O echipă de experți medicali a prezentat un instrument inovator bazat pe inteligență artificială, capabil să estimeze șansele de supraviețuire ale unui pacient cu cancer utilizând o singură fotografie a feței. Tehnologia a fost dezvoltată la comandă de Mass General Brigham, un sistem integrat de asistență medicală academică non-profit din Massachusetts, pentru a oferi date esențiale despre starea de sănătate a pacienților. Rezultatele acestui studiu au fost publicate în revista 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 provin de la o gamă foarte largă de vârste și etnii diferite, asigurând o diversitate necesară pentru acuratețea modelului. Aceasta reprezintă una dintre cele mai cuprinzătoare demonstrații de până acum privind modul în care analiza unui selfie poate ajuta la evaluarea stării de sănătate și la ghidarea îngrijirii medicale a unui pacient.
Medicii au creat două instrumente distincte, dar complementare, care derivă din același model de bază. Primul, numit FAHR-FaceAge, are rolul de a estima vârsta biologică a unei persoane, adică vârsta la care aceasta arată, și de a prezice supraviețuirea în cazul cancerului. Al doilea instrument, FAHR-FaceSurvival, este capabil să prezică direct șansele de supraviețuire pornind de la o fotografie facială, fără a trece prin etapa deducției vârstei biologice.
Algoritmii utilizează zone diferite ale feței pentru a obține predicții specifice despre sănătate și risc de mortalitate. FAHR-FaceAge analizează zonele precum fruntea deasupra orbitelor, tâmplele și ridurile care pleacă de la părțile laterale ale nasului către colțurile gurii. În schimb, instrumentul FAHR-FaceSurvival se concentrează pe evaluarea regiunii de sub ochi și a zonei din jurul podului nazal pentru a extrage informații relevante.
Deși ambele instrumente sunt derivate din același model de inteligență artificială, ele reușesc să capteze informații diferite și complementare despre pacient. Această abordare duală permite medicilor să aibă o imagine mai detaliată asupra evoluției bolii. Utilizarea acestor date poate ajuta la personalizarea tratamentelor, oferind o perspectivă nouă asupra modului în care trăsăturile faciale reflectă starea internă de sănătate a unui individ diagnosticat cu cancer.
Integrarea tehnologiilor de tip computer vision în medicină reprezintă o tendință globală pentru îmbunătățirea diagnosticării precoce. Utilizarea algoritmilor de învățare automată pe seturi de date masive, precum cele de milioane de imagini folosite în acest studiu, permite identificarea unor modele subtile pe care ochiul uman nu le poate detecta imediat. Această evoluție tehnologică promite să schimbe modul în care sunt monitorizați pacienții cu boli cronice sau terminale.