O nouă eră în oncologie: Scanarea facială prin algoritm
O inovație recentă în medicina computațională demonstrează că o aplicație de inteligență artificială supraviețuire cancer selfie ar putea ajuta medicii să estimeze mai precis speranța de viață a pacienților oncologici. Dezvoltat de cercetătorii americani de la Mass General Brigham, un sistem academic nonprofit din statul Massachusetts, modelul analizează o singură fotografie facială pentru a identifica indiciile invizibile ale vârstei biologice și ale riscului de deces.
Studiul, publicat în revista internațională The Lancet Digital Health, arată că acest model a fost antrenat pe o bază masivă de date, cuprinzând peste 40 de milioane de imagini faciale ale unor persoane de origini etnice și vârste diverse. Tehnologia nu caută doar riduri sau imperfecțiuni superficiale, ci mapează modificări profunde ale micro-structurii faciale legate direct de starea generală de sănătate.
Cum funcționează cele două instrumente AI: FAHR-FaceAge și FAHR-FaceSurvival
Echipa de cercetare a creat două instrumente complementare dedicate analizei faciale. Primul algoritm, numit FAHR-FaceAge, evaluează vârsta biologică a pacientului — adică vârsta sugerată de organismul său — și o compară cu vârsta sa cronologică din actele de identitate. Această valoare este folosită ulterior pentru a prezice evoluția bolii canceroase.
Al doilea instrument, denumit FAHR-FaceSurvival, sare peste pasul estimării vârstei biologice și calculează direct riscul de mortalitate al pacientului oncologic exclusiv din analiza trăsăturilor faciale.
Analiza detaliată a arătat că cele două modele explorează regiuni complet diferite ale feței:
- FAHR-FaceAge își concentrează atenția asupra pliurilor nasolabiale (șanțurile dintre nas și colțurile gurii), zonei frunții deasupra orbitelor și tâmplelor.
- FAHR-FaceSurvival analizează cu precizie 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.”
Hugo Aerts, Autor principal al 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.”
Hugo Aerts, Autor principal al studiului
Miza clinică: Un risc de deces cu 21% mai mare pentru cei care arată mai în vârstă
Rezultatele concrete obținute pe pacienții oncologici tratați prin radioterapie în Statele Unite relevă impactul direct al aspectului facial asupra evoluției clinice. Persoanele identificate de modelul FAHR-FaceAge ca arătând cu cel puțin cinci ani mai în vârstă decât vârsta lor reală au înregistrat un risc de deces cu 21% mai mare pe parcursul unei perioade medii de monitorizare de patru ani. În schimb, pacienții a căror față părea cu cinci ani mai tânără decât vârsta cronologică au avut un risc de deces cu 17% mai scăzut.
„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.”
Hugo Aerts, Autor principal al studiului
„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.”
Hugo Aerts, Autor principal al studiului
Sprijin pentru medicina personalizată și impactul stilului de viață
Evaluarea obiectivă a rezistenței organismului este crucială pentru oncologi atunci când recomandă intervenții agresive precum chimioterapia, radioterapia sau operațiile chirurgicale complexe.
„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.”
Dr. Raymond Mak, Medic specialist radioterapie oncologică la Mass General Brigham
„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.”
Dr. Raymond Mak, Medic specialist radioterapie oncologică la Mass General Brigham
Analiza AI a scos la iveală și o corelație strânsă între stilul de viață și îmbătrânirea accelerată a trăsăturilor. Consumul excesiv de alcool, fumatul și utilizarea de substanțe interzise au fost asociate direct cu o vârstă biologică facială mult mai avansată.
În plus, cercetătorii au constatat că algoritmul își menține o acuratețe remarcabilă chiar și în condiții reale neideale.
„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.”
Dr. Raymond Mak, Medic specialist radioterapie oncologică la Mass General Brigham
„Rezultatele au rămas stabile și în cazul majorității procedurilor de chirurgie plastică analizate, fiind observată doar o mică modificare după rinoplastie.”
Dr. Raymond Mak, Medic specialist radioterapie oncologică la Mass General Brigham
Deși testele inițiale promit o revoluție în evaluarea non-invazivă a riscului oncologic, comunitatea medicală subliniază că sunt necesare studii suplimentare pe teren înainte ca analiza facială prin selfie să fie integrată ca procedură standard în spitale.
Sursă informații: Digi24.ro. Autor sursă: Ș.A.
* Acest articol a fost redactat cu asistență AI pe baza informațiilor disponibile public și a trecut prin verificare editorială umană.
