신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 발병 이후 전 세계적으로 우울증과 불안증의 발생이 2배 이상 증가한 것으로 밝혀졌다. 한국의 경우 10명 중 약 4명이 우울증 또는 우울감을 겪는 것으로 나타났다.
지난 5월 26일 대한신경과학회가 공개한 OECD 통계를 보면 2020년 기준 우리나라의 우울증 유병률은 36.8%로 조사 국가 중 가장 높았다. 우울증 유병률은 우리나라가 OECD 국가 중 1위였지만 치료 접근성은 최저인 것으로 나타났다. 이러한 관리 부족은 부분적으로 접근성의 문제이기도 하지만 많은 사람들은 사회적 낙인을 두려워하기도 한다. 우리나라는 아직 우울증에 관한 인식 및 치료 시기 등에 미숙하여 대처가 늦는 사례가 많다. 하지만 기술이 점점 발달하며 AI가 음성 녹음을 분석하여 우울증을 진단하고 모니터링 하는 것이 가능해졌다. 이것은 질병과 관련된 호흡기 증상이 음성 소리에 영향을 미쳐 음성에 미묘하지만 측정 가능한 변화가 발생하기 때문에 가능하다. 감정에 대한 연구는 목소리가 감정과 아주 밀접하게 연관되어 있다는 것을 발견했다. 음성 속도, 음성 품질, 음조, 그리고 강도 모두 감정 상태에 민감한 것으로 나타났다. 우울증이 있는 사람은 말하는 속도가 느리고, 음조의 변화가 적으며, 더 부드럽게 말하는 것으로 나타났다. 이러한 미묘한 특징들만으로 상담사나 치료사가 환자의 우울증 증상을 알아차리고 진단하는 것은 쉽지 않을 수 있다. 그러나 새로운 연구는 알고리즘을 이용하여 음성의 복합적인 분석을 통해 우울증을 진단하고 모니터링하는 효율적이고 간단한 방법을 제공할 수 있다고 제안한다. 연구진은 참가자들에게 “나이가 어떻게 되십니까”와 같은 간단한 질문에 답하거나 “아하”와 같은 지속적인 모음 소리를 스마트폰 앱을 통해 내게 하여 짧은 음성 샘플을 수집하였다. 그 후 인구 통계 및 건강 설문지를 작성하게 하여 우울증 탐지가 가능한 프로그램 모델을 만들었다. 프로그램 모델은 음성 특징 분석을 통해 우울증을 진단하는데 약 75~80% 정확한 것으로 밝혀졌다. 널리 사용 가능한 장치를 통해 우울증을 빠르게 진단할 수 있다면 사회적 낙인 또는 물질적인 장애로 인해 병원을 찾기 망설이는 환자들에게 도움이 될 수 있다.
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