Novi model veštačke inteligencije nazvan FaceAge, procenjuje koliko staro osoba izgleda u poređenju sa njenom hronološkom starošću. Proizvođači Face Age-a kažu da bi njihov alat mogao da pomogne lekarima da odluče o najboljem načinu lečenja bolesti poput raka.
Kada lekar leči pacijenta obolelog od raka, „jedna od prvih stvari koju rade jeste da pokušaju da procene koliko dobro je pojedinac”, rekao je Hugo Aerts, direktor Programa veštačke inteligencije u medicini u Masačusetskoj opštoj bolnici u Brigamu.
Prema njegovim rečima, to je često veoma subjektivna procena, ali može uticati na mnoge buduće odluke o lečenju, uključujući koliko agresivan ili intenzivan treba da bude njihov plan lečenja. Na primer, lekari mogu odlučiti da pacijent koji izgleda mlađe i bolje odgovara svojim godinama može bolje tolerisati agresivni tretman i na kraju živeti duže od pacijenta koji izgleda starije i krhkije, čak i ako njih dvoje imaju istu starost.
FaceAge bi mogao da olakša tu odluku pretvaranjem subjektivnih procena lekara u kvantitativnu meru, napisali su autori studije, a kvantifikovanjem biološke starosti, model bi mogao da ponudi još jednu tačku podataka koja bi pomogla lekarima da odluče koji tretman da preporuče. Aerts i njegove kolege su trenirali model na više od 58.000 fotografija ljudi starosti 60 godina i više za koje se pretpostavljalo da su prosečnog zdravlja za svoje godine u vreme kada je fotografija snimljena.
U ovom skupu za obuku, istraživači su procenili hronološku starost modela i pretpostavili da je biološka starost ljudi slična, iako su naučnici primetili da ova pretpostavka nije tačna u svakom slučaju. Tim je zatim koristio FejsEjdž da predvidi starost više od 6.000 ljudi sa rakom. Pacijenti oboleli od raka izgledali su u proseku oko pet godina starije od svoje hronološke starosti.
FaceAge procene su takođe bile u korelaciji sa preživljavanjem nakon lečenja- što je osoba izgledala starije, bez obzira na svoju hronološku starost, manje su joj šanse da duže živi. Nasuprot tome, hronološka starost nije bila dobar prediktor preživljavanja kod pacijenata obolelih od raka, otkrio je tim, prenosi Live Science.
Ipak, Face Age još nije spreman za bolnice ili lekarske ordinacije. Potrebna su dalja istraživanja sa većim i reprezentativnijim skupovima za obuku kako bi se razumelo kako ti faktori utiču na procene FejsEjdž.
Istraživači i dalje poboljšavaju algoritam dodatnim podacima za obuku i testiraju njegovu efikasnost za druga stanja pored raka. Takođe istražuju koje faktore model koristi za svoja predviđanja. Ali kada bude finalizovan, ovaj program bi, na primer, mogao da pomogne lekarima da prilagode intenzitet lečenja raka, poput zračenja i hemoterapije, određenim pacijentima, rekao je tokom brifinga koautor studije dr Rej Mak, radioonkolog u Masačusetskoj opštoj bolnici u Brigamu.
Etičke smernice koje se tiču načina na koji se informacije FaceAge-a mogu koristiti, kao što je to da li zdravstveno ili životno osiguranje može pristupiti procenama FaceAge radi donošenja odluka o pokriću, trebalo bi da se uspostave pre uvođenja modela.
IZVOR: POLITIKA I FOTO: FREEPIK/PRINTSCREEN
