얼굴 사진으로 '우울증'을 75% 정확도로 판단할 수 있는 AI 앱

얼굴 사진으로 '우울증'을 75% 정확도로 판단할 수 있는 AI 앱

우울증(또는 중증우울장애)은 환자 수가 전 세계적으로 3.5억 명에 달합니다.
우리나라도 2022년 건강보험심사평가원 보고서에 따르면 우울증 환자는 약 100만32명으로 2018년(75만3011명) 대비 32.8% 증가하였으며, 이 중 20~30대(35만 9142명)가 전체의 35.9%를 차지한다고 합니다.

이렇게 일반적인 질병임에도 불구하고 우울증을 자각하는 것은 쉽지 않습니다.
그래서 미국 다트머스대학(Dartmouth College) 소속 앤드루 캠벨 등 연구팀은 스마트폰으로 촬영한 얼굴사진을 사용해 우울증 여부를 판단할 수 있는 AI 앱을 개발했습니다.

현재는 75%의 정확도이지만, 5년 이내에는 90%의 정확도로 일반 이용이 가능하게 될 수도 있을 것으로 보입니다.

이 연구는 2024년 5월 개최의 국제 학회 「CHI 2024」에서 발표 예정이며, 선행해 논문이 프리프린트 서버 「arXiv」에 공개되어 있습니다.

◆ '우울증 진단'에 얼굴 인증 잠금장치를 이용하는 아이디어
'요즘 의욕이 안 난다'고 느꼈다고 해도 설마 '우울증'이라고는 생각하지 않는습니다.
우울증에 걸리면 기분이 하루 종일 우울하거나 사물을 즐길 수 없게 됩니다.

또한 집중할 수 없다거나 기력이 없다, 식욕이 없다, 쉽게 피로해진다 등의 증상도 나타납니다.
그리고 밤에 좀처럼 잠들지 못하게 되거나 하루 종일 졸린 상태가 계속되기도 합니다.

이런 증상이기 때문에 우울증을 자각하고 병원까지 가서 진찰을 받는 것은 쉽지 않습니다.
이러한 것을 방치해 버린 결과, 사회 복귀가 어려운 상태가 되어 버리는 경우도 있습니다.

만약 일상생활 속에서 자연스럽게 우울증인지 아닌지를 알 수 있다면 빠른 시일 내에 치료를 받는 결단을 할 수 있게 될 것입니다.

연구팀은 스마트폰의 얼굴인증(또 얼굴 사진 촬영)에 주목
그래서 캠벨 등 연구팀은, 우리가 일상적으로 사용하고 있는 스마트폰에 주목했습니다.
캠벨은, 「사람들은 얼굴 인증 소프트를 사용해, 1일에 몇번이나 스마트폰의 잠금을 해제하고 있습니다」라고 말합니다.

캠벨 자신도 1주일에 800회 이상이나 잠금을 해제하고 있는 것 같다고 말합니다.
만약 이 얼굴 인증(혹은 얼굴 사진)과 AI로 인한 우울증 진단을 결합할 수 있다면 일상적으로 우울증 징후가 있는지 감시할 수 있을 것입니다.

◆ 우울증 경향을 나타내는 얼굴 사진으로 AI를 트레이닝하다
연구팀은 이전에 우울증 진단을 받은 적이 있는 177명의 참가자를 대상으로 AI를 훈련했습니다.

처음 참가자들은 90일 동안 각 자의 스마트폰 전면 카메라(또는 인카메라)로 자신의 사진을 촬영하면서 우울증 증상과 연관지어졌습니다.

실험의 개요. 우울증 검출 질문에 응답하는 참가자의 얼굴을 촬영. AI로 분석한다.

실험의 개요. 우울증 검출 질문에 응답하는 참가자의 얼굴을 촬영.AI로 분석한다.

이 기간에 참가자는, 스마트폰의 앱을 사용해, 1일 3회, 임상의사가 우울증의 검출에 사용하는 질문표 「Patient Health Questionnaire-8(PHQ-8)」에 답합니다.
이것은 '낙담하거나 우울해지거나 절망할 수 있다'와 같은 말에 어느 정도 동의하는지를 평가하는 것입니다.
그리고 참가자가 앱을 통해서 이러한 질문에 회답하면, 그 때의 얼굴 사진이 촬영(최대 5매의 연속 촬영)되었습니다.

얼굴 사진의 촬영 타이밍은 참가자에게 알려주지 않고, 참가자의 자연스러운 표정이 취하였습니다.
(참가자는 촬영에는 동의했지만, 그것이 언제 이루어졌는지는 몰랐습니다.)

예를 들어 참가자들의 기분이 심하게 우울할 때 이 앱에 '절망스럽다'고 답하면 그 순간의 얼굴 사진이 기록되는 것입니다.
그리고 이 실험을 통해 총 12만 5000장의 얼굴 사진을 얻을 수 있었습니다.

