3) 에임메드 - 불면증 치료

디지털 바이오마커는 예측과 진단뿐 아니라 치료에서도 활용되고 있다. 아킬리 인터랙티브(Akili Interactive)의 ADHD(Attention-Deficit Hyperactivity Disorder) 아동의 주의력 결핍 증상을 개선하는 치료제인 인데버(Endeavor)는 게임의 정답률, 반응 속도 등에서 주의력과 충동 억제 등의 인지 기능 바이오마커를 도출하고, 이를 바탕으로 실시간으로 치료 난이도를 조절한다. 국내에서는 에임메드가 불면증 디지털 치료제에 디지털 바이오마커를 접목해 치료를 개인화하는 시도를 하고 있다. 매일의 수면 일기, 일상 행동 로그, 걸음 수, 심박 수, 환경 조도 등을 바탕으로 수면의 질을 평가하고, 이를 다음 치료 계획에 반영한다. 특히 중재 요소 중에 개인마다 치료 예후에 기여도가 높은 것을 선별해 새벽에 일찍 빛을 쬐는 것이 카페인을 줄이는 것보다 더 효과적이라는 식의 개인화된 가이드를 해줄 수 있다.



2. 감성 인식/추론 기술

감성 컴퓨팅(Affective Computing)이란, 컴퓨터에 인간의 감성을 인지시키고 학습과 적응을 통해 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성 지능 능력을 부여하는 것으로, 인간과 컴퓨터의 효율적인 상호작용을 통한 새로운 서비스 창출을 목표로 한다. 매사추세츠공대(MIT) 미디어랩의 로잘린드 피카드(Rosalind Picard) 교수가 1995년 MIT 테크니컬 리포트에서 이 용어를 최초로 언급했다. 감성컴퓨팅은 웨어러블 디바이스나 뇌전도 장치(EEG, Electroencephalogram), 스마트 디바이스 등을 활용해 신체 상태, 호르몬, 안면 인식, 대화 상황 등을 분석해 감정이나 감성의 지속 상태를 파악하는 감성 인식 기술과 기계학습 등을 통해 감성을 해석하고 추론하는 감성 추론 기술, 서비스 로봇이나 가상 비서 등을 통해 인간과 감성을 교류하는 감성 표현 기술 등을 중심으로 크게 발전하고 있으며, 정신 건강 분야에서 이러한 기술들의 적용이 더욱 확대되고 있다. 헬스케어 분야에서 가장 활발하게 시도되고 있는 분야는 심리 상담 AI 챗봇이다. X2AI가 개발한 테스(Tess)는 정신 건강 문제로 어려움을 겪는 사람들과 대화를 나누고 공감하는 기능이 있는 챗봇이다. X2AI가 노스웨스턴대와 발표한 연구에 의하면 이 앱을 사용한 학생은 우울증 증상이 13%, 불안이 18%가량 감소한 것으로 나타났다.



또 다른 대표적인 서비스는 워봇(Woebot)이 있다. 워봇은 검증된 정신 치료 기법인 인지행동치료(Cognitive Behavior Therapy)를 기반으로 한 상담 챗봇이다. 워봇은 자연스러운 언어 처리, 심리학적 전문 지식, 수준 높은 글쓰기 능력 및 유머 감각을 조합해 사용자에게 친근한 대화 경험을 제공한다. 또한 기분 변화 그래프를 보고 사용자의 기분 패턴을 분석할 수 있다. 최근 연구에 따르면 워봇은 사용자에게 얼마나 유대감을 느끼는지 묻는 척도에서 평균 3.8점을 받았다. 이는 다른 인터넷 기반 치료의 평균인 2.3점에 비해 높고, 전통적 대면 치료의 평균인 3.8점과 동등했다. 즉, 사람과 하는 심리 치료와 비슷한 수준의 치료적 동맹 관계를 맺을 수 있을 정도로 기술적 수준을 입증해 가고 있다.



챗봇 형태에서 더 나아가 휴머노이드 로봇으로 마음의 소통을 시도하는 기업들도 있다. 로빈은 아르메니아의 스타트업 엑스퍼테크놀로지가 개발한 AI 로봇으로 병원에 입원한 어린이가 낯선 사람과 환경, 복잡한 장비, 고통스러운 치료 과정 등으로 인한 스트레스와 외로움을 덜 느끼고 정서적인 안정을 찾을 수 있도록 고안됐다. 엑스퍼테크놀로지가 위그모어 클리닉에서 85명의 4∼12세 아이를 대상으로 9주간 테스트를 진행한 결과 로빈과 소통한 어린이 환자들의 즐거움은 26%p 증가했고 스트레스는 34%p 감소한 것으로 나타났다.

