최근에 이르러, 기계학습 및 데이터마이닝은 수많은 질병 예측 및 진단에 활용되고 있다. 만성질환은 전체 사망률의 약 80%를 차지하는 질병으로, 점점 증가하는 추세이다. 만성질환 관련 예측 모델을 연구한 기존 연구들은 예측 모델을 구성하는 데이터로 혈당, 혈압, 인슐린 수치 등의 건강검진 수준의 데이터를 이용한다. 본 논문은 만성질환의 위험 요인인 이상지질혈증과 안면 정보의 연관성을 검증하고, 기계학습 기반 안면 정보를 이용한 이상지질혈증 예측 모델을 세계 최초로 개발한다. 본 연구는 5390명의 임상 데이터 중 안면 정보와 중성지방혈증 정보를 바탕으로 수행하였다. 중성지방혈증은 이상지질혈증을 판단하는 척도이다. 연구의 결과로 얼굴의 하악(mandibular) 간의 거리를 나타내는 FD_43_143_aD(p<0.0001, Area Under the receiver operating characteristics Curve(AUC)=0.652) 와 고중성지방혈증이 매우 높은 연관성을 가진 것을 밝혀냈고, 이를 기반으로 구축한 모델은 0.662의 AUC값을 획득하였다. 이러한 연구결과는 향후 질병 역학 및 대중 보건 영역의 스크리닝 단계에서 안면정보만으로 다양할 질병을 예측할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것이다.
본고는 만성질환의 위험 요인인 이상지질혈증과 안면 정보의 연관성을 검증했으며 기계학습 기반 안면 정보를 이용한 이상지질혈증 예측 모델을 세계 최초로 개발하였다. 또한 5390명의 임상 데이터 중 안면 정보와 중성지방혈증 정보를 바탕으로 시행되었다.