Experții de la Mass General Brigham au dezvoltat un sistem avansat de inteligență artificială capabil să estimeze vârsta biologică și să prezică rezultatele supraviețuirii pacienților cu cancer. Tehnologia utilizează o singură fotografie facială, un selfie, pentru a evalua starea de sănătate a individului. Această metodă inovatoare ar putea ghida procesul de îngrijire medicală, oferind medicilor instrumente noi pentru evaluarea stării pacienților diagnosticați cu această boală.
Sistemul a fost antrenat pe o bază de date masivă, care include peste 40 de milioane de fotografii faciale. Aceste imagini provin de la o gamă foarte largă de vârste și etnii diferite, asigurând o diversitate necesară modelului. Detaliile despre această descoperire tehnologică au fost publicate oficial în cadrul revistei Lancet Digital Health, demonstrând capacitatea analizei prin inteligență artificială de a interpreta trăsăturile feței.
Medicii au creat două instrumente distincte, dar complementare, bazate pe același model de analiză. Primul instrument, numit FAHR-FaceAge, are rolul de a estima vârsta biologică a pacientului și de a prezice supraviețuirea în contextul cancerului. Al doilea instrument, FAHR-FaceSurvival, este capabil să prezică direct șansele de supraviețuire printr-o fotografie facială, fără a mai trece prin etapa deducției vârstei biologice.
Algoritmii folosesc zone specifice ale feței pentru a extrage informații diferite și relevante pentru sănătate. FAHR-FaceAge analizează ridurile de la părțile laterale ale nasului până la colțurile gurii, precum și zona frunții deasupra orbitelor și a tâmplelor. În schimb, FAHR-FaceSurvival se concentrează pe evaluarea regiunii de sub ochi și a zonei din jurul podului nazal, captând date complementare.
Această tehnologie reprezintă una dintre cele mai cuprinzătoare demonstrații de până acum despre potențialul analizei digitale a feței. Prin diferențierea dintre vârsta cronologică și cea biologică, sistemul oferă o perspectivă nouă asupra riscului de mortalitate. Capacitatea de a extrage date medicale critice dintr-o imagine obișnuită poate schimba modul în care sunt monitorizați pacienții cu afecțiuni grave.
Utilizarea inteligenței artificiale în oncologie se înscrie într-un context de dezvoltare rapidă a diagnosticării non-invazive. În timp ce metodele tradiționale se bazează pe analize de laborator și biopsii, tehnologiile precum cele de la Mass General Brigham încearcă să utilizeze date vizuale pentru a anticipa evoluția bolii. Această direcție de cercetare urmărește optimizarea tratamentelor prin înțelegerea mai profundă a stării biologice a fiecărui pacient.