Savanți din cadrul Mass General Brigham, un consorțiu academic de asistență medicală din Massachusetts, au creat un instrument de inteligență artificială care poate estima vârsta biologică a unei persoane și, totodată, prezice probabilitatea de supraviețuire la pacienții diagnosticați cu cancer pornind de la o fotografie obișnuită a feței, relatează The Guardian. Rezultatele studiului au fost publicate în Lancet Digital Health.
Două modele complementare, date vaste de antrenament
Proiectul a folosit un volum extins de date: algoritmul a fost antrenat pe baza a peste 40 de milioane de fotografii faciale care includ persoane de diferite vârste și etnii. Cercetătorii au construit două instrumente din cadrul aceluiași model de bază:
- FAHR‑FaceAge — estimează vârsta biologică (cum arată o persoană) și folosește această estimare pentru a evalua riscul de mortalitate la pacienții cu cancer.
- FAHR‑FaceSurvival — prezice direct probabilitatea de supraviețuire plecând exclusiv de la imaginea feței, fără a trece prin conceptul de vârstă biologică.
Deși ambele instrumente provin din același model de învățare, ele au extras informații diferite şi complementare despre starea de sănătate a pacientului. Analizele au arătat că fiecare algoritm s‑a concentrat pe regiuni faciale distincte pentru predicţii:
| Instrument | Regiuni faciale folosite |
|---|---|
| FAHR‑FaceAge | Riduri laterale ale nasului spre colţurile gurii, frunte deasupra orbitelor, tâmple |
| FAHR‑FaceSurvival | Zona de sub ochi şi regiunea din jurul podului nazal |
Ce aduc aceste predicţii în practica clinică
Potrivit raportului științific, capacitatea de a estima rapid şi neinvaziv markerii asociați cu vârsta biologică sau cu şansele de supraviețuire ar putea completa instrumentele clinice existente, oferind informaţii adiţionale despre starea generală a pacientului. Datele extrase dintr‑o simplă fotografie ar putea, în teorie, să sprijine deciziile medicale privind prioritizarea procedurilor, adaptarea tratamentului sau monitorizarea pacienţilor pe termen lung.
Cu toate acestea, studiul subliniază că predicțiile bazate pe imagini faciale trebuie interpretate cu prudenţă şi corroborate cu alte date clinice. Modelele AI pot identifica semnale relevante, dar nu înlocuiesc examinarea medicală detaliată sau testele biologice.
Provocări etice, de confidenţialitate şi de echitate
Implementarea unor astfel de instrumente ridică întrebări importante: cum sunt gestionate consimțămintele pentru utilizarea imaginilor faciale, ce garanţii există împotriva utilizării discriminatorii a predicţiilor şi cum pot fi evitate erorile pe grupuri subreprezentate. Autorii cercetării au folosit un set foarte larg de imagini pentru a reduce riscul de părtinire, dar limitările rămân subiect de discuţie în comunitatea știinţifică.
Reglementările privind datele personale, precum şi standardele etice din practica medicală, vor juca un rol esențial în adoptarea clinică a tehnologiilor bazate pe imagini faciale. În plus, validarea externă pe populații diverse şi studii prospective sunt necesare înainte ca aceste instrumente să fie integrate în fluxurile obişnuite de îngrijire oncologică.
Perspective
Demo‑ul publicat în Lancet Digital Health reprezintă una dintre cele mai ample demonstraţii până în prezent că analiza AI a unei fotografii faciale poate oferi informaţii relevante despre sănătate. Rămâne însă de stabilit modul în care aceste predicţii pot fi implementate în practică, ce beneficii concrete aduc pentru pacienţi şi cum vor fi gestionate riscurile etice şi de confidenţialitate. Pentru medici şi factori de decizie, studiul deschide un dialog despre utilizarea responsabilă a inteligenţei artificiale în oncologie şi în evaluarea stării de sănătate.
