우리나라의 우울증 유병률은 전체 인구의 5~10%로 OECD 평균보다 높으며, 자살률은 OECD 국가 중 가장 높은 수준이다. 이러한 배경 속에서 서울특별시보라매병원 연구팀이 인공지능(AI)을 활용한 정신건강 예측의 새로운 가능성을 제시해 주목받고 있다.

서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(병원장 이재협) 정신건강의학과 이준영 교수, 노경진 교수, 한남대학교 상담심리학과 박수미 교수 연구팀은 대형언어모델(Large Language Model, LLM)과 텍스트 임베딩 기술을 활용해 환자의 언어에서 우울 및 자살 위험을 예측하는 분석 연구를 세계 최초로 수행했다.
 

▲ 이 준영 교수   ▲ 노 경진 교수

정신과 진단의 핵심은 환자의 ‘언어’에 있다. 대부분의 진단은 환자와의 면담을 통해 언어적 표현을 기반으로 이루어지기 때문이다. 하지만 지금까지 국내외를 통틀어, 대규모 환자 개개인의 고유한 서술형 심리검사 데이터를 기반으로 우울 및 자살 위험을 AI로 예측한 사례는 없었다.
 

연구팀은 서울특별시보라매병원을 방문한 환자 1,064명이 응답한 문장완성검사(Sentence Completion Test, SCT) 데이터를 활용해 총 5만 2천 건이 넘는 서술형 문장을 분석했다. 분석에는 최신 대형언어모델(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 LLM이 정신건강에 특화되지 않았더라도, 특정 주제에 초점을 맞춘 언어 데이터를 활용하면 임상적 예측이 가능하다는 점을 시사한다.
 

노경진 교수는 “이번 연구는 인공지능이 환자의 서술적 보고를 기반으로 우울과 자살 위험을 예측할 수 있다는 가능성을 보여주었고, 임상 적용 가능성에서 큰 의미가 있다”며 “앞으로 다양한 정신질환과 집단으로 연구를 확장해 조기 진단과 예방에 기여하고자 한다”고 밝혔다.

이번 성과는 AI 기술이 정신건강 진단과 관리에 실질적으로 접목될 수 있는 가능성을 세계 최초로 입증했다는 점에서 임상적·사회적 파급효과가 클 것으로 기대된다.

해당 연구는 의학 학술지 ‘JAMA 네트워크 오픈(JAMA Network Open)’ 5월호에 게재됐다.