연구자들, 우울증 진단 및 치료를 위한 AI 사용 목표

최근 미시간 데일리와의 인터뷰에서 두 명의 인공지능 교수인 멜빈 맥인니스와 에밀리 프로보스트는 우울증을 앓는 사람들을 돕기 위해 인공지능을 어떻게 사용할 수 있는지 설명했습니다.

맥인니스 교수는 30년 이상 우울증과 우울증을 연구해 왔으며, 프로보스트 교수는 컴퓨터 과학 및 전기 공학 부교수입니다. 미시간 데일리에 따르면, 두 연구자는 최근 미시간 주 앤 아버에서 “인공지능, 개인화된 기술, 정신 건강”이라는 제목의 강의를 했습니다.

맥인니스와 프로보스트는 우울증을 진단하는 데 도움이 될 수 있는 인공지능을 만들고 있습니다. 맥인니스 교수는 우울증의 한 가지 증상이 말하는 패턴이라고 설명했습니다. 인공지능은 말하는 패턴의 미세한 변화를 인식하고 우울증을 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 맥인니스 교수는 언어에서 심리학적 마커를 감지할 수 있는 시스템을 만들면 조기 경고 앱을 만들 수 있다고 설명했습니다. 이 앱은 사용자와 그들의 사랑하는 사람들에게 임박한 우울증 발작이 발생할 수 있음을 알립니다.

우울증을 앓는 사람들의 친척들은 인공지능이 임박한 우울증 발작의 징후를 감지하면通知 받을 수 있으므로 안심하고 일상 생활을 할 수 있습니다. 한편, 시스템은 우울증을 앓는 사람들에게 더 많은 독립성을 제공하고 가능성 있는 우울증 발작에 대해通知 받으면 즉시 도움을 받을 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

맥인니스 교수는 다음과 같이 설명했습니다.

“您的 디바이스는 경고를 보내고 ‘의사와 곧 이야기해야 할 수도 있습니다’라고 말할 수 있습니다. 이 정보를您的 치료 팀, 지원 네트워크와 공유할 수 있으므로 здоров하게 지내는 데 도움이 되는 팀의 일부가 될 수 있습니다.”

정신 질환의 징후를 감지하는 시스템을 구현하는 데 큰 도전은 세계 각지의 문화적 차이가 정신 건강 상태의 징후와 증상을 어떻게 나타내는지 영향을 미친다는 것입니다. 각 문화에는 “정상”의 기준이 다르기 때문입니다. 그러나 올바른 훈련 데이터가 주어지면 인공지능 기반 진단 시스템은 이러한 차이를 보상할 수 있습니다.

맥인니스와 프로보스트의 연구는 생명을 구할 수 있습니다. 정신 건강 위기의 징후를 감지하면 자살 시도를 예방할 수 있습니다. 맥인니스 교수는 자신이 일하는 우울증 환자 중 약 20%가 자살한다고 인정합니다.

다른 연구자들도 우울증의 진단과 치료를 개선하는 데 도움이 되는 인공지능을 사용하는 실험을 하고 있습니다. ZDNet은 최근 데이터61이 인공지능과 게임화를 사용하여 정신 건강 환자의 진단을 개선하는 게임을 만들었다고 보도했습니다. 데이터61의 아미르 데즈풀리 박사는 현재 우울증을 우울증으로 잘못 진단할 가능성이 약 60%이나 된다고 말했습니다. 그러나 기계 학습 알고리즘을 사용하면 진단 정확도를 높일 수 있습니다.

데즈풀리와 다른 연구자들은 우울증을 예측하는 데 사용되는 지표를 모니터링하는 게임을 설계했습니다. 이러한 지표는 훈련된 임상가에게도 해석하기 어려울 수 있지만, 데이터를 분석하는 기계 학습 알고리즘은 잘못 진단율을 20%에서 40%로 낮출 수 있습니다.

한편, 실버클라우드 헬스와 마이크로소프트는 온라인에서 더 나은 정신 건강 관리를 제공하기 위해 협력하고 있습니다. 실버클라우드는 현재 세계에서 가장 큰 실제 사용자 기반을 보유한 디지털 정신 건강 플랫폼입니다. 실버클라우드는 효율적인 방식으로 정신 건강 자원을 제공하는 증거 기반 정신 건강 서비스라고 설명합니다. 마이크로소프트는 실버클라우드와 협력하여 실버클라우드 헬스의 서비스를 사용하는 사람들에게 개인화된 정신 건강 관리를 제공하는 데 기계 학습과 인공지능 알고리즘을 사용할 것입니다. 실버클라우드의 플랫폼에서 사용될 알고리즘은 정신 건강 상태를 앓는 사람들에게 조기 개입을 가능하게 할 수 있습니다.