Veštačka inteligencija proučava lice i procenjuje zdravstvene rizike /foto/
CC0 / Slika generisana veštačkom inteligencijom /
Pratite nas
Jedna fotografija lica mogla bi pomoći u proceni biološke dobi osobe, ali i rizika preživljavanja obolelih od raka, pokazalo je novo istraživanje naučnika.
Istraživači žele fotografiju lica pretvoriti u dodatni klinički pokazatelj koji bi lekarima mogao pomoći pri proceni fizičke otpornosti pacijenta i izboru lečenja. Naglašavaju, međutim, da takav alat nije zamišljen kao zamena za lekarsku procenu.
Model obučen na više od 40 miliona fotografija
Stručnjaci iz ustanove Mes dženeral Brigam u američkoj saveznoj državi Masačusets razvili su temeljni model veštačke inteligencije FAHR-Face, obučen na više od 40 miliona fotografija lica.
Na njegovoj su osnovi razvili dva odvojena alata. FAHR-FaceAge procenjuje biološku dob osobe, dok FAHR-FaceSurvival na osnovu fotografije pacijenta obolelog od raka procenjuje rizik povezan sa preživljavanjem.
Biološko starenje odnosi se na stanje organizma i njegovu funkcionalnost, a ne samo na broj godina koje je osoba provela. U ovom istraživanju reč je o proceni biološke dobi izvedene iz obeležja lica, a ne o neposrednom merenju procesa starenja u organizmu.
Model za procenu biološke dobi dodatno je treniran na gotovo 750.000 javno dostupnih fotografija, dok je model za preživljavanje razvijan na više od 34.000 fotografija pacijenata obolelih od raka.
Rezultati su potom provereni na nezavisnim grupama pacijenata.
Researchers at @harvardmed developed FAHR-Face, an AI model pretrained on over 40 M+ facial images. Its derivative FAHR-FaceAge predicts age with ~5.1 years’ mean error. Higher facial age is linked with increased mortality risk. @Dr_RayMak @HugoAerts @VadimGladyshev https://t.co/NKAGgoU3Lt
— TimePie (focus on anti-aging science) (@TimePieChina) October 21, 2026
Istraživači su utvrdili da je razlika između procenjene biološke i stvarne hronološke dobi bila nezavisno povezana sa preživljavanjem obolelih od raka.
FAHR-FaceSurvival takođe je pokazao snažnu povezanost sa ishodima: pacijenti koje je model svrstao među 25 odsto sa najvećim rizikom imali su više nego trostruko višu smrtnost od onih u četvrtini sa najnižim procenjenim rizikom, i nakon uzimanja u obzir drugih kliničkih činilaca.
Prvi put model predviđa preživljavanje na osnovu fotografije
Hugo Arts, profesor na Harvardu i direktor programa za veštačku inteligenciju u medicini pri Mes dženeral Brigamu, izjavio je da novo istraživanje dodatno unapređuje područje procene zdravstvenog stanja na osnovu fotografija lica.
„Koliko nam je poznato, ovo je prvi put da je pokazano kako model veštačke inteligencije može neposredno predvideti preživljavanje obolelih od raka na osnovu obične fotografije“, rekao je Arts.
Pušenje najviše povezano sa starijim izgledom
Istraživači su pronašli i povezanost između životnih navika i procenjene biološke dobi lica.
Prekomerna konzumacija alkohola, upotreba droga i pušenje bili su povezani sa biološki starijim izgledom.
Najizraženija povezanost zabeležena je kod pušenja: sadašnji pušači u proseku su izgledali biološki starije od bivših pušača, a bivši pušači starije od osoba koje nikada nisu pušile.
A single photograph can now forecast cancer survival risk. Mass General Brigham researchers built FAHR-Face, a foundation model trained on more than 40 million facial images. It powers FAHR-FaceAge (biological age estimate) and FAHR-FaceSurvival, which directly predicts survival from a photo of a cancer patient—the first such demonstration. In validation, the highest-risk quartile showed a 3.23× mortality hazard versus the lowest, after clinical adjustments. Combining both scores improved predictions further. A scalable, non-invasive signal that could help personalize care when other biomarkers are limited. @MassGenBrigham @HarvardMed @TheLancet #AI #HealthAI #CancerResearch #MedTech https://t.co/PCquLlXEVD
— Rise-Raise (@rise_raise_ai) October 21, 2026
Reč je o povezanosti utvrđenoj u podacima, a ne o dokazu da je pojedina životna navika sama po sebi izazvala određenu promenu izgleda lica.
Rejmond Mak, vanredni profesor radijacione onkologije na Medicinskom fakultetu Univerziteta Harvard, rekao je da je tim iznenadila stabilnost rezultata u različitim svakodnevnim uslovima fotografisanja.
Model je davao razmerno konzistentne rezultate nezavisno od položaja tela i glave, osvetljenja, izraza lica i šminke, a bio je stabilan i nakon većine analiziranih estetskih zahvata.
„Naš je cilj učiniti procenu zdravstvenog stanja na osnovu fotografija lica kvantitativnijom, doslednijom i primenljivom u većem opsegu, kako bi mogla podržati odluke o personalizovanom lečenju, a ne zameniti lekarsku procenu“, rekao je Mak.
Istraživači smatraju da bi takvi alati jednoga dana mogli pomoći lekarima pri proceni fizičke otpornosti pacijenata pre zahtevnih postupaka poput operacije, zračenja ili sistemske terapije. Ipak, reč je o istraživačkom alatu koji zahteva dodatnu validaciju pre šire kliničke primene.
Studija je objavljena u časopisu The Lancet Digital Health.
Zainteresovane punoletne osobe mogu učestvovati i u daljem istraživanju FaceAge tako što će učitati fotografiju i dobiti sopstveni istraživački rezultat procene. Taj rezultat nije medicinska dijagnoza niti zamena za lekarski pregled.
Pogledajte i:
