얼굴·손바닥 영상만으로 고혈압·당뇨 선별하는 AI 기술 공개

혈압을 재려면 팔에 커프를 둘러야 하고, 혈당을 확인하려면 손가락 끝을 바늘로 찔러야 합니다. 이 번거로움과 통증 때문에 정기 검진을 미루다 병을 키우는 경우가 적지 않습니다.

도쿄대학교 연구팀이 이 과정을 카메라 한 대로 해결하는 기술을 내놓았습니다. 2024년 11월 미국심장협회(AHA) 학술대회에서 발표된 예비 연구에 따르면, 얼굴과 손바닥을 고속 카메라로 5초에서 30초 동안 촬영하는 것만으로 고혈압과 당뇨병을 식별하는 AI 시스템이 개발되었습니다.

초당 150프레임 영상으로 읽어내는 미세 혈류

도쿄대 순환기내과 우치다 료코 연구원 주도로 개발된 이 시스템은 혈압과 당뇨가 신체 말초 혈류를 미세하게 변화시킨다는 점에 착안했습니다. 사람 눈에는 보이지 않지만, 피부 아래 흐르는 혈류는 빛의 파장에 미세한 흔적을 남깁니다.

연구팀은 초당 150프레임을 촬영하는 고속 카메라로 환자의 얼굴 22개 부위와 손바닥 8개 영역을 측정했습니다. 여기서 추출한 파장 데이터로 맥박파를 계산한 뒤 자체 AI 알고리즘으로 분석했습니다.

2022년부터 2024년까지 도쿄대병원에서 환자 215명을 대상으로 진행된 시험 결과, 미국 가이드라인 기준 1기 고혈압(130/80 mm Hg 이상) 판정 정확도는 94%에 달했습니다. 일본 기준의 정상 혈압 초과 여부를 가려내는 테스트에서는 30초 촬영 시 86%, 단 5초 촬영만으로도 81%의 정확도를 보였습니다.

바늘 없이 당뇨병까지 75% 정확도로 감지

가장 눈길을 끄는 대목은 비침습 당뇨병 선별입니다. 지난 1~2개월의 평균 혈당을 나타내는 당화혈색소(HbA1c 6.5% 이상) 검사와 비교했을 때, 영상 기반 알고리즘은 75%의 정확도로 당뇨 환자를 찾아냈습니다.

우치다 연구원은 말초신경병증과 미세혈관 손상이 당뇨의 대표적 합병증인 만큼, 혈류 패턴의 이상이 피부 영상에 그대로 반영된 것으로 보인다고 설명했습니다.

다만 실제 보급까지는 검증할 과제가 많습니다. 워싱턴대학교 의과대학의 유진 양 교수는 연구에서 대조군으로 사용된 연속 혈압계조차 이러한 비교 프로토콜에 대한 정식 검증이 충분치 않다는 점을 짚었습니다. 피험자가 대부분 아시아인이고, 조명이 통제된 병실에서 움직이지 않고 측정한 환경이었다는 점도 한계입니다.

왜 중요한가

우리는 이 연구의 가치가 병원 정밀 검사를 대체하는 것이 아니라, 일상 검진의 '심리적 장벽'을 완전히 없애는 데 있다고 봅니다.

스마트워치 업계가 지난 수년간 비침습 혈당과 커프리스 혈압 측정에 수많은 자원을 쏟아붓고도 피부 접촉 센서의 물리적 한계에 부딪혀 온 것과 비교하면, 고속 카메라와 컴퓨터 비전으로 우회한 도쿄대의 접근은 매우 영리합니다.

욕실 거울이나 스마트폰에 특정 파장을 읽는 소형 센서만 달아두면, 아침에 세수하러 거울을 쳐다보는 5초 동안 혈관 건강을 추적할 수 있습니다. 수치를 완벽히 맞추지 못하더라도 지난달 대비 혈류 이상 징후를 감지해 조기 진료로 유도할 수만 있다면 예방의학적 가치는 충분합니다.

물론 당뇨 감지율 75%는 아직 오진 위험이 높아 당장 의료기기로 쓰기엔 무리가 있습니다. 다양한 피부색과 어두운 조명, 움직임에 따른 노이즈를 어떻게 극복하느냐가 상용화의 핵심 열쇠가 될 것입니다.