健康

AIツールはフェイス写真を使用して生物学的年齢を推定し、がんの結果を予測します

目は魂の窓かもしれませんが、人の生物学的年齢は顔の特徴に反映される可能性があります。 Brigham大衆将軍の調査員は、人の顔の写真を使用して、癌患者の生物学的年齢と生存結果を予測する顔面と呼ばれる深い学習アルゴリズムを開発しました。彼らは、癌の患者が平均して、患者が患者よりも高い顔をしており、時系列よりも約5歳年上になったことを発見しました。古いフェースの予測は、複数の癌タイプの全体的な生存率の悪化と関連していました。彼らはまた、緩和放射線療法を受けている患者の短期的な平均余命を予測する際に、顔が臨床医よりも優れていることを発見しました。それらの結果はで公開されています ランセットデジタルヘルス。 「人工知能（AI）を使用して、人の生物学的年齢をフェイスピクチャーズから推定することができます。私たちの研究は、情報が臨床的に意味があることを示しています」と、共同シニアで対応する著者のHugo Aerts博士は、Mass General Brighamの人工知能（AIM）プログラムのディレクター（AIM）プログラムのディレクターです。 「この作品は、単純な自撮りのような写真には、患者と臨床医に臨床的意思決定とケア計画を知らせるのに役立つ重要な情報が含まれていることを示しています。時系列と比較して誰かが本当に重要であることがあります。 患者が試験室に足を踏み入れると、彼らの外観は、医師が全体的な健康と活力について手がかりを与えるかもしれません。他の多くの生物学的尺度に加えて、患者の年齢と組み合わされたこれらの直感的な評価は、最良の治療コースを決定するのに役立つかもしれません。しかし、他の人と同様に、医師は、人の年齢に影響を与える可能性のある人の年齢について偏見を持ち、ケアの決定を通知するためのより客観的で予測的な措置の必要性を促進するかもしれません。 その目標を念頭に置いて、大衆将軍のブリガムの調査官は、深い学習と顔認識技術を活用して顔を訓練しました。このツールは、パブリックデータセットからの推定健康な個人の58,851枚の写真でトレーニングされました。チームは、放射線療法治療の開始時に日常的に撮影した写真を使用して、2つのセンターから6,196人のがん患者のコホートでアルゴリズムをテストしました。 結果は、がん患者が癌のない患者よりも有意に古いように見えることを示し、平均して彼らの顔は時系列年齢よりも約5歳年上であることが示されました。がん患者のコホートでは、年齢、性別、がんの種類を調整した後でも、特に85歳以上のように見える個人では、高齢の顔の生存率の結果と関連していました。 終末期の推定生存時間は、固定することは困難ですが、がん治療に重要な治療の影響を及ぼします。チームは、10人の臨床医と研究者に、緩和放射線療法を受けている患者の100枚の写真からの短期平均余命を予測するよう求めました。全体的に、パフォーマンスには幅広い範囲がありましたが、臨床医の予測は、患者の年齢や癌の状態など、臨床的状況が与えられた後でも、コインフリップよりもわずかに優れていました。しかし、臨床医にも患者の顔面情報が提供されたとき、彼らの予測は大幅に改善されました。 この技術が現実世界の臨床環境で使用するために考慮される前に、さらなる研究が必要です。研究チームは、この技術をテストして、疾患、一般的な健康状態、寿命を予測しています。フォローアップ研究には、さまざまな病院でこの作業の拡大、癌のさまざまな段階の患者を調べること、時間の経過に伴う顔面推定の追跡、整形手術と化粧データセットに対する精度のテストが含まれます。 「これにより、写真からのバイオマーカー発見のまったく新しい領域への扉が開かれ、その可能性はがんのケアや予測年齢をはるかに超えています」と、Mass General BrighamのAIMプログラムの教員であるRay Mak（MD）は述べています。 「さまざまな慢性疾患を老化の疾患と考えているので、個人の老化の軌跡を正確に予測できることがさらに重要になります。最終的には、強力な規制および倫理的枠組みの中で、さまざまなアプリケーションでこの技術を使用して、命を救うことができることを願っています。」 #AIツールはフェイス写真を使用して生物学的年齢を推定しがんの結果を予測します