얼굴 사진 한 장으로 암 환자의 생존 위험을 가늠하는 인공지능(AI) 도구가 개발됐다. 매스제너럴브리검 홈페이지 캡처
얼굴 사진 한 장으로 암 환자의 생존 위험을 가늠하는 인공지능(AI) 도구가 개발됐다. 의료 정보가 부족한 환경에서 특히 유용하게 쓰일 것으로 연구진은 기대한다.
매스제너럴브리검 암연구소 연구진은 20일(현지시간) 의학 학술지 ‘랜싯 디지털 헬스’에 관련 논문을 발표했다. 블룸버그통신이 이 논문을 인용해 소식을 전했다. 연구진은 4000만장 이상의 얼굴 이미지로 기반 모델을 학습시킨 뒤, 암 환자 얼굴 사진 3만4000장으로 추가 훈련한 두 가지 도구를 만들었다. 하나는 얼굴로 생물학적 나이를 추정하는 ‘FAHR-FaceAge’이고, 다른 하나는 환자별 사망 위험 점수를 내는 ‘FAHR-FaceSurvival’이다.
점수가 높은 환자 집단일수록 실제 사망 위험도 크게 나타났다. 두 집단 간 사망 위험 차이도 확인됐다. 연령과 인종, 성별, 암 종류가 다양한 환자 집단에서도 같은 방식으로 작동했다.
레이먼드 맥 매스제너럴브리검 암연구소 방사선종양학 전문의는 “의사는 진료실에서 환자의 외모를 보고 건강 상태를 가늠하도록 훈련받는다”고 설명했다. 그는 얼굴 사진만으로도 환자의 생리적 예비력과 사망 위험을 일부 파악할 수 있다고 말했다. 맥 전문의는 모델의 예측 성능에 놀랐다고 밝혔다. 얼굴 나이 점수와 생존 점수를 임상 예후 모델에 함께 넣으면, 어느 한쪽만 쓸 때보다 생존 예측이 나아진다는 설명이다.
같은 연구팀은 2025년 5월에도 얼굴 사진 기반 연구를 보고한 바 있다. 당시 약 5만9000장의 얼굴 사진으로 생물학적 나이 모델을 훈련했고, 약 6200명의 암 환자에게 적용했다. 암 환자는 평균적으로 실제 나이보다 약 5세 많게 추정됐다.
연구에 참여하지 않은 외부 전문가는 연구 결과를 긍정적으로 평가하면서도 임상 적용에는 신중해야 한다고 지적했다. 결과를 예측하는 것과 그 이유를 설명하는 것은 다르다는 설명이다. 의사의 종합 평가를 넘어 임상적으로 유용한 정보를 준다는 점은 아직 입증되지 않았다고 덧붙였다. 다른 병원과 다른 환자 집단에서 검증을 거쳐야 한다는 주장도 나왔다. 과학 전문 매체는 이 모델이 보스턴 지역의 다수 백인 환자 집단으로 학습된 점을 한계로 짚었다.
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