Umetna inteligenca lahko iz ene same fotografije obraza oceni biološko starost bolnikov z rakom in njihovo tveganje za smrt. Raziskovalci iz bolnišničnega sistema Mass General Brigham v Bostonu so razvili novo tehnologijo, ki analizira poteze obraza in zdravnikom ponuja dodaten vpogled v zdravstveno stanje pacientov, poroča CNN.
Avtorji so izsledke študije objavili v znanstveni reviji The Lancet Digital Health. Pri tem strokovnjaki poudarjajo, da nova tehnologija zdravniške presoje ne sme in ne more nadomestiti. Raziskovalci so najprej razvili osnovni model FAHR-Face, ki so ga trenirali na več kot 40 milijonih fotografij obrazov ljudi različnih starosti in etničnih porekel. Na njegovi osnovi so nato izdelali dva specifična modela. Prvi, imenovan FAHR-FaceAge, ocenjuje biološko starost posameznika. Drugi model, FAHR-FaceSurvival, pa predvideva možnosti preživetja bolnikov z rakom, pri čemer sistem kombinira značilnosti obraza z drugimi kliničnimi podatki pacienta.
Kako umetna inteligenca bere poteze obraza
Glavni avtor raziskave, doktor Raymond Mak iz Inštituta za rak Mass General Brigham, pojasnjuje, da ga je sposobnost modela presenetila. Sistem je namreč na fotografiji obraza uspešno prepoznal znake, ki kažejo na povečano tveganje za smrt. Biološka starost se razlikuje od kronološke. Slednja označuje zgolj število let življenja, medtem ko biološka starost odraža dejansko staranje telesa na celični in fizični ravni.
Model za oceno starosti natančno analizira predele okoli senc, čelo, prostor nad očmi in nazolabialno gubo, torej linijo med nosom in kotičkom ustnic. Model za oceno tveganja za smrt pa se osredotoča predvsem na nosni greben in predel pod očmi. Zanimivo je, da kozmetični popravki, kot so operacije, injekcije botoksa ali uporaba ličil, na delovanje modela ne vplivajo, saj sistem prepoznava globlje strukturne značilnosti.
Rezultati modela FAHR-FaceSurvival kažejo izrazite razlike med skupinami pacientov. Med 122 bolniki, ki jih je sistem označil kot visokorizične, je 52,5 odstotka bolnikov umrlo v roku 90 dni od ocene. V skupini 975 pacientov z najnižjim ocenjenim tveganjem pa sta v enakem obdobju umrla le okoli dva odstotka bolnikov. Model je prav tako pokazal, da je med pacienti, katerih ocenjena biološka starost je kronološko starost presegala za več kot 20 let, 21 odstotkov bolnikov umrlo znotraj 90 dni.
Opozorila strokovnjakov in potreba po dodatnih raziskavah
Kljub obetavnim rezultatom strokovna javnost opozarja na previdnost. Wilbur Lam, profesor pediatrije in biomedicinskega inženiringa na Univerzi Emory, ki pri študiji ni sodeloval, izpostavlja, da morajo raziskovalci klinično uporabnost modela šele dokazati v prospektivnih raziskavah. Opozarja tudi, da morajo znanstveniki natančno preveriti, kako zanesljivo orodje deluje pri ljudeh z različnimi obraznimi potezami, barvo kože in starostjo.
Miroslaw Bober, profesor za obdelavo videoposnetkov in strojno inteligenco na Univerzi Surrey, dodaja, da študija sicer dokazuje statistično povezanost med videzom obraza in preživetjem pri pacientih, ki prejemajo obsevanje. Vendar pa hkrati opozarja, da ocena starosti iz videza ne predstavlja neposrednega merjenja biološkega staranja. Prav tako raziskava po njegovem mnenju še ni nedvoumno dokazala, ali model zdravnikom prinaša uporabne informacije, ki bi presegale njihovo lastno oceno splošnega zdravstvenega stanja pacienta. Zaradi vseh teh odprtih vprašanj strokovnjaki sklepajo, da orodje trenutno še ni pripravljeno za vsakodnevno klinično uporabo.
