Nova tehnologija analizira fotografiju lica kako bi procijenila biološku dob i rizik od smrtnog ishoda kod oboljelih od raka. Istraživači smatraju da bi mogla pomoći liječnicima pri odabiru terapije, ali upozoravaju da su potrebna dodatna istraživanja.
Umjetna inteligencija mogla bi dobiti novu ulogu u onkologiji. Znanstvenici su razvili sustav koji na temelju jedne fotografije ljudskog lica može procijeniti biološku dob osobe i predvidjeti izglede za preživljenje nakon dijagnoze raka.
Tehnologiju su razvili stručnjaci američkog zdravstvenog sustava Mass General Brigham, a njezini rezultati upućuju na to da bi analiza lica u budućnosti mogla pomoći liječnicima u procjeni zdravstvenog stanja pacijenata i donošenju odluka o liječenju.
Kako piše The Guardian, istraživači su sustav trenirali na više od 40 milijuna fotografija lica osoba različite dobi i etničke pripadnosti. Cilj je bio razviti pouzdaniji način procjene biološke dobi i rizika od smrtnog ishoda kod pacijenata oboljelih od raka.
Dva algoritma analiziraju različite dijelove lica
Razvijeni sustav obuhvaća dva alata, FAHR FaceAge i FAHR FaceSurvival, koji koriste analizu fotografija, ali imaju različite zadatke.
Prvi alat, FAHR FaceAge, procjenjuje biološku dob, odnosno koliko osoba izgleda staro u odnosu na njezinu stvarnu, kronološku dob. Na temelju te procjene algoritam procjenjuje i povezanost biološke dobi s izgledima za preživljenje.
Drugi alat, FAHR FaceSurvival, izravno procjenjuje rizik od smrtnog ishoda na temelju obilježja lica, bez posredne procjene biološke dobi.
Algoritmi pritom analiziraju različita područja lica. FAHR FaceAge usredotočuje se na bore između nosa i kutova usana, područje čela iznad očnih duplji te sljepoočnice. FAHR FaceSurvival analizira područje ispod očiju i oko korijena nosa.
Iako su razvijeni na temelju istog modela umjetne inteligencije, alati mogu prepoznati različite obrasce povezane sa zdravstvenim stanjem osobe.
Pacijenti koji izgledaju starije imali su veći rizik od smrtnog ishoda
Rezultati istraživanja pokazali su povezanost između procijenjene biološke dobi i ishoda liječenja kod pacijenata oboljelih od raka koji su u Sjedinjenim Američkim Državama primali radioterapiju.
Pacijenti koji su prema procjeni algoritma izgledali najmanje pet godina starije od svoje stvarne dobi imali su 21 posto veći rizik od smrtnog ishoda tijekom prosječnog četverogodišnjeg praćenja u usporedbi s ostalim sudionicima.
S druge strane, oni koji su izgledali najmanje pet godina mlađe od svoje kronološke dobi imali su 17 posto manji rizik.
Istraživači smatraju da bi takvi rezultati mogli upućivati na povezanost izgleda lica s općim fizičkim stanjem organizma i sposobnošću podnošenja zahtjevnih terapija.
Važno je, međutim, naglasiti da rezultati pokazuju statističku povezanost, a ne dokazuju da izgled lica sam po sebi određuje koliko će dugo netko živjeti.
Pušenje, alkohol i druge navike povezane sa starijim izgledom
Istraživanje je otkrilo i povezanost određenih životnih navika s procijenjenom biološkom dobi.
Prema rezultatima, intenzivna konzumacija alkohola, uporaba droga i pušenje bili su povezani s time da osobe na fotografijama izgledaju biološki starije.
Zanimljivo je i da je alat za procjenu biološke dobi pokazao stabilne rezultate unatoč uobičajenim razlikama među fotografijama. Promjene položaja glave, osvjetljenja, izraza lica i šminke uglavnom nisu bitno utjecale na procjene.
Ta bi značajka mogla biti važna za buduću primjenu tehnologije u svakodnevnoj medicinskoj praksi, gdje fotografije nisu uvijek snimljene pod jednakim uvjetima.
Može li umjetna inteligencija pomoći pri odabiru terapije?
Jedna od mogućih primjena nove tehnologije jest procjena fizičke spremnosti pacijenta prije zahtjevnih medicinskih postupaka, uključujući operacije, zračenje i sistemsko liječenje.
Kako prenosi The Guardian, Raymond Mak, onkolog i radioterapeut iz sustava Mass General Brigham, istaknuo je potrebu za boljim metodama procjene fizičkih rezervi i krhkosti pacijenata prije preporučivanja intenzivnih terapija.
Takva procjena mogla bi liječnicima pružiti dodatne informacije pri odlučivanju o pristupu liječenju, osobito kod starijih osoba i pacijenata čije se opće zdravstveno stanje znatno razlikuje unatoč sličnoj kronološkoj dobi.
Istraživači pritom naglašavaju da tehnologija treba podupirati liječničku procjenu, a ne je zamijeniti. Konačne odluke o liječenju i dalje bi se morale temeljiti na cjelovitoj medicinskoj procjeni, dijagnozi, nalazima i individualnim potrebama pacijenta.
Obećavajući rezultati, ali potrebna su dodatna istraživanja
Istraživanje, čiji su rezultati objavljeni u znanstvenom časopisu The Lancet Digital Health, predstavlja važan korak u proučavanju mogućnosti primjene umjetne inteligencije u medicini.
Ipak, prije nego što bi analiza fotografije lica postala dio rutinske kliničke prakse, potrebno je provesti dodatna istraživanja i potvrditi pouzdanost modela u različitim skupinama pacijenata i zdravstvenim okolnostima.
Potrebno je utvrditi koliko precizno sustav procjenjuje rizik kod pojedinačnih pacijenata te kako se njegovi rezultati mogu povezati s postojećim metodama procjene i kliničkim smjernicama.
Važno je uzeti u obzir i zaštitu privatnosti jer fotografije lica predstavljaju osjetljive biometrijske podatke. Primjena takvih alata zahtijevala bi jasna pravila o pristanku pacijenata, čuvanju podataka i odgovornoj uporabi rezultata.
Nova tehnologija zasad predstavlja obećavajući istraživački alat, a ne zamjenu za liječnički pregled ili pouzdanu prognozu za pojedinca. Ako buduća istraživanja potvrde njezinu vrijednost, analiza fotografije mogla bi postati još jedan izvor informacija koji liječnicima pomaže u prilagodbi liječenja potrebama svakog pacijenta.
