한의학연구원 이상훈 박사팀, 머신러닝 기법 활용
고혈압 환자와 정상인, 코 모양과 이마·볼 색 달라

한의학연구원 이상훈 박사팀이 한의학의 망진에서 관찰하는 얼굴의 특성들을 기준으로 정량적인 정보를 획득할 수 있도록 얼굴 부위별 색상 및 형태를 추출한 뒤, 머신러닝 기법을 활용해 한의학데이터 센터의 사진을 분석했다. 한의학연구원 제공

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[파이낸셜뉴스] 사진만 보고도 고혈압 환자를 알 수 있다는 연구결과가 나왔다. 향후 사회관계망 서비스(SNS)나 휴대폰 사진 등을 활용해 일상에서 건강 위험을 사전에 파악하고 관리하는 미래 헬스케어 기술 개발에 활용될 전망이다.한국한의학연구원은 17일 이상훈 박사팀이 사진 속 얼굴 특성을 분석해 고혈압 환자와 정상인을 구별할 수 있다는 연구결과를 발표했다.

연구진은 머신러닝 기법을 활용해 한의학데이터 센터의 사진을 분석했다. 이 분석에는 고혈압 환자 394명과 정상인 705명의 사진 1000여장을 활용했다.

분석결과 코의 모양과 이마·볼의 색이 고혈압 환자와 정상인 간 차이가 있었다. 특히 여성의 경우 눈 모양과 코의 각도·색상이 환자를 구별할 수 있는 가장 뚜렷한 변수였다. 남성은 코 너비와 볼 색상이 가장 큰 차이를 보이는 변수로 확인됐다.

이상훈 박사는 "이번 연구를 통해 사진만으로 고혈압 위험을 확인하고 정보를 제공해 개인의 질병 예방·관리에 도움을 줄 수 있다는 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다"고 말했다.

고혈압은 가장 흔한 만성질환 중 하나다. 한 번 발병하면 완치가 어렵고 평생관리 해야 하기에 조기 진단을 통한 예방이 특히 중요하다. 하지만, 발병 전 위험도 예측을 위해서는 가족력, 허리둘레, 혈압변화, 중성지방 등 다양한 변수를 고려해야 하기에 일상생활에서 확인하기 쉽지 않은 실정이다.

이에, 연구진은 일상에서 흔히 사용할 수 있는 사진 속 얼굴 특성을 활용해 고혈압 위험도 진단의 가능성을 확인하는 연구를 진행했다.

연구진은 한의학의 망진에서 관찰하는 얼굴 특성을 기준으로 얼굴 부위별 형태 변수 및 색상 변수를 정량적 형태로 추출했다. 망진은 한의사가 눈으로 환자의 얼굴빛깔, 윤기, 피부, 눈, 혀, 손톱 등 몸 겉면의 부위를 살펴보는 한의학의 네 가지 진단법 중 하나다.

형태 변수는 얼굴에 기준점을 설정한 후 이를 이용해 길이, 각도, 비율, 면적 등을 추출했다. 또한 색상 변수는 영역을 구분해 영역별 밝기 성분, 붉은색·푸른색 등 성분으로 표현되도록 변수를 추출했다.

이후 통계적 머신러닝 기법을 활용해 고혈압 그룹과 정상인 그룹 사이의 안면 특징 변수를 성별에 따라 비교·분석해 고혈압을 예측할 수 있는 안면 특징 변수를 확인했다.

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. AUC 값이 1에 가까울수록 예측이 정확하다는 것을 의미한다.

연구진은 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.

향후 해당기술은 일상에서 간단한 비접촉 방법으로 고혈압을 쉽게 예측해 예방·관리에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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monarch@fnnews.com 김만기 기자

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