طوّر الأطباء أداة ذكاء اصطناعي يمكنها التنبؤ بفرص مريض السرطان في البقاء على قيد الحياة من خلال صورة واحدة لوجهه.

تم تصميم نظام الذكاء الاصطناعي خصيصًا من قبل خبراء في Mass General Brigham، وهو نظام رعاية صحية أكاديمي متكامل غير ربحي في ماساتشوستس، لتقدير العمر البيولوجي والتنبؤ المباشر بنتائج البقاء على قيد الحياة لدى المرضى الذين تم تشخيص إصابتهم بالسرطان. السرطان.

إنها واحدة من أكثر العروض التوضيحية شمولاً حتى الآن حول كيف يمكن لتحليل الذكاء الاصطناعي لصورة شخصية أن يساعد في تقييم صحة المريض وربما توجيه رعايته الطبية، وقد تم تدريبها على بيانات من أكثر من 40 مليون صورة للوجه عبر مجموعة من الأعراق والأعمار.

تم نشر تفاصيل هذا الإنجاز في مجلة لانسيت للصحة الرقمية.

يمكن للنظام تقدير العمر البيولوجي للشخص – العمر الذي يبدو عليه الشخص، بدلاً من عمره الزمني الفعلي – والتنبؤ بفرص بقاء مرضى السرطان على قيد الحياة من صورة عادية لوجوههم، وفقًا لنتائج دراسة فحصت النموذج.

استخدم الأطباء التكنولوجيا لتطوير أداتين متكاملتين. تقوم FAHR-FaceAge بتقدير العمر البيولوجي للمريض، وتتنبأ ببقاء السرطان على قيد الحياة. يتنبأ FAHR-FaceSurvival بالبقاء على قيد الحياة من خلال صورة الوجه مباشرة، بدلاً من استنتاج البقاء على قيد الحياة من خلال العمر البيولوجي.

على الرغم من أن FAHR-FaceAge وFAHR-FaceSurvival مشتقان من نفس النموذج، إلا أنهما التقطا معلومات مختلفة ومتكاملة حول حالة المريض. الصحة.

اعتمدت كل خوارزمية أيضًا على أجزاء مميزة من الوجه لإجراء تنبؤات خاصة بالعمر ومخاطر الوفاة. يركز FAHR-FaceAge على التجاعيد التي تمتد من جانبي الأنف إلى زوايا الفم، ومنطقة الجبهة فوق تجاويف العين مباشرةً، والصدغين. وفي الوقت نفسه، تقوم FAHR-FaceSurvival بتقييم المنطقة الموجودة أسفل العينين وحول جسر الأنف.

قال هوغو أيرتس، أحد كبار مؤلفي الدراسة: "يساهم FAHR-FaceSurvival في تطوير مجال التعرف على صحة الوجه باستخدام الذكاء الاصطناعي خطوة أخرى إلى الأمام من خلال تعلم مخاطر البقاء على قيد الحياة مباشرة من صور وجوه المرضى المصابين بالسرطان". "على حد علمنا، هذا هو أول دليل على أن نموذج الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بشكل مباشر ببقاء السرطان على قيد الحياة من صورة بسيطة."

[__HTML_TAG_18__]]من بين مرضى السرطان الذين عولجوا بالعلاج الإشعاعي في الولايات المتحدة، الأشخاص الذين، وفقًا لـ FAHR-FaceAge، الذين بدوا أكبر بخمس سنوات أو أكثر من عمرهم الفعلي، كان لديهم خطر أعلى بنسبة 21٪ للوفاة خلال متوسط ​​المتابعة لمدة أربع سنوات مقارنة ببقية المجموعة. كان المرضى الذين بدوا أصغر سنًا بخمس سنوات أو أكثر لديهم خطر أقل بنسبة 17٪.

"إن التقدم التقني الرئيسي هو أن FAHR-Face يتعلم تمثيلًا عامًا للوجه من أكثر من 40 مليون صورة، والتي يمكن بعد ذلك تكييفها مع نتائج صحية متميزة مثل العمر البيولوجي والبقاء على قيد الحياة،" كما قال أيرتس. "يمنحنا هذا النهج النموذجي الأساسي طريقة قابلة للتطوير لتطوير مؤشرات حيوية متعددة لصحة الوجه بدلاً من تدريب كل نموذج من الصفر."

تشير نتائج الدراسة إلى أن تقديرات العمر البيولوجي للأشخاص ترتبط ارتباطًا وثيقًا بصحتهم البدنية، مما قد يعكس قدرتهم على البقاء على قيد الحياة بعد علاجات معينة.

يمكن أن يؤدي هذا الاختراق إلى تمهيد الطريق لتحليل الوجه باستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء في اتخاذ قرارات صعبة بشأن أفضل طريقة للمضي قدماً فيما يتعلق بعلاج مرضاهم.

يمكن أن تساعد الأداة في التنبؤ بشكل أفضل بمخاطر الوفاة أو المضاعفات بعد العمليات الجراحية الكبرى أو علاجات السرطان الأخرى.

قال الدكتور ريموند ماك، أخصائي علاج الأورام بالإشعاع في Mass General Brigham: "مع تقدم السكان في العمر، يحتاج الأطباء إلى طرق أفضل لتقدير الاحتياطي الجسدي والضعف قبل التوصية بالعلاجات المكثفة مثل الإشعاع أو الجراحة أو العلاج الجهازي.

"هدفنا هو تجميل الوجه. التقييم الصحي القائم على الصور الفوتوغرافية أكثر كميًا ومتسقًا وقابلاً للتطوير حتى يتمكن من دعم قرارات العلاج الشخصية بدلاً من استبدال حكم الطبيب. الصور الفوتوغرافية.

قال ماك: "من النتائج المدهشة الأخرى مدى اتساق FAHR-FaceAge عبر اختلافات الصور الشائعة في العالم الحقيقي، بما في ذلك الوضعية والإضاءة وتعبيرات الوجه والمكياج. كما كان مستقرًا أيضًا عبر معظم إجراءات الجراحة التجميلية التي تم اختبارها، مع ملاحظة تحول بسيط فقط بعد ذلك تجميل الأنف."

حذر الأطباء من أنه على الرغم من أن صور الوجه الفردية يمكن أن توفر طريقة سهلة ومنخفضة التكلفة لدعم قرارات العلاج الشخصية، إلا أن هناك حاجة إلى مزيد من البحث قبل أن يتم استخدام الأداة على نطاق واسع.