FAHR-Face néven új egészségügyi mesterséges intelligencia modellt fejlesztettek a Mass General Brigham kutatói, amely egyetlen arcfotó alapján képes lehet daganatos betegek túlélési kockázatának becslésére. A több mint 40 millió arcképen tanított rendszer vizsgálatában a legmagasabb kockázati csoportba sorolt betegek halálozási kockázata több mint háromszorosa volt a legalacsonyabb kockázatú csoporténak.
A kutatás eredményei október 19-én jelentek meg a The Lancet Digital Health tudományos folyóiratban. A Mass General Brigham kutatócsoportja olyan alapmodellt fejlesztett, amelyből két különálló egészségügyi alkalmazás készült. A FAHR-FaceAge a biológiai életkort próbálja megbecsülni az arc megjelenése alapján, míg a FAHR-FaceSurvival közvetlenül a daganatos betegek túlélési kockázatát vizsgálja. A cél egy olyan, könnyen hozzáférhető kiegészítő információforrás kialakítása, amely segítheti az orvosokat a betegek állapotának értékelésében.
A modell nem hagyományos értelemben vett arcfelismerést végez, és nem azonosítja a személyt. Ehelyett az arc különböző területeinek vizuális mintázataiból próbál egészségügyi összefüggéseket felismerni. A kutatók szerint a biológiai életkort becslő modell elsősorban a száj, a halánték és a homlok környékéből nyer információt, míg a túlélési kockázatot vizsgáló változat számára a szem alatti és az orr körüli régiók bizonyultak fontosabbnak. Ez arra utalhat, hogy a két rendszer részben eltérő egészségügyi jellemzőket érzékel.
A FAHR-Face alapmodelljét több mint 40 millió arcképen tanították. A túlélési kockázatot vizsgáló változat további fejlesztéséhez 34 363 daganatos beteg fényképét használták, majd 3820 beteg adatain tesztelték, és egy 4892 beteget tartalmazó holland adatkészleten is ellenőrizték. A legmagasabb kockázati negyedbe sorolt betegek korrigált halálozási kockázata 3,23-szorosa volt a legalacsonyabb kockázati negyedének. Ez statisztikai összefüggés, nem egy adott betegre vonatkozó biztos túlélési előrejelzés.
Segíthet-e a mesterséges intelligencia abban, hogy az orvosok a hagyományos vizsgálatok mellett olyan egészségügyi jeleket is figyelembe vegyenek, amelyek egy egyszerű arcfotón jelennek meg?
A kutatás gyakorlati jelentősége elsősorban a daganatos betegek kezelési tervezésében lehet. Egy intenzív műtét, sugárkezelés vagy gyógyszeres terápia előtt az orvosoknak nemcsak a daganat jellemzőit kell ismerniük, hanem a beteg általános fizikai állapotát és terhelhetőségét is. A biológiai életkor és az arc megjelenéséből becsült egészségügyi kockázat a jövőben kiegészítheti a már használt klinikai információkat. A kutatók szerint a két különböző modell együttes használata pontosabb kockázatbecslést eredményezhet, mint az egyes eredmények önmagukban.
Az eredmények ellenére a rendszer még nem tekinthető klinikai alkalmazásra kész diagnosztikai eszköznek. A vizsgálat megfigyeléses jellegű, ezért nem bizonyítja, hogy az arcon látható eltérések közvetlenül okoznák a magasabb halálozási kockázatot. További kutatások szükségesek a különböző betegcsoportokban, valamint annak megállapítására, hogy a modell ténylegesen javítja-e az orvosi döntések eredményességét. A fényképek felhasználása adatvédelmi és méltányossági kérdéseket is felvet, különösen akkor, ha érzékeny egészségügyi következtetések készülnek belőlük.
A FAHR-Face kutatása így nem azt jelenti, hogy egy arckép alapján már megállapítható egy daganatos beteg várható élettartama. Sokkal inkább azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia új, korábban nehezen számszerűsíthető egészségügyi jelzéseket kereshet a vizuális adatokban. Ha a további klinikai vizsgálatok megerősítik a módszer hasznosságát, az arcfotók elemzése egy napon kiegészítő szerepet kaphat a személyre szabott kezelések megtervezésében. Az orvosi döntések felelőssége azonban továbbra is a kezelő szakembereknél marad.
Olvasd el ezt is: Saját első autonóm mesterséges intelligencia laboratóriumát építi a Danaher
Források: Mass General Brigham, The Lancet Digital Health, The ASCO Post, Anadolu Agency
CS.SZ.
