Может ли обычная фотография лица рассказать о состоянии здоровья и даже помочь спрогнозировать продолжительность жизни? Ученые разработали систему искусственного интеллекта FAHR-Face, способную оценивать биологический возраст человека и выявлять визуальные признаки, связанные с риском смертности. Для обучения модели исследователи использовали более 40 миллионов фотографий лиц, а ее прогностические возможности проверили на данных пациентов с онкологическими заболеваниями. Результаты оказались многообещающими.
Означает ли это, что по селфи скоро можно будет оценить состояние здоровья и предсказать продолжительность жизни? Пока говорить об этом преждевременно: модели исследовали преимущественно в контексте онкологии, а их результаты не позволяют точно предсказать, сколько проживет конкретный человек. Разбираемся, как работает технология FAHR-Face, что именно удалось обнаружить ученым и какое значение открытие может иметь для медицины будущего.
Базовую модель FAHR-Face предварительно обучали на более чем 40 миллионах фотографий из набора WebFace42M. По документации авторов в репозитории AIM-Harvard, речь идёт об изображениях лиц. Это не база из 40 миллионов онкологических историй с известными исходами лечения.
Инструмент | Чему его обучали | Как используют результат |
|---|---|---|
FAHR-FaceAge | Предсказывать хронологический, то есть паспортный, возраст по фотографии | Изучают, связано ли отклонение оценки от паспортного возраста с выживаемостью |
FAHR-FaceSurvival | Оценивать риск смерти по фотографиям пациентов | Проверяют, насколько хорошо показатель разделяет пациентов по прогнозу |
Выражение «биологический возраст по лицу» здесь требует оговорки. Алгоритм не измеряет старение сердца, почек или иммунной системы. Исследователи рассматривают фотографическую оценку как возможный биомаркер — косвенный признак, который может быть связан с состоянием здоровья.
Алгоритм FAHR-FaceAge определял возраст человека со средним отклонением от фактического возраста всего на 5,1 года, сообщает репозиторий авторов.
Исследователи проверили работу искусственного интеллекта на двух группах пациентов, проходивших лучевую терапию. В первую вошли более 38 тысяч человек из Гарвардской клинической базы, во вторую — почти 4900 пациентов из независимой базы Maastro. При этом в открытых материалах исследования есть небольшое расхождение в численности первой группы, которое требует уточнения.
Результаты показали, что люди, чей возраст по оценке ИИ был на пять и более лет выше фактического, имели повышенный риск смерти. Разница составила 21% по относительному показателю риска даже с учетом других клинических факторов. Однако это не означает, что вероятность смерти каждого такого пациента увеличивается на 21 процентный пункт.
Другая модель, FAHR-FaceSurvival, также продемонстрировала способность прогнозировать риски. В тестовой группе ее показатель C-index составил 0,72. Это означает, что примерно в 72% подходящих для сравнения пар пациентов алгоритм правильно определял, у кого неблагоприятное событие наступит раньше. При этом эффективность модели различалась в зависимости от группы пациентов: показатели варьировались от 0,53 до 0,88.
Искусственный интеллект способен находить на фотографиях лица признаки, связанные с прогнозом заболевания, но пока не может достоверно предсказать продолжительность жизни конкретного человека.
По сообщению Mass General Brigham, сочетание двух показателей улучшало соответствие модели данным выживаемости во внешней проверочной группе. Улучшение статистической модели само по себе ещё не доказывает пользу для лечения.
Авторы провели ретроспективный анализ: сопоставили фотографии с уже накопленными клиническими данными. Они не испытывали подход, при котором врачи используют подсказку ИИ, меняют лечение и затем проверяют, стало ли пациентам лучше. Исследовали общую выживаемость. Она учитывает смерти от любых причин, поэтому автоматически приписывать каждый исход раку было бы ошибкой.
Здесь действует тот же вопрос, который возникает при обсуждении полного МРТ тела без жалоб: что полезного изменится для человека после получения результата? Способность технологии выдать показатель ещё не отвечает на этот вопрос.
Рэймонд Мак из команды разработчиков описывает назначение системы как поддержку персонализированных лечебных решений. Mass General Brigham также сообщает о предварительной патентной заявке части авторов на алгоритмы анализа здоровья по лицу. Такой интерес следует учитывать при оценке дальнейших заявлений о технологии.
Загрузить фотографию и получить исследовательскую оценку FaceAge уже можно: такой формат предлагает открытый FaceAge Research Study. Опубликованные модели авторы предназначают для академических исследований и считают нужным дополнительно проверять перед клиническим применением.
Описанное исследование не устанавливает такую возможность. Его результаты касаются общей выживаемости; возвращение опухоли — отдельный исход, для которого нужна отдельная проверка.
Надёжность такого способа в представленном исследовании не подтверждена. Разница между двумя оценками возраста не доказывает ни успех лечения, ни ухудшение состояния.
Не стоит отправлять чужой снимок в исследовательский сервис без информированного согласия человека. Сначала нужно обсудить цель загрузки, условия хранения и возможное дальнейшее использование изображения.
Одна оценка возраста по фотографии не служит основанием для такого обследования. Решение зависит от жалоб, истории болезни и рекомендаций врача; отдельно разобраны ограничения МРТ всего тела для профилактики.
Нет, исследовательская оценка FaceAge не заменяет назначенное наблюдение. Благоприятная цифра по фотографии не подтверждает отсутствие болезни и не отменяет обследования.
Исследовательский показатель по фотографии не должен становиться самостоятельным основанием для отказа в лечении. Даже неблагоприятный прогноз требует обсуждения доступных вариантов, целей помощи и предпочтений самого пациента.
Как вам статья?
Поделиться
