인터넷 게시판 글에서 정신질환 감지하는 AI

미국 다트머스대학 연구팀이 영어권 최대 게시판이 레딧 게시물에서 정신 질환을 검출하는 AI를 개발했다.

WHO에 따르면 인구 전환 영향으로 정신 질환을 안은 사람 비율은 2007∼2017년 10년간 13% 증가하고 있으며 청소년 20%가 정신건강 문제를 안고 살고 있다. 하지만 경제적 사정이나 사회적 낙인, 의료 서비스 인지도 부족 등으로 정신건강 문제에 대한 도움을 요구하는 사람은 한정되어 있다.

이번 인터넷 게시판 게시물에서 정신 질환을 검출하는 AI를 개발한 연구팀에 따르면 디지털 스크리닝으로 잠재적 정신 질환자를 검출할 수 있으면 정신 건강 문제 치료율을 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 그리고 사람들이 행동을 쉽게 파악할 수 있도록 스스로 데이터를 공개해준다는 점에서 스크리닝 대상으로 적합하다고 여겨진 게 SNS였다. 이번 연구가 다양한 SNS 중에서 레딧을 선택한 이유는 5억 명 가까운 사용자가 있거나 폭넓은 주제에 대해 논의가 이뤄지고 있는 이유다.

연구팀은 우울증 장애, 불안 장애, 양극성 장애 등 감정에 명백한 영향을 미치는 유형 정신 질환에 초점을 맞춰 이런 정신 질환 중 하나를 안고 있다고 자가 신고했다. 사용자와 이런 정신 질환을 갖고 있지 않다는 사용자 2종류에 대해 데이터를 수집했다. 게시물별로 읽을 수 있는 기쁨과 분노, 슬픔, 공포, 무감정 등 각종 기초 감정이나 이런 기초 감정을 조합한 복합적인 감정을 AI로 분석할 수 있도록 했다.

연구팀에 의하면 게시물간 감정 변화에는 그 사람이 안고 있는 정신 질환에 응해 패턴이 있다고 한다. 연구팀은 앞서 언급한 AI가 읽은 감정 변화 패턴을 정신 질환을 가진 사람의 결과와 비교해 특정 사용자가 정신 질환을 안고 있는지 검출할 수 있도록 했다.

이번 연구 수법은 감정을 분석 대상으로 한다는 점이 특이하다. AI를 이용한 기존 스크리닝 연구 대부분은 게시물 내용을 분석 대상으로 한다. 예를 들어 게시물 내용을 해석하는 AI가 코로나19 감염증이라는 단어가 슬픔이나 불안과 관련되어 있다고 학습했을 경우 코로나19 감염증에 대한 연구 결과를 발표한 연구자는 슬픔이나 불안을 안고 있다고 판정된다. 이번 기법은 감정에 초점을 맞추고 있기 때문에 이런 오진단은 생기지 않는다. 연구팀은 앞으로도 비슷한 연구를 계속해 감정 전이 패턴을 명확하게 할 계획이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.