한의학의 망진(望診)에서 관찰하는 얼굴의 특성들을 기준으로 정량적인 정보를 획득할 수 있도록 안면변수(부위별 색상 및 형태)를 추출했다.(한의학연 제공) © 뉴스1

한국한의학연구원 이상훈 박사 연구팀이 사진 속 안색(顔色), 안형(顔形) 등 얼굴 특성을 분석해 고혈압 환자와 정상인을 구별할 수 있다는 연구결과를 내놨다.

SNS나 휴대폰 사진 등을 활용해 일상에서 건강 위험을 사전에 파악하고 관리하는 미래 헬스케어 기술 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.14일 연구팀에 따르면 일상생활에서 흔히 사용할 수 있는 사진 속 얼굴 특성을 활용해 고혈압 위험도 진단의 가능성을 확인하는 연구를 진행했다.

연구팀은 특정 기준에 따라 촬영한 한의학데이터 센터의 사진 중 고혈압 환자(394명) 및 정상인(705명) 등 사진 1100여장을 활용했다.

연구팀은 한의사가 눈으로 관찰하는 얼굴 특성을 기준으로 얼굴 부위별 형태 변수 및 색상 변수를 정량적 형태로 추출했다.이후 통계적 기계학습 기법을 활용해 고혈압그룹과 정상인그룹 사이의 안면 특징 변수를 성별에 따라 비교·분석해 고혈압을 예측할 수 있는 안면 특징 변수를 확인했다.

그 결과, 두 성별 모두에서 고혈압 환자와 정상인 간 차이를 보이는 변수는 얼굴 형태의 경우 코의 모양이었으며, 얼굴 색상에서는 이마와 볼의 색으로 확인됐다.

고혈압 환자와 정상인간 차이를 보이는 안면 특징 변수(한의학연 제공) © 뉴스1

특히, 여성의 경우 눈 모양과 코의 각도·색상이 환자와 정상인을 가장 뚜렷하게 구별하는 변수였다.

또, 남성의 경우, 코 너비와 볼 색상이 가장 큰 차이를 보이는 변수로 확인됐다.

추출된 안면 특징 변수를 종합한 모델을 통해 고혈압 환자와 정상인을 구별해본 결과, AUC(Area Under Curve, 곡선하면적, 값이 1에 가까울수록 예측 정확)값이 △여성 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”고 말했다.


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