최근 잇따른 강력범죄로 사회적 논란이 된 조현병은 아직 확실한 치료법이 없는 질환이어서 원인 규명 및 예방 조치 개발이 한창 진행 중이다. 

미국 에모리 대학과 하버드 대학 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 발병 전 단계에 있는 환자를 미리 발견하는 예측 도구를 개발했다.

딥러닝 방식으로 정신병이 나타나기 전 사람의 발언 속에 숨겨진 단서들을 자동분석해 93%의 정확도로 질병에 걸릴 위험을 예측하는 것이다.

조현병 등 정신 장애의 대부분은 17세에 전구증상(premonitory symptoms)이 나타나기 시작해 20대에 발병한다. 전구증상이 있는 사람이 조현병 및 기타 정신 질환에 걸릴 확률은 25~30%다.

조현병을 예고하는 환각, 망상, 사고장애 등 특징적 증상이 나타나기 전 수개월에서 수년에 걸쳐 전구기(잠복기)를 거치지만, 이 시기에 일어나는 미세한 변화를 알아채기가 매우 힘들다.

이번에 개발된 방법은 전구증상을 가진 사람의 대화 속에서 미래에 찾아올 병의 패턴을 발견하는 것이다. 정신병에 걸린 사람의 발언에 일정한 패턴이 있다는 것을 지금까지 잘 알려진 사실이다.

연구팀은 먼저 해외 소셜미디어 플랫폼 레딧(Reddit)의 3만 명의 대화를 컴퓨터에 학습시켰다. 그리고 구글이 개발한 텍스트 분석 알고리즘인 워드투벡터(Word2Vec)를 이용해 각 단어를 의미에 따라 의미 공간에서 위치에 할당한다. 비슷한 의미의 단어를 쓰는 사람들은 훨씬 다른 의미를 지닌 사람들보다 더 가깝게 배치된다.

또 에모리 대학 울프 연구소는 사용 단어의 의미 밀도를 분석하는 '벡터 풀기(Vector unpacking)' 프로그램을 개발해 각각의 문장에 어느 정도의 정보가 담겨 있는지를 정량화하는 데에도 성공했다.

기준이 되는 정상적인 데이터를 레딧 사용자의 대화에서 만들어낸 후, 연구진은 위의 여러 기술을 실제로 임상 수행 중인 40명의 환자에 적용했다.

프로그램으로 자동분석 된 데이터를 기준이 되는 정상 샘플과 임상 중인 환자의 장기 데이터와 비교한 결과, 조현병에 걸릴 위험을 93%의 정확도로 예측할 수 있었다.

이번 연구 결과는 기존의 진단 방법을 간소화하고 예측 진단의 정확성을 향상시킬 것으로 기대된다.

연구팀은 "대화 속에서 매우 미묘한 차이를 판별하는 것은 미세한 세균을 맨눈으로 보는 것과 같다"며 "우리가 개발한 자동분석 기술은 이러한 숨겨진 패턴을 찾아내는 초정밀 도구다"라고 설명했다.

KPI뉴스 / 김들풀 전문기자 itnews@kpinews.kr