3
Модель FAHR-Face была обучена на более чем 40 миллионах фотографий, а затем протестирована на данных пациентов из двух независимых клинических групп
Исследователи из Mass General Brigham — крупной медицинской системы в США, включающей больницы и исследовательские учреждения в Бостоне и его окрестностях, — разработали модель искусственного интеллекта FAHR-Face. Она анализирует фотографии лиц и оценивает риск летального исхода у людей, проходящих лечение от рака. Создатели рассматривают эту технологию как вспомогательный инструмент для оценки состояния пациента, а не как замену медицинскому обследованию и врачебным решениям.
Основная модель FAHR-Face была обучена на более чем 40 миллионах фотографий лиц. На её основе были разработаны два отдельных инструмента. FAHR-FaceAge определяет биологический возраст — тот, который человек кажется на фотографиях — и позволяет сопоставить его с реальным возрастом. FAHR-FaceSurvival непосредственно предсказывает риск смерти по изображению. Для настройки второго инструмента использовались фотографии 34 363 пациентов с онкологическими заболеваниями, а проверка проводилась 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. Эта связь сохранялась после статистической коррекции на возраст, пол, расовую или этническую принадлежность, тип онкологического заболевания и ряд аспектов лечения. Это говорит о том, что модель выявляла закономерности, связанные с выживаемостью, даже с учетом этих факторов, но не позволяет по одной фотографии точно определить, сколько времени проживёт конкретный человек.
Другой инструмент, FAHR-FaceAge, обнаружил 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 оказался на 21% выше по сравнению с пациентами с меньшим расхождением. Если модель оценивала человека как минимум на 5 лет моложе его реального возраста, риск был на 17% ниже. Эти данные описывают статистические различия между группами, а не вероятность исхода для отдельного пациента.
Анализ также выявил связь повышенного биологического возраста с курением, чрезмерным употреблением алкоголя и наркотиками. При проверке устойчивости модели учёные оценивали влияние освещения, макияжа, положения лица и косметических процедур. В целом модель сохраняла эффективность при этих изменениях, хотя после ринопластики наблюдалось небольшое смещение результатов.
Модели ориентировались на разные участки лица, поэтому предоставляли взаимодополняющую 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 исследовании онколога Рэймонда Мака, цель разработки — помощь врачам в оценке физического состояния пациента перед назначением интенсивного лечения, такого как лучевая терапия или хирургия. Авторы подчеркивают, что для широкого применения в клинической практике необходимы дополнительные исследования. FAHR-Face представляет собой многообещающий способ дополнить оценку риска, а не самостоятельный инструмент для выбора метода лечения.
1 ноября 2026, 09:50Искусственный интеллектDarth SaharaИскусственный интеллектМедицинские технологииПерсонализированная медицинаИсточники:The Lancet Digital Health
Не пропускайте наши новостиДобавьте сайт в предпочитаемые источники, чтобы видеть нас чащеДобавить в Google
Источник