한국한의학연구원은 이상훈 박사 연구팀이 사진 속 인물의 안색(顔色)과 안형(顔形) 등 얼굴 특성을 머신러닝과 통계기법을 활용해 고혈압 환자를 진단하는 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
고혈압은 우리나라에서 가장 흔한 만성질환 중의 하나로, 한 번 발병하면 완치가 어려워 평생 관리해야 하기에 조기 진단을 통한 예방이 중요하다.
연구팀은 특정 기준에 따라 촬영한 고혈압 환자(394명)와 정상인(705명) 사진 1000여 장을 활용해 얼굴 부위별 형태 변수(길이, 각도, 비율, 면적)와 색상 변수(밝기 성분 등)를 정량적 형태로 추출한 후, 통계적 기계학습 기법을 활용해 안면 특징 변수를 확인했다.
그 결과, 남녀 모두에서 고혈압 환자와 정상인 간 차이를 보인 변수는 코의 모양과 이마·볼의 색깔이었다. 성별에선 여성의 경우 눈 모양과 코의 각도·색상, 남성은 코 너비와 볼 색깔이 고혈압 환자와 정상인을 구별하는 중요 변수인 것으로 나타났다.
이 같은 변수는 고혈압 환자와 정상인을 구별해 본 결과, 여성의 경우 AUC(곡선하면적)값이 0.827, 남성은 0.706으로 유의미한 수준으로 예측할 수 있었다고 연구팀은 설명했다. AUC값은 1에 가까울수록 예측이 정확하다는 것을 뜻한다.
연구팀은 고혈압 발생 위험도를 예측하는 후속 연구를 진행할 계획이다.
이상훈 한의학연 박사는 "이 기술은 일상생활에서 간단한 비접촉 방법으로 고혈압을 쉽게 예측하고, 예방·관리하는 미래 헬스케어 서비스에 적용할 수 있을 것"이라고 말했다.
이 연구는 한의학연 주요사업과 연구재단의 지원을 받아 수행됐다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr
한의학연은 사진 속 안색과 안형 등 얼굴 특성을 분석해 고혈압 환자와 정상인을 구별할 수 있는 기술을 개발했다.
