Un nou instrument de inteligență artificială ar putea ajuta medicii să estimeze șansele de supraviețuire ale pacienților cu cancer, prin analiza unei singure fotografii a feței. Tehnologia, dezvoltată de cercetători americani și antrenată pe mai bine de 40 de milioane de imagini, poate identifica indicii asociate cu vârsta biologică și riscul de mortalitate. Rezultatele studiului, publicate în revista The Lancet Digital Health, sugerează că metoda ar putea contribui la personalizarea tratamentelor oncologice.
Sistemul AI a fost creat special de cercetătorii de la Mass General Brigham, o organizație medicală academică integrată, nonprofit, din statul american Massachusetts, pentru a estima vârsta biologică și a prezice direct probabilitatea de supraviețuire a persoanelor diagnosticate cu cancer, potrivit The Guardian.
Este una dintre cele mai ample demonstrații de până acum ale modului în care analiza unui selfie cu ajutorul inteligenței artificiale ar putea contribui la evaluarea stării de sănătate a unui pacient și, eventual, la orientarea deciziilor medicale.
Modelul a fost antrenat folosind date provenite din peste 40 de milioane de fotografii ale fețelor unor persoane de diferite vârste și origini etnice.
Potrivit rezultatelor studiului, sistemul poate estima vârsta biologică a unei persoane, respectiv vârsta pe care o sugerează aspectul său fizic, spre deosebire de vârsta cronologică reală, și poate prezice șansele de supraviețuire ale pacienților cu cancer pornind de la o fotografie obișnuită a feței.
Cum funcționează tehnologia care analizează trăsăturile feței
Medicii au utilizat această tehnologie pentru a dezvolta două instrumente complementare.
Primul, denumit FAHR-FaceAge, estimează vârsta biologică a pacientului și o utilizează pentru a prezice supraviețuirea în cazul cancerului.
Cel de-al doilea, FAHR-FaceSurvival, estimează direct șansele de supraviețuire pe baza unei fotografii a feței, fără a folosi vârsta biologică drept indicator intermediar.
Deși ambele instrumente au fost dezvoltate pornind de la același model, acestea identifică informații diferite, dar complementare, despre starea de sănătate a pacientului.
Fiecare algoritm analizează, de asemenea, regiuni distincte ale feței pentru a estima vârsta biologică și riscul de mortalitate.
FAHR-FaceAge se concentrează asupra pliurilor care pornesc de la marginile nasului și coboară spre colțurile gurii, asupra zonei frunții situate imediat deasupra orbitelor și asupra tâmplelor.
În schimb, FAHR-FaceSurvival analizează regiunea de sub ochi și zona din jurul rădăcinii nasului.
„FAHR-FaceSurvival reprezintă un nou pas înainte în domeniul inteligenței artificiale pentru evaluarea stării de sănătate pe baza trăsăturilor faciale, deoarece învață să estimeze direct riscul de mortalitate din fotografiile pacienților cu cancer”, a declarat Hugo Aerts, unul dintre autorii principali ai studiului.
„Din câte știm, aceasta este prima demonstrație că un model de inteligență artificială poate prezice direct supraviețuirea în cazul cancerului pornind de la o simplă fotografie”, a adăugat cercetătorul.
Pacienții care păreau mai în vârstă prezentau un risc de deces cu 21% mai mare
În rândul pacienților oncologici tratați prin radioterapie în Statele Unite, persoanele care, potrivit analizei FAHR-FaceAge, păreau cu cel puțin cinci ani mai în vârstă decât vârsta lor reală au prezentat un risc de deces cu 21% mai mare decât restul grupului, pe parcursul unei perioade medii de monitorizare de patru ani.
În schimb, pacienții care păreau cu cel puțin cinci ani mai tineri decât vârsta cronologică au avut un risc de deces cu 17% mai mic.
„Principalul progres tehnologic constă în faptul că FAHR-Face învață o reprezentare generală a feței din peste 40 de milioane de imagini, care poate fi apoi adaptată pentru evaluarea unor indicatori diferiți de sănătate, precum vârsta biologică și supraviețuirea”, a explicat Aerts.
„Această abordare, bazată pe un model fundamental, ne oferă o modalitate scalabilă de a dezvolta mai mulți biomarkeri faciali ai sănătății, în loc să antrenăm fiecare model de la zero”, a precizat el.
Rezultatele studiului sugerează că estimările vârstei biologice sunt strâns asociate cu starea fizică a unei persoane, ceea ce ar putea reflecta capacitatea organismului de a rezista anumitor tratamente.
Descoperirea ar putea deschide calea utilizării analizei faciale cu ajutorul inteligenței artificiale pentru a-i sprijini pe medici în luarea unor decizii dificile privind tratamentul optim pentru fiecare pacient.
Instrumentul ar putea contribui, de asemenea, la o estimare mai precisă a riscului de deces sau de complicații după intervenții chirurgicale majore ori alte tratamente oncologice.
Inteligența artificială ar putea ajuta medicii să personalizeze tratamentele
Dr. Raymond Mak, medic specialist în radioterapie oncologică la Mass General Brigham, a explicat că îmbătrânirea populației face necesară dezvoltarea unor metode mai eficiente de evaluare a stării fizice a pacienților.
„Pe măsură ce populația îmbătrânește, medicii au nevoie de metode mai bune pentru a estima rezervele fiziologice și gradul de fragilitate al pacienților înainte de a recomanda tratamente intensive, precum radioterapia, intervențiile chirurgicale sau terapiile sistemice”, a declarat acesta.
„Obiectivul nostru este să facem evaluarea stării de sănătate pe baza fotografiilor feței mai cuantificabilă, mai consecventă și mai ușor de aplicat la scară largă, astfel încât să sprijine deciziile privind tratamentele personalizate, nu să înlocuiască judecata medicului”, a subliniat Mak.
Cercetătorii au descoperit și o asociere între anumite obiceiuri de viață și îmbătrânirea facială.
De exemplu, consumul excesiv de alcool, consumul de droguri și fumatul au fost asociate cu un aspect facial corespunzător unei vârste biologice mai înaintate, potrivit analizelor realizate cu ajutorul inteligenței artificiale.
„O altă constatare surprinzătoare a fost cât de consecvente au rămas estimările FAHR-FaceAge în condițiile unor variații obișnuite ale fotografiilor din viața reală, inclusiv în ceea ce privește poziția capului, iluminarea, expresia facială și machiajul”, a declarat Mak.
„Rezultatele au rămas stabile și în cazul majorității procedurilor de chirurgie plastică analizate, fiind observată doar o mică modificare după rinoplastie”, a adăugat specialistul.
Medicii avertizează însă că, deși analiza unei singure fotografii a feței ar putea reprezenta o metodă simplă și ieftină de sprijinire a deciziilor privind tratamentele personalizate, sunt necesare cercetări suplimentare înainte ca această tehnologie să poată fi utilizată pe scară largă în practica medicală.
Editor : Ș.A.