Ce poate dezvălui o simplă fotografie a feței despre riscul de deces. Descoperirea cercetătorilor la pacienții cu cancer

Un sistem de inteligență artificială dezvoltat de cercetătorii de la Mass General Brigham, din Boston, SUA, poate estima, pe baza unei singure fotografii a feței, vârsta biologică și riscul de deces al pacienților cu cancer. Într-un studiu publicat în The Lancet Digital Health, algoritmul a identificat grupuri de pacienți cu diferențe mari de supraviețuire. Tehnologia este însă în faza de cercetare și nu poate fi folosită deocamdată pentru decizii medicale.

Pe parcursul perioadei de urmărire, riscul de deces a fost de peste trei ori mai mare în rândul pacienților cărora algoritmul le-a atribuit cele mai ridicate scoruri, comparativ cu cei din categoria cu risc scăzut.

Echipa coordonată de Raymond Mak, medic radioterapeut la Mass General Brigham Cancer Institute, și de Hugo Aerts, care lucrează în domeniul inteligenței artificiale atât la instituția din Boston, cât și la Universitatea Maastricht, din Țările de Jos, a pornit de la un model numit FAHR-Face, antrenat pe mai mult de 40 de milioane de fotografii ale unor persoane de vârste și origini diferite. Un astfel de instrument învață mai întâi să recunoască trăsăturile feței, iar apoi poate fi adaptat pentru sarcini precise.

Pacienții cu cancer par cu cinci ani mai în vârstă

Pe această bază, cercetătorii au dezvoltat două variante: una estimează un indicator al vârstei biologice pornind de la aspectul feței, iar cealaltă evaluează riscul de deces în cazul pacienților cu cancer. Vârsta biologică reflectă gradul de îmbătrânire a organismului, dar algoritmul nu măsoară direct procesele biologice implicate.

Pentru a antrena modelul care calculează riscul de mortalitate, specialiștii au analizat fotografiile și datele privind supraviețuirea a peste 34.000 de pacienți care au făcut radioterapie în centre medicale din Boston, între 2008 și 2023. Ulterior, au testat algoritmul pe alte două grupuri care au inclus aproximativ 3.800 de persoane din Boston și aproape 4.900 tratate la o clinică din Maastricht.

În 2025, aceeași echipă prezentase FaceAge, un instrument potrivit căruia pacienții cu cancer păreau, în medie, cu aproape cinci ani mai în vârstă decât erau în realitate. Medicii care au avut acces la rezultate au reușit să aprecieze mai bine speranța de viață a celor aflați în îngrijire paliativă. Potrivit autorilor, noul model este mai precis când vine vorba de estimarea vârstei biologice.

Riscul de deces la pacienții testați

Dintre cei 122 de pacienți încadrați de algoritm în categoria cu cel mai mare risc, 52,5% au murit în primele 90 de zile de la evaluare. În schimb, în grupul cu riscul cel mai scăzut, format din 975 de pacienți, proporția a fost de aproximativ 2%.

Modelul care determină vârsta biologică a avut rezultate asemănătoare. Dintre cei 1.060 de pacienți care păreau cu peste 20 de ani mai în vârstă decât erau în realitate, 21% au murit în aceeași perioadă. Procentul a fost de aproximativ 6% în cazul celor 4.195 de persoane cărora algoritmul le-a atribuit o vârstă cu cel puțin zece ani mai mică decât cea din acte.

Cele două instrumente analizează trăsături diferite, iar fiecare a fost asociat separat cu supraviețuirea.

Testele au arătat că estimările au rămas relativ stabile în condiții diferite de iluminare, unghi al fotografiei, expresie facială sau machiaj. Totuși, aceste variații nu au fost lipsite de efect: schimbarea luminii sau a expresiei feței a modificat vârsta estimată cu aproximativ doi ani, în medie, și uneori chiar mai mult. Majoritatea intervențiilor estetice testate au avut un impact redus asupra rezultatelor.

Algoritmii analizează aceleași zone ale feței descrise de Hipocrate

Cercetătorii au generat hărți care arată pe ce zone ale imaginii se bazează fiecare algoritm. Cel pentru riscul de deces se concentrează pe regiunea de sub ochi și pe rădăcina nasului. Cel pentru vârsta biologică urmărește mai ales tâmplele, fruntea și șanțurile nazolabiale, liniile care coboară de la nas spre colțurile gurii.

Unele dintre aceste zone apar și în descrierea atribuită lui Hipocrate, în tratatul Prognostic, redactat în Antichitate. Medicul grec asocia nasul ascuțit, ochii înfundați și tâmplele scobite cu apropierea morții. Medicul grec considera că nasul ascuțit, ochii înfundați și tâmplele scobite anunță că sfârșitul e aproape.

