Fotografia feței ar putea prezice riscul de cancer și deces, susțin cercetătorii

Analiza vârstei se concentrează pe zona frontală și lateralele capului!

Un simplu portret al feței umană se dovedește a fi o sursă inedită de date medicale, capabilă să indice vârsta reală a organismului și, în cazuri specifice, pericolul de deces pentru persoanele luptate cu boala canceroasă. Această afirmație vine dintr-o lucrare recentă elaborată de specialiști din Statele Unite, care demonstrează că trăsăturile faciale conțin indicii ascunse despre starea fizică profundă a individului.

Echipele de la Mass General Brigham, situată în Massachusetts, au reușit să creeze o platformă software bazată pe algoritmi de inteligență artificială, instruită pe o bază de date masivă de peste 40 de milioane de imagini.

Sistemul reușește să detecteze modificări fine asociate procesului de îmbătrânire și indicatorii generali ai vitalității.

Rezultatele acestei inițiative au fost diseminate printr-un articol apărut în publicația The Lancet Digital Health, atrăgând atenția presei internaționale, inclusiv a tabloidului britanic The Independent, care subliniază potențialul acestei tehnologii ca adjunct valoros în cabinetul medical.

Medicii ar putea folosi astfel de instrumente pentru a rafina evaluarea pacienților oncologici și pentru a selecta regimurile terapeutice cele mai adecvate situației clinice.

Înțelegerea corectă a mecanismului implicat necesită distincția clară dintre timpul scurs și starea internă a corpului. Vârsta cronologică, adică numărul anilor petruși pe pământ, nu reflectă întotdeauna gradul de uzură al organelor și sistemelor vitale. Vârsta biologică, pe de altă parte, cuantifică nivelul de funcționalitate și de deteriorare naturală sau accelerată a fiziologiei umane.

Două indivizi aflați la aceeași vârstă calendaristică, de exemplu la 60 de ani, pot prezenta diferențe majore în ritmul de îmbătrânire, determinate de factori variabili precum alimentația, activitatea fizică, istoricul medical și prezența afecțiunilor cronicе.

Pentru a cuantifica aceste discrepanțe, cercetătorii au conceput arhitectura software denumită FAHR-Face, un model antrenat pe volumul menționat anterior de fotografii. Din nucleul acestui sistem au derivat două module specializate. Primul, FAHR-FaceAge, se concentrează pe estimarea vârstei biologice prin interpretarea morfologiei faciale.

Cel de-al doilea, FAHR-FaceSurvival, analizează aceleași caracteristici, dar le coroborează cu datele de supraviețuire pentru a estima probabilitatea mortalității la pacienții cu diagnostic oncologic. Algoritmii sunt calibrati să recunoască nuanțe subtile, imperceptibile ochiului neantrenat, în timpul unei examinări clinice standard.

Când se vizează calculul vârstei, procesul de analiză se focalizează asupra zonei frontale, a lateralelor capului, cunoscute sub numele de tâmplie, și a pliegurilor situate între nas și buze. Pe de altă parte, modelul dedicat predicției supraviețuirii acordă o pondere critică regiunii oculare inferioare și zonei de la baza nasului. O dimensiune crucială a investigației o reprezintă corelația dintre aspectul vizual al feței și evoluția prognosticului la bolnavii de cancer. Echipa a procesat o serie de portrete și fișiere medicale pentru a valida capacitatea inteligenței artificiale de a segmenta pacienții în categorii de risc.

Componenta FAHR-FaceSurvival a fost perfectată folosind un set de date suplimentar, format din 34.363 de fotografii ale persoanelor cu cancer, iar validarea a fost efectuată pe cohorte independente de subiecți.

Datele au relevat o disparitate semnificativă: subiecții clasificați de algoritm în grupa cu risc maxim prezentau o probabilitate de deces de peste trei ori mai mare comparativ cu cei din grupa cu risc minim, după ce s-au ajustat statisticile pentru diverși parametri clinici existenți.

Robustețea sistemului i-a uimit chiar pe creatori!

