Experții de la Mass General Brigham, un sistem medical academic integrat din Massachusetts, au dezvoltat un instrument bazat pe inteligență artificială capabil să estimeze șansele de supraviețuire ale unui pacient cu cancer. Tehnologia utilizează o singură fotografie a feței pacientului pentru a analiza starea de sănătate și a oferi o perspectivă asupra prognosticului medical. Această descoperire a fost prezentată recent în cadrul unui studiu publicat în revista științifică The Lancet Digital Health.
Sistemul de inteligență artificială a fost antrenat pe o bază de date masivă, care include peste 40 de milioane de fotografii faciale. Aceste imagini reprezintă o gamă extrem de largă de etnii și vârste, asigurând o diversitate necesară pentru acuratețea algoritmilor. Prin această analiză, tehnologia poate estima vârsta biologică a unei persoane, reprezentând vârsta pe care aceasta pare să o aibă, diferit de vârsta reală din documentele de identitate.
Medicii au creat două instrumente complementare pentru a acoperi nevoi diferite de diagnostic. Primul instrument, numit FAHR-FaceAge, are rolul de a estima vârsta biologică și de a prezice șansele de supraviețuire în cazul cancerului. Al doilea instrument, FAHR-FaceSurvival, este capabil să prezică supraviețuirea direct dintr-un selfie, fără a trece prin etapa de deducere a prognosticului bazată pe vârsta biologică a pacientului.
Algoritmii utilizează zone specifice ale feței pentru a extrage informații medicale relevante. FAHR-FaceAge analizează ridurile de la părțile laterale ale nasului spre colțurile gurii, zona frunții deasupra ochilor și tâmplele. În schimb, FAHR-FaceSurvival se concentrează pe evaluarea regiunii de sub ochi și a zonei din jurul punții nazale. Hugo Aerts, unul dintre autorii principali ai studiului, susține că acest model duce recunoașterea stării de sănătate la un nivel superior.
Această tehnologie reprezintă prima demonstrație de acest tip în care un model de inteligență artificială poate prezice direct supraviețuirea în cazul cancerului folosind doar o fotografie. Hugo Aerts a subliniat că sistemul învață să estimeze riscul de deces direct din trăsăturile faciale ale pacienților. Această evoluție ar putea contribui semnificativ la evaluarea stării de sănătate și la ghidarea proceselor de îngrijire medicală personalizată pentru bolnavii cu cancer.
Integrarea inteligenței artificiale în medicina predictivă reprezintă o tendință globală în care algoritmii sunt utilizați pentru a procesa volume uriașe de date clinice. În cadrul sistemelor medicale moderne, analiza rapidă a imaginilor și a datelor biologice ajută la identificarea timpurie a riscurilor. Tehnologiile de tip AI sunt deja implicate în diagnosticarea bolilor prin scanări complexe, oferind medicii instrumente suplimentare pentru luarea deciziilor terapeutice critice.