Un selfie ce poate oferi o mulțime de informații – Cum pot algoritmii high-tech să-i ajute pe cei cu boli grave
O aplicație dezvoltată cu tehnici de „deep learning” poate analiza fețele pacienților cu cancer sau cu alte boli grave și poate oferi informații pe care doctorii să le folosească pentru a alege cât de agresiv sau de „blând” să fie tratamentul.
Cercetătorii au folosit un algoritm de „învățare profundă” pentru a măsura vârsta biologică a subiecților și au descoperit că trăsăturile pacienților cu cancer păreau, în medie, cu aproximativ cinci ani mai îmbătrânite decât vârsta lor din buletin. Studiul a fost citat de publicațiile LiveScience și Science Alert.
Estimările FaceAge au fost corelate și cu supraviețuirea după tratament: cu cât o persoană părea mai în vârstă, indiferent de vârsta ei cronologică, cu atât șansele de a trăi mai mult erau mai mici. Pe de altă parte, vârsta cronologică nu a fost un bun indicator al supraviețuirii în cazul pacienților cu cancer.
Autorii studiului susțin că tehnologia denumită FaceAge ar putea ajuta medicii să decidă cine poate tolera tratamente dure și cine ar avea nevoie de o abordare mai blândă.
Aceeași logică ar putea ghida și completa deciziile privind intervențiile chirurgicale cardiace, protezele de șold sau îngrijirea la final de viață.
Există tot mai multe dovezi că oamenii îmbătrânesc în ritmuri diferite, în funcție de gene, stres, activitate fizică și de consumul de tutun și de alcool. Deși testele genetice costisitoare pot arăta cum se degradează ADN-ul în timp, FaceAge promite o perspectivă similară, folosind numai o fotografie.
Modelul a fost antrenat pe 58.000 de portrete ale unor adulți de peste 60 de ani, extrase din seturi de date publice.
A fost apoi testat pe 6.196 de pacienți cu cancer tratați în SUA și Olanda, folosind fotografii realizate chiar înainte de radioterapie. Pacienții cu cancer păreau, în medie, cu 4,79 ani mai bătrâni biologic, decât vârsta lor reală.
Cercetarea din The Lancet are titlul: FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study
Sursa foto: Dreamstime.com