ИИ научился оценивать риск смерти при раке по фотографии лица
- FAHR-Face обучили на более чем 40 млн фотографий; FAHR-FaceSurvival настроили на снимках 34 363 онкопациентов.
- В независимой группе из 4892 пациентов смертность в верхней четверти прогнозируемого риска была более чем втрое выше, чем в нижней.
- FAHR-FaceAge оценивала биологический возраст с ошибкой 5,1 года; модели требуют дальнейших исследований перед клиническим применением.
Почему это важно: Авторы разрабатывали модель, чтобы помочь врачам оценивать состояние пациента перед интенсивным лечением, например лучевой терапией или операцией.
Учёные из Mass General Brigham — крупной медицинской системы США, объединяющей больницы и исследовательские центры в Бостоне и его окрестностях, — разработали модель искусственного интеллекта FAHR-Face. Она анализирует фотографию лица и оценивает риск смерти у людей, проходящих лечение от рака. Авторы рассматривают технологию как дополнительный инструмент для оценки состояния пациента, а не замену медицинскому обследованию и решению врача.
Базовую модель FAHR-Face обучили на более чем 40 млн фотографий лиц. На её основе создали два отдельных инструмента. FAHR-FaceAge оценивает биологический возраст — возраст, который человек выглядит на фотографиях, — и позволяет сопоставить его с фактическим. FAHR-FaceSurvival непосредственно прогнозирует риск смерти по изображению. Для настройки второй модели использовали фотографии 34 363 пациентов с онкологическими заболеваниями, а проверку проводили на отдельной выборке и затем на независимой группе из 4892 пациентов.
В независимом клиническом наборе данных пациенты, отнесённые FAHR-FaceSurvival к верхней четверти по прогнозируемому риску, имели более чем втрое более высокую смертность, чем пациенты из нижней четверти. Связь сохранялась после статистической поправки на возраст, пол, расовую или этническую принадлежность, тип онкологического заболевания и ряд особенностей лечения. Это означает, что модель выявляла закономерности, связанные с выживаемостью, даже с учётом этих факторов, но не позволяет по одной фотографии достоверно определить, сколько проживёт конкретный человек.
Другой инструмент, FAHR-FaceAge, выявил связь между тем, насколько старше или моложе фактического возраста выглядит пациент, и его прогнозом. У пациентов, чья оценка возраста по фотографии превышала паспортный возраст как минимум на 5 лет, скорректированный риск смерти был на 21% выше, чем у пациентов с меньшим расхождением. Если модель оценивала человека как минимум на 5 лет моложе его фактического возраста, риск был на 17% ниже. Эти показатели описывают статистические различия между группами, а не вероятность исхода для отдельного пациента.
Анализ также показал связь повышенного биологического возраста с курением, значительным употреблением алкоголя и употреблением наркотиков. При проверке устойчивости модели учёные оценивали влияние освещения, макияжа, положения лица и косметических операций. В целом модель сохраняла работоспособность при этих изменениях, хотя после ринопластики наблюдалось небольшое смещение результатов.
Модели обращали внимание на разные области лица, поэтому давали дополняющую друг друга информацию. В исследовании FAHR-FaceAge оценивала биологический возраст с точностью до средней абсолютной ошибки 5,1 года на общедоступном наборе фотографий. При объединении прогнозов двух инструментов точность оценки прогноза выживаемости улучшалась.
По словам участвовавшего в работе онколога Рэймонда Мака, цель разработки — помочь врачам оценивать физическое состояние пациента перед назначением интенсивного лечения, например лучевой терапии или операции. Авторы подчёркивают, что до широкого применения в клинической практике нужны дальнейшие исследования. FAHR-Face — перспективный способ дополнить оценку риска, а не самостоятельный инструмент для выбора лечения.
© iXBT
