매스 제너럴 브리검의 연구진이 얼굴 사진 한 장으로 암 환자의 생존 가능성을 예측하는 AI 도구를 개발했다. 연구진은 이 도구가 치료 결정을 지원할 수 있다고 제안했지만, 널리 활용하려면 추가 연구가 필요하다고 밝혔다.
이 시스템은 생물학적 나이, 즉 실제 나이가 아니라 얼굴에서 추정되는 나이를 계산하는 FAHR-FaceAge와 얼굴 사진에서 생존 가능성을 직접 예측하는 FAHR-FaceSurvival로 구성된다. 두 도구는 같은 모델에서 만들어졌지만 건강 상태에 관한 서로 다른 정보를 포착했으며, 예측에 사용하는 얼굴 부위도 달랐다. FAHR-FaceAge는 코 옆에서 입가로 이어지는 주름과 눈 위 이마, 관자놀이를 살피고, FAHR-FaceSurvival은 눈 아래와 콧대 주변을 평가한다.
모델은 다양한 연령대와 인종의 얼굴 사진 4천만 장 이상으로 학습했다. 미국에서 방사선 치료를 받은 암 환자 가운데 FAHR-FaceAge가 실제 나이보다 5세 이상 많게 추정한 사람들은 평균 4년의 추적 관찰 기간에 사망 위험이 다른 환자보다 21% 높았다. 반대로 실제 나이보다 5세 이상 젊게 추정된 환자들은 사망 위험이 17% 낮았다.
공동 책임저자인 휴고 애르츠(Hugo Aerts)는 FAHR-Face가 4천만 장 이상의 이미지에서 일반적인 얼굴 표현을 학습한 뒤 생물학적 나이와 생존 같은 건강 결과에 맞춰 조정할 수 있다고 설명했다. 그는 얼굴 사진만으로 암 생존을 직접 예측한 AI 모델은 이번이 첫 사례라고 말했다.
연구진은 과음과 약물 사용, 흡연이 얼굴 사진 분석에서 생물학적으로 더 나이 들어 보이는 것과 관련이 있다고 보고했다. 방사선 종양 전문의 레이먼드 막(Raymond Mak)은 모델의 생물학적 나이 추정이 사진의 자세와 조명, 표정, 화장 변화에도 대체로 일관됐으며, 검사한 성형수술 가운데 코 성형 후에는 작은 변화만 관찰됐다고 밝혔다.
연구진은 얼굴 사진 분석이 수술이나 암 치료 뒤 사망 또는 합병증 위험을 추정하고 개인별 치료 결정을 지원할 가능성이 있다고 봤다. 다만 이 도구가 의사의 판단을 대체하는 것이 아니라 이를 지원하는 것이 목표라고 막은 설명했다. 실제 의료 현장에서 널리 사용하기 전에는 추가 연구가 필요하다.
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