AI koristi ‘selfie’ za predviđanje biološke dobi i preživljavanje raka

Ljekari često počinju preglede takozvanim “testom očne jabučice” – brzom procjenom o tome izgleda li pacijent starije ili mlađe od svoje dobi, što može utjecati na ključne medicinske odluke, piše agencija AFP. Ta intuitivna procjena uskoro mogla dobiti nadogradnju u formi umjetne inteligencije.

FaceAge, algoritam “dubokog učenja” opisan u magazinu The Lancet Digital Health, pretvara jednostavnu fotografiju lica u broj koji tačnije odražava biološku dob osobe od datuma rođenja napisanog na njenom kartonu.

“Treniran” na desecima hiljada fotografija, taj algoritam procijenio je kako su pacijenti oboljeli od raka u prosjeku biološki pet godina stariji od zdravih vršnjaka. Autori studije navode kako bi to moglo pomoći ljekarima da odluče ko može sigurno tolerirati teže tretmane, a ko bi mogao bolje proći s blažim pristupom.

“Pretpostavljamo kako bi se FaceAge mogao koristiti kao biomarker u liječenju raka za kvantificiranje biološke dobi pacijenta i pomoć ljekaru u donošenju ovih teških odluka”, rekao je koautor Raymond Mak, onkolog u Mass Brigham Healthu, zdravstvenom sistemu povezanom sa Harvardom u Bostonu.

Agencija u nastavku prenosi analizu dva hipotetska pacijenta: živahnog 75-godišnjaka čija biološka dob iznosi 65 godina i krhkog 60-godišnjaka čija biologija pokazuje 70. Agresivno zračenje moglo bi biti prikladno za prvog, ali rizično za drugog.

Ista logika mogla bi pomoći u donošenju odluka o operaciji srca, zamjeni kuka ili o brizi na kraju života.

Oštriji pogled na krhkost

Sve više dokaza pokazuje da ljudi stare različitim brzinama, na šta utječu geni, stres, vježbanje i navike poput cigareta ili alkohola. Dok skupi genetski testovi mogu otkriti kako se DNK troši vremenom, FaceAge obećava uvid koristeći samo selfie.

Model je izvježban na 58.851 portretu pretpostavljeno zdravih odraslih osoba starijih od 60 godina, odabranih iz javnih skupova podataka. Zatim je testiran na 6.196 pacijenata oboljelih od raka liječenih u Sjedinjenim Američkim Državama i Nizozemskoj, koristeći fotografije snimljene neposredno prije radioterapije. Pacijenti s malignim bolestima izgledali su u prosjeku 4,79 godina biološki starije od svoje hronološke dobi.

Među oboljelima od raka, viši FaceAge rezultat kategorično je predviđao lošije preživljavanje – čak i nakon što se uzme u obzir stvarna dob, spol i vrsta tumora – a rizik je naglo rastao za svakoga čije je biološko očitanje prešlo 85.

Zanimljivo je kako FaceAge drugačije procjenjuje znakove starenja nego ljudi. Na primjer, sijeda kosa ili ćelavost manje su važni od suptilnih promjena u tonusu mišića lica.

FaceAge također povećava tačnost ljekara. Osam ljekara zamoljeno je da pregledaju portrete pacijenata sa terminalnim rakom i pogode ko će umrijeti u roku od šest mjeseci. Njihova stopa uspjeha jedva je nadmašila slučajnost; a sa podacima FaceAgea, predviđanja su se naglo poboljšala.

Pristranost i etička ograničenja

Alati umjetne inteligencije našli su se na udaru kritika zbog nedovoljnih provjera osoba koje nisu bijelci. Mak je rekao da preliminarne provjere nisu otkrile značajnu rasnu pristranost u predviđanjima FaceAgea, ali grupa provjerava model druge generacije na 20.000 pacijenata.

Također istražuju kako faktori poput šminke, kozmetičke hirurgije ili varijacija osvjetljenja sobe mogu prevariti sistem.

Etičke rasprave su u punom jeku. Umjetna inteligencija koja može pročitati biološku dob sa selfieja mogla bi se pokazati blagodatima za kliničare, ali i primamljivom za osiguravatelje života ili poslodavce koji žele procijeniti rizik.

„To je svakako nešto čemu treba posvetiti pažnju, kako bi se osiguralo da se ove tehnologije koriste samo u korist pacijenta“, rekao je Hugo Aerts, suvoditelj studije koji vodi MGB-ov program umjetne inteligencije u medicini.

Još jedna dilema: šta se događa kada ogledalo progovori? Saznanje da je vaše tijelo biološki starije nego što ste mislili moglo bi potaknuti zdrave promjene – ili posijati tjeskobu.

Istraživači planiraju otvoriti javno dostupan FaceAge portal gdje ljudi mogu prenijeti vlastite fotografije kako bi se prijavili u istraživačku studiju radi dalje validacije algoritma. Komercijalne verzije namijenjene kliničarima mogle bi uslijediti, ali tek nakon dodatne validacije.