Чи може звичайна фотографія обличчя розповісти про стан здоров’я і навіть допомогти спрогнозувати тривалість життя? Науковці розробили систему штучного інтелекту FAHR-Face, здатну оцінювати біологічний вік людини та виявляти візуальні ознаки, пов’язані з ризиком смертності. Для навчання моделі дослідники використали понад 40 мільйонів фотографій облич, а її прогностичні можливості перевірили на даних пацієнтів з онкологічними захворюваннями. Результати виявилися багатообіцяльними.
Чи означає це, що за селфі незабаром можна буде оцінити стан здоров’я та передбачити тривалість життя? Поки що говорити про це зарано: моделі досліджували переважно в контексті онкології, а їхні результати не дають змоги точно передбачити, скільки проживе конкретна людина. Розбираємося, як працює технологія FAHR-Face, що саме вдалося виявити науковцям і яке значення це відкриття може мати для медицини майбутнього.
Базову модель FAHR-Face попередньо навчали на понад 40 мільйонах фотографій із набору WebFace42M. Згідно з документацією авторів у репозиторії AIM-Harvard, ідеться про зображення облич. Це не база з 40 мільйонів онкологічних історій із відомими результатами лікування.
Інструмент | Чого його навчали | Як використовують результат |
|---|---|---|
FAHR-FaceAge | Передбачати хронологічний, тобто паспортний, вік за фотографією | Досліджують, чи пов’язане відхилення оцінки від паспортного віку з виживаністю |
FAHR-FaceSurvival | Оцінювати ризик смерті за фотографіями пацієнтів | Перевіряють, наскільки добре показник розподіляє пацієнтів за прогнозом |
Вислів «біологічний вік за обличчям» тут потребує уточнення. Алгоритм не вимірює старіння серця, нирок чи імунної системи. Дослідники розглядають оцінку за фотографією як можливий біомаркер — непряму ознаку, яка може бути пов’язана зі станом здоров’я.
Алгоритм FAHR-FaceAge визначав вік людини із середнім відхиленням від фактичного віку лише на 5,1 року, повідомляє репозиторій авторів.
Дослідники перевірили роботу штучного інтелекту на двох групах пацієнтів, які проходили променеву терапію. До першої увійшли понад 38 тисяч людей із клінічної бази Гарварду, до другої — майже 4900 пацієнтів із незалежної бази Maastro. Водночас у відкритих матеріалах дослідження є невелика розбіжність у чисельності першої групи, яка потребує уточнення.
Результати показали, що люди, чий вік за оцінкою ШІ був на п’ять або більше років вищим за фактичний, мали підвищений ризик смерті. Різниця становила 21% за відносним показником ризику навіть з урахуванням інших клінічних чинників. Однак це не означає, що ймовірність смерті кожного такого пацієнта зростає на 21 відсотковий пункт.
Інша модель, FAHR-FaceSurvival, також продемонструвала здатність прогнозувати ризики. У тестовій групі її показник C-index становив 0,72. Це означає, що приблизно у 72% придатних для порівняння пар пацієнтів алгоритм правильно визначав, у кого несприятлива подія настане раніше. Водночас ефективність моделі відрізнялася залежно від групи пацієнтів: показники варіювалися від 0,53 до 0,88.
Штучний інтелект здатен знаходити на фотографіях облич ознаки, пов’язані з прогнозом захворювання, але поки що не може достовірно передбачити тривалість життя конкретної людини.
За повідомленням Mass General Brigham, поєднання двох показників покращувало відповідність моделі даним про виживаність у зовнішній перевірочній групі. Саме по собі покращення статистичної моделі ще не доводить користі для лікування.
Автори провели ретроспективний аналіз: зіставили фотографії з уже накопиченими клінічними даними. Вони не випробовували підхід, за якого лікарі використовують підказку ШІ, змінюють лікування, а потім перевіряють, чи стало пацієнтам краще. Досліджували загальну виживаність. Вона враховує смерті з будь-яких причин, тому автоматично приписувати кожен результат раку було б помилкою.
Тут постає те саме питання, що й під час обговорення повного МРТ тіла без скарг: що корисного зміниться для людини після отримання результату? Здатність технології видати показник ще не дає відповіді на це запитання.
Реймонд Мак із команди розробників описує призначення системи як підтримку персоналізованих рішень щодо лікування. Mass General Brigham також повідомляє про попередню патентну заявку частини авторів на алгоритми аналізу здоров’я за обличчям. Такий інтерес слід враховувати, оцінюючи подальші заяви про технологію.
Завантажити фотографію й отримати дослідницьку оцінку FaceAge вже можна: такий формат пропонує відкритий FaceAge Research Study. Автори призначають опубліковані моделі для академічних досліджень і вважають за потрібне додатково перевіряти їх перед клінічним застосуванням.
Описане дослідження не підтверджує такої можливості. Його результати стосуються загальної виживаності; повернення пухлини — окремий результат, який потребує окремої перевірки.
Надійність такого способу в представленому дослідженні не підтверджена. Різниця між двома оцінками віку не доводить ані успішності лікування, ані погіршення стану.
Не варто надсилати чужий знімок до дослідницького сервісу без поінформованої згоди людини. Спершу потрібно обговорити мету завантаження, умови зберігання та можливе подальше використання зображення.
Одна оцінка віку за фотографією не є підставою для такого обстеження. Рішення залежить від скарг, історії хвороби та рекомендацій лікаря; окремо розглянуто обмеження МРТ усього тіла для профілактики.
Ні, дослідницька оцінка FaceAge не замінює призначеного спостереження. Сприятлива цифра за фотографією не підтверджує відсутності хвороби й не скасовує обстежень.
Дослідницький показник за фотографією не повинен бути самостійною підставою для відмови в лікуванні. Навіть несприятливий прогноз потребує обговорення доступних варіантів, цілей допомоги та побажань самого пацієнта.
Як вам стаття?
Поділитися
