나이보다 늙어 보이면 암 생존율 낮다, AI가 밝힌 얼굴 속 건강 신호, 페이스에이지

사람의 얼굴만 봐도 그 사람의 건강 상태나 생물학적 나이를 어느 정도 추정할 수 있다는 얘기, 한 번쯤은 들어본 적 있으실 거예요. 그런데 이제는 단순한 느낌이나 인상이 아니라, 인공지능이 얼굴 사진을 분석해서 그 사람의 생물학적 나이는 물론이고, 암 환자의 생존 가능성까지 예측하는 기술이 실제로 개발됐다고 해요.

 

 

미국 하버드대 의대 부속 매사추세츠 종합병원에서 활동 중인 휴고 어츠 교수 연구팀은 '페이스에이지(FaceAge)'라는 딥러닝 기반 알고리즘을 개발했어요. 이 기술은 사람의 얼굴 사진만으로 생물학적 나이를 계산하고, 암 환자의 예후를 예측할 수 있도록 만들어졌어요.

 

이 연구가 흥미로운 이유는, 얼굴만 봐도 그 사람의 생리적 노화 정도를 파악할 수 있고, 이걸 통해 암 환자가 얼마나 생존할 가능성이 있는지까지 추정할 수 있다는 점이에요. 즉, 단순히 젊어 보이냐 나이 들어 보이냐의 문제를 넘어서, 얼굴에 나타나는 노화의 흔적이 실제 건강 상태를 반영할 수 있다는 걸 AI가 증명한 셈이죠.

 

연구팀은 페이스에이지를 개발하기 위해 약 5만8000명의 건강한 사람들과, 방사선 치료를 받고 있는 암 환자 6196명의 얼굴 사진을 수집해 학습시켰다고 해요. 이 방대한 데이터를 기반으로 AI가 얼굴의 다양한 특징들을 분석하면서 생물학적 나이를 예측하는 능력을 갖추게 된 거죠. 그리고 이 모델은 단순히 나이만 추정하는 게 아니라, 암 환자의 생존 가능성 예측에도 활용된다는 게 핵심이에요.

 

실제 연구 결과를 보면, 얼굴 사진을 통해 예측된 나이가 실제 나이보다 많을수록 암 환자의 생존율이 낮은 경향이 있다고 해요. 즉, 같은 나이의 환자라도 얼굴이 더 늙어 보이면 예후가 나쁠 가능성이 더 높다는 거예요. 평균적으로 암 환자들은 일반인보다 얼굴이 약 5살 더 늙어 보인다는 분석도 있었고요.

 

특히, 페이스에이지가 생물학적 나이를 85세 이상으로 판단한 환자들의 경우, 이른바 '노안'과 낮은 생존율 사이의 연관성이 더 뚜렷하게 나타났다고 해요. 더 흥미로운 건, 이 결과가 환자의 실제 나이나 성별, 암의 종류와 관계없이 유의미하게 유지됐다는 거예요. 단순히 외모만의 문제가 아니라, 얼굴에 반영된 생물학적 신호가 건강 상태를 진짜로 반영하고 있다는 얘기죠.

 

또 한 가지 주목할 만한 결과는 전문가들의 판단과 AI 예측 정보를 결합했을 때 생존 예측 정확도가 확연히 향상됐다는 거예요. 연구팀은 완화적 방사선 치료를 받고 있는 환자 100명의 얼굴 사진과 임상 정보를 바탕으로, 10명의 전문가에게 이 환자들의 단기 생존 가능성을 예측하도록 요청했어요.

 

그런데 단순히 얼굴 사진과 임상 정보만 제공했을 때 전문가들의 예측 정확도는 50%에 그쳤어요. 그야말로 반반의 확률이라는 거죠. 하지만 여기에 페이스에이지가 제시한 리스크 예측 정보, 즉 생물학적 나이 기반의 분석 결과를 함께 참고하게 하자 전문가들의 예측 정확도는 무려 80%대로 높아졌어요.

