보도에 따르면, 국제 연구팀이 최근 "얼굴 사진으로 생사를 예측하는" AI 도구를 발표했습니다. 이 도구는 단 한 장의 얼굴 사진만으로 암 환자의 생존 가능성을 계산할 수 있습니다. 이 도구는 의사를 대체하기 위한 것이 아니라, 임상 경험을 보완하는 역할을 합니다. 의료 자료가 부족하고 포괄적인 평가가 어려운 상황에서는 특히 유용합니다.
이 연구는 《리버데이션·디지털 헬스》에 발표되었으며, 저자에 따르면 같은 분야에서 처음으로 이루어진 일이라고 합니다. 모델은 훈련된 후 두 가지 기능을 수행합니다. 사람의 나이를 추정할 수 있을 뿐만 아니라 암 환자의 생존 경로도 예측할 수 있습니다. 팀이 제공한 데이터는 상당히 방대합니다—4천만 장 이상의 얼굴 이미지와 3만 명 이상의 암 환자 사진이 포함되어 있으며, 그 중 많은 사람들은 이미 세상을 떠났습니다. 최종적으로 환자에게 위험 점수를 생성하며, 점수가 높은 그 집단은 90일 내에 사망할 가능성이 더 큽니다. 도구의 나이 추정 오차는 약 5세이며, 인구를 고위험군과 저위험군 두 그룹으로 안정적으로 분류할 수 있고, 두 그룹의 사망률 차이가 뚜렷하며, 다양한 연령, 인종, 성별, 암 유형에 대해 모두 효과적입니다.
알고리즘은 코뼈 아래쪽을 주시하며, 전문가는 물을 끼얹는다
흥미로운 점은 알고리즘이 "눈"의 위치를 바라보는 방식입니다. 팀은 모델 평가 시 주로 코골이와 눈 아래 부분에 집중된다는 것을 발견했습니다. 논문 저자 중 한 명인 매사추세츠 종합병원 블레이건 암 연구소의 방사선 종양학자 마크는 문헌을 검토한 후, 히포크라테스가 2000년 전에 이미 설명했던 것을 깨달았습니다. 즉, 눈구멍이 좁고, 관자둥이 납작하며, 코끝이 마른 것은 삶의 종말이 다가올 때 나타나는 외부 징후입니다. 다시 말해, AI는 우연히 고대 의학적 관찰을 계산 가능한 신호로 변환시킨 것입니다. 마크는 인터뷰에서 의사들이 교육받을 때 이미 외모를 기준으로 병의 상태를 판단한다고 말했습니다. 하지만 "보통 임종 직전의 환자의 남은 생존 기간을 정확하게 예측하기는 어렵다"고 했습니다. 그는 한 얼굴만으로도 일부 생리적 저항력과 사망 위험을 파악할 수 있다고 생각합니다.
하지만 박수 소리 외에도 신중한 목소리도 있었다. 사리 대학의 비디오 처리 및 머신러닝 교수인 보벨은 이 연구가 의사가 환자의 전체 건강 상태를 평가하는 것 외에 추가적인 임상적 가치를 제공한다는 것을 증명하지 못했다고 지적했다. 심지어 의사의 주관적 판단까지 측정하지 않았다고 그는 말했다. 그는 또한 이 도구는 의사의 평가와 비교하여 여러 병원과 다양한 환자 집단에서 더 많은 검증이 필요하다고 덧붙였다.
“운명을 보는 것”에서 “점술”에 이르기까지, AI는 인간이 이미 직감적으로 알고 있던 죽음의 징후를 수치화된 지표로 변환했습니다. 하지만 점수가 치료 결정에 실제로 영향을 미칠 수 있는지는 더 엄격한 임상 비교 연구를 통해 확인해야 합니다. 기술은 신호를 포착했지만, 원인과 결과를 이해했다는 의미는 아닙니다. 이 단계에서 기계는 아직 멀리 떨어져 있습니다.