“요즘 얼굴이 많이 좋아지셨네요.”
암 치료 중 이런 말을 들으면 반갑다. 반대로 “얼굴이 많이 상했다”는 말에는 마음이 쓰인다. 얼굴에 몸 상태가 드러난다는 것은 익숙한 경험이다. 인공지능(AI)은 얼굴에서 얼마나 많은 건강 정보를 읽어낼 수 있을까.
미국 하버드 의대 연계 의료기관인 매스제너럴 브리검 연구진이 얼굴 사진 한 장으로 노화 정도와 암 환자의 생존 위험을 평가하는 AI 모델 ‘파르-페이스(FAHR-Face)’를 개발했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘랜싯 디지털 헬스’에 발표됐다. 환자의 얼굴을 치료 방향을 정하는 데 도움이 되는 새로운 건강 지표로 활용하겠다는 시도다.
같은 나이, 같은 암이어도 ‘버티는 힘’은 다르다
연구팀은 먼저 4000만 장이 넘는 얼굴 이미지로 AI에 얼굴의 다양한 특징을 학습시킨 뒤 이를 바탕으로 역할이 다른 두 가지 분석 도구를 만들었다.
첫 번째는 얼굴에서 나이를 추정하는 ‘파르-페이스 에이지’다. 주민등록상 나이와 얼굴에서 추정한 나이가 얼마나 다른지 살펴 노화와 건강 상태의 단서를 얻는다. 연구에서는 이 차이가 암 환자의 생존과 연관돼 있었다. 같은 나이라도 얼굴에 나타난 노화 정도가 환자의 상태를 판단하는 추가 정보가 될 수 있다는 뜻이다.
두 번째는 얼굴 사진에서 생존 위험을 직접 분석하는 ‘파르-페이스 서바이벌’이다. 연구팀은 암 환자의 사진 3만4389장을 활용해 이 모델을 학습시켰다. 나이를 먼저 추정하는 과정을 거치지 않고, 얼굴의 특징과 실제 생존 결과의 관계를 배우도록 했다. 두 도구는 서로 다른 정보를 포착했으며, 함께 활용했을 때 예측 성능이 더 좋아졌다.
얼굴 사진 한 장이 암치료에 도움 줄 수도
이 기술이 주목받는 이유는 암 치료 중인 환자들의 궁금증과 관계가 있기 때문이다. ‘어떤 치료가 암에 효과적인가’에 더해 ‘이 환자가 그 치료를 얼마나 견딜 수 있는가’를 판단하는 일이다.
연구를 이끈 레이먼드 맥 방사선종양학 전문의는 고강도 방사선치료나 수술, 약물치료를 권하기 전에 환자의 신체적 여력과 쇠약 정도를 더 잘 평가할 방법이 필요하다고 설명했다. 얼굴 분석은 이런 판단에 보탤 수 있는 간편하고 비침습적인 방법으로 기대된다.
몸 상태에 맞춰 치료 강도를 정하고, 치료 부담이 큰 환자에게는 증상 관리와 삶의 질을 충분히 고려하는 데 활용할 수 있다는 것이다. 실제로 불필요한 치료를 줄이고 환자에게 도움이 되는지는 앞으로 임상 현장에서 확인해야 한다.
얼굴이 피곤해 보인다고 곧바로 예후가 나쁘다는 뜻은 아니다. 이번 기술은 여러 환자에게서 나타난 얼굴 특징과 생존의 관계를 분석한 도구다. 사진 한 장으로 개인의 남은 수명을 확정하는 단계는 아니다. 의료진의 진찰과 검사 결과에 얼굴이 보내는 신호까지 더해, 환자에게 맞는 치료를 선택하도록 돕는 것이 목표다.
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