미국 매사추세츠 종합병원 브리검(Mass General Brigham) 휴고 에어츠 박사팀이 심층학습(deep learning)과 얼굴 인식 기술로 얼굴 사진을 분석해 생물학적 나이(biological age)를 추정하고 암 치료 예후까지 예측하는 인공지능(AI) 시스템 '페이스에이지'(FaceAge)를 개발했다고 밝혔다.
의학 저널 랜싯 디지털 헬스(Lancet Digital Health)에 따르면, 연구팀이 페이스에이지를 암 환자에게 적용한 결과 암 환자들은 암이 없는 환자들보다 생물학적 나이가 평균 5살 높았고, 생물학적 나이가 높은 환자들은 단기 생존 가능성이 떨어지는 것으로 나타났다.
연구팀은 페이스에이지에게 공개 데이터세트에 있는 건강한 사람 5만8851명의 얼굴 사진으로 학습시켰고, 암 환자 6196명이 방사선 치료 시작 때 일상적으로 촬영한 얼굴 사진을 분석해 생물학적 나이를 추정하게 했다.
그 결과 암 환자들은 암이 없는 환자들보다 확연히 나이가 더 들어 보였으며, 평균적으로 생물학적 나이가 실제 나이보다 5살 높은 것으로 나타났다. 또한 실제 나이보다 높은 생물학적 나이는 생존율 악화와 연관이 있었으며, 특히 생물학적 나이가 85세 이상일 때 생존율이 크게 떨어졌다.
이와 함께 임상의·연구자 10명에게 방사선 치료 암 환자 100명의 사진과 암 상태 등 정보를 제공하고 단기 생존 가능성을 예측한 결과 페이스에이지 정보를 함께 제공할 때 예측 정확도가 유의미하게 향상되는 것으로 나타났다.
연구팀은 이번 연구 결과가 딥러닝 모델이 얼굴 사진을 분석하고 얼굴 특징을 통해 환자의 생물학적 나이를 추정함으로써 암 환자의 생존 예측을 향상시킬 수 있음을 시사한다고 밝혔다.김소형기자 compact@sportschosun.com