HopeBot이라는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 챗봇을 개발하여 PHQ-9 설문지를 활용한 우울증 선별 검사를 수행하였습니다. 영국과 중국 성인 132명을 대상으로 자가 설문 방식과 챗봇 방식 모두를 이용한 연구를 진행했습니다. 그 결과, 두 방식 간 점수의 일치도가 높게 나타났으며(ICC = 0.91; 45% 동일), 참여자의 71%가 챗봇에 대한 신뢰도가 더 높다고 평가했습니다. 챗봇의 편의성, 음성 명료성, 민감한 주제 다루는 방식, 권고의 유용성에 대한 평균 평점은 각각 8.4, 7.7, 7.6, 7.4로 높게 나타났습니다. 또한, 참여자의 87.1%가 HopeBot을 재사용하거나 추천할 의향이 있다고 답했습니다. 이는 음성 기반 LLM 챗봇이 우울증 선별 검사의 확장 가능하고 부담이 적은 보조 도구로 활용될 수 있음을 시사합니다.
