인공지능으로 정신 질환 진단과 치료가 쉬워진다

의료 산업은 현재 새로운 시대에 접어들고 있다.

인공 지능(AI)과 기계 학습의 등장으로 의료 분야 전문가가 환자를 치료하고 서비스를 개선하는 방법을 바꿀 수 있는 변화를 경험하게 된 것이다.

정신 질환 진단이 쉬워진다

정신 질환을 앓고 있는 대부분의 사람들은 자신의 상태를 적절히 진단하고 치료할 수 있는 정신 건강 전문가를 만날 수 없어 더 큰 고통을 겪는다.

포브스는 인공지능이 주변에 정신 건강 전문가가 없는 지역에 사는 환자를 돕는 효과도 있다고 전했다.

인공지능은 정신 건강 전문가의 업무를 지원할 수 있다. 인간보다 빠른 데이터 분석이 가능하고 환자의 정신 건강 상태에 대해 더 나은 치료법을 제공 할 수 있는 알고리즘이 만들어지고 있다.

또 환자를 모니터링하고 건강상 문제가 발생하면 의료 전문가에게 알림을 보내는 역할도 한다.

마지막으로 정신 건강관리와 관련된 주요 문제 중 하나는 바로 치료비용이다. 인공지능은 저렴하고 편리한 치료법을 찾는 사람들에게 유용한 대안을 제공할 수 있을 것으로 기대되고 있다.

우울증 탐지

우울증은 가장 흔한 정신 질환 중 하나다.

세계보건기구에 따르면 전 세계적으로 3억 명 이상의 사람들이 우울증을 겪고 있으며, 우울증은 사람들이 살면서 겪는 문제로 인한 일시적 기분 변동과는 확연히 다르다.

어떤 사람들은 치료사나 정신 건강 전문가를 찾는 일을 꺼려한다. 따라서 미국 버몬트 대학 연구진은 유아의 언어 패턴을 분석해 불안과 우울의 징후를 감지 할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 만들었다.

전문 매체 사이언스 데일리는 이 기계 학습 기술은 아동이나 청소년에게서 종종 간과되거나 일반적으로 발견하기 어려운 상태를 진단할 수 있는 빠르고 효율적인 방법을 제공한다.

버몬트 의과대학 임상심리학자 엘렌 맥기니스는 "어린이의 정신 질환을 진단하는 빠르고 객관적인 테스트가 필요하다"고 말하면서 "8세 미만의 아이들은 진단이 어려워 성인이 된 후 약물 남용과 자살의 위험에 처하기 쉽다"고 지적했다.

보도에 따르면 연구진은 스트레스와 불안을 유도하기 위한 '트라이어 사회적 스트레스 과제'라는 기분 유도 테스트를 사용했다. 검사는 3세에서 8세 사이의 71명의 어린이를 대상으로 시행됐다.

해당 연구의 수석저자 라이언 맥기니스 박사는 "알고리즘을 통해 80%의 정확도로 내면화 장애 진단을 받은 아동을 식별할 수 있었으며 대부분의 경우 부모 체크리스트 결과와도 일치했다"고 말했다.

외상후 스트레스 장애(PTSD) 진단

외상 후 스트레스 장애는 진단하기 어려운 질환이다. 환자가 증상을 말하기 꺼려하거나 임상의의 관점이 너무 주관적일 수 있기 때문에 일대일 인터뷰를 포함한 전통적인 방법은 때때로 부정확하다.

퓨처리즘은 미국 뉴욕 대학교 연구진이 인공지능을 사용해 외상 후 스트레스 장애를 진단하는 작업을 하고 있다고 전했다.

이 연구는 SRI인터내셔널의 지원으로 수행되고 있다. SRI인터내셔널은 여러 통신 회사에 인공지능 음성 어시스턴트를 제공하는 연구 기관이다.

SRI인터내셔널과 뉴욕 대학교는 5년에 걸쳐 외상 후 스트레스 장애의 표식과 감정을 감지하는 음성 분석 프로그램을 개발했다.

이 프로그램은 성난 발신자를 상대하는 자동화된 고객 서비스 프로그램과 동일한 프로세스를 모방한다.

연구진은 인공지능 프로그램이 목 근육의 긴장과 혀가 입술에 닿는 것과 같은 환자의 목소리 변화를 감지할 수 있다고 주장했다.