FaceAge: хочешь узнать, доживёшь ли до нового года? Просто сделай селфи
NewsMakerНовый ИИ предсказывает, когда пациент умрёт — и не скрывает этого от лечащего врача.
Специалисты Гарвардской медицинской школы и клиники Mass General Brigham разработали инструмент искусственного интеллекта, способный по фотографии лица пациента определить его биологический возраст и предсказать продолжительность жизни при онкологических заболеваниях. Полученные данные помогут врачам точнее подбирать схемы лечения.
Научную группу возглавил Хьюго Эртс, руководитель программы "Искусственный интеллект в медицине" и профессор радиационной онкологии. По его словам, люди стареют по-разному: если хронологический возраст отсчитывается от даты рождения, то биологический зависит от множества факторов — образа жизни, генетики, общего состояния здоровья. Учёные предположили, что именно внешний облик человека может служить отражением его биологического возраста.
Для обучения алгоритма глубокого обучения под названием FaceAge исследователи использовали внушительный массив данных: более 58 тысяч фотографий здоровых людей известного возраста и свыше 6 тысяч снимков онкологических пациентов с документированными сведениями о возрасте и результатах лечения. Система выявила закономерность: биологический возраст больных раком в среднем превышает хронологический на пять лет. При этом более "старый" внешний вид коррелировал с худшими прогнозами при различных типах онкологических заболеваний.
Врачи давно практикуют визуальную оценку состояния пациентов — так называемый "метод глазомера". Входя в палату, медики обращают внимание на то, пользуется ли человек инвалидным креслом, насколько крепким выглядит, заметны ли признаки болезни. Однако масштабное исследование, опубликованное в начале мая в журнале The Lancet Digital Health и поддержанное Национальными институтами здравоохранения, выявило существенные ограничения такого подхода.
Десяти практикующим врачам и исследователям предложили оценить ожидаемую продолжительность жизни ста неизлечимых пациентов, проходивших паллиативную лучевую терапию. Даже располагая информацией о хронологическом возрасте больных и стадии рака, медики делали прогнозы лишь немногим точнее случайного угадывания. Точность их предсказаний значительно повысилась только после получения данных от системы FaceAge.
Реймонд Мак, соавтор исследования, сотрудник программы "Искусственный интеллект в медицине" и доцент радиационной онкологии Гарвардской медицинской школы, поделился показательным случаем из практики. К нему обратился пациент с раком лёгких, которому исполнилось 86 лет. Несмотря на солидный возраст, мужчина выглядел значительно моложе, что побудило врача назначить более интенсивное лечение. Сейчас, в 90 лет, состояние пациента остаётся стабильным. Когда Мак проанализировал через FaceAge фотографию пациента на момент начала терапии, алгоритм определил его биологический возраст на десять лет меньше хронологического.
Справедлив и обратный сценарий: пациентам, чьё физическое состояние слабее, чем можно предположить по возрасту, может потребоваться менее агрессивное лечение — именно такой подход их организм способен перенести. Учёные полагают, что FaceAge может стать биомаркером в онкологии, помогая количественно оценивать биологический возраст пациентов при принятии сложных терапевтических решений.
Особенность алгоритма заключается в принципе глубокого обучения: система самостоятельно совершенствует свои навыки, анализируя тысячи фотографий людей с известными исходами заболеваний. При этом исследователи пока не могут точно определить, какие именно признаки анализирует FaceAge. Вероятно, система учитывает морщины, седину, облысение — параметры, отличающиеся от тех, на которые обращают внимание врачи. Эта особенность делает алгоритм особенно ценным дополнительным инструментом диагностики, привносящим новый взгляд в анализ состояния пациента.
Эртс и Мак подчёркивают: FaceAge не заменит врачей, а станет вспомогательным средством в их арсенале. Помимо первичной оценки состояния пациента, система сможет отслеживать изменения во времени, своевременно сигнализируя об ухудшении состояния больного. Алгоритм уже продемонстрировал эффективность при различных видах онкологических заболеваний, и сейчас учёные исследуют возможность его применения для прогнозирования исходов других болезней.
Перед внедрением в клиническую практику технологии предстоит пройти дополнительные испытания на разных группах пациентов. По словам Эртса, потенциальное влияние разработки на медицину трудно переоценить. Впервые появилась возможность легко и непрерывно отслеживать состояние здоровья пациента на всех этапах: до, во время и после лечения. Такой мониторинг поможет точнее прогнозировать риски осложнений после серьёзных операций и других медицинских вмешательств.
