AI 도구가 셀카로 암 생존율 예측

매스 제너럴 브라이엄 연구원들은 FAHR‑Face라는 기초 AI 모델을 구축했다. The Guardian에 따르면, 이 모델은 4천만 장이 넘는 얼굴 사진으로 훈련되었다. 이 연구는 Lancet Digital Health에 발표되었다. 저자에는 Hugo Aerts와 Raymond Mak가 포함된다.

MedicalXpress에 따르면, FAHR‑Face는 얼굴의 일반적인 표현을 학습한다. 이 모델은 다양한 건강 결과에 맞게 조정될 수 있다. 연구에서는 이 모델을 사용해 두 가지 도구를 만들었다. 하나는 생물학적 나이를 추정하고, 다른 하나는 암 생존율을 예측한다.

MedicalXpress에 따르면, FAHR‑FaceAge는 코안쪽 주름, 눈 위 이마, 두정부에 초점을 맞춘다. MedicalXpress에 따르면, FAHR‑FaceSurvival은 눈 아래와 코다리 주변을 평가한다. MedicalXpress에 따르면, 두 도구는 서로 다른 얼굴 부위를 사용한다. MedicalXpress에 따르면, 그들의 예측은 상관관계가 약하다.

MedicalXpress에 따르면, 연구는 FAHR‑FaceAge가 연령보다 5년 이상 높은 환자가 4년 추적 기간 동안 사망 위험이 21 % 더 높았음을 발견했다. MedicalXpress에 따르면, 5년 이상 젊어 보이는 환자는 사망 위험이 17 % 낮았다. MedicalXpress에 따르면, FAHR‑FaceAge와 연령 차이는 독립적으로 생존과 연결되었다.

MedicalXpress에 따르면, 연구자들은 생활 습관 요인도 조사했다. MedicalXpress에 따르면, 과도한 음주, 약물 사용, 흡연은 생물학적으로 더 나이 든 외모와 연관되었다. MedicalXpress에 따르면, 현재 흡연자는 전 흡연자보다 더 나이 든 것으로 보였고, 전 흡연자는 비흡연자보다 더 나이 든 것으로 보였다. MedicalXpress에 따르면, 흡연이 가장 강한 패턴을 보였다.

Raymond Mak에 따르면, 의사들은 집중 치료를 권유하기 전에 신체적 여력을 추정할 수 있는 더 나은 방법이 필요하다. MedicalXpress에 따르면, 저자들은 AI 도구가 개인화된 치료 결정을 지원할 수 있지만 의사의 판단을 대체하지는 않는다고 말한다. MedicalXpress에 따르면, 그들은 이 접근법이 확장 가능하고 정량적이라고 제안한다.