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손톱 건강 진단 앱의 가능성, “AI로 빈혈 여부 진단한다”

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이미지 출처 : Motion Elements
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인공지능(AI) 기술이 발달하면서 건강 및 의료 분야에서 획기적인 발전 사례가 속속 등장하고 있다. 그중에서도 ‘비침습적인 진단 기술’은 확연한 성과를 보이고 있는 분야 중 하나다. 지난 13일 미국 국립과학원 회보(PNAS)에 게재된 한 연구의 제목은 상당히 눈길을 잡아끈다. 바로 ‘손톱 사진으로 빈혈 여부를 검진할 수 있는 스마트폰 앱’에 대한 내용이다. 이는 더 나아가 손톱 건강 진단 앱의 가능성을 보여준다.

손톱 사진만으로 빈혈 여부 확인

본래 빈혈을 검사하기 위해서는 혈액 샘플을 채취해서 그 안에 포함된 헤모글로빈 수치를 측정해야 한다. 혈액 샘플의 양이 많든 적든 어쨌거나 혈액을 얻기 위한 침습은 필수라는 것이 일반적으로 생각하는 상식이다.

하지만 미국 채프먼 대학교의 파울러 공과대학에서는 AI 기반으로 손톱 사진을 분석함으로써, 일절의 침습 없이 빈혈을 감지할 수 있는 스마트폰 앱을 발표했다. 어떻게 그것이 가능할까? 이는 손톱과 그 아래 피부에 나타나는 미세한 특징을 활용하는 것이다.

연구팀은 스마트폰에 내장된 카메라로 손톱을 촬영하고, AI로 하여금 그 아래 비쳐보이는 피부의 색상을 세밀하게 분석하도록 했다. 손톱 아래, 흔히 ‘손톱 바닥(nail bed)’이라 불리는 부분에는 모세혈관이 풍부하게 존재한다. 이 부위는 혈관이 뻗어있는 거의 말단에 해당하므로, 혈액 속 헤모글로빈 수치의 변화에 따라 그 색깔이 미묘하게 달라진다.

물론 인간의 눈으로는 감지해내는 데 한계가 있지만, AI는 기존에 학습한 데이터를 바탕으로 매우 미세한 수준의 변화도 감지할 수 있다. 연구팀은 실제 테스트 결과, 기존 혈액 검사에 필적하는 수준의 정확도로 헤모글로빈 추정치를 알아낼 수 있다고 이야기했다.

손톱 아래에는 모세혈관이 풍부하게 존재하기 때문에, 헤모글로빈 수치의 변화를 감지해낼 수 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements
손톱 아래에는 모세혈관이 풍부하게 존재하기 때문에, 헤모글로빈 수치의 변화를 감지해낼 수 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements

‘빈혈 탐지 앱’, 장점과 활용 가능성

적은 수준의 혈액을 채취한다고 해도, 어쨌거나 주사바늘이 피부를 뚫고 들어온다는 사실은 변하지 않는다. 사람에 따라서는 주사바늘에 알레르기를 가지고 있는 경우도 있다. 어쩌다 한 번씩 검사하는 거라면 그나마 괜찮지만, 수시로 검사가 필요한 상황이라면 부담이 될 수밖에 없다.

이런 점에서 파울러 공과대학 연구팀이 내놓은 빈혈 탐지 앱의 비침습성은 두드러지는 장점이라 할 수 있다. 사진을 찍어서 AI 분석을 시키기만 하면 되는 데다가, 원격으로도 활용이 가능하기 때문에 주기적인 모니터링이 한결 수월할 것이다.

또한, 지속적으로 학습이 강화되며 진단 정확도는 점차 높아질 것이라 기대할 수 있다. 의료 전문가에 의한 정확한 진단을 대체하는 데는 한계가 있겠지만, 최근 다른 분야에서 AI 진단 기술의 발전 속도를 고려하면 비전문가인 개인이 스스로의 상태를 주기적으로 확인할 용도로는 충분한 잠재력을 가지고 있다.

손톱 건강 진단 앱의 잠재력

빈혈 외에도 손톱 상태를 근거로 의심해볼 수 있는 건강 문제는 여러 가지가 있다. 손톱 사진을 분석하는 기술이 더욱 정교해지고 충분한 데이터 학습이 이루어진다면, 빈혈 외에도 더 많은 질환이나 이상 증세를 진단해내는 손톱 건강 진단 앱으로서의 가능성이 있는 것이다.

물론, 손톱 건강 진단 앱이 상용화되기까지는 넘어야 할 과제가 몇 가지 더 남았다. 먼저 연령, 성별, 인종에 따라서도 보편적인 결과를 내놓을 수 있는지를 검증해야 한다. 

또한, 사람들이 사용하는 스마트폰은 저마다 성능에 차이가 있으며, 카메라의 품질도 차이가 있다. 미세한 색 차이를 감지해내는 방식이므로, 촬영 환경에 따른 변화가 잘못된 결과로 이어질 가능성도 염두에 두어야 한다.

이러한 과제들이 남아있음에도 불구하고, 기술적인 측면에서 손톱 건강 진단 앱의 잠재력은 충분히 주목할 만하다. AI를 활용하는 기술이 개인의 건강 관리 방식을 얼마나 바꿔놓을 수 있을지를 엿볼 수 있는 사례이기 때문이다.

AI 진단 기술이 전문의의 진단을 완전히 대체하기는 어렵겠지만, 개인의 건강관리 측면에서는 상당한 혁신을 가져오고 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements
AI 진단 기술이 전문의의 진단을 완전히 대체하기는 어렵겠지만, 개인의 건강관리 측면에서는 상당한 혁신을 가져오고 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements

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