다음으로 연구팀은 이러한 얼굴 사진을 사용하여 AI를 훈련했습니다.
이 AI는 참가자의 기분에 대한 답변과 표정(시선, 눈의 움직임, 머리의 위치, 근육의 경직 등)의 관련성을 학습했습니다.

또한 AI는 배경에도 주목하여 학습했습니다.
예를 들면, 조명의 밝기, 배경에 다른 사람이 찍혀 있는지 여부, 어떤 장소에서 촬영되고 있는지 등입니다.

이 영상 학습을 통해 AI는 우울증이 발병하는 사람들의 공통점을 도출할 수 있습니다.

 

배경과 얼굴 표정으로 우울증 여부를 판단하는 AI
연구팀은 한 가지 예로 "누군가의 사진이 항상 어두컴컴한 방에서, 그리고 계속 표정 변화가 보이지 않는다면 AI는 그 사람이 우울증을 앓고 있다고 추측할 수 있다"고 말했습니다.
확실히 AI가 주목하는 정보에서는, 그 사람의 「사회와의 연결 정도」나 「활동량」, 「기분상태」를 알 수 있습니다.

여러 사진(표정과 그 배경)을 쫓는 것만으로도 그 사람이 밝은 표정으로 여러 장소에 나가 여러 사람과 교류를 가지는지, 아니면 어두운 표정으로 항상 이불 속에 틀어박혀 있는지 파악할 수 있습니다.

그리고 어느 쪽에 우울증의 경향이 있는지는 깊이 생각할 필요도 없는 부분입니다.
AI는 이러한 분석을, 방대한 이미지를 이용해 보다 상세하게 해 주는 것입니다.

◆ "75%의 정확도로 우울증을 판단할 수 있는 AI 앱" 앞으로 90%의 정밀도를 목표로 한다
마지막으로 팀은 훈련을 마친 AI의 정확도를 시험하기로 했습니다.

첫 번째 그룹과는 다른 참가자를 모아 AI에게 그들의 얼굴사진을 제공하여, 우울증인지 여부를 추측하게 하였습니다.

75%의 정확도로 우울증 여부를 판단하는 데 성공
그 결과 우울증을 75%의 정확도로 판단할 수 있었습니다.
캠벨은 "실용적인지의 한계치는 정확도가 90%"라는 점을 지적하며 "5년 이내에 일반 이용이 가능할 것"이라고 말했습니다.

이번 연구에서는 앱 질문에 응답한 타이밍에 촬영이 진행됐는데, 연구팀의 원래 콘셉트는 '일상적으로 우울증을 판단하는 것'입니다.
그렇기 때문에 처음에 언급했듯이 촬영과 AI 분석을 스마트폰 잠금해제와 연계시킴으로써 우리를 항상 지켜보는 앱으로 진화시킬 가능성이 있습니다.

AI 앱은 우리가 스마트폰을 사용할 때마다 데이터를 축적해 분석에 사용하는 것입니다.
어쩌면 미래에 더 발전한 스마트폰 앱이 의사의 진찰을 받도록 권장하거나 심각해지기 전에 외출이나 사람과 접촉하는 것을 권장하게 될 수도 있을 것입니다.

의사에게 진찰을 받는 시간은 짧지만, AI 앱은 항상 당신을 진찰하고 있다.

한편, 언제 자신을 촬영하고 있는지 모르는 「감시 앱」을, 스마트폰에 도입하고 싶지 않은 사람도 많습니다.
실제로 이번 연구의 참가자들은 소감으로 '감시받는 것은 기분이 좋지 않다', '어떤 사진을 찍고 있는지 모르는 것은 불쾌하다' 등의 견해를 보였습니다.

그럼에도 연구팀은 "우울증 환자가 임상의사와 보내는 시간은 삶의 1% 미만"이라는 점을 지적하며, 이러한 AI 앱을 이용함으로써 "의료시스템에 부담을 주지 않고 실시간으로 환자를 지원할 수 있다"고 주장하고 있습니다.

앱을 통한 촬영과 분석을 단순한 감시가 아니라 건강하기 위한 지원으로 볼 수 있다면 이는 최적의 도구라고 할 수 있을 것입니다.
가까운 장래에 이런 앱으로 건강을 체크해 가는 것은 일반적이 될 수도 있을 것입니다.

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Phone App Uses AI to Detect Depression From Facial Cues
https://home.dartmouth.edu/news/2024/02/phone-app-uses-ai-detect-depression-facial-cues

AI face-checking app to size up depression
https://newatlas.com/health-wellbeing/moodcapture-app-assessment-depression/

MoodCapture: Depression Detection Using In-the-Wild Smartphone Images
https://arxiv.org/abs/2402.16182

MoodCapture: Depression Detection Using In-the-Wild Smartphone Images