멘탈테크 스타트업 닥터프레소가 사용자의 일기 텍스트 데이터를 활용해 우울증을 감지하는 AI 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이번 연구로 세계적으로 증가하는 우울증의 조기 진단·치료를 위한 혁신적 접근 방식이 제시될 것이라는 기대다.

닥터프레소는 우울증은 전 세계적으로 심각한 사회적 문제로, 직업 생산성 저하와 높은 장애 부담을 초래하고 있다고 우려했다. 하지만 기존의 우울증 선별 도구는 객관성과 정확성에 한계가 있어, 이를 보완하기 위한 새로운 방법들이 필요했다는 설명이다.

이번 연구는 닥터프레소가 자체 개발한 일기 애플리케이션을 통해 확보한 사용자의 일기 데이터를 기반으로 우울증을 감지하는 AI 알고리즘을 개발하고 그 유용성을 검증했다.

이 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 확보했다는 설명이다.

이번 연구를 이끈 고려대 안암병원 정신건강의학과 신다운 교수는 "일기 쓰기는 감정 표현과 자기 성찰을 촉진하는 치료적 도구로 알려져 있다"며 "이번 연구를 통해 이러한 텍스트 데이터가 우울증 조기 진단에 있어 매우 유용할 수 있다는 것을 확인했다"고 밝혔다.

이어 "정량적 지표뿐만 아니라 질적 디지털 표현에 대한 연구의 중요성이 더욱 커질 것이다"라며 "이 연구를 활용한 닥터프레소의 기술은 우울증을 조기에 감지해 더 나은 치료와 예방이 가능하도록 돕는 데 큰 기여를 할 것으로 기대된다"고 전했다.