한국한의학연구원은 16일 사진 속 안색(顔色), 안형(顔形) 등 얼굴 특성을 통해서도 고혈압 환자를 가려낼 수 있다는 연구 결과를 발표했다.
고혈압 발병 전 예측을 위해서는 가족력, 허리둘레, 혈압 변화, 중성지방 등 다양한 변수를 고려해야 하므로 일상생활에서 조기 진단이 쉽지 않다.
한의학연 이상훈 박사 연구팀은 한의학 데이터센터의 고혈압 환자와 정상인 사진 1천여장을 토대로 한의학의 망진(望診·환자의 얼굴 빛깔, 윤기, 피부, 눈 등 몸 겉면의 부위를 살펴보는 진단법)을 적용, 얼굴 부위별 형태와 색상 변수를 정량적으로 추출했다.
형태 변수는 얼굴에 기준점을 정한 뒤 길기, 각도, 비율, 면적 등 정보를 추출하고, 색상 변수는 영역별 밝기와 붉은색과 푸른색 등 색깔로 표현되도록 했다.
이어 인공지능(AI) 기계학습(머신러닝)에 통계학을 접목한 통계적 기계학습 기법을 적용해 고혈압 환자와 정상인 간 구별되는 안면 특징 변수를 비교·분석, 고혈압을 예측할 수 있는 안면 특징 변수를 도출해 냈다.
성별로 보면 여성의 경우 눈 모양과 코의 각도·색상, 남성은 코 너비와 볼 색상이 고혈압 환자와 정상인 간 가장 큰 차이를 보였다.
예측의 정확도를 나타내는 지표인 곡선하면적(AUC·1에 가까울수록 진단 정확도가 높음)은 여성 0.827, 남성 0.706으로 유의미한 수준으로 예측 가능한 것으로 확인됐다.
연구팀은 앞으로 한의 건강검진 빅데이터를 분석해 구체적으로 코의 어떤 모양이나 볼·이마의 붉은색·푸른색 등이 고혈압 병증과 관련이 있는지에 대한 연구를 추가로 수행할 계획이다.
이상훈 박사는 "휴대전화 사진 등을 이용해 일상생활에서 건강 상태를 모니터링할 수 있는 헬스케어 기술 개발에 기여할 것"이라고 말했다.
