Istraživači žele fotografiju lica pretvoriti u dodatni klinički pokazatelj koji bi liječnicima mogao pomoći pri procjeni fizičke otpornosti pacijenta i izboru liječenja. Naglašavaju, međutim, da takav alat nije zamišljen kao zamjena za liječničku procjenu.
Jedna fotografija lica mogla bi pomoći u procjeni biološke dobi osobe, ali i rizika preživljavanja oboljelih od raka, pokazalo je novo istraživanje američkih znanstvenika.
Stručnjaci iz ustanove Mass General Brigham u američkoj saveznoj državi Massachusetts razvili su temeljni model umjetne inteligencije FAHR-Face, obučen na više od 40 milijuna fotografija lica.
Na njegovoj su osnovi razvili dva odvojena alata. FAHR-FaceAge procjenjuje biološku dob osobe, dok FAHR-FaceSurvival na temelju fotografije pacijenta oboljelog od raka procjenjuje rizik povezan s preživljavanjem.
Biološko starenje odnosi se na stanje organizma i njegovu funkcionalnost, a ne samo na broj godina koje je osoba proživjela. U ovom istraživanju riječ je o procjeni biološke dobi izvedenoj iz obilježja lica, a ne o izravnom mjerenju procesa starenja u organizmu.
Model za procjenu biološke dobi dodatno je treniran na gotovo 750.000 javno dostupnih fotografija, dok je model za preživljavanje razvijan na više od 34.000 fotografija pacijenata oboljelih od raka.
Rezultati su potom provjereni na neovisnim skupinama pacijenata.
Istraživači su utvrdili da je razlika između procijenjene biološke i stvarne kronološke dobi bila neovisno povezana s preživljavanjem oboljelih od raka.
FAHR-FaceSurvival također je pokazao snažnu povezanost s ishodima: pacijenti koje je model svrstao među 25 posto s najvećim rizikom imali su više nego trostruko višu smrtnost od onih u četvrtini s najnižim procijenjenim rizikom, i nakon uzimanja u obzir drugih kliničkih čimbenika.
Hugo Aerts, profesor na Harvardu i direktor programa za umjetnu inteligenciju u medicini pri Mass General Brighamu, izjavio je da novo istraživanje dodatno unapređuje područje procjene zdravstvenog stanja na temelju fotografija lica.
“Koliko nam je poznato, ovo je prvi put da je pokazano kako model umjetne inteligencije može izravno predvidjeti preživljavanje oboljelih od raka na temelju obične fotografije”, rekao je Aerts.
Pušenje najviše povezano sa starijim izgledom
Istraživači su pronašli i povezanost između životnih navika i procijenjene biološke dobi lica.
Prekomjerna konzumacija alkohola, uporaba droga i pušenje bili su povezani s biološki starijim izgledom.
Najizraženija povezanost zabilježena je kod pušenja: sadašnji pušači u prosjeku su izgledali biološki starije od bivših pušača, a bivši pušači starije od osoba koje nikada nisu pušile.
Riječ je o povezanosti utvrđenoj u podacima, a ne o dokazu da je pojedina životna navika sama po sebi izazvala određenu promjenu izgleda lica.
Raymond Mak, izvanredni profesor radijacijske onkologije na Medicinskom fakultetu Sveučilišta Harvard, rekao je da je tim iznenadila stabilnost rezultata u različitim svakodnevnim uvjetima fotografiranja.
Model je davao razmjerno konzistentne rezultate neovisno o položaju tijela i glave, osvjetljenju, izrazu lica i šminki, a bio je stabilan i nakon većine analiziranih estetskih zahvata.
“Naš je cilj učiniti procjenu zdravstvenog stanja na temelju fotografija lica kvantitativnijom, dosljednijom i primjenjivom u većem opsegu, kako bi mogla poduprijeti odluke o personaliziranom liječenju, a ne zamijeniti liječničku procjenu”, rekao je Mak.
Istraživači smatraju da bi takvi alati jednoga dana mogli pomoći liječnicima pri procjeni fizičke otpornosti pacijenata prije zahtjevnih postupaka poput operacije, zračenja ili sustavne terapije.
Ipak, riječ je o istraživačkom alatu koji zahtijeva dodatnu validaciju prije šire kliničke primjene.
Studija je objavljena u časopisu The Lancet Digital Health.
Zainteresirane punoljetne osobe mogu sudjelovati i u daljnjem istraživanju FaceAge tako da učitaju fotografiju i dobiju vlastiti istraživački rezultat procjene. Taj rezultat nije medicinska dijagnoza niti zamjena za liječnički pregled.
