제 나이보다 늙어보이는 노안···암 예후도 나빴다

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AI, 얼굴 사진으로 생물학적 나이 추정해 생존율 예측

사람의 얼굴에는 생각보다 많은 정보가 담겨 있다. 마흔이 넘으면 살아온 흔적이 얼굴에 드러난다는 말이 있을 정도로, 세월은 주름, 탄력, 윤곽선 위에 차곡차곡 쌓인다. 또한 외형적 특징은 단순히 나이 추정에 그치지 않고, 건강 상태와 신체 노화 정도까지 반영하는 지표가 될 수 있다.

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그렇다면, AI가 얼굴을 분석해 암 환자의 생존 가능성까지 예측한다면 믿을 수 있을까?

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최근 미국 매사추세츠 종합병원(Mass General Brigham) 연구팀은 ‘페이스에이지(FaceAge)’라는 딥러닝 모델을 통해 이 가능성을 실증했다.

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AI 분석, 노안 소유자 암 예후 나빠

AI는 얼굴 이미지를 분석해 생물학적 나이를 추정했고, 암 환자 6천여 명의 치료 전 사진과 생존 데이터를 비교한 결과, 실제 나이보다 늙어 보이는 환자일수록 생존율이 낮았다. 이 예측값은 연령, 성별, 암 종류와 무관하게 독립적인 예후 지표로 작용했다.

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중요한 건, 이 분석이 단순한 외모 판단이 아니라는 점이다. 수십만 장의 얼굴 데이터를 학습한 AI가 신체 노화의 생물학적 신호를 얼굴에서 감지하고, 이를 통해 예후를 예측한 것이다.

 

 

 

AI 기반 얼굴 분석으로 암 환자의 생물학적 나이를 예측한 연구 개요.

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A. 얼굴 기반 예측 알고리즘 작동 방식

‘FaceAge’ 알고리즘은 얼굴 사진을 입력받아, 딥러닝 모델을 통해 얼굴의 위치를 탐지하고 세부 특징을 추출한 뒤 생물학적 나이를 산출한다. 예시에서는 실제 나이 62세인 환자가 55세로 예측돼, 비교적 젊어 보인다는 결과가 나온다.

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B. 데이터 구성

학습 데이터(왼쪽): 총 5만 8천 명 이상의 건강한 사람 얼굴 사진을 기반으로 알고리즘을 훈련. IMDb-Wiki와 UTKFace 등 공개 데이터셋을 사용.

임상 검증 데이터(오른쪽): 총 6,196명의 암 환자 데이터를 통해 모델을 테스트. 네덜란드(MAASTRO)와 미국 하버드(Harvard)의 흉부암, 말기암 환자 데이터를 포함.

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C. 임상 실험 설계

FaceAge 예측값과 임상 변수(암 종류, 병기, 생활습관 등)를 결합해 생존 예측 정확도를 비교.

10명의 전문가가 100명의 말기암 환자 사진을 바탕으로 생존 예후를 예측했고, FaceAge 정보가 주어졌을 때 정확도가 상승함을 확인했다.

 

 

미국 매사추세츠 종합병원(Mass General Brigham) 연구진은 얼굴 사진 한 장만으로 생물학적 나이를 추정하는 딥러닝 기반 알고리즘 ‘페이스에이지(FaceAge)’를 개발했다. 이 모델은 약 5만 9천 장의 건강한 사람 얼굴로 학습됐고, 이후 6,196명의 암 환자 데이터를 통해 검증됐다. 해당 환자들은 모두 방사선 치료 시작 시 촬영된 임상용 얼굴 사진을 제공했다.

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분석 결과, 암 환자들은 평균적으로 실제 나이보다 약 5세 더 나이 들어 보였으며, 예측된 생물학적 나이(FaceAge)가 높을수록 생존율은 낮았다. 이 상관관계는 환자의 실제 연령, 성별, 암 유형 등을 보정한 뒤에도 유지됐다.

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외모는 생리적 노화의 신호

특히 단기 생존 예측에서는 더 뚜렷한 차이가 나타났다. 연구팀은 말기 방사선 치료 환자 100명의 얼굴 사진을 임상의 10명에게 제공하고 생존 여부를 추정하도록 요청했다. 단순 사진만 제공했을 때 예측 정확도는 61%에 불과했지만, 페이스에이지(FaceAge) 정보를 함께 제공했을 때 정확도는 80%까지 높아졌다.

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연구팀은 얼굴 외형이 실제로 신체 노화 정도를 일정 부분 반영하며, AI는 이를 정량화해 예후 예측에 활용할 수 있다고 설명한다. 생물학적 나이가 실제 나이보다 젊은 환자는 더 나은 생존률을 보였다.

 

 

 

AI가 얼굴 사진을 분석해 암 환자의 생물학적 나이를 추정하고, 이 수치가 생존 예후와 직접적인 연관이 있다는 연구 결과가 나왔다. 실제보다 늙어 보이는 얼굴일수록 생존율이 낮았으며, AI가 예측한 나이는 독립적인 임상 지표로 작용했다.

 

 

페이스에이지는 아직 초기 단계 기술이지만, 향후에는 혈액검사나 조직 생검 없이도 건강 상태를 비침습적으로 추정할 수 있는 도구로 발전할 가능성이 있다. 연구진은 현재 이 기술을 다양한 인종, 암 단계, 병원 환경에 적용해 확장 검증 중이다.

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공동 책임저자인 휴고 에어츠 박사는 “누군가가 실제 나이보다 젊어 보이느냐 늙어 보이느냐는 단순한 외모 문제가 아니라, 실제 생리적 노화를 반영하는 신호일 수 있다”고 말했다. 또 다른 책임자인 레이 맥 박사는 “이 기술은 암에 국한되지 않고, 만성질환과 노화 관련 질병 전반의 조기 예측 지표가 될 수 있다”고 밝혔다.

 

 

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