우리 연구진이 사진 속 얼굴 특징을 통해 고혈압 환자를 구별하는 기술을 개발했다.
한국한의학연구원(원장 이진용)은 이상훈 미래의학부 박사 연구팀이 사진 속 인물의 안색, 안형과 같은 얼굴 특징에 머신러닝과 통계기법을 적용해 고혈압 환자를 진단하는 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 고혈압은 가장 흔한 만성질환 중 하나로 한 번 발병하면 완치가 어렵기 때문에 조기 진단을 통한 예방이 중요하다.
연구팀은 특정 기준에 따라 촬영한 고혈압 환자(394명)와 정상인(705명) 사진 1000여장을 활용해 얼굴 부위별 형태 변수(길이, 각도, 비율, 면적)와 색상 변수를 정량적 형태로 추출한 뒤 통계적 기계학습 기법을 활용해 안면 특징 변수를 확인했다.
이 결과 고혈압 환자와 정상인 간 차이 변수는 코의 모양과 이마·볼 색깔로 드러났다.
성별에 따라서는 여성은 눈 모양과 코의 각도·색상, 남성은 코 너비와 볼 색깔이 고혈압 환자와 정상인을 구별하는 중요 변수인 것으로 나타났다.
연구팀은 예측 정확도를 나타내는 지표인 곡선하면적(AUC)값은 여성은 0.827, 남성은 0.706 등 정확도 기준인 1에 가깝게 나타나 유의미한 수준으로 예측할 수 있었다고 설명했다.
후속 연구를 통해 고혈압 발생 위험도를 예측하는 연구로 확대할 계획이다.
이상훈 박사는 “사진만으로 고혈압 위험을 확인하고 정보를 제공해 개인의 질병 예방 및 관리에 도움을 줄 수 있다는 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다”면서 “일상에서 건강 위험을 사전에 파악하고 관리하는 미래 헬스케어 기술 개발에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
충청=강우성기자 kws9240@etnews.com