Ученые использовали искусственный интеллект для анализа лиц онкологических больных, чтобы предсказать результаты выживания и в некоторых случаях превзойти краткосрочные прогнозы врачей относительно продолжительности жизни. Исследователи использовали алгоритм глубокого обучения для измерения биологического возраста испытуемых и обнаружили, что черты лица больных раком в среднем выглядят примерно на пять лет старше их хронологического возраста. Новый технологический инструмент, известный как FaceAge, является частью растущего стремления использовать оценки старения органов тела в качестве так называемых биомаркеров потенциальных рисков заболеваний. Достижения в области ИИ подстегнули эти усилия из-за его способности учиться на больших наборах данных о здоровье и делать прогнозы риска на их основе. Исследование показало, что информация, полученная из изображений лиц, может быть «клинически значимой», сказал Хьюго Аэртс, соавтор статьи об исследовании, опубликованной в журнале Lancet Digital Health в четверг. «Эта работа демонстрирует, что фотография, например, простое селфи, содержит важную информацию, которая может помочь пациентам и врачам принимать клинические решения и составлять планы лечения», — сказал Аэртс, директор по ИИ в медицине в Массачусетской больнице имени генерала Бригама. «То, насколько лет выглядит человек по сравнению с его хронологическим возрастом, действительно имеет значение — люди с FaceAges, которые моложе своего хронологического возраста, чувствуют себя значительно лучше после терапии рака», — добавил он. Ученые обучили FaceAge на 58 851 фотографии предположительно здоровых людей из общедоступных наборов данных. Затем они протестировали алгоритм на 6 196 больных раком, используя фотографии, сделанные в начале лучевой терапии. Среди больных раком, чем старше FaceAge, тем хуже результаты выживания, даже после корректировки на хронологический возраст, пол и тип рака. Эффект был особенно выражен для людей, которые выглядели старше 85 лет. Затем ученые попросили 10 врачей и исследователей спрогнозировать, будут ли пациенты, получающие паллиативную лучевую терапию при запущенных формах рака, живы через шесть месяцев. Оценщики были правы примерно в 61 проценте случаев, когда у них был доступ только к фотографии пациента, но этот показатель увеличился до 80 процентов, когда они также использовали анализ FaceAge. По словам исследовательской группы, к возможным ограничениям FaceAge относятся погрешности в данных и вероятность того, что показания будут отражать ошибки в модели, а не фактические различия между хронологическим и биологическим возрастом. В настоящее время ученые тестируют технологию на более широком круге пациентов, а также оценивают ее способность прогнозировать заболевания, общее состояние здоровья и продолжительность жизни. Изучение биомаркеров старения является предметом интенсивной исследовательской деятельности. В феврале ученые представили простой анализ крови, позволяющий определить, насколько быстро стареют внутренние органы, и помочь выявить повышенный риск 30 заболеваний, включая рак легких.
Старение лица — это область растущего интереса, и ученые изучают различные методы. Одна из них — это концепция воспринимаемого старения : другими словами, насколько старым человек выглядит для опытных медицинских работников, а не насколько он биологически стар. Исследователи говорят, что воспринимаемое старение стало потенциальным предиктором смертности и нескольких возрастных заболеваний. Недостатком является то, что получение данных путем человеческого наблюдения требует много времени и затрат. По словам Жауме Бакардита, специалиста по искусственному интеллекту из Ньюкаслского университета, который применял эту технологию к восприятию старения, оценка FaceAge оказалась «весьма тщательной». Однако необходимо больше объяснений того, как работает технология ИИ, чтобы выявить потенциальные искажающие факторы, добавил он. «То есть, на каких частях лица они основывают свои прогнозы?» — сказал Бакардит. «Это поможет выявить потенциальные факторы, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными».
https://www.ft.com/content/3ac60aaf-3b55-4f1c-858c-7b42b4cbd914