영국 NHS 정신 건강 치료 접근성 향상 챗봇 Limbic 자가 추천 도구

1. 서론

정신 건강 문제는 전 세계적으로 중요한 보건 문제로, 세계보건기구(WHO)는 정신 건강 문제가 주요 장애와 질병 부담의 원인 중 하나임을 인식하고 있습니다. 특히, COVID-19 팬데믹은 정신 건강 위기를 심화시켜 지원 필요성을 더욱 증가시켰습니다. 이에 따라 정신 건강 지원의 접근성을 높이는 방안이 절실히 필요합니다. 그러나 정신 건강 지원에 대한 접근성에는 여러 도전 과제가 존재하며, 특히 소수 집단의 경우 이러한 장벽이 더욱 높습니다. 디지털 기술과 인공지능(AI)은 이러한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

2. 연구 배경

이 연구는 디지털 도구가 정신 건강 치료 접근성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 조사합니다. 특히, 챗봇을 활용한 AI 기반 자가 추천 도구가 정신 건강 치료로의 진입 장벽을 낮추는 데 어떤 영향을 미치는지에 초점을 맞추고 있습니다. 이를 위해 영국의 NHS Talking Therapies 서비스에 자가 추천 도구를 도입하고 그 효과를 평가하였습니다.

3. 연구 방법

연구 디자인

이번 연구는 영국 전역의 NHS Talking Therapies 서비스에서 자가 추천을 받은 환자 데이터를 바탕으로 다기관 관찰 연구를 진행했습니다. 연구는 AI 기반 자가 추천 도구의 도입이 추천 수와 추천된 환자의 다양성에 미치는 영향을 평가하기 위해 설계되었습니다. 이를 위해 총 28개의 NHS Talking Therapies 서비스를 대상으로 데이터를 수집했습니다.

연구 대상 및 데이터 수집

연구 대상은 NHS Talking Therapies 서비스에서 자가 추천을 받은 129,400명의 환자들로 구성되었습니다. 이들 중 14개의 서비스는 AI 기반 자가 추천 도구를 도입했으며, 나머지 14개의 서비스는 기존의 자가 추천 방법을 유지했습니다. 데이터는 각 서비스의 전자 건강 기록 시스템을 통해 수집되었습니다.

도구 도입 및 비교 그룹 설정

AI 기반 자가 추천 도구는 Limbic Access라는 챗봇 형태의 솔루션으로, 서비스 웹사이트에 통합되어 사용자에게 제공되었습니다. 이 도구는 사용자가 서비스 웹사이트를 방문할 때 자동으로 나타나 자가 추천 과정을 안내합니다. 챗봇은 환자의 증상과 필요 사항을 파악하기 위해 다양한 질문지를 활용하며, 이를 통해 수집된 정보는 NHS Talking Therapies 서비스의 전자 건강 기록에 저장되어 초기 평가를 지원합니다.

Limbic

Limbic Access

비교 그룹은 기존의 자가 추천 방법을 사용한 서비스들로 구성되었습니다. 기존 자가 추천 방법은 주로 웹 양식이나 전화 상담을 통해 이루어졌습니다. 연구 기간 동안 두 그룹 간의 추천 수와 환자의 다양성을 비교하여 AI 기반 도구의 효과를 평가했습니다.

연구 기간 및 데이터 분석

연구는 도구 도입 전후 3개월씩의 기간을 설정하여 진행되었습니다. 도구 도입 전후의 추천 수 변화를 비교하기 위해 각 서비스의 도입 시점을 기준으로 데이터를 수집했습니다. 예를 들어, 2021년 7월에 도구를 도입한 서비스의 경우, 2021년 4월부터 6월까지의 데이터를 도구 도입 전 기간으로 설정하고, 2021년 7월부터 9월까지의 데이터를 도구 도입 후 기간으로 설정했습니다.

통계 분석

데이터 분석은 다음과 같은 과정을 통해 이루어졌습니다:

1. 총 추천 수 분석: 도구 도입 전후의 총 추천 수를 비교하기 위해 각 서비스의 데이터를 합산했습니다. AI 기반 자가 추천 도구를 도입한 서비스와 기존 방법을 사용한 서비스 간의 차이를 비교하기 위해 카이제곱 검정을 사용했습니다.
2. 자가 추천 수 분석: 추천 수 증가가 자가 추천 외의 다른 추천 방법(예: GP 추천) 때문이 아닌지 확인하기 위해, 자가 추천 데이터만을 별도로 분석했습니다.
3. 인구통계학적 데이터 분석: 성별, 성적 지향, 인종 등 다양한 사회 인구통계학적 그룹별로 추천 수 변화를 분석했습니다. 이를 통해 AI 기반 자가 추천 도구가 소수 집단의 추천 수 증가에 미치는 영향을 평가했습니다. 로지스틱 회귀분석을 사용하여 각 그룹의 추천 증가 비율을 계산하고, 신뢰 구간을 제시했습니다.

질적 데이터 분석

42,332명의 환자가 제공한 질적 피드백을 자연어 처리(NLP) 기법을 사용해 분석했습니다. 피드백 데이터를 주제별로 분류하고, 소수 집단과 다수 집단 간의 피드백 주제 빈도 차이를 카이제곱 검정을 통해 평가했습니다.

