(From left, Guarini PhD student Arvind Pillai and PhD candidate Subigya Nepal are co-lead authors of the study, computer science professor Andrew Campbell is a corresponding author, and Geisel professor Nicholas Jacobson is a co-author. (Photo by Katie Lenhart))
얼굴 인식 시스템은 이제 스마트폰은 물론 노트북 태블릿에서도 흔히 사용되는 잠금 해제 방식입니다. 우리는 이제 매일 익숙하게 얼굴 인식 시스템을 사용하고 있습니다. 그런데 이런 이미지 인식 시스템을 좀 다르게 이용하려는 시도가 진행 중입니다.
미국 뉴햄프셔의 다트머스 대학 (New Hampshire's Dartmouth College)의 연구팀 (사진)은 얼굴과 주변 환경 이미지를 분석해 사용자의 우울증 정도를 판단하는 AI 앱인 무드캡처 (MoodCapture)를 개발했습니다.
보통 우리는 기기 사용을 위해 하루에도 몇 차례에서 수십 차례에 걸쳐 사진을 찍습니다. 이때 표정의 미묘한 변화나 주변 환경 (실내인지 밖인지, 혼자 있는지 다른이와 함께 있는지)이 사용자의 심리 상태를 반영할 수 있습니다. AI 알고리즘이 이 사진 데이터를 학습한 후 누가 우울증이 심한지 알아내는 것이 무드캡처의 원리입니다.
당연히 대다수 사람에게는 필요 없는 기능이고 오히려 프라이버시 침해 우려가 있기 때문에 이 앱은 이미 우울증으로 진단 받고 치료 받는 환자에서 증상이 심해지는 것을 빨리 포착하기 위해 개발되었습니다.
연구팀은 우울증 환자 177명을 대상으로 동의하에 연구를 진행했습니다. 우울증 정도는 Patient Health Questionnaire 설문지를 활용했습니다. 12만5천 건의 사진 데이터로 학습한 결과 무드캡처 앱은 75% 정확도로 우울증이 심해지는 징후를 확인했습니다. 연구팀은 더 많은 학습 데이터와 알고리즘 개선을 통해 90%까지 정확도를 끌어올릴 계획입니다.
우울증이 갑자기 심해지는 경우 극단적인 선택을 하거나 약물 복용까지 거부하는 일이 생길 수 있기 때문에 이를 빨리 인지하고 늦지 않게 적절한 치료를 하는 일이 중요합니다. AI 앱은 새로운 인프라나 기기가 필요 없고 최근 관련 하드웨어와 기술이 크게 발전하는 만큼 미래에는 중요한 도구가 될 가능성이 있다고 생각합니다.
참고
https://newatlas.com/health-wellbeing/moodcapture-app-assessment-depression/
https://home.dartmouth.edu/news/2024/02/phone-app-uses-ai-detect-depression-facial-cues
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