IA prezice riscul de deces la pacienții cu cancer dintr-o singură fotografie a feței

Datele despre riscul de deces sunt șocante!

O imagine unică a chipului uman poate dezvălui informații esențiale despre șansele de supraviețuire ale celor care luptă cu boala.

Un sistem bazat pe inteligență artificială, creat de specialiști de la Mass General Brigham din Boston, SUA, reușește să prezice riscul de deces și să estimeze vârsta biologică a pacienților oncologici, folosind exclusiv o singură fotografie a feței.

Rezultatele cercetării, publicate în revista The Lancet Digital Health, arată că algoritmul reușește să diferențiază clar grupurile de pacienți cu niveluri distincte de supraviețuire.

Deși tehnologia rămâne la stadiu de cercetare și nu este încă gata a fi integrată în deciziile clinice curente, datele sunt convingătoare: în perioada de urmărire, probabilitatea decesului a fost mai mare cu peste trei ori la acei pacienți cărora sistemul le-a atribuit cele mai ridicate scoruri, comparativ cu cei din categoria de risc redus.

Echipa din spatele proiectului este condusă de Raymond Mak, medic radioterapeut la Mass General Brigham Cancer Institute, și de Hugo Aerts, specialist în inteligență artificială care activitatea sa împarte între instituția din Boston și Universitatea Maastricht din Țările de Jos. Punctul de plecare a fost un model numit FAHR-Face, antrenat pe o bază de date imensă, formată din peste 40 de milioane de imagini ale unor persoane cu vârste și origini etnice diverse.

Acest tip de instrument învață inițial să recunoască trăsăturile feței, pentru a fi apoi adaptat la sarcini specifice.

În acest caz, cercetătorii au creat două variante distincte: una care estimează indicatorul vârstei biologice pe baza aspectului facial și o alta care evaluează riscul de deces la pacienții cu cancer.

Vârsta biologică reflectă gradul real de îmbătrânire a organismului, deși algoritmul nu măsoare direct procesele biologice subzacente.

Pentru a antrena modelul de predicție a mortalității, specialiștii au procesat fotografiile și datele de supraviețuire ale mai mult de 34.000 de pacienți supuși radioterapiei în centre din Boston, acoperind perioada 2008-2023. Ulterior, validarea a fost efectuată pe alte două cohorțe: aproximativ 3.800 de persoane din Boston și aproape 4.900 tratate la o clinică din Maastricht.

Contextul e important: încă din 2025, aceeași echipă prezenta instrumentul FaceAge, care arăta că pacienții cu cancer păreau, în medie, cu aproape cinci ani mai în vârstă decât vârsta lor cronologică.

Medicii care aveau acces la aceste rezultate au putut aprecia mai precis așteptările privind viața celor aflați în îngrijire paliativă. Autorii susțin că noul model este mai precis în estimarea vârstei biologice decât cele anteriori.

Când vine vorba despre riscul de deces la pacienții testați, datele sunt șocante.

Dintre cei 122 de pacienți încadrați de algoritm în categoria cu cel mai mare risc, 52,5% au decedat în primele 90 de zile de la evaluare.

În opoziție, în grupul cu riscul cel mai scăzut, format din 975 de pacienți, proporția morților a fost de doar aproximativ 2%.

Modelul de vârstă biologică a generat rezultate coerente: dintre cei 1.060 de pacienți care păreau cu peste 20 de ani mai în vârstă, 21% au murit în aceeași perioadă.

Procentul a coborât la aproximativ 6% în cazul celor 4.195 de persoane cărora algoritmul le-a atribuit o vârstă cu cel puțin zece ani mai mică decât cea din acte.

Ambele instrumente analizează trăsături diferite și fiecare a fost corelat separat cu supraviețuirea.

Testele au demonstrat că estimările rămân relativ stabile chiar și când condițiile de iluminare, unghiul fotografiei, expresia facială sau machiajul se schimbă.

Totuși, aceste variații nu sunt neutre: modificarea luminii sau a expresiei a deplasat vârsta estimată cu aproximativ doi ani, în medie, iar uneori efectul a fost chiar mai mare.

Majoritatea intervențiilor estetice testate au avut un impact marginal asupra rezultatelor finale.

Instrumentul nu e încă gata pentru spitale!

Un aspect fascinant al cercetării l-a fost generarea hărților de atenție, care arată pe ce zone ale imaginii se concentrează fiecare algoritm. Cel pentru riscul de deces focalizează pe regiunea de sub ochi și pe rădăcina nasului.

