AI顔分析、医療診断版図を変える
画像拡大ビュー医師がスマートフォンで患者のX線画像を撮影している。写真=ロイター
人工知能（AI）が単純な顔写真だけで生物学的年齢と期待寿命を予測する画期的な医療革新が現実化している。
ウォールストリートジャーナル（-）が26日（現地時間）報道した「FaceAge」テストは、医療AIの潜在力と限界を同時に見せる。国内でも保健福祉部で医療ＡＩ研究開発ロードマップ（２０２４～２０２８）を樹立してＡＩベースの医療技術革新を推進しており、韓国医療界もデジタル転換が加速する見通しだ。
マサチューセッツ・ジェネラル・ブリガム研究チームが開発したフェイスエイジは、患者写真と公開イメージをAIで学習させ、生体年齢を分析する。特に注目すべき点は、がん患者の寿命予測で医師よりも正確な結果を示したことである。レイモンド・マク博士は「顔は生涯健康履歴を反映する窓」とし、この技術が医療スタッフの直観を客観的データに切り替えると説明する。
臨床現場での成果も注目される。テニスをして庭を整えるなど活発な生活をしていた90歳肺がん患者の生物学的年齢が66歳と診断され、積極的治療が可能だった事例はAI医療技術の実用的価値を立証する。この技術はさらに、喫煙習慣感知、疾病早期診断など予防医学分野でも活用が期待される。
グローバルコンサルティング企業のマッキンジ分析によると、世界AI医療市場は2030年までに年間平均38％成長すると見込まれる。すでにAIは胸部X線の迅速分析としてコロナ19検知に活用されており、研究者らは顔写真とビデオ分析を通じてパーキンソン病と自閉症を識別するモデルも開発中だ。特に世界レベルのITインフラと医療技術を保有した韓国は、デジタルヘルスケア分野でグローバル競争力を確保することが期待される。
現在は主に研究目的に活用されるこの技術が大衆化されるまでには約5～10年が必要となる見通しだ。ハーバード大学アンドリュー・ビーム教授は「生物学的年齢予測技術が信頼できるレベルに達するには、より多くの臨床検証が必要だ」と指摘する。中国北京大学のハンジンドンジャッキーハン教授研究チームは、3D顔画像分析を通じて人種間の差を考慮したより正確な予測モデルを開発中だ。
しかし、解決すべき課題もある。現在、AI学習に使用されている画像データセットは、豊かな階層や特定人種の写真が過剰に代表される傾向があり、健康不平等を深化させる恐れがある。また、劣悪な照明、画質の違い、整形手術の有無などもAI診断の精度に影響を与える。スタンフォード生命医学倫理センターのニコール・マルティネス・マーティン教授は「AI予測結果が患者差別につながる可能性がある」と警告する。
医療AIが補助的ツールを超えて独自の意思決定者に進化するときに発生する可能性のある法的、倫理的問題に対する社会的合意も必要である。医療AI専門人材養成、技術標準化、倫理的ガイドラインの樹立など制度的基盤の整備も急がれる。
フェイスエイジに代表される医療AI技術は、医療革新を導く可能性とともに慎重なアプローチが求められる両面性を持つ。 2030年頃、日常の健康診断でAI顔分析が普遍化すると予想される中、技術発展がもたらす恩恵を最大化しながらも潜在的なリスクを最小化するバランスの取れた政策と制度的支援が支えられなければならないだろう。
パク・ジョンハングローバルエコノミック記者 [email protected]
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