I medici hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale in grado di prevedere le possibilità di sopravvivenza di un malato di cancro da una singola foto del suo viso.
Il sistema di intelligenza artificiale è stato realizzato su misura dagli esperti del Mass General Brigham, un sistema sanitario integrato senza scopo di lucro nel Massachusetts, per stimare l’età biologica e prevedere direttamente i risultati di sopravvivenza nei pazienti con diagnosi di cancro.
Si tratta di una delle dimostrazioni più complete fino ad oggi di come l’analisi AI di un selfie possa aiutare a valutare la salute di un paziente e guidare le sue cure mediche, ed è stata addestrata sui dati di oltre 40 milioni di immagini facciali di una vasta gamma di razze ed età.
I dettagli della svolta sono stati pubblicati sulla rivista Lancet Digital Health.
Il sistema può stimare l’età di una persona – l’età che una persona guarda, piuttosto che la sua età cronologica effettiva – e prevedere le possibilità di sopravvivenza dei malati di cancro da una foto standard del loro viso, secondo i risultati di uno studio che ha testato il modello.
I medici utilizzano la tecnologia per creare due strumenti complementari. FAHR-FaceAge stima l’età biologica di un paziente e prevede la sopravvivenza al cancro. FAHR-FaceSurvival prevede la sopravvivenza direttamente dall’immagine del volto, piuttosto che dalla vita in anni biologici.
Sebbene FAHR-FaceAge e FAHR-FaceSurvival derivino dallo stesso modello, acquisiscono informazioni diverse e complementari sulla salute di un paziente.
Ogni algoritmo si basava anche su diverse parti del viso per fare previsioni successive sull’età e sul rischio di morte. FAHR-FaceAge si concentra sui raggi che corrono dai lati del naso fino agli angoli della bocca, all’area della fronte appena sopra le orbite e alle tempie. FAHR-FaceSurvival, invece, esamina la regione sotto gli occhi e attorno al ponte del naso.
“FAHR-FaceSurvival fa fare un ulteriore passo avanti nel campo del riconoscimento AI della salute facciale, studiando il rischio di sopravvivenza direttamente dalle immagini facciali dei pazienti affetti da cancro”, ha affermato Hugo Aerts, autore senior dello studio. “Per quanto ne sappiamo, questa è la prima indicazione che un modello di intelligenza artificiale può prevedere direttamente la sopravvivenza del cancro con una semplice immagine.”
Tra i pazienti affetti da cancro trattati con radioterapia negli Stati Uniti, secondo FAHR-FaceAge, le persone che sembravano cinque o più anni più vecchie della loro età effettiva avevano un rischio di morte maggiore del 21% durante una media di quattro anni di follow-up rispetto al resto del gruppo. I pazienti che sembravano cinque anni più giovani o più vecchi avevano un rischio inferiore del 17%.
“Un importante sviluppo tecnologico è che FAHR-Face apprende una rappresentazione generale del volto da oltre 40 milioni di immagini, che possono essere convertite in diversi risultati sulla salute come l’età biologica e l’aspettativa di vita”, ha affermato Aerts. “Questo approccio basato su modelli ci offre un modo più efficiente per sviluppare più biomarcatori della salute del viso rispetto alla formazione di ciascun modello da zero.”
I risultati dello studio suggeriscono che l’età biologica media delle persone è strettamente correlata alla loro salute fisica, il che può indicare la loro capacità di sopravvivere a determinati trattamenti.
La svolta potrebbe aprire la strada all’analisi facciale basata sull’intelligenza artificiale per assistere i medici nel prendere decisioni difficili sul modo migliore di trattare i loro pazienti.
Lo strumento può aiutare a prevedere meglio il rischio di morte o complicazioni dopo un intervento chirurgico importante o un altro trattamento contro il cancro.
Raymond Mak, oncologo radioterapista del Mass General Brigham, ha dichiarato: “Con l’invecchiamento delle persone, i medici hanno bisogno di metodi migliori per misurare la funzione immunitaria e la fragilità prima di raccomandare trattamenti più aggressivi come radiazioni, chirurgia o terapia sistemica.
“Il nostro obiettivo è rendere gli screening sanitari basati sull’imaging facciale più versatili, coerenti e scalabili per supportare decisioni terapeutiche personalizzate invece di sostituire il medico.”
I ricercatori hanno scoperto che i fattori legati allo stile di vita sono associati all’invecchiamento del viso. Ad esempio, il consumo eccessivo di alcol, l’uso di droghe e il fumo sono stati collegati all’aspetto biologicamente più vecchio nell’analisi delle immagini facciali tramite intelligenza artificiale.
“Uno dei risultati sorprendenti è la coerenza di FAHR-FaceAge in un’ampia gamma di immagini del mondo reale, tra cui posa, illuminazione, espressioni facciali e trucco”, ha affermato Mak. “Il risultato era stabile e tra tutte le procedure di chirurgia plastica testate, dopo la rinoplastica si sono riscontrati pochi cambiamenti.”
I medici hanno avvertito che, sebbene le immagini di un solo volto possano fornire un modo semplice ed economico per supportare decisioni terapeutiche personalizzate, sono necessarie ulteriori ricerche prima che lo strumento possa essere ampiamente utilizzato.