암 환자 생존 예측 AI 개발, 얼굴 사진에서 무엇을 읽었나

얼굴 사진으로 암 환자의 사망 위험을 추정하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 미국 매스제너럴 브리검 연구진이 만든 ‘FAHR-페이스’ 가운데 생존 예측 모델인 ‘FAHR-페이스서바이벌’은 사진에서 위험 점수를 산출한다. 이 도구가 의사의 치료 판단을 보조할 수 있다는 기대도 나온다.

블룸버그통신은 19일(현지시간) 연구를 보도했으며, 결과는 의학 학술지 ‘랜싯 디지털 헬스’에 발표됐다.

연구진은 4000만 장 이상의 얼굴 이미지로 AI 모델을 학습시킨 뒤 암 환자의 얼굴 사진 3만4000여 장을 분석해 사망 위험을 예측하도록 했다. ‘FAHR-페이스서바이벌’이 산출한 점수가 높은 환자일수록 90일 이내 사망할 가능성이 큰 것으로 나타났다.

이는 개인의 사망 시점을 확정하는 것이 아니라 점수에 따라 위험이 달라지는 양상을 보인 결과다.

함께 개발한 ‘FAHR-페이스에이지’는 얼굴 사진으로 나이를 추정한다. 실제 나이와 추정치의 평균 절대오차는 5.1년이었다. 연구진은 모델이 주로 콧등과 눈 아래 부위를 분석해 위험도를 판단했다고 밝혔다. 연령·성별·인종·암 종류가 다른 환자 집단에서도 사망 위험에 따라 환자를 구분하는 성능을 보였다.

연구를 이끈 레이먼드 맥 매스제너럴 브리검 암연구소 방사선종양학 전문의는 얼굴 사진 한 장으로 생리적 예비력과 사망 위험을 어느 정도 파악할 가능성을 제시했다. 그는 의사들이 환자의 외모로 건강 상태를 살피지만 임종을 앞둔 환자의 남은 수명을 추정하기는 어렵다고 설명했다.

맥 교수는 이 도구가 치료 방향을 정하고 과잉 치료를 줄이는 데 추가 정보를 제공할 수 있다고 기대했다. 그는 연구 결과를 살펴보다 고대 그리스 의학자 히포크라테스가 움푹 꺼진 눈과 관자놀이, 뾰족해진 코를 죽음이 임박한 징후로 기술했다는 점도 소개했다.

다만 얼굴 특징과 생존율 사이의 통계적 연관성이 확인됐다고 해서 임상적 유용성까지 입증된 것은 아니다.

연구에 참여하지 않은 영국 서리대의 미로스와프 보버 교수는 네덜란드 암 환자 약 5000명으로 구성된 독립 집단에서 결과를 검증한 점은 높이 평가하면서도, AI가 의사가 알아차리지 못하는 정보를 포착하는지는 확인되지 않았다고 지적했다.

모델이 생물학적 노화를 실제로 측정하거나 진료에 유용한 정보를 더하는지도 추가 검증이 필요하다.