매사추세츠 종합 브리검, 다나-파버 암 연구소, 하버드 의과대학 연구진은 국제 학술지 ‘랜싯 디지털 헬스’에 얼굴 사진 기반 건강 평가 모델 ‘FAHR-페이스’의 개발·검증 결과를 발표했다. 연구진은 4000만장 이상의 얼굴 이미지로 기반 모델을 학습한 뒤, 이를 생물학적 나이 추정 도구 ‘FAHR-페이스에이지’와 암 환자 생존 위험 예측 도구 ‘FAHR-페이스서바이벌’로 확장했다. 생존 예측 모델의 추가 학습에는 암 환자 사진 3만4389장이 쓰였고, 별도 암 환자 데이터로 성능을 확인했다.
이번 연구의 핵심은 얼굴이 얼마나 늙어 보이는지를 거쳐 건강 상태를 추정하는 방식이 아니라, 환자 사진과 실제 생존 기록을 직접 연결해 사망 위험을 학습했다는 점이다. 또 하나의 기반 모델을 나이 추정과 생존 예측 같은 다른 작업에 재사용해, 건강 지표마다 새 모델을 처음부터 만드는 부담을 줄이려 했다. 다만 AI가 어떤 건강 신호를 포착했는지는 아직 밝혀지지 않았고, 연구진과 외부 전문가는 다양한 인종과 병원 집단에서 추가 검증이 필요해 아직 임상에 바로 쓰기는 어렵다고 설명했다.