AI가 얼굴로 암 생존율을 예측한다? – '페이스에이지' 기술의 놀라운 가능성

 

최근 미국 매사추세츠주의 병원 네트워크인 매스 제너럴 브리검(Mass General Brigham)의 연구진이 개발한

 

인공지능(AI) 도구 '페이스에이지(FaceAge)'가 주목받고 있습니다.

 

이 기술은 암 환자의 얼굴 사진을 분석하여 생존 가능성을 예측하는 데 활용되며,

 

일부 경우에는 임상의들의 단기 생존 예측보다 더 정확한 결과를 도출했다고 합니다.

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페이스에이지란 무엇인가?

 

페이스에이지는 AI를 활용하여 환자의 얼굴 사진을 분석하고, 이를 통해 생물학적 나이를 추정하는 기술입니다.

 

연구에 따르면, 암 환자들의 얼굴은 평균적으로 실제 나이보다 약 5살 더 나이가 들어 보이는 특징을 나타냈습니다.

 

이는 신체 기관의 노화 정도를 활용해 질병 위험도를 예측하려는 바이오마커 연구의 일환으로,

 

AI 기술의 발달 덕분에 방대한 건강 데이터를 학습하고 위험도를 정량적으로 예측할 수 있게 되면서 가능해졌습니다.

 

 

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생존율 예측의 정확도 향상

 

연구진은 먼저 건강한 사람들의 얼굴 사진 5만8851장을 공개 데이터로부터 수집해 페이스에이지를 학습시킨 후,

 

방사선 치료 시작 시점에서 촬영한 암 환자 6196명의 사진으로 알고리즘을 테스트했습니다.

 

그 결과, 암 환자들 사이에서는 페이스에이지가 높을수록 생존율이 낮았습니다.

 

이는 실제 나이, 성별, 암 유형 등의 요인을 보정한 이후에도 유의미하게 유지되었습니다.

 

특히, 얼굴 나이가 85세 이상으로 추정된 환자들의 생존 결과가 가장 좋지 않았습니다.

 

또한, 연구진은 10명의 임상의 및 연구자들에게 말기 암 환자 사진만을 제공한 뒤, 6개월 내 생존 여부를 예측하게 했습니다.

 

단순 사진만 제공했을 때의 예측 정확도는 61%였으나, 페이스에이지 분석 정보를 함께 제공하자 정확도가 80%로 향상되었습니다.

 

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기술의 한계와 향후 전망

 

물론 페이스에이지에는 한계도 존재합니다.

 

연구진은 알고리즘이 학습한 데이터의 편향 가능성과 실제 생물학적 차이가 아니라 모델 오류로 인해 결과가 왜곡될 위험성도 언급했습니다.

 

현재 연구진은 페이스에이지를 다양한 환자군에 적용해 일반 건강 상태, 질병 예측, 기대수명 분석 등에 활용할 수 있는지를 추가로 검토 중입니다.

 

한편, 신체 노화와 관련된 바이오마커 연구는 활발히 진행 중입니다.

 

지난 2월에는 장기 노화 속도를 측정해 폐암 등 30여 개 질병의 위험을 감지할 수 있는 혈액 검사법이 발표된 바 있습니다.

 

'보이는 나이'를 활용한 건강 예측 기술에 대한 관심도 높아지고 있으며, 전문가의 눈으로 판단한 '인지된 나이(perceived age)'가 실제 사망률이나 여러 노화 관련 질환을 예측할 수 있다는 연구들이 이어지고 있습니다.

 

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마무리

 

페이스에이지는 AI 기술을 활용하여 얼굴 사진만으로 암 환자의 생존 가능성을 예측하는 혁신적인 도구로,

 

향후 다양한 의료 분야에서 활용될 가능성이 높습니다.

 

그러나 기술의 한계와 윤리적 문제에 대한 지속적인 검토와 개선이 필요합니다.

 

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