사진 속 얼굴만 보고 고혈압 환자 찾아낸다

안색 안형 특성 분석해 기계학습 후 변수 확인

(지디넷코리아=박수형 기자)사진 속 안색(顔色), 안형(顔形)등 얼굴 특성을 분석해 고혈압 환자와 정상인을 구별할 수 있다는 연구결과가 발표돼 이목을 끈다. SNS나 휴대폰 사진 등을 활용해 일상에서 건강 위험을 사전에 파악하고 관리하는 미래 헬스케어 기술 개발에 활용될 전망이다.

한국한의학연구원 이상훈 박사 연구팀에 따르면 한의학 연구를 위해 특정 기준에 따라 촬영한 한의학데이터 센터의 사진 중 고혈압 환자와 정상인 사진 1천여장을 활용해 고혈압을 예측할 수 있는 안면 특징 변수를 확인했다.

연구팀은 한의학의 망진(望診)에서 관찰하는 얼굴 특성을 기준으로 얼굴 부위별 형태 변수와 색상 변수를 정량적 형태로 추출했다. 형태 변수는 얼굴에 기준점을 설정한 후 이를 이용해 길이, 각도, 비율, 면적 등을 추출했고 색상 변수는 영역을 구분해 영역별 밝기 성분, 붉은색·푸른색 등 성분으로 표현되도록 변수를 추출했다.

이후 통계적 기계학습 기법을 활용해 고혈압 그룹과 정상인 그룹 사이의 안면 특징 변수를 성별에 따라 비교해 고혈압을 예측할 수 있는 안면 특징 변수를 확인했다.

분석 결과, 두 성별 모두에서 고혈압 환자와 정상인 간 차이를 보이는 변수는 얼굴 형태의 경우 코의 모양이었으며, 얼굴 색상에서는 이마와 볼의 색으로 확인됐다. 특히 성별에 따라서 여성의 경우 눈 모양과 코의 각도와 색상이 환자와 정상인을 가장 뚜렷하게 구별하는 변수였고 남성의 경우 코 너비와 볼 색상이 가장 큰 차이를 보이는 변수로 확인됐다.

추출된 안면 특징 변수를 종합한 모델을 통해 고혈압 환자와 정상인을 구별해본 결과, 여성의 경우 곡선하면적(AUC) 값이 0.827, 남성은 0.706으로 나타나 유의미한 수준으로 예측할 수 있다는 사실을 확인했다.

연구팀은 앞으로 정상에서 고혈압으로 진행되는 사람의 안면 특징에 대한 후속 연구 수행을 통해 단순한 구별을 넘어 고혈압 발생 위험도를 예측할 수 있는 연구로 점차 확대해 나갈 계획이다.

연구책임자 이상훈 박사는 “앞으로 다가올 미래 헬스케어 서비스에서는 이미지와 같은 비접촉 데이터 기반의 건강위험 예측 기술이 중요해질 것으로 생각한다”며 “이번 연구를 통해 사진만으로 고혈압 위험을 확인하고 정보를 제공함으로써 개인의 질병 예방 관리에 도움을 줄 수 있다는 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.

박수형 기자(psooh@zdnet.co.kr)