AIツールがセルフィーから癌生存率を予測

Mass General Brighamの研究者はFAHR‑Faceという基盤AIモデルを構築した。The Guardianによれば、モデルは4,000万枚以上の顔写真で訓練された。研究はLancet Digital Healthに掲載された。著者にはHugo AertsとRaymond Makが含まれる。

MedicalXpressによれば、FAHR‑Faceは顔の一般的な表現を学習する。モデルはさまざまな健康アウトカムに適応できる。研究ではモデルを用いて2つのツールを作成した。1つは生物学的年齢を推定し、もう1つは癌生存率を予測する。

MedicalXpressによれば、FAHR‑FaceAgeは鼻唇溝、目の上の額、こめかみに焦点を当てる。MedicalXpressによれば、FAHR‑FaceSurvivalは目の下と鼻梁周辺を評価する。MedicalXpressによれば、2つのツールは異なる顔部位に依存し、予測は弱く相関している。

MedicalXpressによれば、研究ではFAHR‑FaceAgeが年齢より5年以上上回る患者が4年間の追跡調査で死亡リスクが21 %高いことが示された。MedicalXpressによれば、5年以上若く見える患者は死亡リスクが17 %低いことが示された。MedicalXpressによれば、FAHR‑FaceAgeと年齢差は生存率と独立して関連していた。

MedicalXpressによれば、研究者は生活習慣要因も検討した。MedicalXpressによれば、過度の飲酒、薬物使用、喫煙は生物学的に年齢が高く見えることと関連していた。MedicalXpressによれば、現在の喫煙者は元喫煙者よりも年齢が高く見え、元喫煙者は未喫煙者よりも年齢が高く見えた。MedicalXpressによれば、喫煙が最も強いパターンを示した。

Raymond Makによれば、医師は集中的な治療を推奨する前に身体的余力を推定するより良い方法が必要だ。MedicalXpressによれば、著者らはAIツールが個別化された治療決定をサポートできるが、医師の判断を置き換えるものではないと述べている。MedicalXpressによれば、彼らはこのアプローチが拡張可能で定量的であると示唆している。