Badania pokazują, że sztuczna inteligencja wykorzystuje selfie do przewidywania przeżycia w przypadku raka

Naukowcy opracowali algorytm, który wykorzystuje zdjęcie danej osoby do przewidywania wieku biologicznego i przeżycia u pacjentów onkologicznych. Wyniki prac nad technologią o nazwie FaceAge opublikowano w czwartek (8) w czasopiśmie The Lancet Digital Health.

Z punktu widzenia badaczy praca pokazuje, że zdjęcie, takie jak zwykłe selfie, zawiera ważne informacje, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji klinicznych oraz planowaniu leczenia dla pacjentów i lekarzy.

Wiek biologiczny to wiek, który odzwierciedla stan funkcjonalny organizmu człowieka i niekoniecznie pokrywa się z wiekiem chronologicznym danej osoby. Na przykład osoba prowadząca siedzący tryb życia, paląca papierosy i pijąca alkohol, może mieć starszy wiek biologiczny w porównaniu z datą urodzenia, co wynika z niezdrowego trybu życia.

Według badania, prognozy FaceAge wskazujące na starszy wiek biologiczny były powiązane z gorszymi wynikami ogólnego przeżycia w przypadku wielu typów raka. Stwierdzono również, że algorytm okazał się skuteczniejszy od lekarzy w przewidywaniu krótkoterminowej długości życia pacjentów poddanych paliatywnej radioterapii.

„Możemy wykorzystać sztuczną inteligencję (AI) do oszacowania biologicznego wieku osoby na podstawie zdjęć twarzy, a nasze badanie pokazuje, że informacja ta może mieć znaczenie kliniczne” – powiedział w oświadczeniu współautor badania Hugo Aerts, dyrektor programu Sztucznej Inteligencji w Medycynie (AIM) w Mass General Brigham.

Jak rozwijała się sztuczna inteligencja?

Naukowcy z Mass General Brigham, amerykańskiej firmy zajmującej się badaniami szpitalnymi, wykorzystali technologie głębokiego uczenia i rozpoznawania twarzy do wytrenowania funkcji FaceAge. Narzędzie zostało przeszkolone w oparciu o 58 851 zdjęć rzekomo zdrowych osób pochodzących z publicznych zbiorów danych.

Zespół przetestował algorytm na kohorcie 6196 pacjentów onkologicznych z dwóch ośrodków, wykorzystując zdjęcia wykonywane rutynowo na początku leczenia radioterapią.

Wyniki pokazały, że pacjenci onkologiczni wyglądali na znacznie starszych od osób bez raka, a ich wiek twarzy (FaceAge) był średnio o pięć lat starszy od ich wieku chronologicznego.

Wśród pacjentów onkologicznych bardziej zaawansowany FaceAge wiązał się z gorszymi wynikami przeżywalności, zwłaszcza u osób, które wyglądały na starsze niż 85 lat, nawet po uwzględnieniu wieku chronologicznego, płci i rodzaju nowotworu.

Następne kroki

Potrzeba więcej badań, zanim będzie można rozważyć wykorzystanie tej technologii w rzeczywistych warunkach klinicznych. Zespół testuje algorytm mający na celu przewidywanie chorób, ogólnego stanu zdrowia i długości życia.

Dalsze badania obejmują rozszerzenie tej pracy na inne szpitale, analizę pacjentów na różnych etapach zaawansowania raka, śledzenie szacunków FaceAge na przestrzeni czasu oraz testowanie jego dokładności na zbiorach danych dotyczących chirurgii plastycznej i makijażu.

„Otwiera to drzwi do nowego obszaru odkrywania biomarkerów na podstawie fotografii, a jego potencjał wykracza daleko poza leczenie raka czy przewidywanie wieku” – powiedział w oświadczeniu współautor badania Ray Mak, członek wydziału programu AIM w Mass General Brigham.

„Ponieważ coraz częściej uważamy wiele chorób przewlekłych za choroby starzenia się, tym ważniejsze staje się dokładne przewidywanie trajektorii starzenia się danej osoby. Mam nadzieję, że ostatecznie będziemy mogli wykorzystać tę technologię jako system wczesnego wykrywania w różnych zastosowaniach, w ramach solidnych ram regulacyjnych i etycznych, aby pomóc ratować życie”.

Sztuczna inteligencja w medycynie: wczesna diagnoza i redukcja ryzyka dla pacjentów