원리는 간단하다. 우리는 하루에 수십 번씩 스마트폰을 바라보면 얼굴 인식으로 잠금을 해제한다. 이때 찍힌 사진을 분석해 환자의 우울증이 더 심해지는지 분석하는 것이다. 자신은 인식하지 못하더라도 우울하고 무표정한 모습이 자주 보인다면 AI로 그 미묘한 차이를 분석할 수 있다. 그리고 환자의 주변 환경 역시 우울증이 더 심해지고 있는지 판단할 수 있는 근거가 된다. 혼자 있거나 실내에 머물러 있는 시간이 길수록 더 우울해지고 있는 지표로 볼 수 있다.
당연히 이 기술은 사생활 침해의 우려가 있기 때문에 모든 사람에 적용하기 힘들다. 연구팀의 목표도 이미 우울증으로 진단받고 치료 중인 환자가 경과가 갑작스럽게 악화되어 극단적인 선택을 하거나 치료를 거부하기 전에 이를 막는 것이다.
연구팀은 177명의 우울증 환자에서 동의를 받고 얼굴 인식 이미지를 AI로 분석하는 무드캡처 (MoodCapture) 앱을 설치해 테스트했다. 환자의 우울증 정도는 8개의 문항으로 되어 있는 우울증 설문 조사지인 PHQ-8을 활용했다. 무드캡처 앱은 90일간 12만 5000장의 사진을 분석해 이를 우울증상 정도와 비교해서 학습했다. 그 결과 75%의 정확도로 우울증이 심해지고 있다는 것을 판단할 수 있었다. 연구팀은 더 많은 데이터와 추가 연구를 통해 정확도를 90%까지 높이면 우울증 환자에서 실제 적용할 수 있을 것으로 보고 연구를 진행 중이다.
우울증은 고혈압처럼 혈압을 측정하거나 당뇨처럼 혈당을 측정해서 나빠지고 있다는 것을 객관적으로 확인하기 어렵기 때문에 관리가 쉽지 않은 질병이다. 악화되고 있는데도 방치하고 치료 시기를 놓칠 경우 돌이킬 수 없는 극단적 상황까지 이를 수 있다. 사생활 침해의 소지가 있긴 하지만, 제한된 고위험군 환자를 대상으로 사용한다면 얼굴 인식 우울증 AI 기술은 생명을 살리는 유용한 인공지능 기술이 될지도 모른다.
고든 정 과학 칼럼니스트 jjy0501@naver.com