AI gebruikt selfies om kankeroverleving te voorspellen, zo blijkt uit onderzoek

Onderzoekers hebben een algoritme ontwikkeld dat de foto van een persoon gebruikt om de biologische leeftijd en overlevingskans van kankerpatiënten te voorspellen. De resultaten van de technologie, FaceAge genaamd, werden donderdag (8) gepubliceerd in het tijdschrift The Lancet Digital Health.

Vanuit het oogpunt van de onderzoekers toont het werk aan dat een foto, zoals een simpele selfie, belangrijke informatie bevat die kan helpen bij klinische besluitvorming en behandelplannen voor patiënten en artsen.

De biologische leeftijd is de leeftijd die de functionele conditie van het menselijk lichaam weergeeft en komt niet noodzakelijkerwijs overeen met de chronologische leeftijd van een persoon. Bijvoorbeeld, een persoon die weinig beweegt en rookt en alcohol drinkt, kan een hogere biologische leeftijd hebben, als gevolg van een ongezonde levensstijl, dan zijn of haar leeftijd in verhouding tot zijn of haar geboortedatum.

Uit het onderzoek bleek dat FaceAge-voorspellingen die een hogere biologische leeftijd aangaven, verband hielden met slechtere algehele overlevingsresultaten bij verschillende soorten kanker. Daarnaast ontdekten ze dat het algoritme beter presteerde dan artsen bij het voorspellen van de levensverwachting op korte termijn van patiënten die palliatieve radiotherapie kregen.

"We kunnen kunstmatige intelligentie (AI) gebruiken om de biologische leeftijd van een persoon te schatten op basis van gezichtsfoto's, en ons onderzoek toont aan dat de informatie klinisch betekenisvol kan zijn", aldus Hugo Aerts, co-senior en corresponderend auteur van het onderzoek en directeur van het programma Artificial Intelligence in Medicine (AIM) bij Mass General Brigham, in een verklaring.

Hoe is AI ontwikkeld?

Onderzoekers van Mass General Brigham, een Amerikaans ziekenhuisonderzoeksbedrijf, gebruikten deep learning en gezichtsherkenningstechnologieën om FaceAge te trainen. De tool werd getraind met 58.851 foto's van zogenaamd gezonde personen uit openbare datasets.

Het team testte het algoritme op een cohort van 6.196 kankerpatiënten uit twee centra, met behulp van foto's die routinematig werden genomen aan het begin van de radiotherapiebehandeling.

Uit de resultaten bleek dat kankerpatiënten aanzienlijk ouder leken dan patiënten zonder kanker. Hun FaceAge was gemiddeld ongeveer vijf jaar hoger dan hun chronologische leeftijd.

Bij kankerpatiënten werd een verder gevorderd FaceAge-stadium in verband gebracht met slechtere overlevingsresultaten, met name bij personen die ouder dan 85 jaar leken, zelfs na correctie voor chronologische leeftijd, geslacht en type kanker.

Volgende stappen

Er is meer onderzoek nodig voordat deze technologie geschikt is voor gebruik in een echte klinische setting. Het team test het algoritme om ziektes, algemene gezondheid en levensverwachting te voorspellen.

Vervolgstudies bestaan ​​onder andere uit het uitbreiden van dit werk naar verschillende ziekenhuizen, het analyseren van patiënten in verschillende stadia van kanker, het volgen van de schattingen van FaceAge in de loop van de tijd en het testen van de nauwkeurigheid ervan op basis van datasets over plastische chirurgie en make-up.

"Dit opent de deur naar een nieuw veld van biomarker-ontdekking op basis van foto's, en het potentieel ervan reikt veel verder dan kankerbehandeling of leeftijdsvoorspelling", aldus Ray Mak, co-senior auteur van de studie en faculteitslid van het AIM-programma aan de Mass General Brigham, in een verklaring.

Omdat we veel chronische ziekten steeds meer als ouderdomsziekten beschouwen, wordt het steeds belangrijker om het verouderingsproces van een individu nauwkeurig te kunnen voorspellen. Ik hoop dat we deze technologie uiteindelijk kunnen gebruiken als een systeem voor vroege detectie in diverse toepassingen, binnen een degelijk wettelijk en ethisch kader, om levens te helpen redden.

AI in de geneeskunde: vroege diagnose en risicovermindering voor patiënten