Običan selfi mogao bi da otkrije iznenađujuće informacije o opštem zdravstvenom stanju i očekivanom životnom veku, naročito kod osoba obolelih od raka.
Oglas
Istraživači iz medicinskog centra Mass General Brigham u Bostonu razvili su modele veštačke inteligencije za koje tvrde da mogu da procene biološku starost pacijenta obolelog od raka i njegove šanse za preživljavanje na osnovu samo jedne fotografije lica, prenosi CNN.
Istraživanje, objavljeno u ponedeljak u časopisu „The Lancet Digital Health“, ukazuje na to da bi analiza lica mogla da postane dodatni alat koji bi lekari koristili prilikom procene izgleda pacijenta za preživljavanje i odlučivanja o tome koji bi pristupi lečenju mogli biti najdelotvorniji.
„Prilično me je iznenadilo saznanje da na osnovu fotografije lica možemo da uočimo pokazatelje rizika od smrtnog ishoda“, rekao je autor studije, dr Rejmond Mak, radijacioni onkolog na Institutu za rak Mass General Brigham i član programa za veštačku inteligenciju u medicini pri ovom medicinskom centru.
Modeli veštačke inteligencije, obučeni na više od 40 miliona fotografija lica, analiziraju različite delove lica kako bi procenili opšte zdravstveno stanje i biološku starost pacijenta obolelog od raka. Za razliku od hronološke starosti, koja označava broj godina koje je osoba proživela, biološka starost odražava stepen starenja organizma na ćelijskom i fizičkom nivou.
„Algoritam za procenu starosti analizira područje oko slepoočnica, čelo, prostor iznad očiju, kao i ono što nazivamo nazolabijalnom brazdom, liniju koja se proteže od nosa do uglova usana“, objasnio je Mak, govoreći o delovima lica koje veštačka inteligencija uzima u obzir prilikom procene biološke starosti.
„Nasuprot tome, algoritam za predviđanje rizika od smrtnog ishoda posmatra potpuno drugi deo lica. Analizira koren nosa i područje ispod očiju“, rekao je Mak.
Zanimljivo je da su isti delovi lica koje model veštačke inteligencije analizira kako bi predvideo biološku starost i šanse za preživljavanje pomenuti i u „Knjizi prognoza“, koju je napisao grčki lekar i filozof Hipokrat oko 400. godine pre nove ere. On je opisao „šiljat nos, upale oči i uvučene slepoočnice“ kao znakove gubitka mišićne mase i povećanog rizika od smrtnog ishoda.
„Pomisliti da bi naši algoritmi mogli da ponavljaju Hipokratova saznanja stara milenijumima bilo je neverovatno“, rekao je Mak.
Algoritmi veštačke inteligencije nisu imali nikakva saznanja o drevnim Hipokratovim tekstovima.
„Naši algoritmi obučavani su isključivo na fotografijama lica, uz podatke o tome da li je neka osoba preminula i koliko je imala godina“, objasnio je Mak.
„Oni ne uzimaju u obzir tekstove, znanje ili mudrost prikupljene na internetu. Zato je bilo veoma neobično čuti kako se Hipokratova zapažanja, posle toliko milenijuma, ponavljaju u rezultatima naših algoritama“, dodao je.
Mak i njegove kolege prvobitno su razvili napredni model veštačke inteligencije pod nazivom FAHR-Face, koji je obučen na više od 40 miliona fotografija lica ljudi različite starosti i etničkog porekla.
Taj model su potom dodatno usavršili i iskoristili kao osnovu za razvoj još dva modela namenjena konkretnim zadacima. FAHR-FaceAge procenjuje biološku starost osobe na osnovu jedne fotografije, dok FAHR-FaceSurvival predviđa šanse za preživljavanje pacijenta obolelog od raka, kombinujući karakteristike lica sa drugim kliničkim podacima.
Koristeći model FAHR-FaceSurvival, istraživači su utvrdili da je među 122 pacijenta obolela od raka, za koje je model procenio da imaju visok rizik od smrtnog ishoda, više od polovine, odnosno 52,5 odsto, preminulo u roku od 90 dana od procene, što je model i predvideo. Nasuprot tome, u grupi od 975 pacijenata sa najnižim procenjenim rizikom preminulo je svega oko dva odsto njih u istom periodu.
