OBIČAN selfie može otkriti biološku dob osobe, pa čak i njezine izglede za preživljavanje raka, pokazalo je novo istraživanje. Stručnjaci su razvili dva modela umjetne inteligencije koje su trenirali na više od 40 milijuna fotografija kako bi mogli odrediti ključne zdravstvene pokazatelje. Prvi model procjenjuje biološku dob s većom preciznošću od dosadašnjih algoritama, uz prosječno odstupanje od 5,1 godine, piše Express.

Procjena dobi i rizika od bolesti

Biološko starenje odnosi se na starost tijela s obzirom na zdravlje i funkciju, a ne na broj proživljenih godina. Drugi model, koji je treniran na 34.000 fotografija osoba oboljelih od raka, predviđao je ishode preživljavanja. Pokazalo se da su pacijenti koje je model svrstao u četvrtinu s najvećim rizikom imali tri puta veće izglede za smrt tijekom istraživanja od onih u skupini s najmanjim rizikom.

Pomoć u odlukama o liječenju

"Stanovništvo stari i liječnicima su potrebni bolji načini za procjenu fizičkih rezervi i otpornosti organizma prije nego što preporuče intenzivne tretmane poput zračenja, operacije ili sistemske terapije", rekao je suautor studije dr. Raymond Mak, onkolog s instituta Mass General Brigham u Massachusettsu.

"Cilj nam je da procjena zdravlja na temelju fotografija lica postane mjerljivija, dosljednija i primjenjiva u širem opsegu. Time bi ona postala podrška u odlukama o personaliziranom liječenju, a ne zamjena za liječničku procjenu."

Što lice otkriva o životnim navikama

Model za procjenu biološke dobi, nazvan FAHR-FaceAge, fokusira se na područje čela neposredno iznad očiju i sljepoočnice. S druge strane, FAHR-FaceSurvival, model za predviđanje preživljavanja raka, analizira regiju ispod očiju i oko korijena nosa. Istraživanje je potvrdilo da su životne navike, poput prekomjerne konzumacije alkohola, droga i pušenja, povezane s biološki starijim izgledom.

Najuočljiviji obrazac pokazao se kod pušenja: aktivni pušači izgledaju starije od bivših, a bivši pušači starije od osoba koje nikad nisu pušile.

Praćenje zdravlja i terapijskih učinaka

U radu objavljenom u časopisu The Lancet Digital Health, istraživači navode da bi se ovi alati mogli koristiti za prepoznavanje pacijenata koji vjerojatno neće dobro podnijeti agresivnu terapiju, što bi poboljšalo raspodjelu resursa i kvalitetu života.

"Crte lica odražavaju navike poput pušenja i konzumacije alkohola, pa isti alat može pratiti promjene u načinu života ili učinke tretmana protiv starenja i pružati trenutnu povratnu informaciju", dodali su.

Dr. Mak je istaknuo da su procjene modela FAHR-FaceAge ostale dosljedne bez obzira na razlike u fotografijama, poput poze, osvjetljenja, izraza lica ili šminke: "Model je bio stabilan i kod većine testiranih estetskih zahvata, a manja odstupanja primijećena su samo nakon operacije nosa".

Širenje istraživanja i poziv na sudjelovanje

"Prema našim saznanjima, ovo je prvi dokaz da model umjetne inteligencije može izravno predvidjeti preživljavanje raka na temelju obične fotografije", dodao je profesor Hugo Aerts, direktor programa za umjetnu inteligenciju u medicini u Mass General Brighamu.

Tim sada proširuje svoje istraživanje kroz studiju FaceAge. Cilj im je uključiti 10.000 ljudi kako bi prikupili podatke od osoba različite dobi, rase, etničke pripadnosti i zdravstvene povijesti.