|
연구팀은 정신질환 진단이 환자와의 상담을 통한 언어 사용 분석에서 이뤄진다는 점에 착안해 연구를 했다. 개발한 기술은 사용자가 직접 작성한 문자 메시지 등의 키보드 입력 내용과 스마트폰 위 마이크에서 실시간으로 수집되는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 진단을 해준다.
언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담고 있을 수 있어 기존에는 활용하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 연합학습 인공지능 기술이 적용됐는데 사용자 기기 외부로의 데이터 유출 없이 인공지능 모델을 학습해 사생활 침해 우려가 없다는 것이 특징이다.
인공지능 모델은 일상 대화 내용과 화자의 정신건강을 바탕으로 한 데이터셋을 기반으로 학습됐다. 모델은 스마트폰에서 입력으로 주어지는 대화를 실시간으로 분석해 학습된 내용을 바탕으로 사용자의 정신건강 척도를 예측한다.
연구팀은 또 스마트폰 위 대량으로 주어지는 사용자 언어 데이터로부터 효과적인 정신건강 진단을 하는 방법론을 개발했다. 스마트폰 위에서 주어지는 현재 상황에 대한 단서를 기반으로 인공지능 모델이 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계했다.
연구 내용은 지난 6일부터 10일까지 싱가포르에서 열린 자연어 처리 분야 국제 학회인 ‘EMNLP’에서 발표됐다.
이성주 교수는 “정신질환으로 어려워하는 사람들이 많은데 개인정보 유출이나 사생활 침범 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기진단할 수 있게 됐다”며 “이번 연구가 서비스돼 사회에 도움이 되면 좋겠다”고 소감을 전했다.
|