Kako bi fotografija nečijeg lica mogla da pomogne u predviđanju da li će preživeti lečenje raka | Srpska dijaspora

Jedan običan selfi mogao bi da otkrije iznenađujuće mnogo o opštem zdravstvenom stanju i očekivanom životnom veku neke osobe, naročito ako je reč o obolelima od raka.

Istraživači iz ustanove Mass General Brigham u Bostonu razvili su modele veštačke inteligencije za koje tvrde da mogu da procene biološku starost obolelog od raka i njegove izglede za preživljavanje, koristeći samo jednu fotografiju njegovog lica.

Istraživanje, objavljeno u ponedeljak u časopisu The Lancet Digital Health, ukazuje na to da bi analiza lica mogla da postane dodatni alat koji bi lekari koristili prilikom procene izgleda pacijenta za preživljavanje i odlučivanja o tome koji bi pristup lečenju mogao biti najdelotvorniji za obolele od raka.

Biološka starost

„Prilično me je iznenadilo saznanje da iz samo jedne fotografije lica možemo da uočimo pokazatelje rizika od smrtnog ishoda“, rekao je autor studije, dr Rejmond Mak, onkolog specijalizovan za radioterapiju u Institutu za rak Mass General Brigham i član nastavnog osoblja programa za veštačku inteligenciju u medicini pri ustanovi Mass General Brigham, prenosi CNN.

Modeli veštačke inteligencije, obučeni na više od 40 miliona fotografija ljudskih lica, analiziraju različite karakteristike lica kako bi procenili opšte zdravstveno stanje i biološku starost obolelog od raka.

Za razliku od hronološke starosti, koja označava broj godina koje je osoba proživela, biološka starost odražava stepen starenja organizma na ćelijskom i fizičkom nivou.

„Algoritam za procenu starosti analizira područje oko slepoočnica, deo čela iznad očiju, a zatim i ono što nazivamo nazolabijalnom brazdom — liniju koja se spušta od nosa do ugla usana“, objasnio je Mak, govoreći o delovima lica koje modeli veštačke inteligencije uzimaju u obzir prilikom procene biološke starosti.

Koren nosa i područje ispod očiju

„Nasuprot tome, algoritam za predviđanje rizika od smrtnog ishoda posmatra potpuno druge delove lica“, rekao je Mak. „On analizira koren nosa i područje ispod očiju.“

Zanimljivo je, pa čak i pomalo jezivo, to što su delovi lica koje model veštačke inteligencije analizira kako bi predvideo biološku starost i izglede za preživljavanje isti oni na koje se pozivao grčki lekar i filozof Hipokrat u svom delu Knjiga o prognozama, napisanom oko 400. godine pre nove ere. Opisujući znakove gubitka mišićne mase i povećanog rizika od smrtnog ishoda, Hipokrat je naveo „šiljat nos, upale oči i utonule slepoočnice“.

„Pomisliti da naši algoritmi možda ponavljaju mudrost Hipokrata, staru nekoliko milenijuma, za nas je bilo zapanjujuće“, rekao je Mak.

Algoritmi veštačke inteligencije nisu imali nikakva saznanja o drevnim Hipokratovim tekstovima, jer su „naši algoritmi obučavani isključivo na fotografijama lica, uz podatke o tome da li je neka osoba preminula i koliko je imala godina“, objasnio je Mak.

„U obzir se ne uzimaju tekstovi, znanje ni mudrost prikupljeni na internetu“, dodao je. „Zato je bilo prilično jezivo čuti kako Hipokratova zapažanja, posle toliko milenijuma, ponovo odjekuju kroz naše algoritme.“

„Obećavajući dokaz koncepta“

Autori studije naglašavaju da njihovi modeli veštačke inteligencije nisu namenjeni zameni lekara niti postojećih kliničkih procena. Umesto toga, ovu tehnologiju opisuju kao alat u razvoju koji bi jednog dana mogao da pomogne lekarima u proceni zdravstvenog stanja pacijenata i donošenju odluka o izboru terapije.

„Ako bismo mogli rano da uočimo ubrzano starenje ili povišene pokazatelje rizika od smrtnog ishoda, možda bismo mogli da obavimo skrining takvih pacijenata ili da ranije prepoznamo one kojima bi dodatna ispitivanja radi otkrivanja ozbiljnih bolesti mogla biti od koristi“, rekao je Mak.

Iako je novo istraživanje sprovedeno isključivo među obolelima od raka, Mak je istakao da bi dalja istraživanja mogla da pokažu da li se slični rezultati mogu dobiti i kod inače zdravih ljudi koje zanima koliko bi mogli da žive.

Istraživanje primene veštačke inteligencije je fascinantno, ali rezultate još treba klinički proveriti, izjavio je dr Vilbur Lam, rukovodilac istraživanja i profesor pedijatrije i biomedicinskog inženjerstva na Univerzitetu Emori.

„Ovo je izuzetno ubedljivo istraživanje zasnovano na velikom skupu podataka, a utvrđene veze između fotografija lica, biološke starosti i rizika od smrtnog ishoda kod obolelih od raka deluju pouzdano. Međutim, stvarna klinička korist ove tehnologije tek treba da bude potvrđena prospektivnim istraživanjima“, naveo je Lam u imejlu.