Специалисты Гарвардской медицинской школы и клиники Mass General Brigham разработали инструмент искусственного интеллекта, способный по фотографии лица пациента определить его биологический возраст и предсказать продолжительность жизни при онкологических заболеваниях. Полученные данные помогут врачам точнее подбирать схемы лечения.
Научную группу возглавил Хьюго Эртс, руководитель программы "Искусственный интеллект в медицине" и профессор радиационной онкологии. По его словам, люди стареют по-разному: если хронологический возраст отсчитывается от даты рождения, то биологический зависит от множества факторов — образа жизни, генетики, общего состояния здоровья. Учёные предположили, что именно внешний облик человека может служить отражением его биологического возраста.
Для обучения алгоритма глубокого обучения под названием FaceAge исследователи использовали внушительный массив данных: более 58 тысяч фотографий здоровых людей известного возраста и свыше 6 тысяч снимков онкологических пациентов с документированными сведениями о возрасте и результатах лечения. Система выявила закономерность: биологический возраст больных раком в среднем превышает хронологический на пять лет. При этом более "старый" внешний вид коррелировал с худшими прогнозами при различных типах онкологических заболеваний.
Врачи давно практикуют визуальную оценку состояния пациентов — так называемый "метод глазомера". Входя в палату, медики обращают внимание на то, пользуется ли человек инвалидным креслом, насколько крепким выглядит, заметны ли признаки болезни. Однако масштабное исследование, опубликованное в начале мая в журнале The Lancet Digital Health и поддержанное Национальными институтами здравоохранения, выявило существенные ограничения такого подхода.
Десяти практикующим врачам и исследователям предложили оценить ожидаемую продолжительность жизни ста неизлечимых пациентов, проходивших паллиативную лучевую терапию. Даже располагая информацией о хронологическом возрасте больных и стадии рака, медики делали прогнозы лишь немногим точнее случайного угадывания. Точность их предсказаний значительно повысилась только после получения данных от системы FaceAge.
Реймонд Мак, соавтор исследования, сотрудник программы "Искусственный интеллект в медицине" и доцент радиационной онкологии Гарвардской медицинской школы, поделился показательным случаем из практики. К нему обратился пациент с раком лёгких, которому исполнилось 86 лет. Несмотря на солидный возраст, мужчина выглядел значительно моложе, что побудило врача назначить более интенсивное лечение. Сейчас, в 90 лет, состояние пациента остаётся стабильным. Когда Мак проанализировал через FaceAge фотографию пациента на момент начала терапии, алгоритм определил его биологический возраст на десять лет меньше хронологического.
Справедлив и обратный сценарий: пациентам, чьё физическое состояние слабее, чем можно предположить по возрасту, может потребоваться менее агрессивное лечение — именно такой подход их организм способен перенести. Учёные полагают, что FaceAge может стать биомаркером в онкологии, помогая количественно оценивать биологический возраст пациентов при принятии сложных терапевтических решений.
Особенность алгоритма заключается в принципе глубокого обучения: система самостоятельно совершенствует свои навыки, анализируя тысячи фотографий людей с известными исходами заболеваний. При этом исследователи пока не могут точно определить, какие именно признаки анализирует FaceAge. Вероятно, система учитывает морщины, седину, облысение — параметры, отличающиеся от тех, на которые обращают внимание врачи. Эта особенность делает алгоритм особенно ценным дополнительным инструментом диагностики, привносящим новый взгляд в анализ состояния пациента.
Эртс и Мак подчёркивают: FaceAge не заменит врачей, а станет вспомогательным средством в их арсенале. Помимо первичной оценки состояния пациента, система сможет отслеживать изменения во времени, своевременно сигнализируя об ухудшении состояния больного. Алгоритм уже продемонстрировал эффективность при различных видах онкологических заболеваний, и сейчас учёные исследуют возможность его применения для прогнозирования исходов других болезней.
Перед внедрением в клиническую практику технологии предстоит пройти дополнительные испытания на разных группах пациентов. По словам Эртса, потенциальное влияние разработки на медицину трудно переоценить. Впервые появилась возможность легко и непрерывно отслеживать состояние здоровья пациента на всех этапах: до, во время и после лечения. Такой мониторинг поможет точнее прогнозировать риски осложнений после серьёзных операций и других медицинских вмешательств.