라고 소감을 밝혔습니다.
연구 결과는 올해 12월 6일부터 10일까지 싱가폴에서 열린 자연어 처리 분야 학회인 EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에서 발표됐습니다.
논문명: FedTherapist: Mental Health Monitoring with User-Generated Linguistic Expressions on Smartphones via Federated Learning
