노화 징후 13종 중 11종 오차 0.3 미만…AI 얼굴 평가 연구

로레알(L'Oréal) 연구진이 참여한 연구팀이 표준화된 얼굴 사진으로 노화 징후를 자동 평가하고 보이는 나이를 예측하는 인공지능(AI) 방법에 관한 연구 결과를 국제 학술지 JMIR Dermatology에 발표했다.

연구 대상은 사람이다. 연구팀은 댈러스와 피닉스에서 모집한 18~80세 북미 여성 468명의 얼굴 전체 사진을 분석했다.

피부과 전문의를 포함한 훈련된 전문가 15명이 'Skin Aging Atlas' 척도로 얼굴 노화 징후 13가지의 등급을 매겼다. 이와 별도로 뉴욕에서 모집한 20~60세 북미인 253명이 참가자마다 남이 보기에 몇 살로 보이는지, 즉 보이는 나이(VA)를 추정했다.

AI 모델은 얼굴 랜드마크로 징후별 부위를 잘라낸 뒤 ResNet 기반 회귀 모델에 넣는 구조다. 모델은 전문가들의 평균 점수에 맞추도록 학습됐고, 연구팀은 이미지 세트의 90%를 시험에, 나머지 10%를 평가에 썼다.

결과를 보면 노화 징후 13가지 가운데 11가지에서 평균절대오차(MAE)가 0.3등급 단위 미만이었다. 자동 평가가 전문가 기준과 1등급 단위 이내로 일치한 비율은 동아시아계 약 98%, 아프리카계 96%, 유럽계 97%로 나타났다.

사람이 평가한 VA는 실제 나이와 강한 상관을 보였다(r=0.94, 95% CI 0.928-0.950, P<.001). 다만 참가자들은 평균적으로 실제 나이보다 10년가량 많게 보인 것으로 관찰됐다.

AI가 예측한 보이는 나이(PVA)도 사람이 평가한 VA와 강한 상관을 나타냈다(r=0.93, 95% CI 0.917-0.941, P<.001). 예측값의 약 70%는 사람 평가와 5년 이내 차이였다.

연구팀은 이 시스템이 얼굴 노화 연구와 장기 추적 관찰에서 재현 가능한 디지털 지표가 될 수 있다고 설명했다. 이와 함께 임상과 소비자 대상 활용에 앞서 다른 인구 집단·남성·다른 촬영 기기에서의 외부 검증이 필요하다고 덧붙였다. COSPOINT^™가 조사한 논문 서지에 따르면 이 논문에는 4개 기관 소속 연구자 12명이 저자로 이름을 올렸다.

이번 논문은 JMIR Dermatology에 실렸으며, 로레알 연구혁신(L'Oréal Research and Innovation)과 프랑스 Eurosyn, Centre Médical Laser Palaiseau, Centre Médical Saint Jean 소속 연구진이 참여했다.