[헬스코리아뉴스 / 이창용] 대형언어모델(Large Language Model·LLM)과 텍스트 임베딩 기술을 활용해 환자의 언어에서 우울 및 자살 위험을 예측하는 분석 연구가 세계 최초로 나왔다. 서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(병원장 이재협) 정신건강의학과 이준영 교수, 노경진 교수, 한남대학교 상담심리학과 박수미 교수 연구팀의 연구 결과다.

우리나라의 우울증 유병률은 전체 인구의 5~10%로 OECD 평균보다 높으며, 자살률은 OECD 국가 중 가장 높은 수준이다. 이러한 우울증을 진단할 때 핵심이 되는 것은 환자가 쓰는 ‘언어’다. 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 1064명이 응답한 문장완성검사(Sentence Completion Test·SCT) 데이터를 활용해 총 5만 2000건이 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.

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

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

이번 연구는 세계적인 의학 학술지 'JAMA 네트워크 오픈(JAMA Network Open)' 2025년 5월호에 게재됐다.