 

이 결과는 전문가들이 AI의 예측 결과를 참고함으로써 훨씬 더 정확하고 객관적인 판단을 내릴 수 있다는 점을 보여주는 중요한 사례예요. 실제로 환자의 얼굴에서 얻을 수 있는 정보는 꽤 많지만, 전문가들의 경우 개인적인 경험이나 주관이 개입되기 때문에 오히려 정확도가 떨어질 수 있거든요. 반면 페이스에이지는 그런 주관적 편향 없이 데이터를 기반으로 분석하기 때문에 훨씬 더 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있는 거예요.

 

이 기술은 앞으로 단순히 암 환자의 생존 예측에 그치지 않고, 다양한 질환에 대한 조기 진단이나 건강 상태 평가, 더 나아가 수명 예측까지도 가능하게 할 거라는 기대를 모으고 있어요. 연구팀은 현재 암 이외의 만성 질환, 예를 들어 심혈관 질환, 당뇨, 심지어는 치매 같은 질환에 대해서도 얼굴 기반 AI 예측 기술을 확장하는 연구를 진행 중이라고 해요.

 

사실 생각해보면 요즘 우리가 사용하는 스마트폰 얼굴 인식 기능도 아주 정밀한 얼굴 분석 알고리즘을 사용하고 있잖아요. 이런 기술이 이제는 보안이나 인증을 넘어서, 건강 예측에까지 쓰일 수 있게 된 거예요.

 

앞으로는 병원에 가기 전, 그냥 스마트폰으로 얼굴 사진을 찍는 것만으로도 내 건강 상태를 어느 정도 확인할 수 있는 날이 올지도 몰라요. 이미 피부 상태나 주름, 기미 같은 걸 분석해서 나이 예측이나 건강 진단을 해주는 앱도 있고, 그 정확도도 점점 높아지고 있으니까요.

 

연구팀은 특히 요즘처럼 만성질환이 증가하고 있는 시대에는 개인의 노화 정도를 정확히 파악하는 기술의 중요성이 더 커질 거라고 강조했어요. 단순히 숫자로 나타나는 '만 나이'가 아니라, 실제 몸의 상태를 반영하는 생물학적 나이를 파악해야만 질병을 더 빨리 발견하고, 예방할 수 있다는 거죠.

 

페이스에이지 같은 기술은 앞으로 병원에서 의사들이 임상 판단을 내릴 때 중요한 참고 지표, 즉 바이오마커로 자리 잡을 가능성이 커요. 또 사람의 얼굴이라는 아주 보편적이고 접근하기 쉬운 정보를 활용한다는 점에서 비용 효율성도 뛰어나고요.

 

물론 이 기술에도 한계는 있어요. 예를 들어 얼굴 외모에 영향을 주는 다양한 외부 요인들, 예컨대 스트레스, 수면 부족, 환경 요인 같은 것들을 어떻게 보정할 건지는 여전히 과제로 남아 있어요. 그리고 인종이나 성별, 문화적 배경에 따라 얼굴의 노화가 다르게 나타날 수 있기 때문에, 보다 다양한 데이터를 학습시켜야 한다는 점도 고려돼야 해요.

 

그럼에도 불구하고, 페이스에이지는 인공지능 기술이 어떻게 인간의 생명을 구하는 데까지 쓰일 수 있는지를 잘 보여주는 사례예요. 얼굴에 나타나는 작은 변화 하나하나가 사실은 우리 몸 속 건강 상태를 말해주는 신호일 수 있다는 사실, 그리고 그걸 제대로 읽어낼 수 있는 도구가 이제 우리 손 안에 들어오고 있다는 건 정말 놀라운 일이죠.

 

앞으로는 병원에 가기 전에, 스마트폰으로 얼굴을 한 번 스캔해보고 건강 상태를 미리 점검하는 시대가 올지도 몰라요. 그만큼 기술은 빠르게 발전하고 있고, 우리는 그 변화를 더 이상 먼 미래의 이야기로만 볼 수 없게 됐어요.

 

이제 중요한 건 이런 기술이 단순히 흥미로운 도구에 그치지 않고, 실제로 사람들의 건강을 지키고 생명을 살리는 데에 얼마나 효과적으로 쓰일 수 있느냐는 거예요. 그리고 그 중심에 페이스에이지 같은 인공지능 기술이 있다는 건, 분명 주목할 만한 변화라고 생각해요.