페이스에이지, 생물학적 나이 분석

AI가 임상 판단 보완…생체표지자로 주목받아

인공지능(AI)이 사람의 얼굴을 분석해 생물학적 나이를 추정하고, 이를 기반으로 암 환자의 생존율까지 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 이 기술은 향후 환자의 건강 상태를 평가하고 맞춤형 치료 방향을 제시하는 데 중요한 도구가 될 것으로 기대된다.

8일 의학 저널 ‘랜싯 디지털 헬스(The Lancet Digital Health)’에 발표된 연구에 따르면, ‘페이스에이지(FaceAge)’라는 AI 기반 분석 도구가 암 환자의 얼굴 사진을 통해 생물학적 나이를 추정하고, 이 결과가 실제 치료 예후와 밀접하게 연관된 것으로 나타났다.

연구진은 약 5만6,000장의 건강한 사람 얼굴 사진을 AI에 학습시켜 얼굴 노화의 미세한 징후—예를 들면 근육량 감소나 입 주변의 피부 주름 등—를 포착하게 했다. 이후 약 6,200명의 암 환자가 방사선 치료를 시작할 당시 촬영한 얼굴 사진을 AI에 분석시킨 결과, 생물학적 나이가 더 많게 평가된 환자일수록 생존율이 낮은 경향을 보였다. 이는 연령, 성별, 암 유형을 조정한 이후에도 일관되게 관찰되었다.

의사들이 단독으로 환자의 얼굴을 보고 생존율을 예측했을 때의 정확도는 61%였지만, 페이스에이지의 분석을 함께 적용했을 경우 정확도는 80%까지 향상되었다. 연구진은 이 기술이 AI 기반 ‘바이오마커(생체표지자)’로서의 가능성을 보여준다고 평가하고 있다.

매사추세츠 종합병원(Massachusetts General Brigham)의 AI 의학부 책임자 에르츠(Ertz)는 “이번 연구는 단순한 셀카 같은 이미지 속에도 임상적으로 중요한 정보가 담겨 있음을 보여주는 중요한 사례”라며, “실제 나이에 비해 젊게 평가되는 사람들은 암 치료 후 더 나은 결과를 보였다”고 설명했다.

페이스에이지 기술은 향후 의사들이 생물학적 나이를 기반으로 환자의 건강 상태를 정밀하게 파악하고, 그에 따라 개별화된 치료 전략을 수립하는 데 도움이 될 것으로 기대되고 있다.

다만 연구진은 해당 기술이 주로 백인 얼굴을 기준으로 학습되었기 때문에 다양한 인종의 피부 톤에 대해 정확도가 떨어질 수 있으며, 성형수술, 메이크업, 조명, 얼굴 각도 등의 외적 요인도 결과에 영향을 줄 수 있다는 점을 한계점으로 지적했다.

또한 생물학적 나이는 스트레스, 음주, 임신 등 다양한 일상적 요인에 의해 영향을 받으며, 시간이 지나면 회복 가능성도 존재하기 때문에 정적인 지표로만 해석해서는 안 된다는 점도 강조되었다.

연구팀은 현재 더 다양한 인종과 환자군을 대상으로 페이스에이지 기술을 확장 테스트 중이며, 이를 통해 암뿐만 아니라 다양한 질환, 전반적인 건강 상태 및 수명 예측 가능성도 평가하고 있다.