Un simplu selfie ar putea prezice supraviețuirea pacienților cu cancer. Ce a descoperit inteligența artificială

O simplă fotografie făcută cu telefonul mobil ar putea deveni, în viitor, un instrument util pentru medicii care tratează pacienți diagnosticați cu cancer. Cercetătorii americani au dezvoltat un sistem de inteligență artificială capabil să identifice, din trăsăturile feței, indicii asociate cu starea generală de sănătate și probabilitatea de supraviețuire.

Tehnologia a fost creată de specialiștii de la Mass General Brigham, o organizație medicală academică nonprofit din Massachusetts, Statele Unite. Rezultatele cercetării au fost publicate în revista științifică The Lancet Digital Health și prezentate de publicația britanică The Guardian.

Sistemul a fost antrenat pe baza a peste 40 de milioane de fotografii ale unor persoane de vârste și origini etnice diferite, pentru a identifica particularități faciale asociate cu îmbătrânirea și starea fizică.

Cercetătorii au urmărit să determine dacă aspectul feței poate furniza informații relevante despre vârsta biologică, un indicator care poate diferi de vârsta cronologică și care reflectă anumite caracteristici ale procesului de îmbătrânire.

În cazul pacienților oncologici, aceste informații ar putea completa evaluările medicale obișnuite și ar putea ajuta specialiștii să estimeze mai bine capacitatea organismului de a suporta tratamente intensive.

Cum funcționează tehnologia AI care analizează fața și estimează riscul de deces

Cercetătorii au dezvoltat două instrumente complementare, denumite FAHR-FaceAge și FAHR-FaceSurvival, care utilizează aceeași tehnologie de bază, dar urmăresc indicatori diferiți.

Primul algoritm, FAHR-FaceAge, estimează vârsta biologică sugerată de aspectul feței și folosește această informație pentru a evalua supraviețuirea pacienților diagnosticați cu cancer.

Cel de-al doilea, FAHR-FaceSurvival, analizează direct fotografia și estimează riscul de mortalitate, fără să utilizeze vârsta biologică drept etapă intermediară.

Cele două sisteme acordă atenție unor regiuni diferite ale feței. FAHR-FaceAge analizează în special pliurile dintre nas și colțurile gurii, zona frunții de deasupra ochilor și tâmplele. FAHR-FaceSurvival se concentrează asupra regiunii de sub ochi și a zonei 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.

Potrivit cercetătorului, sistemul reprezintă o nouă abordare în utilizarea fotografiilor obișnuite pentru evaluarea prognosticului oncologic.

„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 Aerts.

Rezultatele obținute în rândul pacienților tratați prin radioterapie în Statele Unite au evidențiat diferențe între persoanele a căror vârstă facială estimată era mai mare sau mai mică decât vârsta reală.

Pacienții care, potrivit FAHR-FaceAge, păreau cu cel puțin cinci ani mai în vârstă decât erau în realitate au prezentat un risc de deces cu 21% mai ridicat decât grupul de comparație, pe parcursul unei perioade medii de monitorizare de patru ani.

În schimb, persoanele al căror aspect facial sugera o vârstă cu cel puțin cinci ani mai mică decât cea cronologică au înregistrat un risc de deces cu 17% mai redus.

Aceste procente reprezintă diferențe relative de risc observate în grupurile studiate, nu probabilități individuale de supraviețuire. Rezultatele nu înseamnă că o fotografie poate stabili cu certitudine evoluția bolii unui anumit pacient.

„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 metodă le permite cercetătorilor să dezvolte mai multe instrumente de evaluare pornind de la același model de inteligență artificială, fără să fie necesară antrenarea fiecărui algoritm de la zero.

„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 cercetătorul.

Cum ar putea inteligența artificială să ajute medicii să aleagă tratamentul potrivit

Una dintre posibilele aplicații ale noii tehnologii este evaluarea pacienților înaintea unor tratamente oncologice solicitante, precum radioterapia, intervențiile chirurgicale majore sau terapiile sistemice.

Medicii trebuie să țină cont nu doar de diagnosticul și stadiul cancerului, ci și de starea fizică a pacientului, de afecțiunile asociate și de capacitatea organismului de a suporta efectele tratamentului.

Dr. Raymond Mak, medic specialist în radioterapie oncologică la Mass General Brigham, consideră că îmbătrânirea populației accentuează nevoia unor metode mai precise de evaluare a fragilității fizice.

„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 Raymond Mak.

Analiza facială ar putea deveni o metodă rapidă și accesibilă de completare a informațiilor obținute prin consultații, analize și investigații medicale.

„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 identificat și asocieri între anumite obiceiuri de viață și vârsta facială estimată de algoritm. Fumatul, consumul excesiv de alcool și consumul de droguri au fost corelate cu un aspect facial corespunzător unei vârste biologice mai înaintate.

Un alt aspect analizat a fost stabilitatea rezultatelor în condiții obișnuite de fotografiere.

Potrivit specialiștilor, FAHR-FaceAge a furnizat estimări relativ constante chiar și atunci când fotografiile prezentau diferențe de iluminare, poziție a capului, expresie facială sau machiaj.

„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.

Algoritmul și-a păstrat stabilitatea și în majoritatea cazurilor analizate în care persoanele trecuseră prin intervenții de chirurgie plastică.

„Rezultatele au rămas stabile și în cazul majorității procedurilor de chirurgie plastică analizate, fiind observată doar o mică modificare după rinoplastie”, a adăugat specialistul.

Autorii cercetării precizează că tehnologia se află încă în etapa de evaluare științifică. Sunt necesare studii suplimentare și validări clinice înainte ca instrumentele să poată fi utilizate pe scară largă pentru estimarea prognosticului sau pentru alegerea tratamentelor oncologice.