Новая модель искусственного интеллекта "FaceAge" способна определить биологический возраст человека по обычному селфи. В отличие от хронологического возраста, который просто отсчитывает время с момента рождения, биологический возраст отражает реальное состояние организма и процессы старения.
Исследование, опубликованное 8 мая 2023 года в журнале Lancet Digital Health, демонстрирует потенциал этой технологии в онкологии. Разработчики считают, что FaceAge может помочь врачам принимать более обоснованные решения о методах лечения рака, превращая субъективные оценки состояния пациента в количественные показатели.
Хуго Аэртс, директор программы ИИ в медицине в Mass General Brigham, вместе с соавтором исследования доктором Рэем Маком, радиационным онкологом из того же учреждения, обучили модель на более чем 58 000 фотографий людей старше 60 лет. Затем технологию протестировали на выборке из более 6 000 онкологических пациентов.
Результаты оказались впечатляющими: пациенты с онкологическими заболеваниями выглядели примерно на 5 лет старше своего хронологического возраста. Более того, оценки FaceAge коррелировали с показателями выживаемости после лечения. Пациенты, которые выглядели старше (независимо от их фактического возраста), имели более низкие шансы на выживание. Примечательно, что сам по себе хронологический возраст не являлся надежным предиктором выживаемости у онкологических больных.
Однако исследование имеет ряд ограничений. Обучающие данные были собраны из IMDb и Википедии, что не представляет собой репрезентативную выборку общей популяции. Модель также не учитывает факторы вроде пластической хирургии, различий в образе жизни или отретушированных изображений. Исследователи планируют провести клиническое испытание, сравнивающее FaceAge с традиционными методами оценки хрупкости пациентов, и продолжают изучать, какие именно факторы модель использует для своих предсказаний.
Этические аспекты внедрения такой технологии требуют особого внимания. Необходимы четкие руководства перед внедрением FaceAge в клиническую практику. Существуют опасения, что страховые компании могут использовать подобные данные для принятия решений о страховом покрытии. Разработчики подчеркивают, что инструмент должен дополнять, а не заменять клиническое суждение врача, и необходимы долгосрочные исследования о влиянии на качество жизни пациентов.
Никола Уайт, исследователь паллиативной помощи из Университетского колледжа Лондона, не участвовавшая в исследовании, подчеркивает важное различие между статистическими данными и лечением реальных людей. По ее мнению, несмотря на перспективность технологии, необходимо помнить о человеческом факторе в медицинской практике.
Изображение носит иллюстративный характер
Исследование, опубликованное 8 мая 2023 года в журнале Lancet Digital Health, демонстрирует потенциал этой технологии в онкологии. Разработчики считают, что FaceAge может помочь врачам принимать более обоснованные решения о методах лечения рака, превращая субъективные оценки состояния пациента в количественные показатели.
Хуго Аэртс, директор программы ИИ в медицине в Mass General Brigham, вместе с соавтором исследования доктором Рэем Маком, радиационным онкологом из того же учреждения, обучили модель на более чем 58 000 фотографий людей старше 60 лет. Затем технологию протестировали на выборке из более 6 000 онкологических пациентов.
Результаты оказались впечатляющими: пациенты с онкологическими заболеваниями выглядели примерно на 5 лет старше своего хронологического возраста. Более того, оценки FaceAge коррелировали с показателями выживаемости после лечения. Пациенты, которые выглядели старше (независимо от их фактического возраста), имели более низкие шансы на выживание. Примечательно, что сам по себе хронологический возраст не являлся надежным предиктором выживаемости у онкологических больных.
Однако исследование имеет ряд ограничений. Обучающие данные были собраны из IMDb и Википедии, что не представляет собой репрезентативную выборку общей популяции. Модель также не учитывает факторы вроде пластической хирургии, различий в образе жизни или отретушированных изображений. Исследователи планируют провести клиническое испытание, сравнивающее FaceAge с традиционными методами оценки хрупкости пациентов, и продолжают изучать, какие именно факторы модель использует для своих предсказаний.
Этические аспекты внедрения такой технологии требуют особого внимания. Необходимы четкие руководства перед внедрением FaceAge в клиническую практику. Существуют опасения, что страховые компании могут использовать подобные данные для принятия решений о страховом покрытии. Разработчики подчеркивают, что инструмент должен дополнять, а не заменять клиническое суждение врача, и необходимы долгосрочные исследования о влиянии на качество жизни пациентов.
Никола Уайт, исследователь паллиативной помощи из Университетского колледжа Лондона, не участвовавшая в исследовании, подчеркивает важное различие между статистическими данными и лечением реальных людей. По ее мнению, несмотря на перспективность технологии, необходимо помнить о человеческом факторе в медицинской практике.