국내 의료진이 인공지능(AI)을 활용해 환자 언어를 기반으로 우울‧자살 위험을 예측할 수 있는 가능성을 제시하며 주목받고 있다.

서울시보라매병원(병원장 이재협) 정신건강의학과 이준영‧노경진 교수와 한남대 상담심리학과 박수미 교수팀은 거대언어모델(LLM)과 텍스트 임베딩 기술을 활용해 환자 언어에서 우울 및 자살 위험을 예측하는 분석 연구를 세계 최초로 수행했다고 4일 밝혔다. 

정신과 진단 핵심은 환자 '언어'에 있다. 대부분의 진단은 환자와의 면담을 통해 언어적 표현을 기반으로 이뤄지기 때문이다. 하지만 지금까지 국내외를 통틀어 대규모 환자 개개인의 고유한 서술형 심리검사 데이터를 기반으로 우울 및 자살 위험을 AI로 예측한 사례는 없었다.

연구팀은 보라매병원 방문 환자 1064명이 응답한 문장완성검사(SCT) 데이터를 활용해 총 5만2000여 건의 서술형 문장을 분석했다. 분석에는 최신 거대언어모델(GPT-4o, Gemini 등)과 텍스트 임베딩 기반 머신러닝 알고리즘이 적용됐다.

그 결과, 모든 AI 모델이 우울 및 자살 위험을 높은 정확도로 예측했으며, 특히 '자기개념(self-concept)'과 관련된 문항에서 가장 뛰어난 예측 성능을 보였다. 

이는 상용 거대언어모델이 정신건강에 특화되지 않았더라도 특정 주제에 초점을 맞춘 언어 데이터를 활용하면 임상적 예측이 가능하다는 점을 시사한다.

노경진 교수는 "이번 연구는 AI가 환자의 서술적 보고를 기반으로 우울과 자살 위험을 예측할 수 있다는 가능성을 보여줬고, 임상 적용 가능성에서도 큰 의미가 있다"며 "앞으로 다양한 정신질환과 집단으로 연구를 확장해 조기 진단과 예방에 기여코자 한다"고 밝혔다.

한편, 이번 연구결과는 국제학술지 'JAMA 네트워크 오픈' 5월호에 게재됐다.