연구진은 사용자의 디지털 기록(소셜 미디어 게시글, 채팅 등)에서 우울증 관련 상태 변화를 감지하고 분석하는 설명 가능한 프레임워크를 제안했습니다.
BERT 기반 모델을 결합하여 감정, 정서, 우울증 심각도 등 다양한 측면의 신호를 추출하고, 이를 시간 경과에 따라 집계하여 사용자별 변화 추이를 분석합니다.
대규모 언어 모델을 통합하여 사용자의 정신 건강 신호 변화와 주요 전환을 설명하는 간결하고 사람이 읽기 쉬운 보고서를 생성하여 해석 가능성을 높였습니다.