사람의 얼굴사진만으로 생물학적 나이를 추정하고 암환자의 생존 가능성까지 예측하는 인공지능 기술이 개발됐다. 실제 나이보다 얼굴이 늙어보일수록 암 치료 결과가 나쁠 수 있다는 사실이 확인됐다.

또 의사와 같은 전문가가 기술이 예측한 정보와 림상정보를 활용했을 때 환자의 생존률은 더 높은 정확도로 예측되는 것으로 나타났다.

미국 하버드대학 의대 부속 매사추세츠종합병원 어츠 교수 연구팀은 ‘얼굴시대’라는 이름의 심층학습 알고리즘을 개발해 사람의 얼굴사진을 기반으로 생물학적 나이와 암 환자의 생존 예후를 예측하는 데 성공했다.

‘얼굴시대’는 약 5만 8000명의 건강한 사람과 방사선 치료를 시작한 암 환자 6196명의 얼굴사진을 학습해 개발됐다. 연구결과는 일전 국제학술지 《랜싯 디지털 헬스》(柳叶刀数码健身)에 발표됐다.

‘얼굴시대’의 예측 정보를 분석한 결과 실제보다 나이가 많다고 예측된 암 환자일수록 생존률이 낮은 경향이 확인됐다. 암 환자들이 일반인보다 평균적으로 5세 더 늙어보이는 것으로 나타났다. 실제 나이보다 얼굴이 늙어보일수록 암 치료 결과가 나쁠 수 있다는 사실도 확인됐다.

특히 ‘얼굴시대’가 생물학적 나이가 85세 이상으로 예측한 환자는 로안과 생존률간의 상관관계가 더 뚜렷했다. 환자의 실제나이, 성별, 암 류형 등을 반영해도 이러한 상관관계는 유의미하게 유지됐다.

‘얼굴시대’는 또 전문가가 사용했을 때 말기암 환자의 생존 가능성 예측의 정확도를 크게 높이는 것으로 나타났다. 연구팀은 완화적 방사선 치료를 받는 환자 100명의 사진을 제시하고 10명의 의사와 연구자가 단기 생존 가능성을 예측하도록 했다.

환자의 얼굴 사진과 림상 정보만 제공했을 때 전문가들의 예측 정확도는 50%에 그쳤다. ‘얼굴시대’가 제공한 단기 생존률 예측정보와 림상정보를 동시에 참고했을 때 전문가들의 예측 정확도는 80%대로 향상됐다.

연구팀은 ‘얼굴시대’가 단순한 직관이나 주관적 판단에 의존하지 않고 객관적인 생물학적 지표로 활용될 수 있다고 설명했다. 암환자의 외모는 건강상태나 회복 가능성에 대한 중요한 단서를 제공할 수 있지만 전문가들의 주관적 판단에는 편향이 개입될 수 있기 때문이다.

‘얼굴시대’는 의사가 림상판단을 내릴 때 참고할 수 있는 주요 생물상징물로 활용될 것으로 기대된다. 연구팀은 ‘얼굴시대’ 기술을 암 이외의 질환 예측과 전반적인 건강상태 평가, 수명예측 등으로 연구범위를 확대할 계획이다.

연구팀은 “점점 더 많은 만성질환이 로화와 관련된 질병으로 인식하게 되는 만큼 개인의 로화 정도를 정확히 예측하는 기술의 중요성은 더욱 커질 것”이라며 ‘얼굴시대’와 같은 기술이 조기 질병 탐지 시스템으로 활용되길 바란다고 말했다.　 

외신