일본발 AI 기술: 얼굴 영상만으로 고혈압과 당뇨병을 진단한다고?

만성 질환의 미진단 문제와 기존 검진의 한계

전 세계적으로 30세에서 79세 사이의 약 14억 명의 성인이 고혈압을 앓고 있으며, 5억 8,900만 명이 당뇨병을 가지고 있는 것으로 추정됩니다. 고혈압과 당뇨병은 심혈관 질환의 주요 위험 요인임에도 불구하고, 많은 환자들이 진단받지 못한 채 방치되고 있습니다.

현재 고혈압과 당뇨병의 검진은 주로 병원 방문이나 웨어러블 기기에 의존하고 있습니다. 이러한 방식은 접근성에 제한이 있어 전체 인구의 상당 부분을 검진하는 데 어려움이 있습니다. 이에 일본 연구진은 이러한 미진단 문제를 해결하고 더 많은 사람들에게 검진 기회를 제공할 새로운 방법을 모색했습니다.

일본 연구팀의 AI 기반 안면 영상 분석 방법

일본 도쿄대학과 도쿄과학연구소의 연구진은 안면 영상 분석 AI를 활용하여 고혈압과 당뇨병 진단의 정확도를 높일 수 있는지 연구했습니다. 연구 발표자인 류코 우치다(Ryoko Uchida)는 "우리는 일상 환경에서 비접촉 방식으로 일반적인 질환을 더 빠르고 대규모로 감지할 수 있는 AI 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 했습니다"라고 설명했습니다.

전향적 단일 센터 연구에서는 진단받은 환자와 건강한 자원봉사자 215명을 모집했습니다. 각 참가자는 분광 카메라를 사용하여 얼굴과 손바닥을 짧고 빠르게 영상으로 촬영했습니다. 머신러닝 알고리즘은 개별 영상을 분석하여 동맥 경직도를 측정하는 맥파 역학, 피부 혈류 패턴, 피부색의 스펙트럼 특성 등 다양한 데이터를 추출했습니다. 참가자들은 또한 고혈압과 당뇨병을 확인하기 위한 기존의 평가도 받았습니다.

놀라운 정확도로 질병을 감지하는 AI

기존 연구에서 이 알고리즘은 얼굴과 손바닥 영상의 맥파 기반 분석을 사용하여 30초 영상으로 고혈압을 95.0%의 정확도로 감지했습니다. 5초 영상에서도 90.3%의 높은 정확도를 유지했습니다.

새로운 연구에서는 안면 혈류 패턴을 기반으로 알고리즘이 당뇨병을 유사하게 높은 정확도로 감지했습니다. 30초 영상에서는 88.2%, 5초 영상에서는 81.2%의 정확도를 보였습니다.

이 알고리즘은 혈압 측정 커프 없이도 얼굴 영상만으로 혈압을 추정할 수 있었으며, 수축기 혈압(SBP)의 평균 절대 오차는 8.6%였습니다. 수축기 혈압의 평균 오차는 -2.6mmHg로, AAMI(Association for the Advancement of Medical Instrumentation) 기준인 ±5.0mmHg 범위 내에 들었으나, 표준 편차 오차는 ±12.0mmHg로 AAMI 기준인 ±8.0mmHg를 초과했습니다. 연구팀은 향후 더 큰 규모의 다기관 데이터셋과 기능 최적화를 통해 이러한 편차를 줄이는 데 집중할 계획입니다.

비접촉 검진의 잠재력 및 미래 전망

우리의 머신러닝 알고리즘은 5초만큼 짧은 안면 분광 영상 기록만으로 고혈압과 당뇨병을 정확하게 감지했습니다. 우리는 실제 적용을 지원하기 위해 더 다양한 인구 집단을 대상으로 대규모 코호트에서 이러한 발견을 검증할 계획입니다.

이 비접촉 접근 방식이 검증된다면, 혈압 측정 커프, 혈액 샘플 채취 또는 전용 진료 방문 없이도 일상 환경에서 사람들이 검진을 받을 수 있게 되어, 진단받지 못해 치료받지 못할 위험에 처한 개인들을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 지원 기술이 질병의 조기 예방을 위한 강력한 도구를 개발할 수 있게 한다는 점은 놀랍습니다. 이 접근 방식은 빠르고, 쉽고, 비접촉식이므로 병원 이외의 많은 환경에서 사용될 수 있어, 전통적인 검진 방법보다 훨씬 더 많은 사람들에게 도달할 잠재력이 있습니다. 이러한 질환을 조기에 발견하는 것은 심장마비, 뇌졸중 및 기타 심혈관 질환을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI와 심혈관 관리 분야의 최신 발전 사항은 2026년 11월 12일부터 13일까지 스위스 바젤에서 개최되는 ESC 디지털 및 AI 서밋에서 논의될 예정입니다. 이 행사는 심혈관 건강의 미래를 만들어가는 임상의, 연구원, 혁신가 및 산업 전문가 커뮤니티가 참석하여 심혈관 관리를 변화시키는 다른 많은 흥미로운 AI 혁신을 심층적으로 다룰 것입니다.