암 환자 생존 예측 AI, 얼굴 사진에서 무엇을 분석하나

얼굴 사진 한 장으로 암 환자의 사망 위험을 가늠하는 인공지능 모델이 개발됐다. 점수가 높을수록 90일 이내 사망 가능성이 큰 경향을 보였지만, 실제 진료에 쓰려면 임상적 유용성과 작동 원리를 더 검증해야 한다.

미국 매스제너럴 브리검 연구진이 개발한 모델은 ‘FAHR-페이스’다. 연구진은 4000만 장 이상의 얼굴 이미지로 AI를 학습시킨 뒤 암 환자의 얼굴 사진 3만4000여 장을 활용해 사망 위험을 예측하도록 했다. 그중 ‘FAHR-페이스서바이벌’은 위험 점수를 산출한다.

함께 개발한 ‘FAHR-페이스에이지’는 얼굴 나이를 추정하며, 실제 나이와 추정 나이의 평균 절대오차는 5.1년이었다.

연구진은 모델이 콧등과 눈 아래 부위를 주로 분석한다고 밝혔다. 연령·성별·인종·암 종류가 다른 환자 집단에서도 위험도에 따라 환자를 구분하는 성능을 보였다. 연구를 이끈 방사선종양학 전문의 레이먼드 맥은 얼굴 사진으로 생리적 예비력과 사망 위험을 어느 정도 파악할 수 있다고 설명했다.

그는 의사들이 외모로 건강 상태를 평가하더라도 임종을 앞둔 환자의 남은 수명을 추정하는 데 어려움이 있다고 덧붙였다. 이 도구가 치료 방향을 정할 때 정보를 보태고 과잉 치료를 줄일 수 있다는 기대도 밝혔다.

다만 성능이 곧 임상적 효용을 뜻하는 것은 아니다. 연구에 참여하지 않은 영국 서리대 미로스와프 보버 교수는 네덜란드 암 환자 약 5000명의 독립 집단에서 결과를 검증한 점은 긍정적으로 평가하면서도, AI가 의사가 놓치는 정보를 포착하는지는 확인되지 않았다고 지적했다.

얼굴 생김새와 생존율의 통계적 연관성은 확인됐지만, 생물학적 노화를 측정하거나 진료에 추가 가치를 주는지는 입증되지 않았다는 것이다. 연구 결과는 의학 학술지 ‘랜싯 디지털 헬스’에 발표됐다.