Vědci vytvořili inovativní nástroj poháněný umělou inteligencí s názvem FaceAge, který analyzuje rysy obličeje a předpovídá přežití u pacientů s rakovinou, přičemž často překonává přesnost lékařů. Tato technologie používá algoritmy hlubokého učení k nabídnutí objektivnější metody posuzování biologického věku pacienta ve srovnání s jeho chronologickým věkem, čímž zlepšuje prognostické hodnocení v onkologii. Vývoj tohoto nástroje zahrnoval trénování modelu hlubokého učení na velkém datasetu obsahujícím přes 58 000 fotografií zdravých jedinců, což umožnilo systému rozpoznat vzory stárnutí odrážející se v rysů obličeje. Výzkumníci následně testovali model na 6 196 pacientech s rakovinou, aby ověřili jeho účinnost. Překvapivě algoritmus odhalil, že biologický nebo „FaceAge“ těchto pacientů vypadal přibližně o pět let starší než jejich skutečný chronologický věk. Tento věkový rozdíl měl zásadní dopad na pochopení zdravotního stavu pacientů. Studie, publikovaná v časopise Lancet Digital Health, ukázala silnou souvislost mezi vyšším FaceAge a sníženou šancí na přežití u pacientů s rakovinou. Tento vztah byl nezávislý na faktorech jako věk, pohlaví nebo typ rakoviny, což naznačuje, že FaceAge zachycuje unikátní prvky biologického stárnutí a zdravotního úpadku. V klinickém prostředí prokázal FaceAge zvláštní slib v zlepšení přesnosti prognóz přežití. Výzkum zjistil, že když lékaři začlenili FaceAge do svých tradičních metod, jejich přesnost v odhadu šestiměsíčního přežití se zvýšila ze 61 % na 80 %. Tento pokrok může usnadnit informovanější rozhodování ohledně léčebných plánů a diskusí o konečném stádiu života.

Navzdory povzbudivým výsledkům však má FaceAge svá omezení. Potenciální zaujatost v tréninkových a validačních datasetech by mohla vést ke zkresleným nebo méně obecně použitelným výsledkům. Navíc, jako u každého systému umělé inteligence, může FaceAge dojít k chybám nebo nesprávným interpretacím, což zdůrazňuje potřebu průběžného ověřování a vylepšování. Současný výzkum směřuje k rozšíření testování, aby se zhodnotila užitečnost nástroje i mimo prognózu rakoviny, včetně jeho potenciálu předpovídat celkové zdraví a délku života ve širší populaci. Tato studie významně přispívá k rostoucímu oboru biomarkerů stárnutí – biomedicínského výzkumu zaměřeného na vývoj měřitelných ukazatelů biologického věku. Ačkoliv se tradičně posuzovalo stárnutí na základě lidského pozorování a považovalo se za prediktor nemocí a celkového zdraví, FaceAge tento přístup posouvá tím, že umožňuje automatizované hodnocení, což by mohlo nabídnout větší konzistenci a objektivitu. Experti zdůrazňují důležitost transparentnosti ohledně toho, jak AI identifikuje a váží obličejové rysy při odhadu biologického věku. Takové pochopení je klíčové pro zajištění spolehlivosti, vyhýbání se zkreslením a řešení etických otázek spojených s lékařskými předpověďmi řízenými AI. Celkově FaceAge představuje slibný průnik umělé inteligence a lékařského prognózování, zavádí nové metody hodnocení zdravotního stavu pacientů a vedení klinických rozhodnutí. Jak výzkum pokračuje, může umožnit personalizovanější a přesnější lékařskou péči zaměřenou na biologické skutečnosti odrážející se na vzhledu pacientů.