위험 점수 높을수록 90일 내 사망 가능성 커
전문가 “의사 판단보다 유용한지 추가 검증해야”
얼굴 사진 한 장으로 암 환자의 생존 가능성을 예측하는 AI 모델이 개발됐다. 연구진은 이 기술이 의료 정보가 충분하지 않은 상황에서 의사의 판단을 보완하고 치료 결정에 참고 자료를 제공할 수 있다고 설명했다. 다만 실제 의료 현장에서 활용하려면 추가 검증이 필요하다는 지적도 제기됐다.
24일 블룸버그통신에 따르면 미국 매스제너럴브리검 암연구소 연구진은 일반인 얼굴 사진 4000만 장 이상과 암 환자 3만 명 이상의 사진을 학습한 AI 모델을 개발했다. 연구 결과는 의학 학술지 ‘랜싯 디지털 헬스’에 게재됐다.
이 모델은 얼굴 사진을 바탕으로 나이를 추정하거나 암 환자가 얼마나 생존할 수 있을지 평가한다. 환자별로 산출한 위험 점수가 높을수록 90일 안에 사망할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 나이 추정 오차는 약 5년이었으며 환자를 고위험군과 저위험군으로 구분하는 성능은 연령ㆍ인종ㆍ성별ㆍ암 종류가 달라도 유지됐다고 연구진은 밝혔다.
연구진은 AI가 얼굴에서 환자의 ‘생리적 예비력’과 사망 위험을 포착할 수 있다고 설명했다. 매스제너럴브리검 암연구소의 방사선종양학자인 레이먼드 막 연구원은 “의사들이 환자의 외관을 보고 상태를 판단하도록 훈련받지만 남은 생존 기간을 가늠하는 데는 일반적으로 능숙하지 않다”며 “AI가 그 판단을 보완할 수 있다”고 말했다.
AI가 주로 살핀 부위는 콧등과 눈 바로 아래였다. 막 연구원은 “이 결과를 살펴보다 고대 그리스 의학자 히포크라테스가 움푹 들어간 눈과 관자놀이, 뾰족해진 코를 임종이 가까운 사람에게 나타나는 초기 징후로 언급한 사실을 발견했다”고 전했다.
다만 연구에 참여하지 않은 미로슬라프 보버 영국 서리대 교수는 이 모델이 임상에 투입되기에는 이르다고 지적했다. 예측 결과가 환자의 상태를 설명해 주는 것은 아니며 의사의 전반적인 건강·체력 평가에 더해 임상적으로 유용한 정보를 제공하는지도 입증되지 않았다는 것이다. 연구에서 의사의 판단과 AI 예측을 직접 비교하지 않은 만큼 여러 병원과 환자 집단에서 추가 검증해야 한다고 그는 거듭 강조했다.
막 연구원은 “이 기술이 환자의 치료 접근을 제한하는 데 쓰여서는 안 된다”면서 “의사에게 판단을 위한 정보를 하나 더 제공하는 도구로 활용할 수 있게 AI 도구를 개발했다”고 설명했다.
