Wystarczy jego zdjęcie twarzy, aby AI obliczyło ryzyko zgonu

Naukowcy z Mass General Brigham opracowali model AI, który na podstawie analizy fotografii twarzy pacjenta może oszacować wiek biologiczny, a nawet rokowania przeżycia pacjentów onkologicznych.

• Naukowcy z Mass General Brigham opracowali modele AI analizujące zdjęcia twarzy i na tej podstawie szacujące wiek biologiczny i rokowania pacjentów onkologicznych.
• Model FAHR-Face został wytrenowany na ponad 40 mln zdjęć twarzy. Następnie naukowcy stworzyli dwa narzędzia AI do zastosowań klinicznych: FAHR-FaceAge i FAHR-FaceSurvival.
• Oszacowany przez AI wiek biologiczny różni się od metrykalnego i determinuje szanse przeżycia u pacjentów z nowotworami. Średni błąd szacowania wieku wyniósł 5,1 roku.
• Model FAHR-FaceSurvival osiągnął C-index 0,72 (gdzie 1 to 100% dokładność, a 0,5 – losowa)
• Analiza fotografii może w przyszłości uzupełnić ocenę kliniczną pacjentów przed leczeniem onkologicznym.

Model szacuje, czy organizm pacjenta zniesie uciążliwe leczenie np. chemioterapię

Wykorzystując 40 mln zdjęć twarzy, naukowcy wytrenowali model sztucznej inteligencji, który na podstawie fotografii twarzy szacuje kondycję organizmu.

Na podstawie modelu nazwanego FAHR-Face (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition) zbudowano następnie dwa narzędzia: FAHR-FaceAge do szacowania wieku biologicznego oraz FAHR-FaceSurvival przewidujące szanse przeżycia pacjentów z chorobą nowotworową.

Wiek metrykalny, czyli liczba lat od narodzin, nie odzwierciedla rzeczywistej kondycji organizmu. Dwie osoby w tym samym wieku często bardzo różnią się sprawnością fizyczną, odpornością na obciążenia chorobowe i tym, jak reagują na intensywne leczenie. Ocena tych różnic ma szczególne znaczenie w onkologii, gdzie lekarze musi wziąć pod uwagę korzyści i ryzyko związane m.in. z chemioterapią, radioterapią czy operacją.

FAHR-FaceAge analizuje charakterystyczne obszary twarzy, w tym bruzdy nosowo-wargowe, okolice czoła i skronie. Na tej podstawie szacuje wiek biologiczny. Drugie narzędzie, FAHR-FaceSurvival, pod lupę bierze inne obszary obrazu, zwłaszcza okolice pod oczami oraz nasadę nosa. Według naukowców, różnica między wartościami wieku kalendarzowego a biologicznego może być wykorzystana do określania szans przeżycia pacjentów onkologicznych.

Badacze z Brigham sprawdzili też, czy prognoza algorytmu jest zawsze dokładna, niezależnie od jakości zdjęcia. W tym celu przetestowano działanie algorytmu na zdjęciach wykonanych w różnych konfiguracjach: z różnymi ustawieniami głowy, oświetleniem, mimiką i makijażem. Dokładność FAHR-FaceAge była stabilna, co predysponuje model do zastosowania w każdych warunkach klinicznych. Na jego precyzję nie wpłynęły też znacząco zabiegi chirurgii plastycznej. Niewielkie odchylenia odnotowano po operacji nosa.

Wysoka dokładność prognozy ryzyka zgodnu

W badaniu opublikowanym w „The Lancet Digital Health” model FAHR-FaceSurvival osiągnął C-index na poziomie 0,72, co oznacza, że dobrze rozróżniał pacjentów o wyższym i niższym ryzyku zgonu. Wartość 1 oznaczałaby idealne rozróżnianie, a 0,5 – wynik odpowiadający losowej klasyfikacji pacjentów.

Wśród pacjentów zakwalifikowanych do najwyższej ćwiartki ryzyka odsetek przeżycia pięcioletniego wynosił 17,7 proc., podczas gdy w najniższej ćwiartce sięgał 78,1 proc. Pacjenci z najwyższej grupy ryzyka mieli również 3,23 razy wyższe ryzyko zgonu niż osoby z grupy najniższego ryzyka.

FAHR-FaceAge osiągnął średni błąd bezwzględny wynoszący 5,1 roku. Sam szacowany wiek biologiczny miał jednak ograniczoną zdolność przewidywania ryzyka zgonu – wartość C-index wyniosła 0,57. Dopiero połączenie wyników obu modeli poprawiało dokładność ocenę rokowania.

Badanie objęło 38 183 pacjentów leczonych radioterapią w ośrodkach powiązanych z Harvardem oraz niezależną grupę 4892 pacjentów z Maastricht.

Dodatkowa wiedza o tym, jak mocny jest organizm pacjenta

Już mniej zaskakujący jest wynikający z badania związek między stylem życia a szacowanym wiekiem biologicznym. Osoby intensywnie palące, nadużywające alkoholu lub używające narkotyków częściej wyglądały na starsze biologicznie. Najmocniejsza korelacja występuje u palaczy – palenie papierosów znacznie podwyższa wiek biologiczny. Także byli palacze mają wyższy wiek biologiczny niż osoby, które nigdy nie paliły.

Według Raymonda Maka, onkologa radioterapeuty z Mass General Brigham Cancer Institute i autora publikacji, AI może z powodzeniem pomóc lekarzom w ocenie rezerw fizjologicznych i kruchości organizmu przed wdrożeniem intensywnego leczenia. Nowy model jest dobrym uzupełnieniem standardowej oceny stanu zdrowia przeprowadzanej przez lekarzy przed terapią. Ale jak podkreśla, narzędzie nadaje się do indywidualizacji terapii, nie powinno jednak zastępować decyzji lekarza.

Zaletą rozwiązania jest prostota pozyskania danych do analizy. Fotografia twarzy jest o wiele łatwiejsza do wykonania niż pobranie krwi lub przeprowadzenie dodatkowego badania obrazowego. Aby takie narzędzie mogło być bezpiecznie wykorzystywane w szpitalach, konieczne są dalsze badania potwierdzające jego dokładność w różnych populacjach i grupach pacjentów. Trzeba również ustalić, w jakim stopniu algorytm rzeczywiście odzwierciedla biologiczną kondycję organizmu i które cechy twarzy odpowiadają za przewidywania dotyczące przeżycia.

Czytaj także: Model AI przewiduje rozwój Parkinsona na 3 lata do przodu