단순한 얼굴 사진 한 장으로 실제 생물학적 나이를 예측하는 인공지능(AI) 알고리즘이 개발됐다. 기존 의료진의 직관적 '눈대중' 판단에 과학적 정밀성을 더할 수 있다는 평가가 나온다.

영국 의학학술지 란셋 디지털 헬스(The Lancet Digital Health)에 따르면, 하버드대 부속 병원인 매사추세츠 브리검 헬스(Mass Brigham Health)의 연구진은 사람의 얼굴 사진을 분석해 생물학적 연령을 산출하는 딥러닝 모델 '페이스에이지(FaceAge)'를 공개했다. 이 알고리즘은 6만 명이 넘는 건강한 고령자의 얼굴 데이터를 학습한 뒤, 방사선 치료 직전 촬영된 암 환자 6000여 명의 사진으로 검증을 거쳤다.

연구 결과, 암 환자의 생물학적 나이는 평균적으로 실제 나이보다 4.79세 더 많은 것으로 나타났다. 이 수치는 기존 연령, 성별, 암 유형과 관계없이 환자의 예후를 유의미하게 예측하는 데 도움을 줬다. 연구진은 이를 바탕으로 향후 고강도 치료의 적절성과 생존 가능성 평가 등에 활용할 수 있을 것으로 보고 있다.

매사추세츠 브리검 헬스의 종양학자이자 공동 수석 저자인 레이먼드 막(Raymond Mak) 연구책임자는 "페이스에이지는 환자의 생물학적 나이를 정량화해 암 치료의 방향을 설정하는 데 도움이 될 수 있다"며 "예를 들어 75세지만 생물학적 나이가 65세인 건강한 노인은 고강도 방사선 치료가 가능하지만, 60세이면서 생물학적 나이가 70세인 허약한 환자에게는 위험할 수 있다"고 설명했다.

페이스에이지는 기존 안면 노화 인식과 달리 백발이나 탈모보다 얼굴 근육의 미세한 변화 등을 더 중요한 요소로 반영한다. 연구진은 또한, 여덟 명의 의사에게 말기 암 환자의 사진만을 보고 6개월 내 사망 가능성을 예측하게 한 실험에서, 페이스에이지 데이터를 함께 제공했을 때 예측 정확도가 눈에 띄게 향상됐다고 밝혔다.

다만 알고리즘이 조명, 화장, 성형 수술 등 외부 변수에 영향을 받을 수 있는 만큼, 연구진은 향후 약 2만 명 규모의 후속 학습을 통해 정확도를 높일 계획이다. 인종적 편향 여부에 대한 초기 점검에서는 유의미한 편향은 발견되지 않았다고 설명했다.

이 기술이 일반에 공개될 경우 생명보험사나 고용주 등에서 악용될 우려도 제기된다. 공동연구자 후고 에어츠(Hugo Aerts)는 "이 기술이 오로지 환자의 이익을 위해 사용되도록 윤리적 가이드라인 마련이 중요하다"고 강조했다.

연구진은 현재 일반 대중이 셀카를 업로드하고 생물학적 나이를 확인할 수 있는 공개 포털도 개발 중이다. 다만 상업적 의료 활용은 추가 검증 이후로 미뤄질 전망이다.