얼굴 사진 한 장으로 암 환자의 생존 전망을 직접 예측할 수 있다는 것이 처음으로 입증됐다. 2026년 10월 19일 Mass General Brigham 연구팀은 『랜싯 디지털 헬스』에 모델 개발 및 검증 연구를 발표했다. 연구팀은 먼저 4천만 장이 넘는 얼굴 이미지로 기반 모델 FAHR-Face를 훈련한 뒤, 여기서 두 가지 도구를 파생시켰다. 생물학적 나이를 추정하는 FAHR-FaceAge와, 평범한 얼굴 사진 한 장으로 암 생존 위험 점수를 내는 FAHR-FaceSurvival이다. 연구팀에 따르면 얼굴 사진 한 장에서 암 환자의 생존을 직접 예측한 AI 알고리즘 보고는 이번이 처음이다.
의사의 '첫인상'을 숫자로 바꾸다
이 연구의 출발점은 임상의 오래된 습관이다. 교신저자이자 Mass General Brigham 암연구소의 방사선 종양 전문의 Raymond Mak은, 의사들이 의과대학에서 진료실에 들어가 환자를 보고 그 사람이 얼마나 건강한지, 허약한지, 아픈지 인상을 형성하도록 훈련받지만, 그 인상이 수술·항암화학요법·방사선치료 같은 선택에 영향을 주면서도 매우 주관적이라고 지적한다. FAHR-FaceAge는 그 첫인상을 재현 가능한 점수로 바꿨다. 추정 나이와 실제 나이의 차이, 즉 생물학적 나이 차이는 생존과 독립적으로 연관돼 있었다. 얼굴 나이 점수와 직접 생존 점수를 함께 임상 예후 모델에 넣자 어느 하나만 쓸 때보다 데이터 적합도가 좋아져, 두 점수가 잡아내는 정보가 겹치지 않음이 드러났다.
구체적인 숫자를 볼 가치가 있다. 암 환자 3,820명의 테스트 집단에서는 위험 점수가 가장 높은 구간에 속한 122명 중 64명, 절반 이상이 사진 촬영 후 90일 이내에 사망했다. 3만 8천 명이 넘는 또 다른 테스트 집단에서도 실제 나이보다 늙어 보이는 사람의 사망 위험이 더 높았다. 나이 차이로 환산하면 AI가 실제 나이보다 5살 이상 늙어 보인다고 판정한 환자는 사망 위험이 21% 높았고, 5살 이상 젊어 보인다고 판정한 환자는 17% 낮았다. 이 환자들은 평균 약 4년간 추적 관찰됐고 방사선 치료를 받고 있었다.
얼굴의 어디를 보고 있는가
연구팀은 어텐션 지도로 모델의 시선을 추적했다. 나이 추정에서는 주로 코입술주름과 이마 등의 영역을 봤고, 사망 위험 계산에서는 콧대와 눈 아래 영역에 주의가 모였다. 연구팀은 왜 하필 이 영역들이 사망 위험과 연결되는지는 아직 설명할 수 없다고 솔직히 인정한다. 반면 설명이 되는 신호도 있다. 흡연자, 과음자, 약물 사용자는 늙어 보인다고 판정받기 쉬웠는데, 이는 알려진 건강 위험과 일치한다. 사진 조건에도 강해서 자세·조명·표정·화장의 변화는 거의 영향을 주지 않았고, 대부분의 성형 수술도 올바르게 처리했다. 예외는 코 성형으로, 수술 후 사진에서는 다소 늙게 판정되는 경향이 있었다.
병동에 닿기까지 세 가지 관문
첫째는 모집단의 편중이다. 생존 모델은 백인이 다수인 보스턴 지역 암 환자 집단으로 훈련됐고, 연구팀은 더 다양한 얼굴 데이터로 확장을 진행 중이다. 기관생명윤리위원회 승인을 받은 공개 온라인 연구로 사진 수집도 시작했으며, Mass General Brigham은 차세대 얼굴 건강 알고리즘에 대해 미국 가특허를 출원했다. 둘째는 근거 수준이다. 이것은 모델 개발·검증 연구이지 임상시험이 아니다. 점수와 결과의 상관관계는 보여줬지만, 의사가 이 점수를 쓰면 치료 판단이 좋아진다거나 환자 결과가 개선된다는 것은 입증되지 않았다. 셋째는 용도의 경계다. 이 연구에 참여하지 않은 뉴욕대학교 생명윤리센터 소장 Matthew Liao는, 알고리즘이 환자를 건강하다고 잘못 판정하면 필요한 치료가 누락될 수 있고, 보험사가 인수 여부를 정하는 데, 고용주가 더 건강해 보이는 지원자를 가려내는 데 이런 기술을 쓸 가능성 같은 사회적 귀결을 미리 생각해야 한다고 경고한다. Mak 본인의 위치 설정은 절제돼 있다. 이런 도구는 개인 맞춤형 치료 판단을 지원하기 위한 것이지 의사의 판단을 대체하는 것이 아니라는 것이다. 환자와 가족에게 지금 단계에서 현실적인 이해는, 이것이 생리적 예비력을 보여주는 연구 신호일 뿐 자기 운명을 재는 도구는 아니라는 점이다.