3. VR/AR 기술

VR/AR 기술을 중심으로 정신 건강을 개선하려는 시도들도 눈에 띈다. 이는 주로 불안을 다루는 데 사용되는데, 불안으로 인한 회피 행동을 교정하는 과정에서 현실 세계에 바로 노출되기 전에 가상 현실에서 이를 훈련해볼 수 있다. 이와 같이 불안을 야기하는 자극 및 상황을 난이도에 따라 단계적으로 노출시켜 훈련하는 기법을 ‘체계적 둔감화(Systematic Desensitization)’라고 한다. 예를 들어, 고소공포증을 해결하기 위해 바로 고층 빌딩에 올라가는 대신 좀 더 난이도가 낮은 가상 현실에서 불안을 해결하는 훈련을 할 수 있다.


가장 선도적인 기업으로는 스페인의 사이어스(Psious)가 있다. 공황장애, 공포증과 같은 불안장애뿐만 아니라 섭식 장애, ADHD와 같이 행동 조절이 필요한 질환까지 폭넓게 VR 기반 치료 콘텐츠를 개발했다. 이는 플랫폼으로 기능하면서 치료사가 각 사용자에게 필요한 프로그램을 선택해서 심리 치료에 적용할 수 있다.

VR/AR는 노출 치료 외에도 이완, 수용 전념 치료, 마음 챙김 등 다양한 심리 치료 기법의 보조 수단으로 활용될 수 있다. 어플라이드VR(AppliedVR)는 통증 환자에게서 이완을 유도하는 시각적 자극을 줘 부정적 주의를 분산시켜 통증을 경감시키는 이즈VRx(EaseVRx)를 개발했다. 이완뿐 아니라 인지, 감정 및 신체 반응을 자각하고 교정하는 심리 치료 기법이 적용된 일종의 디지털 진통제로서, 약 100명의 만성 통증 환자를 대상으로 한 무작위 배정 대조군 연구에서 전반적 통증을 비롯한 수면, 스트레스 등 모든 지표에서 대조군 대비 개선된 결과를 나타냈다. 이러한 근거를 바탕으로 올해 디지털 치료제로 FDA 승인을 받았다. 국내에서도 VR/AR 사업은 활발하게 시도되고 있다. 일례로 에프엔아이(FNI)는 알코올/니코틴 중독을 개선하는 VR 프로그램을 개발해 디지털 치료제로서 임상시험을 준비하고 있다.

4. 기존 의료기기의 디지털 전환(digital transformation)

이전에도 정신 건강을 개선하는 하드웨어 기반 기술이 존재했다. 대표적인 예가 바이오피드백과 뉴로피드백이다. 바이오피드백은 자율신경계와 관련된 심박 수, 피부전도율, 근전도를 시청각 신호로 바꾸어 환자에게 전달하는 기술로, 환자는 이 신호를 피드백 받아 긴장과 이완 상태를 자각하고, 스스로 이완을 유도하는 훈련을 한다. 뉴로피드백은 뇌파를 스스로 보면서 각성과 이완, 몰입 등의 정신 작용을 조절하는 훈련을 하는 기술이다. 이러한 의료기기는 오래전부터 임상 현장에서 쓰이고 있었으나 하드웨어 중심으로 데이터가 다양하게 활용되지 못하고, 전문가의 보조가 필요해 의료기관 밖에서 활용하기가 어려웠다. 최근엔 이러한 단점을 보완한 시도들이 진행되고 있다. 센시오솔루션(Sensio solution)의 필(Feel)은 기존 바이오피드백을 웨어러블의 형태로 간소화하고, 원격 모니터링으로 실시간 중재를 가능하게 했다. 팔찌 형태의 센서가 피부전도도, 심박변이도, 피부 온도를 수집해 기분 상태를 추적하고, 중재가 필요한 시점에 실시간으로 앱에서 적절한 중재를 하며, 필요시에는 치료사의 15분 심리 상담을 연결한다.



마찬가지로 뉴로피드백을 응용한 대표적인 기업으로는 뮤즈(Muse)와 마인드리프트(Myndlift)를 들 수 있다. 뮤즈는 뇌파 측정 시 머리 전체에 필요한 노드를 7개로 줄여 머리띠 형태로 만들고, 전두엽의 각성/몰입 상태를 추적해 블루투스로 연결된 앱에서 명상을 할 때 이완되면 평온한 소리를, 각성되면 큰소리로 피드백해 스스로 명상의 질을 조절할 수 있도록 한다. 마인드리프트는 B2B 모델을 더해 치료자가 집중력이나 불안을 다루기 위해 환자에게 이 제품을 제공하고, 임상적 판단에 따라 치료 프로토콜을 설정할 수 있도록 한다. 국내에서도 옴니C&S의 옴니핏 브레인은 헤드밴드 형태의 뇌파 센서를 통해 집중력과 이완을 스스로 조절하는 훈련을 제공하고, 효과성을 입증하기 위한 임상시험을 진행 중이다.



디지털 멘탈 헬스케어 시장 활성화를 위한 과제들

디지털 멘탈 헬스 시장은 많은 가능성이 확인됐지만 아직은 미성숙 단계다. 이 산업이 지속가능한 생태계를 구축하기 위해선 여러 해결 과제가 놓여 있다.

