IT之家 10월 20일 소식에 따르면,彭博社의 보도에 의하면 연구원들이 얼굴 사진 한 장만으로 암 환자의 생존 가능성을 예측할 수 있는 인공지능 도구를 개발했다. 이 도구는 의사의 임상 경험을 보완하여 치료 계획 수립에 참고 자료가 될 수 있으며, 의료 자료가 부족한 상황에서 특히 유용하다.
이 새로운 모델은 훈련을 거쳐 사람의 나이를 추정할 수 있을 뿐만 아니라 암 환자의 생존 상황을 예측할 수도 있습니다. 연구팀은 4천만 장 이상의 얼굴 이미지와 3만 명 이상의 암 환자 사진을 사용하여 모델을 훈련했으며, 그 중 상당수는 이미 세상을 떠났습니다. 《란셀 포스트 · 디지털 헬스》 저널에 발표된 이 연구에 따르면, 이 도구는 환자에게 위험 점수를 생성하며, 점수가 높은 환자는 90일 내에 사망할 가능성이 더 높습니다.
과학 연구원들은 이런 연구 성과가 처음이라고 말했습니다. 매사추세츠 종합병원 블레긴 암 연구소의 방사선 종양 의사이자 논문 저자 중 한 명인 레이먼드 마크는, 의사들이 교육 과정에서 환자의 외모 상태를 통해 병을 평가한다고 말했습니다. 하지만 의사들은 “보통 임종 직전의 환자의 남은 생존 기간을 정확히 예측하는 것이 어렵다”고 했습니다.
마크는 인터뷰에서 이렇게 말했습니다: “우리는 인공지능을 활용하여 단 한 장의 얼굴 사진만으로 인체의 일부 생리적 상태와 사망 위험을 파악할 수 있다고 생각합니다.”
이 AI 도구가 나이를 추정하는 오차는 약 5살이며, 환자를 고위험군과 저위험군으로 신뢰할 수 있게 구분할 수 있습니다. 두 그룹의 사망 위험은 뚜렷한 차이가 있습니다. 이 모델은 다양한 연령, 인종, 성별, 그리고 다양한 암 유형의 사람들에게도 효과가 있습니다.
IT之家에 따르면, 점점 더 많은 AI 도구들이 암 검진 및 치료 분야에서 실험을 진행하고 있습니다. 일부는 영상을 분석하여 진단을 돕고, 다른 일부는 유전자와 생활 위험 요인을 분석하여 개인의 암 발병 위험을 예측합니다.
실험 결과가 유망해 보이지만, 사리 대학의 비디오 처리 및 머신러닝 교수인 미로스와프 보베르는 이 도구가 아직 임상 사용에 적합하지 않다고 생각하며, 이 연구에 참여하지 않았습니다.
“예측 결과는 원인을 설명하는 것이 아닙니다.” 보벨이 말했습니다. “이 연구는 이러한 예측이 의사가 환자의 전체 건강 상태를 평가하는 것 외에 추가적인 임상적 가치가 있는 정보를 제공한다는 것을 입증하지 못했습니다. 또한 연구 자체에서는 의사의 그러한 평가을 측정하지도 않았습니다.” 그는 이 도구는 의사의 주관적 판단과 비교하여, 다양한 병원과 다양한 환자 집단에서 더 많은 테스트가 필요하다고 덧붙였습니다.
팀과 함께 이 도구를 개발한 마크는 모델이 생존 기간을 예측하는 데 매우 좋은 결과를 보여줘서 매우 놀랐다고 말했습니다. 팀은 알고리즘이 평가 과정에서 주로 코뼈와 눈 아래 부분에 집중했다는 것을 발견했습니다. 마크가 자료를 검토한 결과, 히포크라티스가 가장 먼저 설명한 바에 따르면: 눈구멍이 움푹 들어가고, 관자놀이가 납작해지며, 코끝이 가늘어지는 것은 모두 생명이 끝나기 전의 초기 외부 징후라고 합니다.
마크는 이 도구가 환자에게 치료를 거부하거나 제한하는 데 사용되지 않을 것이라고 말했습니다. “우리는 임종 단계의 환자 앞에서 의사들이 과도한 치료를 하기도 한다는 것을 알고 있습니다.” 그에 따르면, 이는 단지 “의사에게 추가적인 참고 정보를 제공하는 것”일 뿐입니다.