Un nou model de inteligență artificială ar putea evalua riscul de deces la pacienții cu cancer analizând o simplă fotografie

Un nou sistem de inteligență artificială ar putea ajuta medicii să estimeze riscul de deces în cazul pacienților diagnosticați cu cancer, pornind de la o singură fotografie facială. Studiul, publicat în revista Lancet Digital Health și prezentat de publicația Scientific American, a fost coordonat de Ray Mak, medic oncolog radioterapeut la Mass General Brigham Cancer Institute.

Demersul a pornit de la practica obișnuită a medicilor de a evalua vizual starea generală și fragilitatea unui pacient la intrarea în cabinet. Această primă impresie clinică influențează adesea alegerea tratamentelor — intervenții chirurgicale, chimioterapie sau radioterapie —, însă rămâne un indicator subiectiv. Obiectivul echipei de cercetare a fost găsirea unei metode mai obiective pentru a sprijini deciziile terapeutice.

Cum a fost antrenat modelul și ce date a oferit

Pentru a dezvolta algoritmul, cercetătorii l-au antrenat inițial pe un set de 40 de milioane de imagini cu fețe, fără o sarcină predefinită. Ulterior, instrumentul a fost calibrat pentru două obiective specifice: aproximarea vârstei biologice și calcularea perspectivelor de supraviețuire în cazul bolnavilor de cancer.

Testele clinice au arătat corelații semnificative. Într-un grup de 3.820 de pacienți, 64 dintre cei 122 care au primit cel mai ridicat scor de risc au decedat în primele 90 de zile de la realizarea fotografiei. Totodată, într-un eșantion extins de peste 38.000 de pacienți, persoanele pe care algoritmul le-a estimat ca având o vârstă biologică mai avansată decât cea cronologică au înregistrat un risc sporit de deces.

Zonele faciale urmărite de algoritm

Prin tehnica numită „cartografierea atenției”, cercetătorii au analizat elementele vizuale prioritizate de rețeaua neuronală. În procesul de aproximare a vârstei, modelul a analizat pliurile dintre nas și gură și segmente ale frunții. Pentru evaluarea riscului de deces, atenția s-a concentrat pe zona de sub ochi și pe puntea nazală, deși mecanismele biologice exacte din spatele acestei asocieri nu sunt încă pe deplin clarificate.

Echipa a menționat că anumiți factori precum fumatul sau consumul excesiv de alcool au determinat algoritmul să atribuie vârste biologice mai mari. În schimb, expresiile faciale, machiajul sau condițiile de lumină nu au afectat semnificativ măsurătorile. În ceea ce privește chirurgia estetică, modelul a ținut cont de majoritatea intervențiilor, excepția fiind rinoplastia, care a determinat AI-ul să atribuie o vârstă ușor mai mare pacienților după operație.

Limite și perspective clinice

Autorii subliniază că tehnologia nu este încă pregătită pentru aplicarea în practica medicală curentă. Un impediment important este lipsa diversității din setul de date: grupul de pacienți analizat provine din zona orașului Boston și este compus predominant din persoane de rasă albă. Echipa lucrează în prezent la extinderea bazei de date cu eșantioane mai diverse, iar instituția Mass General Brigham are în curs de înregistrare un brevet pentru această soluție de analiză a sănătății faciale.