Asemănarea i-a surprins pe cercetători, deoarece algoritmii au fost antrenați folosind doar fotografii și informații despre vârsta sau supraviețuirea persoanelor, fără să aibă acces la texte medicale.

Oncologul Raymond Mak a observat aceleași semne și la pacienții aflați aproape de sfârșitul vieții: tâmple scobite, ochi înfundați și pierderea țesutului din jurul nasului. Medicul crede că algoritmul ar putea recunoaște modificările provocate de pierderea de țesut și masă musculară, dar precizează că, deocamdată, este doar o ipoteză.

Instrumentul nu este pregătit pentru a fi folosit în spitale

Modelele nu au fost dezvoltate pentru a înlocui evaluările medicale, ci pentru a oferi informații suplimentare despre starea pacienților. Potrivit lui Raymond Mak, identificarea timpurie a semnelor de îmbătrânire accelerată sau a unui risc ridicat de deces ar putea ajuta medicii să decidă când sunt necesare investigații suplimentare. Un avantaj al metodei este costul redus, deoarece analiza necesită doar o fotografie realizată cu un aparat foto sau o cameră web. Deși modelul care estimează vârsta a fost evaluat și pe fotografii din baze de date generale, capacitatea de a anticipa riscul de deces a fost studiată la pacienți oncologici, în principal dintre cei tratați prin radioterapie.

Nu se știe deocamdată dacă instrumentul ar putea oferi informații utile despre supraviețuire și în populația generală.

Miroslaw Bober, profesor de procesare video și inteligență artificială la University of Surrey, din Marea Britanie, a declarat, pentru Science Media Centre, că cercetarea aduce dovezi importante privind legătura dintre aspectul feței și supraviețuirea pacienților tratați prin radioterapie, dar a atras atenția că posibilitatea de a anticipa un deces nu înseamnă și că sunt cunoscute cauzele acestuia.

Specialistul, care nu a participat la studiu, a mai precizat că algoritmul estimează vârsta în funcție de aspectul feței, fără să măsoare procesele biologice ale îmbătrânirii. În plus, autorii nu au comparat performanța algoritmilor cu evaluările făcute de medici, așa că nu este clar dacă tehnologia poate identifica semne pe care specialiștii nu le-ar observa.

Aceeași problemă a fost semnalată și de Suchi Saria, șefă a laboratorului de învățare automată în sănătate de la Johns Hopkins University, din SUA. O estimare corectă a supraviețuirii nu garantează că medicii află ceva nou despre pacient sau că îngrijirea acestuia se îmbunătățește. Saria apreciază totuși calitatea studiului și consideră că analiza feței ar putea oferi informații despre sănătate care până acum erau greu de obținut.

Cercetarea nu a inclus nici evaluări ale fragilității, după cum a semnalat Emma Pierson, profesor asistent de informatică la University of California, Berkeley, din SUA. Fragilitatea descrie rezervele fizice ale pacientului și capacitatea sa de a face față bolii și tratamentului. Raymond Mak a explicat că echipa lucrează deja la un studiu separat, în care compară rezultatele algoritmului cu teste de forță și rezistență fizică la pacienți vârstnici cu cancer pulmonar.

Rezultatele nu pot fi generalizate deocamdată

Emma Pierson a atras atenția și asupra riscului ca algoritmii să reproducă inegalitățile din sistemul medical. Dacă pacienții din anumite grupuri rasiale au avut parte în trecut de îngrijiri mai precare, aceste diferențe s-ar putea reflecta și în predicțiile făcute pe baza fotografiilor. Autorii au raportat totuși rezultate comparabile indiferent de vârstă, sex sau tipul de cancer.

Pacienții incluși proveneau în principal din centre medicale din țări cu venituri mari, iar toți făceau radioterapie. Wilbur Lam, profesor de pediatrie și inginerie biomedicală la Emory University, din SUA, consideră că tehnologia trebuie testată și în studii care urmăresc pacienții după momentul evaluării, pentru a stabili dacă folosirea ei aduce beneficii în ceea ce privește îngrijirea medicală.

În plus, algoritmul ar trebui verificat și la persoane cu alte trăsături ale feței, alte culori ale pielii și din alte grupe de vârstă, a adăugat Lam. Autorii studiului recunosc, la rândul lor, că sunt necesare teste suplimentare pentru a afla dacă analiza fotografiilor oferă informații utile în plus față de metodele prin care medicii evaluează în prezent prognosticul pacienților.