세 명의 보행자가 파리 Rue de l'Universite 끝에 있는 그림 같은 골목길에서 셀카를 찍고 있습니다
의사들은 종종 소위 "안구 검사"로 검사를 시작하는데, 이는 환자가 나이보다 나이가 많은지 젊은지에 대한 즉각적인 판단으로, 주요 의학적 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.
이러한 직관적인 평가는 곧 AI로 업그레이드될 수 있습니다.
목요일 란셋 디지털 헬스(The Lancet Digital Health)에 소개된 딥 러닝 알고리즘인 페이스에이지(FaceAge)는 간단한 얼굴 사진을 차트의 생일보다 개인의 생물학적 나이를 더 정확하게 반영하는 숫자로 변환합니다.
수만 장의 사진을 바탕으로 훈련한 결과, 암 환자들이 건강한 또래 환자들보다 생물학적으로 평균 5살 더 나이가 많다는 것을 알아냈다. 이 연구의 저자들은 이 연구가 의사들이 누가 가혹한 치료를 안전하게 견딜 수 있는지, 그리고 누가 더 부드러운 접근법으로 더 잘 견딜 수 있는지 결정하는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다.
"우리는 페이스에이지(FaceAge)가 암 치료의 바이오마커로 사용되어 환자의 생물학적 나이를 정량화하고 의사가 어려운 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다는 가설을 세웠습니다"라고 보스턴의 하버드 산하 의료 시스템인 매스 브리검 헬스(Mass Brigham Health)의 종양학자인 공동 선임 저자 레이먼드 맥(Raymond Mak)은 말했습니다.
두 명의 가상 환자를 생각해 보지요. 생물학적 연령이 65세인 75세의 호리호리한 노인과 생물학적 연령이 70세인 허약한 60세 노인. 공격적인 방사선 치료는 전자에는 적합할 수 있지만 후자에는 위험할 수 있습니다.
동일한 논리가 심장 수술, 고관절 치환술 또는 임종 치료에 대한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
노쇠에 대한 더 선명한 렌즈
인간이 노화하는 속도가 유전자, 스트레스, 운동, 흡연이나 음주와 같은 습관에 따라 달라진다는 증거가 점점 늘어나고 있습니다. 값비싼 유전자 검사는 시간이 지남에 따라 DNA가 어떻게 마모되는지 밝힐 수 있지만 FaceAge는 셀카만으로 통찰력을 얻을 수 있습니다.
이 모델은 공개 데이터 세트에서 추려낸 60세 이상의 건강한 것으로 추정되는 성인의 초상화 58,851개에 대해 훈련되었습니다.
그런 다음 미국과 네덜란드에서 치료를 받은 6,196명의 암 환자를 대상으로 방사선 치료 직전에 찍은 사진을 사용하여 테스트했습니다. 악성 종양을 앓고 있는 환자들은 생물학적으로 그들의 나이보다 평균 4.79세 더 늙어 보였다.
암 환자들 중에서, 페이스에이지 점수가 높을수록 실제 연령, 성별, 종양 유형을 고려한 후에도 생존율이 더 나빠질 것으로 강력하게 예측되었으며, 생물학적 수치가 85세를 넘은 사람에게는 위험이 급격히 증가했습니다.
흥미롭게도 FaceAge는 노화의 징후를 인간과 다르게 평가하는 것으로 보입니다. 예를 들어, 백발이나 대머리는 얼굴 근육 긴장도의 미묘한 변화보다 덜 중요합니다.
FaceAge는 의사의 정확성도 높였습니다. 여덟 명의 의사에게 말기 암 환자의 얼굴 사진을 검사하고 누가 6개월 이내에 죽을 것인지 추측해 보도록 요청했습니다. 초기에는 그들의 성공률은 간신히 확률을 능가했습니다. FaceAge 데이터를 확보하면서 예측이 급격히 향상되었습니다.
편견과 윤리 가드레일
AI 도구는 비백인에게 서비스를 제대로 제공하지 않는다는 조사에 직면해 있습니다. 맥은 예비 점검 결과 페이스에이지의 예측에서 심각한 인종적 편견은 발견되지 않았지만, 이 그룹은 20,000명의 환자를 대상으로 2세대 모델을 훈련시키고 있다고 말했습니다.
그들은 또한 메이크업, 성형 수술 또는 실내 조명의 변화와 같은 요인이 시스템을 속일 수 있는 방법을 조사하고 있습니다.
윤리 논쟁이 커지고 있습니다. 셀카에서 생물학적 나이를 읽을 수 있는 AI는 임상의에게 도움이 될 수 있지만, 위험을 측정하려는 생명 보험사나 고용주에게도 유혹적일 수 있습니다.
MGB의 의학 내 AI 프로그램을 지휘하는 연구의 공동 책임자인 휴고 에어츠는 "이러한 기술이 환자에게 이익이 되는 데만 사용되도록 하는 것은 확실히 주의가 필요한 것"이라고 말했습니다.
또 다른 딜레마: 거울이 대답할 때 무슨 일이 일어날까? 자신의 몸이 생물학적으로 생각보다 늙었다는 사실을 알게 되면 건강한 변화에 박차를 가할 수도 있고, 불안을 유발할 수도 있습니다.
연구진은 사람들이 자신의 사진을 업로드하고 알고리즘을 추가로 검증하기 위한 연구에 등록할 수 있는 공개 FaceAge 포털을 열 계획입니다. 임상의를 대상으로 하는 상용 버전이 뒤따를 수 있지만 더 많은 검증이 필요한 경우에만 가능합니다.
이상의 기사는 2025년 5월 11일 MedicalXpress에 게재된 “AI tool uses selfies to predict biological age and cancer survival”제목의 기사내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : AI tool uses selfies to predict biological age and cancer survival
* 추가정보 출처 : FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study - The Lancet Digital Health