Običajna fotografija obraza bi lahko zdravnikom pomagala oceniti biološko starost človeka in celo tveganje za slabši izid zdravljenja raka. Raziskovalci so razvili dva modela umetne inteligence, ki na obrazu iščeta znake staranja, telesne oslabelosti in zdravstvenega stanja. Vendar poudarjajo, da tehnologija še ni namenjena postavljanju diagnoz ali samostojnemu napovedovanju prihodnosti posameznika.
Raziskovalci ameriškega zdravstvenega sistema Mass General Brigham so temeljni model umetne inteligence FAHR-Face usposobili na več kot 40 milijonih fotografij obrazov.
Na njegovi podlagi so razvili dve različni orodji. Model FAHR-FaceAge ocenjuje biološko oziroma obrazno starost, FAHR-FaceSurvival pa je namenjen ocenjevanju tveganja pri bolnikih z rakom. Rezultate raziskave so objavili v strokovni reviji The Lancet Digital Health.
Biološka in koledarska starost nista vedno enaki
Koledarska starost pove, koliko let je človek živel, medtem ko naj bi biološka starost bolje odražala stanje telesa, njegove rezerve in sposobnost okrevanja.
Dve osebi iste starosti sta lahko namreč v zelo različnem telesnem stanju. Ena je lahko aktivna in brez večjih zdravstvenih težav, druga pa ima lahko manjšo telesno odpornost, več kroničnih bolezni in slabšo sposobnost prenašanja zahtevnega zdravljenja.
Model FAHR-FaceAge je bil dodatno usposobljen na več kot 743.000 fotografijah z znano starostjo ljudi. Pri preskušanju je bila njegova ocena od dejanske starosti v povprečju oddaljena za približno 5,1 leta.
Pomembna ni bila le sama ocenjena starost, temveč tudi razlika med oceno modela in koledarsko starostjo. Če je umetna inteligenca človeka ocenila kot starejšega, kot je bil v resnici, je bilo to pri bolnikih z rakom povezano s slabšim preživetjem.
Drugi model ocenjuje tveganje pri bolnikih z rakom
FAHR-FaceSurvival ne poskuša najprej ugotoviti starosti, temveč neposredno išče obrazne značilnosti, povezane z izidi preživetja pri bolnikih z rakom.
Klinično ocenjevanje so izvedli na podatkih več kot 38.000 bolnikov, rezultate pa preverili še na neodvisni skupini skoraj 4.900 bolnikov. Orodji sta zaznali različne, vendar med seboj dopolnjujoče se informacije.
“Kolikor vemo, je to prvi prikaz, da lahko model umetne inteligence neposredno napove preživetje pri raku iz preproste fotografije,” je dejal soavtor raziskave Hugo Aerts.
To ne pomeni, da bi bilo mogoče na podlagi selfija zanesljivo določiti, koliko časa bo nekdo živel. Model razvršča statistično tveganje v skupinah bolnikov, njegove napovedi pa bo treba potrditi še v prihodnjih raziskavah in pri bolj raznolikem prebivalstvu.
Kateri deli obraza so bili najpomembnejši?
Modela sta pozornost usmerjala na različna območja obraza. FAHR-FaceAge je največ informacij črpal iz gub med nosom in usti, čela tik nad očesnimi jamicami ter predela senc.
FAHR-FaceSurvival pa se je bolj osredotočal na območje pod očmi in okoli nosnega korena. Raziskovalci še ne vedo povsem, katere biološke spremembe model na teh območjih prepoznava.
Možno je, da zaznava izgubo podkožnega tkiva, spremembe kože ali druge drobne znake bolezni in telesne oslabelosti, ki jih zdravniki pri bolniku sicer ocenjujejo z opazovanjem in pregledom.
Kajenje je pustilo najizrazitejšo sled
Raziskava je pokazala tudi povezavo med videzom obraza in življenjskimi navadami. Čezmerno uživanje alkohola, uporaba drog in kajenje so bili povezani z višjo ocenjeno biološko starostjo.
Najjasnejši vzorec so zaznali pri kajenju. Trenutne kadilce je model v povprečju ocenjeval kot starejše od nekdanjih kadilcev, te pa kot starejše od ljudi, ki niso nikoli kadili.
Gre za povezavo, ne za dokaz, da je posamezna navada neposredno povzročila vse zaznane spremembe. Na videz in zdravje vplivajo tudi genetika, bolezni, prehrana, izpostavljenost soncu, spanje in številni drugi dejavniki.
Fotografija zdravniškega pregleda ne bo nadomestila
Po besedah onkologa Raymonda Maka zdravniki potrebujejo boljše načine za ocenjevanje telesnih rezerv in krhkosti bolnikov, preden priporočijo operacijo, obsevanje ali sistemsko zdravljenje.
“Namen je podpreti prilagojene odločitve o zdravljenju, ne nadomestiti zdravnikove presoje,” je poudaril.
Model je bil razmeroma odporen na razlike v osvetlitvi, položaju obraza, izrazu in ličilih. Njegove ocene se pri večini preizkušenih estetskih posegov niso bistveno spremenile, nekoliko večje odstopanje so opazili le po operaciji nosu.
Raziskovalci zdaj izvajajo širšo spletno študijo FaceAge, v katero želijo vključiti ljudi različnih starosti, ras, etničnih okolij in zdravstvenih anamnez. Šele dodatno preverjanje bo pokazalo, ali bi lahko takšna analiza fotografij nekoč postala zanesljiv del kliničnega odločanja.