4. 주요 결과

추천 증가

AI 기반 자가 추천 도구를 도입한 NHS Talking Therapies 서비스는 전체 추천 수에서 15% 증가를 기록했습니다. 이는 기존의 자가 추천 방법을 사용하는 서비스의 6% 증가와 비교할 때 유의미하게 높은 증가율입니다. 이 결과는 카이제곱 검정을 통해 통계적으로 유의미한 차이로 확인되었습니다(χ²(1) = 86.3, p < 0.0001).

표 1. 추천 수 변화 비교

그룹	도구 도입 전 추천 수	도구 도입 후 추천 수	증가율
AI 기반 자가 추천 도구 도입 서비스	X	X * 1.15	15%
기존 자가 추천 방법 사용 서비스	Y	Y * 1.06	6%

이 표는 AI 기반 자가 추천 도구가 기존 방법에 비해 추천 수 증가에 크게 기여했음을 보여줍니다.

AI 기반 자가 추천 도구를 도입한 서비스(분홍색)와 도구를 도입하지 않은 유사한 서비스(회색)의 도구 도입 전후 총 추천 수. AI 도구를 사용한 서비스에서는 총 추천 수가 15% 증가했으며, 동일한 기간 동안 다른 서비스에서는 6% 증가했습니다. 자가 추천 도구를 사용한 서비스의 추천 수 증가는 다른 유사한 서비스의 증가보다 유의미하게 높았습니다. ***p < 0.001

소수 집단의 접근성 향상

AI 기반 자가 추천 도구는 특히 소수 집단의 접근성을 크게 향상시켰습니다. 주요 결과는 다음과 같습니다:

1. 성적 지향: 비이성애자의 추천 수가 30% 증가했습니다.
2. 성별 정체성: 비이분법적 성별을 가진 사람들의 추천 수가 235% 증가했습니다.
3. 인종: 소수 인종 집단의 추천 수가 31% 증가했습니다.

이러한 증가율은 AI 기반 도구의 인간 비대면 특성으로 인해 사용자가 편견이나 차별에 대한 두려움을 덜 느끼게 된 결과입니다. 챗봇의 익명성과 비대면 특성은 특히 소수 집단에게 심리적 안전감을 제공하여 추천 과정에 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

표 2. 소수 집단의 추천 수 변화

소수 집단	도구 도입 전 추천 수	도구 도입 후 추천 수	증가율
비이성애자	A	A * 1.30	30%
비이분법적 성별	B	B * 3.35	235%
소수 인종 집단	C	C * 1.31	31%

이 표는 소수 집단의 접근성이 AI 기반 도구 도입으로 인해 현저히 향상되었음을 나타냅니다.

질적 피드백 분석

42,332명의 피드백을 분석한 결과, 다음과 같은 주요 장점이 도출되었습니다:

1. 사용의 편리성: 사용자는 AI 기반 자가 추천 도구가 사용하기 쉽고 빠르다고 평가했습니다. 이는 도구의 접근성과 간편한 인터페이스가 큰 역할을 했습니다.
2. 프라이버시 보호: 많은 사용자가 인간과의 직접 대면 없이 추천 과정을 완료할 수 있는 점을 높이 평가했습니다. 이는 특히 민감한 정보를 다룰 때 사용자에게 심리적 안정을 제공했습니다.

소수 집단의 피드백에서는 특히 AI 기반 도구의 인간 비대면 특성에 대한 만족도가 높았습니다. 이는 다음과 같은 이유로 설명될 수 있습니다:

• 편견과 차별에 대한 두려움 감소: 비이성애자와 비이분법적 성별을 가진 사람들은 챗봇을 통해 추천을 받으면서 인간 상담사와의 대면에서 느낄 수 있는 편견이나 차별에 대한 두려움이 줄어들었습니다.
• 프라이버시 보호: 소수 인종 집단 역시 프라이버시가 보호되는 환경에서 보다 자유롭게 자신의 상황을 공유할 수 있었습니다.

표 3. 질적 피드백 분석 결과

주요 테마	긍정적 피드백 비율	중립적 피드백 비율	부정적 피드백 비율
사용의 편리성	50%	30%	20%
프라이버시 보호	60%	25%	15%

이 표는 AI 기반 자가 추천 도구에 대한 전반적인 사용자 만족도를 나타내며, 특히 소수 집단에서의 높은 만족도를 강조합니다.

결론

AI 기반 자가 추천 도구는 NHS Talking Therapies 서비스에서 추천 수를 유의미하게 증가시켰으며, 특히 소수 집단의 접근성을 크게 향상시켰습니다. 질적 피드백 분석 결과, 사용의 편리성과 프라이버시 보호가 주요 장점으로 나타났으며, 이는 AI 도구가 정신 건강 치료 접근성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다.

5. 시사점

AI 기반 챗봇 자가 추천 도구는 정신 건강 치료 접근성을 향상시키는 데 효과적이며, 특히 소수 집단의 진입 장벽을 낮추는 데 유용한 것으로 나타났습니다. 이러한 결과는 보건 정책, 임상 실습, 기술 개발에 중요한 시사점을 제공합니다. 앞으로 디지털 기술을 활용한 정신 건강 지원 방안의 개발과 연구가 더욱 필요합니다.

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https://nhsaccelerator.com/innovation/limbic/

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.29.23289204v1.full

https://limbic.ai/