얼굴 사진 한 장만으로 암 환자의 생존 가능성을 예측하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 환자의 실제 나이와 별개로 얼굴에 나타난 '생물학적 나이'를 추정하고, 이를 바탕으로 치료 이후 생존 위험을 분석하는 방식이다.
19일(현지시간) 영국 가디언에 따르면 미국 매사추세츠의 비영리 의료기관 매스제너럴브리검(MGB) 연구진은 암 환자의 얼굴 사진을 분석해 생물학적 나이와 생존 가능성을 예측하는 AI 시스템을 개발했다. 연구 결과는 의학저널 '란셋 디지털 헬스'에 게재됐다.
연구진은 4000만장이 넘는 다양한 인종과 연령대의 얼굴 사진을 학습시킨 뒤 두 가지 모델을 만들었다.
먼저 'FAHR-페이스에이지' 모델은 환자의 얼굴을 통해 생물학적 나이를 추정하고 암 생존 가능성을 예측하며, 두 번째 모델인 'FAHR-페이스서바이벌'은 생물학적 나이를 거치지 않고 얼굴 사진 자체에서 생존 위험을 직접 분석한다.
두 모델은 얼굴의 서로 다른 부위를 중점적으로 살폈다. 페이스에이지는 코 옆에서 입가로 이어지는 주름과 눈 위 이마, 관자놀이 등을 주로 분석했고, 페이스서바이벌은 눈 밑과 콧등 주변을 집중적으로 평가했다.
미국에서 방사선 치료를 받은 암 환자들을 대상으로 분석한 결과, AI가 실제 나이보다 5세 이상 더 들어 보인다고 판단한 환자는 평균 4년간의 추적 관찰 기간 동안 사망 위험이 다른 환자보다 21% 높았다. 반대로 실제 나이보다 5세 이상 젊어 보인 환자는 사망 위험이 17% 낮았다.
연구진은 얼굴에 나타나는 생물학적 나이가 환자의 전반적인 신체 상태와 치료를 견딜 수 있는 능력을 반영할 가능성이 있다고 봤다. 특히 고령 환자에게 방사선 치료나 수술, 전신 항암치료 등을 권할 때 신체적 여력과 노쇠 정도를 판단하는 보조 수단으로 활용할 수 있다는 설명이다.
생활습관과 얼굴 노화 사이의 연관성도 확인됐다. 과도한 음주와 약물 사용, 흡연은 AI 분석에서 더 높은 생물학적 나이와 연관된 것으로 나타났다.
사진 촬영 조건에 따른 영향은 비교적 적었다. 연구진은 자세와 조명, 표정, 화장 등 일반적인 사진 차이에서도 페이스에이지의 결과가 대체로 안정적으로 유지됐다고 밝혔다. 성형수술 역시 대부분 결과에 큰 영향을 주지 않았으며 코 성형 이후에만 소폭 변화가 관찰됐다.
연구진은 이 기술이 환자에게 가장 적절한 치료법을 결정하는 과정에서 의료진을 보조할 수 있을 것으로 기대했다. 다만 얼굴 사진만으로 치료 여부를 결정하는 도구는 아니라는 점을 강조했다.
레이먼드 맥 매스제너럴브리검 방사선종양학과 의사는 “목표는 얼굴 사진을 이용한 건강 평가를 보다 정량적이고 일관되게 만들어 개인 맞춤형 치료 결정을 지원하는 것”이라며 “의사의 판단을 대체하려는 것이 아니다”라고 말했다.
연구진은 얼굴 사진 한 장만으로 비교적 저렴하고 간편하게 건강 상태를 평가할 가능성을 보여줬지만, 실제 의료 현장에서 광범위하게 활용하기 위해서는 추가 연구와 검증이 필요하다고 밝혔다.
서희원 기자 shw@etnews.com