Cel pentru vârsta biologică se axează pe tâmple, frunte și șanțurile nazolabiale, adică liniile care coboară de la nas spre colțurile gurii. O coincidență interesantă este că aceste zone corespund descrierilor din tratatul Prognostic al lui Hipocrate, redactat în Antichitate. Medicul grec asocia nasul ascuțit, ochii înfundați și tâmplele scobite cu apropierea morții.

Această asemănare a surprins cercetătorii, deoarece algoritmii au fost antrenați doar pe fotografii și date de supraviețuire, fără acces la texte medicale istorice. Oncologul Raymond Mak a observat aceleași semne la pacienții în stadiu terminal: tâmple scobite, ochi înfundați și pierderea țesutului din jurul nasului.

Deși medicul crede că algoritmul recunoaște modificările cauzate de pierderea de țesut și masă musculară, subliniază că este încă o ipoteză.

Instrumentul nu este încă pregătit pentru utilizarea directă în spitale. Modelele au fost concepute nu pentru a înlocui evaluările medicale, ci pentru a oferi date suplimentare despre starea pacienților. Potrivit lui Raymond Mak, detectarea timpurie a semnelor de îmbătrânire accelerată sau a unui risc ridicat de deces ar putea ghida medicii să decidă când sunt necesare investigații suplimentare.

Un avantaj major al metodei este costul extrem de redus, deoarece analiza necesită doar o fotografie realizată cu un aparat foto obișnuit sau o cameră web.

Deși modelul de vârstă a fost evaluat și pe fotografii din baze de date generale, capacitatea de a anticipa riscul de deces a fost studiată exclusiv la pacienți oncologici supuși radioterapiei.

Rămâne neclar dacă instrumentul ar putea oferi informații utile despre supraviețuire și în populația generală.

Criticile externe sunt esențiale pentru a înțelege limitele tehnologiei.

Miroslaw Bober, profesor de procesare video și inteligență artificială la University of Surrey, din Marea Britanie, a declarat pentru Science Media Centre că studiul aduce dovezi importante privind legătura dintre aspectul feței și supraviețuirea pacienților tratați prin radioterapie.

Totuși, el a atras atenția că posibilitatea de a anticipa un deces nu înseamnă că sunt cunoscute cauzele acestuia. Specialistul, care nu a participat la studiu, a mai precizat că algoritmul estimează vârsta bazat pe aspectul feței, fără a măsoare procesele biologice ale îmbătrânirii.

În plus, autorii nu au comparat performanța algoritmilor cu evaluările clinice făcute de medici, ceea ce lasă neclar dacă tehnologia poate identifica semne pe care specialiștii nu le-ar observa.

Aceeași problemă a fost semnalată și de Suchi Saria, șefă a laboratorului de învățare automată în sănătate de la Johns Hopkins University, din SUA. O estimare corectă a supraviețuirii nu garantează că medicii află ceva nou despre pacient sau că îngrijirea acestuia se îmbunătățește. Saria apreciază totuși calitatea studiului și consideră că analiza feței ar putea oferi informații despre sănătate care până acum erau greu de obținut. Cercetarea nu a inclus nici evaluări ale fragilității, după cum a semnalat Emma Pierson, profesor asistent de informatică la University of California, Berkeley. Fragilitatea descrie rezervele fizice ale pacientului și capacitatea sa de a face față bolii și tratamentului.

Raymond Mak a explicat că echipa lucrează deja la un studiu separat, în care compară rezultatele algoritmului cu teste de forță și rezistență fizică la pacienți vârstnici cu cancer pulmonar.

Există, totuși, limite clare în generalizarea rezultatelor. Emma Pierson a atras atenția asupra riscului ca algoritmii să reproducă inegalitățile existente în sistemul medical. Dacă pacienții din anumite grupuri rasiale au avut parte în trecut de îngrijiri mai precare, aceste diferențe s-ar putea reflecta și în predicțiile bazate pe fotografii.

Autorii au raportat totuși rezultate comparabile indiferent de vârstă, sex sau tipul de cancer. Pacienții incluși proveneau în principal din centre medicale din țări cu venituri mari, iar toți făceau radioterapie.

Wilbur Lam, profesor de pediatrie și inginerie biomedicală la Emory University, din SUA, consideră că tehnologia trebuie testată și în studii longitudinale care urmăresc pacienții după momentul evaluării, pentru a stabili dacă folosirea ei aduce beneficii concrete în îngrijirea medicală.

În plus, algoritmul ar trebui verificat și la persoane cu alte trăsături ale feței, alte culori ale pielii și din alte grupe de vârstă, a adăugat Lam.

Autorii studiului recunosc, la rândul lor, că sunt necesare teste suplimentare pentru a afla dacă analiza fotografiilor oferă informații utile în plus față de metodele prin care medicii evaluează în prezent prognosticul pacienților.