“얼굴 사진 한 장으로 암 환자 생존 위험 예측”…4000만 장 학습한 AI [노화설계]

미국 매스제너럴브리검 연구팀이 개발한 인공지능(AI)의 얼굴 분석 이미지. 왼쪽은 암 환자의 생존 위험을 예측하는 ‘FAHR-FaceSurvival’, 오른쪽은 생물학적 나이를 추정하는 ‘FAHR-FaceAge’의 분석 결과다. 노란색에 가까울수록 AI의 예측에 큰 영향을 미친 부위를 뜻한다. 사진=매스제너럴브리검 얼굴 사진 한 장으로 암 환자의 생존 위험을 예측하는 인공지능(AI)이 개발됐다. 같은 나이의 암 환자라도 얼굴에 나타나는 특징을 분석하면 생존 위험이 높은 환자와 낮은 환자를 구분하는 데 도움이 될 수 있다는 것이다. 향후 수술이나 항암치료를 앞둔 환자의 건강 상태를 평가하는 새로운 도구로 활용될 가능성이 있다.미국 매스제너럴브리검 연구팀은 얼굴 사진으로 생물학적 나이를 추정하고 암 환자의 생존 위험을 예측하는 AI 모델 ‘FAHR-Face’를 개발했다고 19일(현지시간) 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘랜싯 디지털 헬스(The Lancet Digital Health)’에 발표됐다.의사들은 암 환자의 치료 방법을 결정할 때 나이와 암의 진행 정도, 체력, 전반적인 건강 상태를 함께 살핀다. 같은 70세라도 수술 후 빠르게 회복하는 환자가 있는 반면, 치료를 견디기 어려운 환자도 있다. 실제 나이만으로는 환자의 신체적 회복력과 쇠약 정도를 판단하기 어렵기 때문이다.연구팀은 얼굴에 나타나는 특징에서 이러한 건강 상태를 파악할 단서를 찾았다. 의료진이 환자의 외모를 보고 건강 상태를 가늠하듯, AI를 활용해 얼굴의 특징을 분석하고 예후와의 관계를 확인한 것이다.연구팀은 약 200만 명의 얼굴 사진 4061만5808장을 이용해 기초 AI 모델을 학습시켰다. 다양한 연령대와 인종, 촬영 환경에서 얻은 사진을 바탕으로 얼굴의 형태와 특징을 익히도록 했다.이후 두 가지 AI 도구를 개발했다. 하나는 얼굴에서 노화와 관련된 특징을 분석해 생물학적 나이를 추정하는 ‘FAHR-FaceAge’, 다른 하나는 암 환자의 생존 위험을 직접 예측하는 ‘FAHR-FaceSurvival’이다.● 암 환자 얼굴 3만4363장 추가 학습…생존 위험도 구분했다이번 연구에서 주목할 부분은 암 환자의 생존 위험을 직접 예측하는 AI다. 연구팀은 암 환자의 얼굴 사진 3만4363장을 이용해 FAHR-FaceSurvival을 추가 학습했다. 환자의 얼굴 사진과 실제 생존 기간에 관한 자료를 연결해 생존 위험을 구분하도록 한 것이다.연구에...