Această constatare nu conferă puterea unei profeții absolute asupra duratei de viață rămase, ci indică o tendință statistică care poate ghida planificarea medicală.

Hugo Aerts, care deține titlul de profesor la Universitatea Harvard și conduce programul de AI în medicină la Mass General Brigham, a punctat importanța istorică a achiziției.

El a afirmat că, până la momentul respectiv, nu exista o dovadă clară că un model digital poate anticipa direct rata de supraviețuire în cancer exclusiv pe baza unei imagini statice.

Impactul stilului de viață asupra anatomiei faciale a fost, de asemenea, cartografiat de studiu. Există o legătură documentată între anumite obiceiuri și semnele de uzură recunoscute de mașină. Fumatul, ingestia excesivă de alcool și utilizarea de substanțe psihoactive tind să producă o aspect facial care imită o vârstă biologică avansată. Printre acești factori, fumatul a demonstrat cea mai strânsă legătură cu accelerarea aspectului îmbătrânit. Subiecții care activeau fumatul la momentul testării păreau mai bătrâni biologic decât cei care lăsaseră obiceiul. La rândul lor, foștii fumători afișau semne de deteriorare facială mai pronunțate decât niciodată fumatorii, sugerând o persistență a efectelor.

Deși aceste date sugerează că istoricul de stil de viață se inscrie pe chip, ele nu permit deducerea sigură a obiceiurilor actuale sau trecute doar prin privirea unei fotografii.

Robustețea sistemului a surprins chiar și pe creatori. Testările au demonstrat că variațiile în unghiul de filmare, intensitatea și culoarea luminii, prezența machiajului sau expresia facială nu perturbau semnificativ acuratețea estimărilor. Raymond Mak, profesor asociat de oncologie radioterapeutică la Harvard Medical School, a exprimat uimirea față de consistența datelor obținute în condiții de fotografiere necontrolate. El a notat că poziția capului, iluminatul și aspectul extern nu alterau rezultatele în mod substanțial.

Mai mult, chiar și în cazurile de intervenții estetice majore, estimările de vârstă au rămas stabilе, indicând faptul că algoritmul nu se bazează doar pe riduri sau modificări cutanate superficiale, ci decodifică structuri și tipare osoase sau musculare mai complexe.

Implementarea practică a acestei tehnologii ar putea transforma fluxul de lucru în oncologie. Evaluarea pre-tratament ar putea integra datele obținute din analiza facială pentru a calibra intensitatea terapiei. Actual, medicii cântăresc o matrice complexă de variabile, inclusiv vârsta, comorbidități, starea generală și profilul tumorii, pentru a stabili planul terapeutic. Pentru pacienții în vârstă sau cu rezerve fiziologice reduse, determinarea capacității de rezistență la proceduri agresive, cum ar fi chirurgia extinsă, iradierea sau chimioterapia sistemică, este vitală.

Scanarea facială oferă un strat suplimentar de informații non-invasive, facilitând deciziile personalizate.

Raymond Mak a subliniat că obiectivul final este transformarea evaluării în bază de date în una mai cantitativă, uniformă și scalabilă, menită să susțină, nu să suprimă, decizia clinică a medicului curant.

Deși perspectiva este optimistă, autorii studiului mențin prudența științifică. Tehnologia se află încă într-o fază experimentală și nu constituie o alternativă la analizele de laborator sau imaginistica medicală clasică. Un portret nu poate confirma un diagnostic de cancer, nici nu poate preciza exact numărul de zile rămase pentru o persoană sănătoasă. Pentru a intra în rutina clinică, sistemul necesită validări suplimentare pentru a dovedi valoarea adăugată față de metodele existente. Provocarea majoră rămâne testarea pe populații demografice diversificate, asigurând că algoritmul nu este bias-uit de caracteristici etnice sau regionale.

Cercetătorii continuă experimentele și au deschis, de asemenea, o platformă publică, permițând oricui să încarce o imagine pentru a primi o estimare a vârstei faciale, consolidând astfel interesul comunității pentru această nouă interfață dintre tehnologie și medicină.