ADHD 환자 실행 기능 보조 인공지능 모델 뉴로베이트 개발

팩트주의력결핍 과잉행동장애(ADHD)는 뇌의 정보 처리와 주의력 조절, 충동 제어에 영향을 미치는 신경 발달 장애입니다. 환자는 수행해야 할 과제를 인지하고 있음에도 실제 행동으로 옮기는 시작 단계에서 큰 어려움을 겪습니다.

주장뉴로베이트는 이러한 환자의 실행 기능 장애와 과제 시작의 어려움을 해결하기 위해 개발되었습니다. 기존 생산성 도구의 복잡한 할 일 목록은 오히려 환자에게 심리적 압박감을 주어 행동을 마비시킵니다.

팩트뉴로베이트는 구글의 젬마 3 12B 모델을 기반으로 미세 조정되었습니다. 학습에는 16비트 로라(LoRA) 방식을 사용했으며, 언슬로스(Unsloth) 라이브러리를 통해 3번의 에포크(Epoch)를 거쳐 훈련을 완료했습니다.

교차검증기존 범용 인공지능 모델은 질문에 대해 구조화된 할 일 목록이나 임상적인 조언을 제공합니다. 이는 ADHD 환자에게 정보 과부하를 일으켜 오히려 행동을 어렵게 만드는 부작용을 초래합니다.

팩트뉴로베이트는 3개에서 6개의 따뜻한 문장으로 구성된 답변을 제공합니다. 임상적인 라벨이나 불필요한 글머리 기호를 배제하고 사용자가 즉시 실행할 수 있는 아주 작은 행동 하나만을 제안합니다.

팩트모델 학습에는 모달(Modal) 플랫폼의 H100 80GB GPU가 사용되었습니다. 데이터셋은 일반적인 생산성 이론이 아닌 실제 ADHD 환자가 겪는 마찰과 경험을 바탕으로 직접 수집하고 정제했습니다.

교차검증이 모델은 ADHD 환자뿐만 아니라 현대 사회에서 정보 과부하와 디지털 기기 사용으로 무기력함을 느끼는 모든 사람에게 도파민 휴식과 같은 역할을 수행합니다.

팩트배포 환경은 허깅페이스(Hugging Face) 스페이스의 제로GPU를 활용하며, 그라디오(Gradio) 인터페이스를 통해 구동됩니다. 런타임 시에는 4비트 양자화된 베이스 모델에 로라 어댑터를 적용하여 효율적으로 작동하도록 설계했습니다.

주장개발자는 앞으로 이 프로젝트를 커뮤니티와 함께 확장할 계획입니다. 인도네시아어와 영어를 지원하는 다국어 모델로 발전시키고 실제 사용자 피드백을 반영하여 실질적인 도움을 주는 도구로 만들고자 합니다.

팩트뉴로베이트는 사용자가 과제 수행의 첫 단추를 꿸 수 있도록 심리적 장벽을 낮추는 데 집중합니다. 인공지능이 제공하는 간결한 제안은 환자의 뇌가 느끼는 과업의 무게를 줄여줍니다.

주장단순한 기능 개선을 넘어 환자의 일상적 마찰을 줄이는 것이 이 모델의 핵심 가치입니다. 기술적 효율성과 사용자 경험을 결합하여 실질적인 행동 변화를 유도합니다.

출처허깅페이스 블로그 및 뉴로베이트 스페이스 페이지를 교차 검증했습니다.