얼굴 나이 측정 넘어 암 환자 생존 위험 예측…하버드 연구진, 사진 분석 AI 개발↗ (원문, 새 창)

매사추세츠 종합 브리검과 다나-파버 암 연구소, 하버드 의과대학 연구진이 19일 국제 학술지 '랜싯 디지털 헬스'에 얼굴 사진으로 암 환자의 생존 위험을 예측하는 모델 'FAHR-페이스'의 개발·검증 결과를 발표했다. 연구진은 4000만장 이상의 얼굴 이미지로 기반 모델을 학습한 뒤 이를 생물학적 나이 추정 도구 'FAHR-페이스에이지'와 생존 위험 예측 도구 'FAHR-페이스서바이벌'로 각각 발전시켰으며, 생존 예측 모델은 암 환자 사진 3만4389장으로 추가 학습하고 별도 데이터로 검증했다. 기존 페이스에이지가 얼굴에서 추정한 나이를 생존 전망과 연결했다면, 이번 모델은 환자의 실제 생존 기록을 직접 학습했다는 점이 다르다. 두 도구는 서로 다른 얼굴 부위에 반응하며 상관관계가 약해, 함께 사용할 때 생존 결과 설명력이 높아지는 것으로 나타났다. 다만 연구진과 외부 전문가는 다양한 인종 데이터 확보와 추가 검증이 필요해 아직 임상 사용 단계는 아니라고 밝혔다.

• 하버드 연구진, 얼굴 사진으로 암 환자 생존 위험을 예측하는 'FAHR-페이스' 개발
• 4000만장 얼굴 이미지로 기반 모델을 학습, 암 환자 3만4389장으로 생존 예측 모델 추가 학습
• 기존 페이스에이지와 달리 환자의 실제 생존 기록을 직접 학습한 점이 특징
• 두 도구가 주목하는 얼굴 부위가 달라 함께 쓰면 생존 결과 설명력이 높아짐