Các nhà khoa học đã tạo ra một công cụ đổi mới dựa trên trí tuệ nhân tạo mang tên FaceAge, phân tích các đặc điểm khuôn mặt để dự đoán kết quả sống sót của bệnh nhân ung thư, thường vượt qua các bác sĩ về độ chính xác. Công nghệ này sử dụng các thuật toán học sâu để cung cấp phương pháp đánh giá tuổi sinh học của bệnh nhân một cách khách quan hơn so với tuổi theo lịch, từ đó nâng cao khả năng dự đoán trong lĩnh vực ung thư học. Quá trình phát triển bắt đầu bằng việc huấn luyện một mô hình học sâu trên một bộ dữ liệu lớn gồm hơn 58. 000 bức ảnh của người khỏe mạnh, giúp hệ thống nhận diện các mô hình lão hóa phản ánh trong đặc điểm khuôn mặt. Các nhà nghiên cứu sau đó đã thử nghiệm mô hình trên 6. 196 bệnh nhân ung thư để xác định hiệu quả của nó. Thật đáng chú ý, thuật toán cho thấy rằng tuổi sinh học hay “FaceAge” của các bệnh nhân này khoảng năm tuổi lớn hơn tuổi theo lịch thực tế của họ. Sự chênh lệch về tuổi này mang nhiều ý nghĩa quan trọng trong việc hiểu về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Lancet Digital Health đã chứng minh mối liên hệ chặt chẽ giữa việc có FaceAge cao hơn và khả năng sống sót giảm ở các bệnh nhân ung thư. Đặc biệt, mối liên hệ này độc lập với các yếu tố như tuổi theo lịch, giới tính hay loại ung thư, cho thấy FaceAge nắm giữ các đặc điểm riêng biệt của quá trình lão hóa sinh học và sự suy giảm sức khỏe. Trong môi trường lâm sàng, FaceAge cho thấy tiềm năng đặc biệt trong việc nâng cao độ chính xác của dự đoán khả năng sống sót. Nghiên cứu cho biết khi các bác sĩ kết hợp FaceAge cùng phương pháp truyền thống, độ chính xác dự đoán sống sáu tháng của họ đã tăng từ 61% lên 80%. Tiến bộ này có thể giúp đưa ra các quyết định điều trị và thảo luận về chăm sóc cuối đời một cách sáng suốt hơn.

Mặc dù kết quả khá tích cực, FaceAge vẫn còn một số hạn chế. Những thiên lệch có thể có trong dữ liệu đào tạo và xác nhận có thể dẫn đến các kết quả lệch lạc hoặc ít khả năng tổng quát hóa. Hơn nữa, như bất kỳ hệ thống AI nào, FaceAge có thể mắc lỗi hoặc hiểu sai, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc liên tục xác thực và hoàn thiện hệ thống. Nghiên cứu hiện nay đang mở rộng thử nghiệm để đánh giá khả năng ứng dụng của công cụ này không chỉ trong dự đoán ung thư mà còn trong dự báo các kết quả sức khỏe chung và tuổi thọ trong cộng đồng rộng lớn hơn. Nghiên cứu này đóng góp đáng kể vào lĩnh vực các dấu hiệu sinh học của quá trình lão hóa ngày càng phát triển – nghiên cứu sinh học y học tập trung vào việc phát triển các chỉ số đo lường tuổi sinh học. Trong khi cách đánh giá lão hóa qua cảm nhận thường dựa trên quan sát của con người và được xem là chỉ báo cho bệnh tật và sức khỏe tổng thể, FaceAge tiến xa hơn bằng cách tự động hóa quá trình này, có thể mang lại độ nhất quán và khách quan cao hơn. Các chuyên gia nhấn mạnh tầm quan trọng của việc minh bạch hóa cách hệ thống AI xác định và xem trọng các đặc điểm khuôn mặt trong việc ước lượng tuổi sinh học. Hiểu rõ điều này rất cần thiết để đảm bảo độ tin cậy, tránh các yếu tố gây nhiễu và giải quyết các vấn đề đạo đức liên quan đến dự đoán y học dựa trên AI. Nhìn chung, FaceAge là một bước tiến hứa hẹn trong sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và dự đoán y học, giới thiệu những phương pháp mới để đánh giá sức khỏe bệnh nhân và hướng dẫn các quyết định lâm sàng. Khi các nghiên cứu tiếp tục phát triển, nó có thể mở ra khả năng cung cấp dịch vụ y tế cá nhân hóa và chính xác hơn, dựa trên các thực tế sinh học phản ánh trong diện mạo của bệnh nhân.