LLM을 활용한 우울증 진단 및 관리 서비스

Depression Diagnosis and Management Service Utilizing LLM

  • 정우재 (전남대학교 소프트웨어 공학과) ;
  • 김종민 (전남대학교 소프트웨어 공학과) ;
  • 정태성 (전남대학교 소프트웨어 공학과) ;
  • 이가영 (전남대학교 화학교육과) ;
  • 유석봉 (전남대학교 소프트웨어 공학과)
  • Woojae Jung (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Jongmin Kim (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Taeseong Jeong (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Gayoung Lee (Dept. of Chemistry Education, Chonnam National University) ;
  • Seokbong Yoo (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

우울증은 전 세계적으로 심각한 정신 건강 문제로 자리 잡고 있다. 개선을 위해서는 적절한 관리와 치료가 필요하지만, 경제적, 사회적 이유로 정신건강 의학과를 이용하지 못하는 비율이 높다. 따라서 본 논문에서는 LLM을 활용하여 우울증의 조기 진단 및 관리 서비스를 개발하고자 한다. 기존 우울증 자가 진단의 정량적 설문 방식을 개선하여, AI를 활용한 서술형 분석을 통해 사용자가 자신의 감정을 더욱 세밀하게 표현하고 진단받을 수 있도록 지원한다. 또한 사용자의 감정 상태를 추적하고, 운동 및 명상 등의 활동을 추천함으로써 우울감 및 우울증 증상을 완화하는 데 도움을 줄 수 있는 맞춤형 서비스를 제공한다.

키워드

과제정보

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 소프트웨어중심대학사업, 인공지능융합혁신인재양성사업, 대학ICT연구센터사업의 연구결과로 수행되었습니다. (2021-0-01409, 2023-00256629, 2024-00437718)

참고문헌

  1. 권찬영, "우울증 환자의 자살위험 평가 훈련을 위한 생성형 인공지능 챗봇의 의학적 교육 활용 사례: 일개 한의과대학 학생을 중심으로", 동의신경정신과학회지, 35(2), 153-162, 2024.
  2. 박세린, 김양곤, 남기범, 이영선, "챗봇상담(ChatGPT)의 특성 연구: 채팅상담과의 비교를 중심으로", 청소년학연구, 31(8), 89-117, 2024.