얼굴 사진으로 암 생존율 예측하는 AI, 위험 점수는 어떻게 읽나

얼굴 사진만으로 암 환자의 생존 위험을 추정하는 인공지능(AI)이 개발됐다. 매스 제너럴 브리검 연구진은 관련 연구를 국제학술지 ‘란셋 디지털 헬스’에 발표했다. 나이보다 늙거나 쇠약해 보이는 얼굴 인상이 치료를 견딜 환자의 체력과 관련 있다는 의료진의 경험적 판단을 AI로 계량화하려는 시도다.

연구진은 먼저 4000만 장이 넘는 얼굴 사진으로 기본 모델 ‘FAHR-Face’를 만들었다. 사진 일부를 가린 뒤 AI가 가려진 부분을 복원하게 해 얼굴 구조를 익히도록 했다.

이후 나이 정보가 포함된 공개 사진 약 74만 장으로 얼굴 나이를 추정하는 ‘FAHR-FaceAge’를, 방사선치료를 받은 암 환자 3만 4363명의 사진과 생존 기록으로 ‘FAHR-FaceSurvival’을 학습했다. 전자는 주름 등을, 후자는 눈 아래와 콧등의 변화를 살피며 사망 위험을 0~1 점수로 낸다.

FAHR-FaceAge를 하버드 계열 6개 병원에서 2008~2023년 방사선치료를 받은 환자 3만 8183명에게 적용하자, 33%는 실제보다 5살 이상, 17%는 10살 이상 늙어 보인다고 추정됐다. 5살 이상 늙어 보이는 환자의 사망 위험은 나머지 환자보다 21% 높았고, 5살 이상 젊어 보이는 환자는 17% 낮았다.

일반인 사진 시험에서 얼굴 나이 추정 오차는 평균 5.1세로, 사전 학습이 없는 비교 모델의 6.9세보다 작았다.

생존 예측 모델은 학습에 쓰이지 않은 환자 3820명으로 검증했다. 위험 점수 0.75 이상인 그룹은 0.25 미만 그룹보다 사망 위험이 3.23배 높았고, 5년 생존율은 각각 17.7%와 78.1%였다. 다만 검증 자료의 85%가 백인 환자이고 고소득국 병원에서 모였다는 한계가 있다.

연구진은 이 도구가 의사의 판단을 대신하기보다, 특히 기존 허약도 평가가 어려울 때 치료 위험을 가늠하는 보조 수단이 될 수 있다고 설명했다. 실제 의료 현장에 쓰려면 다른 인종·지역을 포함한 추가 검증이 필요하다.