- 닥터프레소, GPT 3.5와 GPT 4.0으로 우울증 조기 선별 기술 확보

닥터프레소는 일기 애플리케이션을 통해 확보한 사용자의 일기 데이터를 기반으로 우울증을 감지하는 AI 알고리즘을 개발하고, 그 유용성을 검증하여 국제 학술지에 게재됐다.

▲일기 분석 예시 화면

닥터프레소(대표 정환보)는 사용자가 작성한 일기 텍스트 데이터를 활용해 우울증을 감지하는 새로운 AI 기술을 개발했다고 밝혔다.

이번 연구는 전 세계적으로 증가하는 우울증의 조기 진단과 치료를 위한 혁신적인 접근 방식을 제시하고 있다. 해당 연구는 우수성을 인정받아 국제 학술지 ‘JMIR (Journal of Medical Internet Research)’ 9월호에 게재됐다.

우울증은 전 세계적으로 심각한 사회적 문제로, 직업 생산성 저하와 높은 장애 부담을 초래하고 있다. 하지만 기존의 우울증 선별 도구는 객관성과 정확성에 한계가 있어 이를 보완하기 위한 새로운 방법들이 필요했다. 이번 연구는 닥터프레소가 자체 개발한 일기 애플리케이션을 통해 확보한 사용자의 일기 데이터를 기반으로 우울증을 감지하는 AI 알고리즘을 개발하고, 그 유용성을 검증했다.

연구에 따르면 AI 기반 대형 언어 모델(LLM)인 GPT 3.5와 GPT 4.0이 사용자의 일기 텍스트를 분석해 우울증 위험을 효과적으로 감지할 수 있음을 확인했다. 특히 LLM 모델을 활용해 개발한 AI의 경우 텍스트 기반 우울증 감지 정확도 90.2%와 특이도 95.5%를 달성했다. 이를 통해 닥터프레소는 사용자가 작성한 일기 데이터를 바탕으로 우울증 조기 선별할 수 있는 기술을 확보했다.

이번 연구를 이끈 신다운 닥터프레소 최고의학책임자(고려대 안암병원 정신건강의학과 교수)는 “일기 쓰기는 감정 표현과 자기 성찰을 촉진하는 치료적 도구로 알려져 있으며, 이번 연구를 통해 이러한 텍스트 데이터가 우울증 조기 진단에 있어 매우 유용할 수 있다는 것을 확인했다”며 “정량적 지표뿐만 아니라 질적 디지털 표현에 대한 연구의 중요성이 더욱 커질 것”이라고 강조했다.

이 연구를 활용한 닥터프레소의 기술은 우울증을 조기에 감지해 더 나은 치료와 예방이 가능하도록 돕는 데 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

· 논문 : 신다운, Utilizing Large Language Models to Detect Depression from User-Generated Diary text data: A Novel Approach in Digital Mental Health Screening. J. Med Internet Res (JMIR, IF 5.7). doi:10.2196/54617