Аннотация:
Американские исследователи разработали новое поколение модели распознавания здоровья лица, которая может оценить биологический возраст пациента на основе его черт лица и напрямую оценить риск смерти. Результаты исследования показывают, что эти изображения лица содержат информацию, связанную с прогнозом онкологических больных, что в будущем может помочь врачам более комплексно оценить физическое состояние пациента и дать рекомендации для составления плана лечения.
Эта базовая модель искусственного интеллекта под названием FAHR-Face была разработана исследовательской группой Mass General Brigham, комплексного медицинского учреждения в Массачусетсе, США, и обучена с использованием более 40 миллионов фотографий лиц разных возрастов и этнических групп. На основе этого исследователи разработали два взаимодополняющих инструмента анализа: FAHR-FaceAge и FAHR-FaceSurvival. Первый оценивает биологический возраст человека и использует эту информацию для оценки прогноза рака; последний прогнозирует риск выживания онкологического пациента непосредственно на основе фотографий лица, а не оценивает возраст и затем косвенно делает выводы о результатах.
Исследовательская группа обучила модель, используя клинические фотографии онкологических больных и их последующие медицинские результаты. Среди них FAHR-FaceSurvival использовала 34 363 фотографии лиц онкологических больных для целевого обучения и была проверена на независимом наборе данных о пациентах. Таким образом, исследователи надеются позволить искусственному интеллекту идентифицировать сигналы изображений лиц, связанные с физическим состоянием пациентов и результатами выживания.
Результаты исследования показывают, что FAHR-FaceSurvival обладает сильной способностью различать риски. Согласно результатам прогнозирования модели, около половины пациентов с самым высоким 10% риском смерти умерли в течение 90 дней; в то время как доля пациентов с самым низким 10%-ным диапазоном риска составляла около 2%. При сравнении по квартилям риск смерти в группе самого высокого риска также был значительно выше, чем в группе самого низкого риска, со скорректированным коэффициентом риска 3,23.
Исследователи также обнаружили, что разрыв между биологическим возрастом, оцененным искусственным интеллектом, и фактическим возрастом также связан с выживаемостью онкологических больных. Среди пациентов, получавших лучевую терапию, те, чьи лица выглядели как минимум на пять лет старше своего фактического возраста, имели на 21 процент более высокий риск смерти в течение среднего периода наблюдения, продолжавшегося около четырех лет. У тех, чьи лица выглядели как минимум на пять лет моложе своего фактического возраста, риск смерти был на 17 процентов ниже.
Это не означает, что человек, который выглядит моложе, обязательно лучше борется с раком. Биологический возраст в исследовании представляет собой показатель, оцениваемый искусственным интеллектом на основе внешнего вида, и не является прямым показателем клеточного старения, функции органов или состояния иммунной системы. Вероятно, это отражает сочетание напряжения тела, изменений мышц и мягких тканей, а также других факторов, связанных со здоровьем, но какие именно физиологические сигналы идентифицирует модель, до сих пор до конца не понятно.
Анализируя область внимания модели, исследователи обнаружили, что места на лице, на которых фокусировались два инструмента, были разными. FAHR-FaceAge в основном анализирует носогубные складки от носа до уголков рта, области лба и висков; FAHR-FaceSurvival больше внимания уделяет области под глазами и вокруг переносицы. Это говорит о том, что прогнозирование биологического возраста и прогнозирование риска выживания могут основываться на разной информации о лице.
Исследовательская группа считает, что эта технология может в будущем помочь врачам лучше оценить физические резервы и слабости пациента, прежде чем принимать решение о хирургическом вмешательстве, лучевой терапии или системном медикаментозном лечении. Ожидается, что для пожилых пациентов, имеющих сложные заболевания или не имеющих полных традиционных данных о биомаркерах, анализ фотографий лица станет недорогим и простым в использовании вспомогательным методом оценки.
Исследование также показало, что существует связь между образом жизни и биологическим возрастом лица, причем наиболее заметной связью является курение, а лица становятся старше. С подобными явлениями также связаны чрезмерное употребление алкоголя и употребление наркотиков. Исследователи также заявили, что FAHR-FaceAge показал определенную стабильность под разными углами съемки, освещением, выражением лица и условиями макияжа, а также сохранил относительно стабильные результаты оценки после большинства протестированных пластических операций, но операция ринопластики приведет к меньшим изменениям.
Тем не менее исследователи и сторонние эксперты подчеркивают, что технология пока не может напрямую заменить заключение врача. Точность прогнозов модели не означает автоматически, что она улучшает фактические результаты лечения. Будущие исследования все еще должны подтвердить, может ли добавление результатов анализа лица к истории болезни, данным осмотров и физической оценки, уже известным врачам, еще больше повысить точность прогнозов и действительно помочь пациентам достичь лучших результатов лечения.
Кроме того, группы пациентов, используемые для модельного обучения, в основном из стран с высоким уровнем дохода. Как обеспечить, чтобы оно подходило для разных этнических групп, возрастных групп и медицинских условий, по-прежнему остается важным вопросом. Поскольку черты лица могут быть связаны с этническим происхождением и ранее существовавшими заболеваниями, ИИ также может унаследовать предвзятость в данных обучения. Поэтому перед крупномасштабным применением необходимы более обширные независимые проверки и проспективные клинические исследования.
Соответствующие результаты исследования опубликованы в журнале The Lancet Digital Health. Исследовательская группа надеется, что в будущем из обычной фотографии можно будет извлечь более количественные показатели здоровья, чтобы анализ лица мог стать дополнительным инструментом для клинической оценки риска, а не определять возможности лечения пациента, основываясь только на внешнем виде.
Комментарии