A ferramenta de IA usa fotos de rosto para estimar a idade biológica e prever os resultados do câncer

Os olhos podem ser a janela para a alma, mas a era biológica de uma pessoa pode se refletir em suas características faciais. Os investigadores da Mass General Brigham desenvolveram um algoritmo de aprendizado profundo chamado “Faceage”, que usa uma foto do rosto de uma pessoa para prever a idade biológica e os resultados da sobrevida para pacientes com câncer.

Eles descobriram que pacientes com câncer, em média, tinham uma facera mais alta do que aqueles sem e apareceram cerca de cinco anos mais velhos que a idade cronológica.

As previsões de facera mais antigas foram associadas a piores resultados gerais de sobrevida em vários tipos de câncer. Eles também descobriram que a facera superou os médicos na previsão de expectativas de vida a curto prazo de pacientes que recebem radioterapia paliativa.

Seus resultados são publicados em A Saúde Digital Lancet.

“Podemos usar a inteligência artificial (IA) para estimar a idade biológica de uma pessoa em Face Pictures, e nosso estudo mostra que as informações podem ser clinicamente significativas”, disse o co-senior e o autor correspondente Hugo Aerts, Ph.D., diretor do programa de inteligência artificial em medicina (AIM) da Mass General Brigham.

“Este trabalho demonstra que uma foto como uma simples selfie contém informações importantes que podem ajudar a informar planos de tomada de decisão e cuidados clínicos para pacientes e médicos. Quantos anos parece em comparação com a idade cronológica realmente importa-individuais com facegens mais jovens que suas idades cronológicas se tornam significativamente melhores após a terapia do câncer”.

Quando os pacientes entram nas salas de exames, sua aparência pode dar aos médicos pistas sobre sua saúde e vitalidade geral. Essas avaliações intuitivas combinadas com a idade cronológica de um paciente, além de muitas outras medidas biológicas, podem ajudar a determinar o melhor curso de tratamento.

No entanto, como qualquer um, os médicos podem ter preconceitos sobre a idade de uma pessoa que pode influenciá -la, alimentando a necessidade de medidas preditivas e mais objetivas para informar as decisões de cuidados.

Com esse objetivo em mente, os investigadores da Mass General Brigham aproveitaram as tecnologias profundas de aprendizado e reconhecimento facial para treinar o Faceage. A ferramenta foi treinada em 58.851 fotos de indivíduos saudáveis ​​e saudáveis ​​de conjuntos de dados públicos. A equipe testou o algoritmo em uma coorte de 6.196 pacientes com câncer de dois centros, usando fotografias tiradas rotineiramente no início do tratamento da radioterapia.

Os resultados mostraram que os pacientes com câncer parecem significativamente mais velhos que os sem câncer, e sua facera, em média, era cerca de cinco anos mais velha que a idade cronológica. Na coorte de pacientes com câncer, a facera mais antiga foi associada a piores resultados de sobrevida, especialmente em indivíduos que pareciam mais de 85 anos, mesmo após o ajuste para a idade cronológica, sexo e tipo de câncer.

O tempo estimado de sobrevivência no final da vida é difícil de definir, mas tem implicações importantes no tratamento no tratamento do câncer. A equipe pediu a 10 médicos e pesquisadores que previssem a expectativa de vida a curto prazo de 100 fotos de pacientes que recebem radioterapia paliativa.

Embora houvesse uma ampla faixa em seu desempenho, no geral, as previsões dos médicos foram apenas um pouco melhores que um flip de moedas, mesmo depois de receberem o contexto clínico, como a idade cronológica e o status de câncer do paciente. No entanto, quando os médicos também receberam as informações de facera do paciente, suas previsões melhoraram significativamente.

Mais pesquisas são necessárias antes que essa tecnologia possa ser considerada para uso em um ambiente clínico do mundo real. A equipe de pesquisa está testando essa tecnologia para prever doenças, estado geral de saúde e vida útil. Os estudos de acompanhamento incluem a expansão deste trabalho em diferentes hospitais, analisando pacientes em diferentes estágios de câncer, rastreando estimativas de facera ao longo do tempo e testando sua precisão contra cirurgia plástica e conjuntos de dados de maquiagem.

“Isso abre as portas para um novo reino da descoberta de biomarcadores de fotografias, e seu potencial vai muito além do cuidado do câncer ou prever a idade”, disse o co-senior, Ray Mak, MD, membro do corpo docente do programa AIM do Mass General Brigham.

“À medida que pensamos cada vez mais em diferentes doenças crônicas como doenças do envelhecimento, torna -se ainda mais importante poder prever com precisão o envelhecimento de um indivíduo. Espero que possamos usar essa tecnologia como um sistema de detecção precoce em uma variedade de aplicações, dentro de uma forte estrutura regulatória e ética, para ajudar a salvar vidas”.