Sztuczna inteligencja przewiduje przeżywalność pacjentów onkologicznych

Naukowcy z Mass General Brigham opracowali narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które szacuje wiek biologiczny na podstawie zdjęcia twarzy. Okazało się, że pacjenci onkologiczni wyglądają średnio o pięć lat starzej niż wskazywałby ich wiek metrykalny, a starszy FaceAge wiązał się z gorszymi wynikami leczenia. Nowa technologia, nazwana FaceAge, ma potencjał zmieniać sposób podejmowania decyzji klinicznych, oferując bardziej obiektywne narzędzie oceny zdrowia.

AI szacuje wiek biologiczny na podstawie zdjęcia twarzy

Zespół badawczy z Mass General Brigham stworzył algorytm o nazwie FaceAge, który analizuje zdjęcia twarzy i na ich podstawie szacuje wiek biologiczny. Narzędzie to zostało przetestowane na zdjęciach 58 851 osób zdrowych oraz 6 196 pacjentów onkologicznych. Okazało się, że pacjenci z rakiem wyglądają średnio o pięć lat starzej niż ich wiek metrykalny.

Badania pokazały, że wyższy FaceAge u pacjentów onkologicznych przekładał się na gorsze wyniki leczenia, szczególnie w przypadku osób, które wyglądały na starsze niż 85 lat. Nawet po uwzględnieniu wieku metrykalnego, płci oraz typu nowotworu, starszy FaceAge wiązał się z krótszym czasem przeżycia. Badania wykazały także, że osoby, które wyglądały młodziej niż ich wiek metrykalny, miały lepsze wyniki po terapii.

FaceAge pomaga lekarzom w ocenie oczekiwanej długości życia

W kolejnym etapie badania, zespół zaprezentował 100 zdjęć pacjentów otrzymujących radioterapię paliatywną grupie 10 lekarzy i badaczy, prosząc o oszacowanie ich krótkoterminowego czasu życia. Okazało się, że przewidywania lekarzy były tylko nieznacznie lepsze niż losowe, ale po dodaniu informacji o FaceAge, ich trafność znacznie wzrosła.

Zespół badawczy podkreśla, że mimo obiecujących wyników, FaceAge wymaga dalszych badań przed wprowadzeniem go do klinicznych zastosowań. Planowane są kolejne badania, które mają obejmować różne szpitale, etapy choroby nowotworowej oraz badania nad dokładnością narzędzia w porównaniu z danymi z zakresu chirurgii plastycznej i makijażu.