# 인공지능 기반 피부노화지수 평가 예측 모델 개발에 관한 연구

피부 노화는 다양한 생물학적 과정에 기인하는 내인성, 외인성 요인이 복합적으로 작용해 피부 주름 형성, 피부색 변화(색소 침착), 건조함, 탄력 저하와 같은 임상적 현상으로 나타난다.

이러한 피부 변화는 개인의 실제 연령에 비해 빠르거나 느리게 진행될 수 있으며 이는 얼굴 외모와 인지되는 매력 또는 나이에 영향을 미친다. 백인 여성의 경우 눈 주위 상태와 피부색 균일성이 인지 나이에 영향을 미치는 주요 요인으로 보고된 바 있다. 아시아인에서는 색소 침착, 피부 처짐, 주름, 눈 밑 다크서클과 같은 다양한 임상적 특징이 인지 나이에 영향을 미치는 것으로 확인됐다.

노화에 따른 임상적 특징은 인종 간 또는 생활 습관에 따라 상이하게 나타나며 이러한 다양한 증상은 얼굴 형태와 개인의 인식에 중요한 영향을 미친다. 따라서 노화와 관련된 주요 임상적 요인을 평가하기 위해 객관적인 진단 방법이 요구된다. 연구자에 의한 육안 평가는 얼굴의 종합적인 노화 특징을 반영해 평가할 수 있는 방법 중 하나이며 이는 주름, 피부색, 색소 침착, 피부 처짐 등의 다양한 증상을 점수화와 등급화해 평가한다.

머신러닝 기법을 활용한 피부노화지수 예측모델 개발 모식도

또 비침습적 기기를 활용해 피부 상태와 노화와 관련된 임상 특징을 측정하는 방법이 활용되고 있다. 피부의 임상적 특징을 이용해 백인에서 육안 평가와 함께 피부색 밝기 또는 피부결을 측정해 Facial Apparent Age를 평가한 연구가 보고됐다. 추가적으로 피부 나이를 측정하는 데 주름, 색소 침착과 피부 광채/윤기 등의 피부 특성을 기반으로 한 영상 분석 기술도 활용되고 있다.

그러나 기존 연구에서는 주로 주관적인 육안 평가나 주름, 피부색과 같은 개별적인 노화 특징에만 초점을 맞춰 피부 나이를 추정하고 있으며 다양한 임상적 특징을 종합적으로 반영한 피부노화지수 예측 모델의 개발이 필요하다.

필자

조창희 수석연구원, 이은영 연구소장, 하재현 아이이씨코리아 임상연구소 대표이사