1. 기술이 구현될 것인가

과연 완벽한 딥러닝으로 인간의 감정과 행동을 모델링할 수 있을 것인가. 앞서 언급했듯, 내인적 또는 외부 감각적 자극이 입력되면 유전자, 세포, 신호 전달 체계, 신경전달물질 등을 통해 뇌의 각 부위가 규명되지 않은 방법으로 상호작용을 일으키고, 그 결과 감정과 신체 변화를 만들어 낸다. 그것들이 축적돼 정서와 신념이 생기고 이것들이 다시 매 순간 감정에 영향을 준다. 이와 같이 정신 체계란 손에 잡히지 않는 관념들이 여러 수준으로 얽혀 있어 몇 개의 센서 데이터로 설명하기엔 벅차고 어려운 영역이다.

현재 대부분의 제품은 궁극적으로 구현하고자 하는 모델로 가기 위해 우선 데이터를 수집하기 위한 일종의 유인 상품 단계다. 여전히 AI 챗봇이나 디지털 바이오마커는 시나리오를 근거로 사람이 정해준 규칙에 기반하고 있다. 기술의 고도화를 위해선 이와 같은 정신 체계에 복잡성을 충분히 고려한 접근이 필수적이다.

2. 사용자가 변화를 받아들일 것인가

정확도를 90%에서 99%로 올리는 것은 가능할지라도 99%에서 99.1%로 올리는 것은 매우 어려울 수 있고, 여기에서 기술적 차별성이 판가름 날 수 있다. 그렇다면 과연 99%에서 0.1%를 끌어올리는 것이 필요한 일인가에 대해선 사업 모델마다 전략적으로 다를 수 있으나 챗봇과 같이 사람의 마음을 읽는 데 그치는 게 아니라 마음을 얻어야 하는 서비스에선 명백한 차이를 보일 수 있다. 현재의 상담 챗봇은 감정을 정서적으로 지지하고, 사람이 하는 말을 다시 반영하며 경청하는 수준이 가능하다. 하지만 사람의 생각을 적극적으로 교정하기 위한 치료적 대화는 아직 불가능한 상황이다. 즉, 교육받지 않은 초보 카운셀러 정도의 수준에 도달했다고 볼 수 있다. 챗봇의 인공지능은 사람을 공감하는 능력이 아니라 사람이 공감받는다고 느끼게 만드는 능력이다. 백 번의 대화 중 단 한 번이라도 엉뚱한 응답을 하면 그동안 사용자가 ‘정말 내 마음을 알아주는 것 같아’라고 쌓아왔던 착각이 한순간에 깨질 수 있다. 고객센터 챗봇의 경우 실수를 하더라도 사용자가 크게 개의치 않을 수 있지만 정신 상담용 챗봇이 “나는 쓸모없는 패배자야”라고 하는 말에 “저도 그렇게 생각해요”라고 응답한다면 다시 찾기 어렵게 된다.

심리 치료에서 라포(rapport)라는 말이 있다. 치료자와 내담자 사이에 생기는 상호 신뢰 관계를 뜻하는데 어떤 심리 치료 기법이든 간에 가장 중요한 치료적 요소다. 과연 디지털이 이런 인간적인 라포를 만들 수 있을까에 의문을 제기하는 시각도 많다. 한편 디지털 변화를 더 긍정적으로 바라보는 시각도 있다. 사용자가 인공지능을 보다 중립적이고 무비판적이라고 인식하기 때문에 심리적 저항을 낮출 수 있다는 점이다. 차마 사람 치료사에게는 말하지 못했던 부정적인 욕망도 인공지능에는 편하게 털어놓을 수 있었다고 사용자들이 직접 남긴 후기들이 이를 뒷받침한다.

역사에서도 보았듯 사람의 마음은 인공지능이 대체할 수 있는 가장 마지막 영역이 될 것이다. 시간과 공간의 한계를 뛰어넘는 인공지능이 정신 건강 문제 해결에 가치 있는 공헌을 할 수 있음은 자명하다. 이 본질을 잃지 않고, 정신 체계와 인공지능 기술을 영민하게 융합하는 것은 가까운 미래에 우리의 마음을 변화시키는 데 기여할 것으로 기대된다.


김수진 에임메드 DH본부 상무(정신건강의학과 전문의) sjkim@aimmed.com
필자는 서울대학교 의과대학 및 동대학원을 졸업하였다. 서울대병원 정신건강의학과 전공의 및 전임의를 수료했다. 스탠포드(Stanford) 의과대학 Center for Interdisciplinary Brain and Science에서 뇌영상과학 분야를 연수하고 귀국해 세월호 참사로 설립된 안산트라우마센터 부센터장과 고대안산병원 임상초빙교수를 역임했다. 현재는 임상 경험을 바탕으로 디지털헬스케어 기업 에임메드에서 정신질환 디지털치료제를 개발하고 있다.