AI로 암 생존 위험 예측, 얼굴 사진에서 어떤 특징을 읽었나

얼굴 사진 한 장으로 암 환자의 생존 위험과 생물학적 나이를 추정하는 인공지능(AI)이 개발됐다. 미국 의료기관 매사추세츠 제너럴 브리검 연구진의 결과는 의학 저널 ‘랜싯 디지털 헬스’에 게재됐다. 연구진은 이 기술이 의사의 치료 판단을 보완할 수 있다고 설명했다.

기반 모델 ‘FAHR-페이스’는 다양한 연령·인종과 촬영 환경에서 수집한 4000만 장 이상의 얼굴 이미지를 학습했다. 여기서 두 모델이 파생됐다. ‘FAHR-페이스에이지’는 얼굴에서 추정한 생물학적 나이와 실제 나이의 차이를 바탕으로 위험을 평가한다.

반면 ‘FAHR-페이스서바이벌’은 나이를 추정하는 단계를 거치지 않고 얼굴 특징에서 생존 위험을 직접 분석한다. 전자는 코·입 주변 주름과 이마·관자놀이를, 후자는 눈 아래와 콧대 주변을 주로 살핀다.

생존 위험을 직접 분석한 모델에서 고위험으로 분류된 암 환자 122명 가운데 52.5%는 평가 후 90일 이내에 사망했다. 저위험군 975명에서는 같은 기간 사망 비율이 약 2%였다.

생물학적 나이 모델에서도 실제 나이보다 최소 5살 더 늙어 보이는 환자는 4년 추적 관찰 기간에 사망 위험이 21% 높았고, 최소 5살 젊어 보이는 환자는 17% 낮았다.

연구진은 과음·약물 사용·흡연이 생물학적으로 더 늙어 보이는 것과 관련됐다고 밝혔다. 조명이나 화장에 변화가 있거나 대부분의 성형수술을 받은 경우에도 모델은 비교적 높은 정확도를 유지했지만, 코 성형수술 뒤에는 예측에 일부 변화가 나타났다.

연구진은 두 모델이 다양한 암 유형과 인구 집단에서 유망한 결과를 보였다고 밝혔다. 다만 이 결과는 집단의 통계적 위험을 나타낼 뿐 개인의 수명이나 사망 시점을 예측하지는 않는다.

방사선종양학 전문의 레이먼드 막은 이 도구가 방사선 치료나 수술 같은 강도 높은 치료를 권하기 전 환자의 회복력을 살피는 데 도움을 줄 수 있다고 설명했다. 연구진은 의사의 판단을 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 할 것이라며, 실제 의료 현장에 폭넓게 적용하려면 추가 검증이 필요하다고 밝혔다.