환자의 얼굴은 얼마나 많은 건강 정보를 품고 있을까. 미국 연구진이 얼굴 사진 한 장으로 암 환자의 생물학적 나이와 사망 위험을 추정하는 인공지능 기술을 개발했다. 의사가 혈액검사와 진료기록으로 판단하던 건강 상태를 얼굴의 미세한 특징에서도 읽어낼 수 있다는 연구 결과다. 의료계의 관심은 이제 이 기술이 실제 환자의 생명을 지키는 데 얼마나 기여할 수 있느냐에 쏠리고 있다.
얼굴에 남겨진 건강의 신호
미국 매스제너럴브리검 연구진은 10월 19일 국제학술지 『랜싯 디지털 헬스』에 얼굴 사진을 활용한 건강 예측 모델 연구 결과를 발표했다. 연구진이 개발한 인공지능 'FAHR-Face'는 4,000만 장 이상의 얼굴 사진을 학습한 뒤 생물학적 나이를 추정하는 모델과 암 환자의 생존 위험을 예측하는 모델로 발전했다.
사망 위험 3배 이상 차이
연구진은 암 환자 사진 3만 4,363장을 활용해 생존 예측 모델을 학습시켰다. 분석 결과, AI가 가장 위험하다고 분류한 집단은 가장 낮은 위험군보다 사망 위험이 약 3.23배 높았다. 실제 나이보다 얼굴 나이가 5세 이상 많게 평가된 환자도 사망 위험이 상대적으로 높았다. 다만 이는 개인의 사망 시점이나 수명을 정확히 알아낸다는 뜻은 아니다.
의사를 대신하지 않는 기술
연구에 참여한 방사선종양학 전문의 레이먼드 막은 고령 환자에게 방사선치료나 수술 같은 강도 높은 치료를 권하기 전에 신체적 회복 능력을 더욱 정확히 평가할 필요가 있다고 설명했다. 연구진은 얼굴 분석 AI가 의료진의 판단을 대체하는 것이 아니라 개인별 치료 결정을 돕는 보조수단이 돼야 한다고 강조했다.
기술보다 중요한 것은 생명
이번 연구는 비침습적이고 저비용인 건강 평가의 가능성을 열었다. 그러나 다양한 인구 집단을 대상으로 추가 검증이 필요하며, 실제 진료에서 사용할 수 있는 단계는 아니다. 얼굴 사진에 담긴 민감한 개인정보를 어떻게 보호할지도 중요한 과제다. AI가 사망 위험을 예측하는 시대, 의료의 진정한 진보는 죽음을 맞히는 능력이 아니라 위험에 놓인 생명에 더 일찍 손을 내미는 데 있어야 한다.
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}