ㅇ 본 기술은 전남대학교병원 정신건강진단 및 예측을 위한 멀티모달 임상데이터 중 자유발화되어진 행복 데이터(행복 했던 일을 음성과 텍스트로 기록한 데이터)와 불행 데이터(불행 했던 일을 음성과 텍스트로 기록한 데이터)를 활용하여 우울증을 분류하는 기술임
- 음성 및 텍스트 임상데이터를 활용하여 우울증을 판별하는 멀티모달 학습 및 우울증 중증도 추론 기능을 포함
ㅇ 코로나 블루 이후로 정신건강의학과 내원률 증가 및 증상악화
- 2019년 3~7월 사이 우울증 등의 기분 장애로 같은 기간 병원을 찾은 환자는 71만명으로, 전년도 같은 기간의 66만명보다 7.1% 증가 (※ 출처 : 국민건강보험공단, 코로나19로 인한 국민의 의료이용 행태 변화, 2020)
- 20∼30대 우울 위험군 비율은 각각 30.0%, 30.5%로, 60대(14.4%)에 비해 2배 이상 높아, 젊은층이 코로나19로 인해 정신건강에 부정적인 영향을 더 많이 받는 것으로 나타남 (※ 출처 : 보건복지부, 2021년 1분기 코로나19 국민 정신건강 실태조사)
ㅇ 본 기술은 시간분할 및 동기화된 멀티모달 임상데이터(음성, 텍스트)를 활용한 멀티모달 인공지능 기반 우울증 분류 기술로 음성과 텍스트를 종합적으로 고려하여 우울증을 정확하게 분석 및 평가할 수 있는 기술임
- 우울증 분류 성능 f1 score 83% 이상 분류 정확도 제공
● 음성 및 텍스트 임상데이터 기반 우울증 진단 멀티모달학습
● 음성 및 텍스트 임상데이터 기반 우울증 중증도 추론
● ETRI 요구사항정의서 1건
● ETRI 시험절차및결과서 1건
● 알고리즘 관련 기술문서 등 총 13건
● 알고리즘 관련 특허 1건
● 음성 및 텍스트 기반 우울증 판별 알고리즘 SW 1건
ㅇ (진단 및 관리의 향상) 정신건강복지센터 등 상담센터와 정신건강의학과 등 개인병원과 대학병원 내 상담자의 정신건강 평가에 대한 진단과 관리의 향상
ㅇ (정신건강 관련 사회적 비용 절감) 정신질환에 따른 진료인원과 진료비가 꾸준한 증가세로 2030년에는 정신질환 사회적 비용이 8조 6천억원에 달할 것으로 전망하고 있어 직무 스트레스 관리를 위한 솔루션을 통해 사회적 비용 절감 기대
ㅇ (정신질환 조기 발견) 우울증 등 대다수 정신질환은 조기 발견을 통한 상담과 약물치료 등으로 치료 가능하므로 인공지능을 활용한 스트레스 조기 진단은 새로운 사업모델이 가능