O olho pode ser uma janela da alma, mas a era biológica de uma pessoa pode se refletir em suas características da boca. Os investigadores da Mass General Brigham criaram um algoritmo de educação profunda chamada Fassage, usando uma foto do rosto de uma pessoa para prever a idade biológica e os resultados de sobrevivência para pacientes com câncer. Eles descobriram que, em média, pacientes com câncer tinham mais bocas do que tinham, e suas idades cronológicas eram vistas cerca de cinco anos mais velhos. As previsões de face antigas foram associadas aos resultados da pior sobrevida global em vários tipos de câncer. Eles também descobriram que os rostos superaram os médicos para prever expectativas de vida a curto prazo para os pacientes que estão recebendo radioterapia filatativa. Seus resultados são publicados Lancet Digital HealthO
“We can use artificial intelligence (AI) to estimate a person’s biological age from face pictures and our study shows that information can be clinically meaningful,” said PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD, PhD. “Este trabalho prova que, em uma selfie simples, há informações importantes que podem ajudar os planos de tomada de decisão clínica e cuidadosos para pacientes e médicos. Quantos anos alguém olha para sua idade cronológica sem idades cronológicas torna significativamente melhor após a terapia do câncer”.
Quando os pacientes vão para a sala de exames, sua presença pode dar aos médicos pistas sobre sua saúde e vitalidade geral. Essas avaliações intuitivas, combinadas com a idade crônica do paciente, podem ajudar a determinar o melhor curso do tratamento, além de muitos outros sistemas biológicos. No entanto, como qualquer um, os médicos podem ter preconceitos sobre a idade de uma pessoa que pode afetá -los, aprimorar as necessidades de sistemas mais objetivos e de previsão para informá -los das decisões de cuidados.
Com esse objetivo em mente, os investigadores da Mass General Brigham ganharam profunda educação e tecnologias de reconhecimento facial para treinamento facial. Essa ferramenta foi treinada em 58.851 fotos de pessoas saudáveis que receberam de conjuntos de dados públicos. A equipe testou algoritmos em um grupo de 6.196 pacientes com câncer em dois centros, usando fotografias regulares tiradas no início do tratamento com radioterapia.
Os resultados mostraram que os pacientes com câncer parecem ser significativamente mais velhos do que sem câncer e cara a cara, em média, suas idades cronológicas eram cerca de cinco anos. No caso da Associação de Pacientes do Câncer, as faces antigas foram associadas aos resultados da pior sobrevida, especialmente entre as pessoas presentes aos 85 anos, mesmo após o ajuste da idade crônica, gênero e tipos de câncer.
O tempo estimado de sobrevivência no final da vida é difícil de fixar, mas o cuidado do câncer tem um efeito importante no tratamento. A equipe pediu a 10 médicos e pesquisadores que aliviassem pacientes com radioterapia para prever a vida útil a curto prazo a partir de 100 fotos. Embora seu desempenho tenha sido uma ampla gama, no geral, as previsões dos clenecianas eram um pouco melhores do que uma moeda, mesmo seu contexto clínico, como idade do paciente e status de câncer. No entanto, quando os médicos também forneceram as informações da boca do paciente, suas previsões foram significativamente desenvolvidas.
Essa tecnologia requer mais pesquisas antes de considerar o uso do cenário clínico do mundo real. A equipe de pesquisa está examinando essa tecnologia para prever doenças, condições gerais de saúde e vida útil. Os estudos de acompanhamento incluem a expansão dessa tarefa em vários hospitais, analisando pacientes em diferentes estágios de câncer, rastreando os rostos ao longo do tempo e testando sua precisão contra cirurgia plástica e conjuntos de dados de maquiagem.
“Ele abre as portas para um novo estado de biômetro das fotografias e seu potencial vai longe do que a predicação de cuidados com o câncer ou a predicação de idade”, diz Ray Mak, vice-senior do Programa da Faculdade de AIM, em Mass, Ray Mak. “Como pensamos em cultivar uma variedade de doenças crônicas como uma doença envelhecida, torna -se mais importante poder prever adequadamente a velhice de uma pessoa.