국내 스타트업 닥터프레소가 일기 텍스트를 분석해 우울증을 감지하는 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 이 기술은 전 세계적으로 증가하는 우울증의 조기 진단과 치료에 새로운 전기를 마련할 것으로 기대된다.

닥터프레소의 연구진은 자체 개발한 일기 애플리케이션을 통해 수집한 사용자 데이터를 기반으로 AI 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 GPT 3.5와 GPT 4.0과 같은 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 일기 텍스트를 분석하고 우울증 위험을 감지한다.

연구 결과에 따르면, 개발된 AI 모델은 텍스트 기반 우울증 감지에서 90.2%의 정확도와 95.5%의 특이도를 달성했다. 이는 기존의 우울증 선별 도구가 가진 객관성과 정확성의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 보여준다.

신다운 닥터프레소 최고의학책임자는 "일기 쓰기는 감정 표현과 자기 성찰을 촉진하는 치료적 도구로 알려져 있다"며 "이번 연구를 통해 이러한 텍스트 데이터가 우울증 조기 진단에 매우 유용할 수 있다는 것을 확인했다"고 말했다.

이 연구의 성과는 국제 학술지 'JMIR (Journal of Medical Internet Research)' 9월호에 게재되어 그 우수성을 인정받았다. 논문 제목은 "Utilizing Large Language Models to Detect Depression from User-Generate