AI 모델의 암 생존 확률 예측과 생물학적 나이 추정. (사진=매스제너럴브리검 홈페이지)
해당 AI 모델은 환자의 얼굴 사진을 분석한 뒤 사망 위험에 따라 점수를 부여한다.
연구 결과 위험 점수가 높은 환자일수록 90일 이내 사망할 가능성이 큰 것으로 나타났다.
논문의 공동교신저자인 방사선종양학 전문의 레이먼드 맥 교수는 의사들이 환자의 겉모습만 보고도 상태를 평가하도록 훈련받지만 “임종을 앞둔 환자의 여명을 추정하는 데는 대체로 그리 능숙하지 않다”고 말했다.
그는 “AI를 활용하면 얼굴 사진 한 장만으로도 생리적 예비력과 사망 위험을 어느 정도 파악할 수 있다고 본다”고 말했다.
해당 AI 모델은 약 5년의 오차 범위로 나이를 추정할 수 있었으며 암 환자들을 사망 위험에 따라 고위험군과 저위험군으로 나눴다.
실제로 고위험군으로 분류된 환자들은 저위험군보다 사망 위험이 높은 것으로 나타났다. 이러한 예측 성능은 나이와 성별, 인종, 암 종류가 다른 환자들에게서도 확인됐다.
연구진은 AI가 얼굴에서 주로 콧등과 눈 바로 아래 부위에 주목한다는 사실을 발견했다.
맥은 관련 내용을 찾아보다가 히포크라테스(기원전 460년께∼기원전 370년께)가 눈과 관자놀이가 움푹 꺼지고 코가 뾰족해지는 모습 등을 죽음이 임박했음을 알리는 초기 신체 징후로 처음 기술했다는 사실을 알게 됐다고 소개했다.
맥은 이 도구가 환자의 치료 접근을 차단하거나 제한하는 데 쓰일 가능성은 작다며 “의사들이 임종을 앞둔 환자에게 과잉 치료를 하는 경향이 있다는 것을 우리는 알고 있다”고 지적했다.
그는 이 도구가 “의사들이 정보를 하나 더 확보할 수 있는 수단”이 될 것이라고 말했다.
다만 전문가들은 실제 의료 현장에서 활용하기까지 추가적인 검증이 필요하다는 입장이다.
이번 연구에 참여하지 않은 영국 서리대의 미로스와프 보버 교수는 네덜란드 암 환자 약 5000명을 대상으로 독립적인 검증이 이뤄졌다는 점을 연구의 강점으로 평가했다.
그러면서도 “이번 연구는 AI가 의사들은 알아차리지 못하는 무언가를 포착하는지 여부를 검증하지는 않았다”며 “임상적으로 유용한 정보를 추가로 제공한다는 점도 입증되지 않았다”고 지적했다.
이어 얼굴 생김새와 암 환자의 생존율 사이에 통계적 연관성이 있다는 점은 확인됐지만 예측 결과가 나오는 이유까지 설명할 수 있는 것은 아니라고 강조했다.
또 AI가 추정하는 ‘생물학적 나이’ 역시 실제 노화 과정을 직접 측정한 것이 아니라 얼굴 외양을 바탕으로 추정한 결과라고 덧붙였다.
