미국 연구진은 AI 도구가 곧 의사들이 환자의 얼굴 사진 한 장을 분석해 병세를 평가하는 데 도움을 줄 수 있다고 말한다. 현대 의학이라면 당연히 예후를 프로필 사진으로 축소하는 걸 빼놓을 수 없지 않은가. 이 도구는 수백만 장의 건강한 얼굴 사진과 35,000장의 암 환자 사진으로 훈련됐으며, 눈 주변 특징을 정밀 분석해 생존율을 추정한다고 과학자들은 전한다. 병원에서 바로 쓰기엔 아직 요원하지만, 목표는 의사가 적절한 치료법을 권하는 데 도움을 주는 것이다.

이 예비 연구 결과는 랜싯 디지털 헬스(Lancet Digital Health)에 게재됐다. '페이스서바이벌(FaceSurvival)'이라 명명된 이 AI는 눈 밑과 콧대 주변이 환자의 남은 수명을 추정하는 데 가장 중요한 얼굴 부위라고 제시한다. 이러한 지표는 골이나 뇌로 전이된 암을 포함해 중증도가 다양한 여러 암 유형에서 일관되게 유지됐다. 미국과 네덜란드에서 온 환자들은 대부분 50~60대였지만, 일부는 어린이였고 90대도 있었다.

의사들은 이미 환자를 진찰하고 종합 검사를 시행해 병세와 예후를 판단한다. 특허 출원이 계류 중인 이 AI 도구는 의사를 대체하는 것이 아니라 보조하도록 설계됐다. 보스턴 매스 제너럴 브리검(Mass General Brigham)의 수석 연구원 레이먼드 막(Raymond Mak) 박사는 이렇게 설명했다. "인구가 고령화됨에 따라 의사들은 방사선, 수술 또는 전신 치료 같은 집중 치료를 권하기 전에 신체적 예비력과 노쇠를 더 잘 평가할 방법이 필요합니다. 우리의 목표는 얼굴 사진 기반 건강 평가를 더 정량적이고 일관되며 확장 가능하게 만들어, 의사의 판단을 대체하기보다는 개인 맞춤형 치료 결정을 지원하는 것입니다."

막 박사와 동료들은 또한 생물학적 나이, 즉 생일 나이가 아닌 겉보기 나이를 예측하는 AI 도구도 평가 중이다. '페이스에이지(FaceAge)' 도구는 코 아래와 입 주변(팔자주름과 마리오네트 주름), 이마(미간 주름), 관자놀이(눈가 주름), 볼이 우리가 얼마나 빨리 늙는지를 보여주는 좋은 지표라고 제시한다. 과음, 약물 사용, 흡연 같은 일부 생활 습관은 노화를 가속한다. 막 박사는 이 도구가 자세, 조명, 표정, 화장의 변화에도 불구하고 일반적인 실제 사진에서 "놀랍도록 일관적"이었다고 말한다. 그는 "대부분의 테스트된 성형 수술에서도 안정적이었으며, 코 성형 후에만 작은 변화가 관찰됐다"고 덧붙였다.

그러나 연구진은 이 도구들이 얼마나 잘 작동하는지 확인하려면 특히 다양한 인종 그룹에서 훨씬 더 많은 데이터와 사진이 필요하다고 강조한다. 이 도구들은 여전히 개발 중이다. 연구팀은 대중이 참여해 자신의 얼굴 사진을 업로드하면 개인화된 생물학적 나이 추정치를 받을 수 있도록 초대하고 있다.

서리대학교(University of Surrey)의 비디오 처리 및 머신러닝 전문가 미로슬라프 보버(Miroslaw Bober) 교수는 이 도구가 시간 경과에 따른 노화나 생활 습관 변화를 추적할 수 있다는 주장은 "시기상조"라고 말한다. 그는 "이는 유망한 개념 증명이지만 임상 사용 준비는 되지 않았다"며 "이 도구는 의사의 판단과 비교하고 다양한 병원과 환자 그룹에서 테스트해야 한다"고 말했다. 그리고 그는 "결과를 예측하는 것은 그것을 설명하는 것과 같지 않다"고 경고했다.