의사들이 암환자의 얼굴 사진 한 장으로 생존 가능성을 예측할 수 있는 인공지능 도구를 개발했다.
AI 시스템은 매사추세츠의 비영리 통합 학술 의료 시스템인 Mass General Brigham의 전문가들이 생물학적 연령을 추정하고 암 진단을 받은 환자의 생존 결과를 직접 예측하기 위해 맞춤 제작했습니다.
이는 셀카에 대한 AI 분석이 어떻게 환자의 건강을 평가하고 잠재적으로 의료 지침을 안내하는 데 도움이 될 수 있는지에 대한 가장 포괄적인 시연 중 하나이며, 다양한 인종과 연령층에 걸쳐 4천만 개 이상의 얼굴 사진에서 얻은 데이터로 훈련되었습니다.
이 혁신에 대한 자세한 내용은 Lancet Digital Health 저널에 게재되었습니다.
이 시스템은 사람의 실제 나이가 아닌 겉으로 보이는 나이인 생물학적 나이를 추정할 수 있으며, 모델을 조사한 연구 결과에 따르면 일반적인 얼굴 사진을 통해 암 환자의 생존 가능성을 예측할 수 있다.
의사들은 이 기술을 사용하여 두 가지 보완 도구를 개발했습니다. FAHR-FaceAge는 환자의 생물학적 연령을 추정하고 암 생존을 예측합니다. FAHR-FaceSurvival은 생물학적 연령을 통해 생존율을 추론하는 대신 얼굴 사진을 통해 직접 생존율을 예측합니다.
FAHR-FaceAge와 FAHR-FaceSurvival은 동일한 모델에서 파생되었지만 환자의 건강에 대한 서로 다르고 보완적인 정보를 포착했습니다.
또한 각 알고리즘은 얼굴의 개별 부분을 사용하여 연령과 사망 위험을 각각 예측했습니다. FAHR-FaceAge는 코 옆에서 입가까지 이어지는 주름, 눈구멍 바로 위의 이마 부분, 관자놀이에 중점을 둡니다. FAHR-FaceSurvival은 눈 아래와 콧대 주변 영역을 평가합니다.
이번 연구의 공동 저자인 Hugo Aerts는 “FAHR-FaceSurvival은 암 환자의 얼굴 사진에서 직접 생존 위험을 학습함으로써 얼굴 건강 인식 AI 분야를 한 단계 더 발전시켰습니다.”라고 말했습니다. “우리가 아는 한, 이것은 AI 모델이 간단한 사진을 통해 암 생존을 직접적으로 예측할 수 있다는 최초의 시연입니다.”
FAHR-FaceAge에 따르면 미국에서 방사선 치료를 받은 암 환자 중 실제 나이보다 5년 이상 더 늙어 보이는 사람들은 나머지 그룹보다 평균 4년 추적 기간 동안 사망할 위험이 21% 더 높았습니다. 5년 이상 더 젊어 보이는 환자들은 위험이 17% 더 낮았습니다.
Aerts는 “핵심 기술 발전은 FAHR-Face가 4천만 개 이상의 이미지에서 얼굴의 일반적인 표현을 학습한 다음 생물학적 연령 및 생존과 같은 뚜렷한 건강 결과에 적응할 수 있다는 것입니다.”라고 말했습니다. “이 기초 모델 접근 방식은 각 모델을 처음부터 훈련하는 대신 여러 얼굴 건강 바이오마커를 개발할 수 있는 확장 가능한 방법을 제공합니다.”
연구 결과에 따르면 사람들의 생물학적 연령 추정치는 신체 건강과 밀접하게 연관되어 있으며, 이는 특정 치료에서 생존할 수 있는 능력을 반영할 수 있습니다.
이 획기적인 발전은 AI 얼굴 분석을 통해 의사가 환자 치료 측면에서 최선의 방법에 대한 어려운 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이 도구는 대수술이나 기타 암 치료 후 사망이나 합병증의 위험을 더 잘 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Mass General Brigham의 방사선 종양학자인 Raymond Mak 박사는 다음과 같이 말했습니다. “인구가 노령화됨에 따라 의사들은 방사선, 수술 또는 전신 치료와 같은 집중 치료를 권장하기 전에 신체 예비력과 허약함을 평가할 수 있는 더 나은 방법이 필요합니다.
“우리의 목표는 얼굴 사진 기반 건강 평가를 보다 정량적이고 일관되며 확장 가능하게 만들어 의사의 판단을 대체하는 것이 아니라 개인화된 치료 결정을 지원할 수 있도록 하는 것입니다.”
연구자들은 생활방식 요인이 얼굴 노화와 관련이 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 얼굴 사진에 대한 AI 분석에서는 과도한 알코올 사용, 약물 사용 및 흡연이 생물학적으로 나이가 들어 보이는 것과 관련이 있었습니다.
“또 다른 놀라운 발견은 FAHR-FaceAge가 포즈, 조명, 얼굴 표정, 메이크업을 포함한 일반적인 실제 사진 변형에서 얼마나 일관적인지였습니다.”라고 Mak은 말했습니다. “또한 대부분의 테스트를 거친 성형 수술 과정에서 안정적이었으며 코 성형술 후에는 약간의 변화만 관찰되었습니다.”
의사들은 단일 얼굴 사진이 개인화된 치료 결정을 뒷받침하는 쉽고 저렴한 방법을 제공할 수 있지만 도구를 널리 사용하려면 더 많은 연구가 필요하다고 경고했습니다.
