AI 기반 HA filler 입술 시술 효과 분석: 볼륨, 나이 인식, 감정 표현 평가

연구 개요

입술은 전 연령대에서 가장 인기 있는 filler 시술 부위이나, 기존 평가는 주관적 육안 관찰에 의존하며 전체 안면 균형과 미적 변화를 반영하지 못했다. 본 연구는 31명의 입술 HA filler 시술 환자를 대상으로 AI 모델을 활용해 안면 형태, 인지 연령, 감정 표현을 종합 분석하였다.

핵심 결과

• 안면 시각화 분석: 입술 볼륨 증가 후 입술선이 명확해지고 자연스러운 곡선의 균형이 개선되었다.
• 연령 인식 감소: MiVOLO 모델의 높은 정확도(MAE: 5.15, ICC: 0.866, Pearson’s r: 0.875)로 측정한 결과, 평균 겉보기 연령이 -1.63 ± 2.51세 감소(95% CI = -2.78~-0.49, Cohen’s d = -0.65)하였다.
• 감정 표현 변화: 중립 표정이 72.97%에서 83.44%로 유의하게 증가(95% CI = 3.38~17.56, Cohen’s d = 0.58)하였고, 분노 표정은 10.25%에서 5.84%로 감소(95% CI = -8.53~-2.28, Cohen’s d = -0.42)하였다.

임상적 의의

입술 볼륨 개선은 단순한 외형 변화를 넘어 감정 표현, 연령 인식, 사회적 상호작용에 영향을 미친다는 것을 AI 분석으로 객관적으로 입증하였다. 이러한 다면적 효과 분석은 환자 맞춤형 치료 계획 수립과 시술 만족도 향상에 기여할 수 있으며, 미용 시술 분야에서 AI 기반 평가의 새로운 가능성을 제시한다.

원문 출처

PubMed 40374779