얼굴을 3D 매핑하고 각 부위의 온도를 정밀 조사해 노화의 정도나 질병 유무를 파악하는 새로운 연구에 학계 관심이 집중됐다.
중국 베이징대학교 정량생태학센터 연구팀은 최근 공개한 실험 보고서에서 인간의 노화나 질병의 징후를 조기에 알아내는 안면 열선 매핑 기술을 공개했다.
연구팀은 노화나 질병은 신체의 다양한 곳을 통해 예측 가능하며, 이를 제대로 읽어냄으로써 보다 건강한 삶을 누릴 수 있다는 점에서 안면 열선 매핑 기술을 고안했다.
베이징대 홍샤오 리우 교수는 "사람 얼굴의 3D 구조를 사용해 생물학적 나이를 예측하는 기술의 핵심은 온도"라며 "사람 얼굴의 각 부위 온도는 한의학에서 건강 상태를 알아보는 지표인데, 이를 고도화하면 노화의 진행 수준이나 질병을 보다 자세히 알 것으로 생각했다"고 전했다.
연구팀은 21~88세 중국인 2811명을 모아 안면 온도를 측정했다. 이렇게 수집된 온도 데이터를 나이를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델에 학습시키면서 나이 예측이 가능한 열 패턴이 있는지 조사했다.
그 결과 코나 눈 주변의 온도 변화가 사람의 나이와 관련이 있다는 것을 알아냈다. 전반적으로 코의 온도는 나이가 들면서 점점 떨어지며, 눈 주변의 온도는 나이를 먹으면서 올라간다는 게 연구팀 설명이다.
또한 연구팀은 피실험자의 얼굴 온도가 특정 질환과 관련이 있는 것도 확인했다. 당뇨병 환자는 같은 연령의 건강한 피실험자와 비교해 얼굴 온도 데이터에서 예측되는 연령이 6세 이상 높았다.
조사 관계자는 "AI 모델은 얼굴 온도 데이터를 분석해 피실험자가 고혈압, 지방간, 당뇨병 등 대사성 질환이 있는지 80% 이상 정확도로 맞혔다"며 "고혈압인 사람은 눈 주위나 뺨의 온도가 높으며 코의 온도는 비교적 낮았고, 지방간이 있는 사람은 눈과 뺨 주위의 온도가 높은 경향이 있다"고 말했다.
이어 "얼굴 온도가 나이와 함께 변화하는 이유를 조사하기 위해 건강한 남녀 57명의 혈액과 안면 온도 정보를 분석한 결과, 눈과 볼 주변 온도 상승이 염증세포의 활동 증가와 관련된 점이 파악됐다"고 덧붙였다.
연구팀은 남녀 23명을 모집해 매일 최소 800회 줄넘기를 2주간 계속하게 하고 얼굴 온도 데이터를 비교했다. 피실험자들은 2주간의 운동으로 얼굴 온도 데이터에서 예측되는 나이가 5세나 젊어졌다. 줄넘기를 하지 않은 대조군은 예측 연령에서 유의미한 차이가 없었다.
조사 관계자는 "얼굴의 온도는 대사성 질환과 밀접한 관련이 있지만 지금까지 얼굴 영상 모델로는 이를 정확히 짚어낼 수 없었다"며 "안면 열선 맵은 질환의 조기 진단에 도움이 될 수 있기 때문에 임상에서 얼마든 응용할 수 있다"고 기대했다.
이윤서 기자 lys@sputnik.kr
