Учёные создали инновационный инструмент на базе ИИ под названием FaceAge, который анализирует черты лица для прогнозирования исходов выживания у пациентов с раком, зачастую превосходя по точности врачей. Эта технология использует алгоритмы глубокого обучения, предлагая более объективный способ оценки биологического возраста пациента по сравнению с его хронологическим возрастом, что способствует улучшению прогностической оценки в онкологии. Процесс разработки включал обучение модели глубинного обучения на крупном датасете, состоящем из более чем 58 000 фотографий здоровых людей, что позволило системе распознавать закономерности старения, отражённые в чертах лица. Затем исследователи протестировали модель на 6 196 пациентах с раком, чтобы определить её эффективность. Удивительно, но алгоритм показал, что у этих пациентов их биологический или «FaceAge» примерно на пять лет старше их реального хронологического возраста. Это различие в возрасте имело важные последствия для понимания состояния здоровья пациента. В статье, опубликованной в журнале Lancet Digital Health, показано, что высокая «FaceAge» связана с меньшими шансами на выживание у больных раком. Причём эта связь оказалась независимой от таких факторов, как возраст, пол или тип рака, что свидетельствует о том, что FaceAge улавливает уникальные аспекты биологического старения и ухудшения здоровья. В клинической практике FaceAge показал особую перспективу в улучшении прогнозов выживания. Исследование показало, что при использовании FaceAge вместе с традиционными методами, точность предсказания выживания через шесть месяцев повысилась с 61% до 80%. Такая возможность может помочь принимать более обоснованные решения относительно схемы лечения и обсуждений ухода в конце жизни.

Несмотря на хорошие результаты, у FaceAge есть ограничения. Потенциальные предвзятости в обучающих и проверочных данных могут привести к искажениям или менее обобщаемым результатам. Кроме того, как и с любой системой ИИ, FaceAge может давать ошибки или неправильно интерпретировать данные, что требует постоянной проверки и доработки. Текущие исследования направлены на расширение тестирования с целью оценки полезности инструмента за пределами прогноза рака, включая его потенциал для прогнозирования общего состояния здоровья и продолжительности жизни в более широкой популяции. Это исследование существенно дополняет растущую область биомаркеров старения — направление биомедицинских исследований, направленных на создание измеримых показателей биологического старения. В то время как оценка старения на основе человеческого наблюдения традиционно считается предиктором опасных заболеваний и общего состояния здоровья, FaceAge продвигается вперёд, автоматизируя этот процесс и потенциально обеспечивая большую консистентность и объективность. Эксперты подчеркивают важность прозрачности в том, как ИИ определяет и взвешивает черты лица при оценке биологического возраста. Такое понимание необходимо для обеспечения надежности, предотвращения ошибок и решения этических вопросов, связанных с медицинскими предсказаниями на базе ИИ. В целом, FaceAge представляет собой перспективное сочетание искусственного интеллекта и медицинской прогностики, вводя новые методы оценки состояния пациента и поддержки клинических решений. По мере продолжающихся исследований, этот инструмент возможно поможет сделать медицину более персонализированной и точной, опираясь на биологические особенности, отражённые во внешности пациентов.