일반적인 얼굴 사진에는 즉각적으로 드러나지 않는 건강 단서가 포함될 수 있습니다. Mass General Brigham의 연구원들은 얼굴 사진을 분석하고 암 환자의 생물학적 연령과 생존 가능성을 추정하는 AI 시스템을 개발했습니다. The Lancet Digital Health에 발표된 연구 결과는 얼굴 분석이 결국 의사가 더 많은 정보를 바탕으로 치료 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다.
AI는 어떻게 얼굴을 통해 암 생존율을 추정할 수 있나요?
연구원들은 다양한 연령과 인종에 걸쳐 4천만 개 이상의 얼굴 이미지를 훈련한 기초 모델인 FAHR-Face를 개발했습니다. 그들은 그것을 다른 목적을 가진 두 가지 도구에 적용했습니다. FAHR-FaceAge는 실제 나이가 아닌 몇 살인지 의미하는 생물학적 나이를 추정하고 이를 사용하여 암 생존을 예측합니다. FAHR-FaceSurvival은 사진을 통해 생존 위험을 직접 예측합니다.
각 도구는 얼굴의 다양한 부분에 초점을 맞춥니다. FaceAge는 코와 입, 이마, 관자놀이 근처의 주름을 집중적으로 조사하는 반면, FaceSurvival은 눈 아래와 콧대 주변을 연구합니다. AI 모델은 다양한 암 유형과 인구통계학적 그룹에 걸쳐 유망한 결과를 보여주었습니다.
FAHR-FaceSurvival에 의해 최고 위험 4분위수로 분류된 환자는 최저 위험 그룹에 속한 환자보다 사망 위험이 3배 이상 높았습니다. 이 연관성은 여러 임상 요인을 조정한 후에도 여전히 중요했습니다.
연령 추정 도구는 또 다른 패턴을 발견했습니다. 실제 나이보다 5년 이상 더 늙어 보이는 암 환자는 4년 추적 기간 내 사망 위험이 21% 더 높았고, 5년 이상 더 젊어 보이는 암 환자는 위험이 17% 더 낮았습니다.
연구를 통해 또 무엇을 발견했나요?
연구자들은 또한 과음, 약물 사용, 흡연이 이 스캔에서 생물학적으로 더 늙어 보이는 것과 관련이 있다는 것을 발견했습니다. 흥미롭게도 이 도구는 조명 변경, 메이크업 및 대부분의 성형 수술 전반에 걸쳐 정확성을 유지했으며 코 성형 후에는 약간의 변화만 나타났습니다. 그러나 이러한 결과는 개인의 정확한 수명이 아닌 환자 그룹 전체의 통계적 위험을 설명합니다.
이번 연구에 참여한 방사선 종양학자인 레이먼드 막(Raymond Mak) 박사는 의사들이 방사선이나 수술과 같은 집중 치료를 권장하기 전에 환자의 신체적 회복력을 판단하도록 돕는 것이 그들의 목표라고 가디언지에 말했습니다. 연구원들은 또한 이 AI 도구가 의사의 판단을 대체하는 것이 아니라 지원하기 위한 것이라고 말합니다. 현재로서는 이번 연구 결과가 유망하지만, 임상적으로 널리 사용되기 위해서는 추가 연구가 필요합니다.
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