Prilikom procene modela FAHR-FaceAge, istraživači su ustanovili da je 21 odsto od 1.060 pacijenata čija je biološka starost bila više od 20 godina veća od njihove hronološke starosti preminulo u roku od 90 dana. Poređenja radi, u grupi od 4.195 pacijenata čija je biološka starost bila najmanje 10 godina manja od hronološke, u istom periodu preminulo je oko šest odsto njih.
Istraživači su utvrdili i da kozmetičke promene na licu, poput plastičnih operacija, primene injekcionih preparata kao što je botoks ili šminkanja, nisu uticale na rezultate modela veštačke inteligencije.
„Obećavajući dokaz koncepta“
Autori studije naglašavaju da njihovi modeli veštačke inteligencije nisu namenjeni zameni lekara niti postojećih kliničkih procena. Umesto toga, ovu tehnologiju opisuju kao alat u razvoju koji bi jednog dana mogao da pomogne lekarima u proceni zdravstvenog stanja pacijenata i donošenju odluka o mogućnostima lečenja.
„Ako možemo rano da uočimo ubrzano starenje ili povišene pokazatelje rizika od smrtnog ishoda, možda ćemo moći da obavimo skrining ili ranije prepoznamo pacijente kojima su potrebna dodatna ispitivanja zbog ozbiljnih zdravstvenih problema“, rekao je Mak.
Iako je novo istraživanje sprovedeno isključivo među pacijentima obolelim od raka, Mak smatra da bi dalja istraživanja mogla da pokažu da li se slični rezultati mogu dobiti i kod inače zdravih ljudi koje zanima koliko bi mogli da žive.
Dr Vilbur Lam, rukovodilac istraživanja i profesor pedijatrije i biomedicinskog inženjerstva na Univerzitetu Emori, ocenio je da je primena veštačke inteligencije u ovoj studiji fascinantna, ali da je tehnologiju potrebno dodatno ispitati u kliničkoj praksi.
„Ovo je izuzetno ubedljiva studija zasnovana na velikom skupu podataka, a povezanost između fotografija lica, biološke starosti i rizika od smrtnog ishoda kod pacijenata obolelih od raka deluje pouzdano. Ipak, stvarna klinička korist ove tehnologije tek treba da bude potvrđena budućim istraživanjima“, rekao je Lam, koji nije učestvovao u studiji.
Dodao je da i dalje ostaje pitanje da li se ovaj alat može pouzdano koristiti kod različitih grupa pacijenata.
„Biće potrebno dodatno ispitati koliko su ovi efekti izraženi kod osoba sa određenim crtama lica, različitim bojama kože i u različitim starosnim grupama kako bi tehnologija mogla da se primeni u kliničkoj praksi“, naveo je.
Miroslav Bober, profesor obrade video-snimaka i mašinske inteligencije na Univerzitetu u Sariju, rekao je u saopštenju koje je objavio britanski Centar za naučne medije da studija pruža „ubedljive dokaze“ o statističkoj povezanosti između izgleda lica i preživljavanja pacijenata obolelih od raka koji primaju radioterapiju.
Međutim, kako je istakao, predviđanje ishoda nije isto što i njegovo objašnjenje. Uprkos pozivanju na „biološku starost“, veštačka inteligencija procenjuje starost na osnovu izgleda lica, a ne direktnim merenjem procesa biološkog starenja organizma.
„Autori povezuju delove lica na koje se veštačka inteligencija oslanja sa 'izgledom osobe na samrti', koji su lekari ranije opisivali. Međutim, studija nije ispitivala da li veštačka inteligencija prepoznaje nešto što lekari ne mogu da uoče“, rekao je Bober.
Dodao je da nije dokazano da ova predviđanja pružaju klinički korisne informacije koje prevazilaze procene opšteg zdravlja i fizičke sposobnosti pacijenata koje obavljaju lekari, a koje nisu bile merene u studiji.
„Ovo je obećavajući dokaz koncepta, ali tehnologija još nije spremna za kliničku primenu. Potrebno je uporediti njene rezultate sa procenama lekara, kao i ispitati je u različitim bolnicama i među različitim grupama pacijenata“, zaključio je Bober.
Teme