طوّر باحثون نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي قادرًا على تحليل صورة واحدة للوجه وتقدير مخاطر البقاء لدى مرضى السرطان، في تقنية قد تساعد الأطباء مستقبلًا على تقييم الحالة الصحية للمريض قبل اتخاذ قرارات علاجية مكثفة.

وطوّر باحثون في «Mass General Brigham» الأمريكي نموذج «FAHR-Face»، بعد تدريبه على أكثر من 40 مليون صورة وجه، قبل استخدامه لتطوير أداتين منفصلتين؛ إحداهما لتقدير العمر البيولوجي، والأخرى للتنبؤ بمخاطر البقاء لدى مرضى السرطان.

أكثر من 34 ألف صورة لمرضى السرطان

ودُرّبت أداة «FAHR-FaceSurvival» بصورة أكثر تخصصًا على أكثر من 34 ألف صورة لمرضى مصابين بالسرطان، قبل اختبارها على مجموعات مستقلة من المرضى للتحقق من قدرتها على رصد مؤشرات مرتبطة بالبقاء.

وأظهرت النتائج أن درجات الخطورة الأعلى التي يمنحها النموذج ارتبطت بفترات بقاء أقصر، حتى بعد أخذ عوامل سريرية أخرى في الاعتبار.

ماذا يرى الذكاء الاصطناعي في الوجه؟

ووجد الباحثون أن النموذج لا يعتمد على الوجه بالطريقة نفسها التي تستخدمها أداة تقدير العمر، إذ يركز «FAHR-FaceSurvival» بدرجة أكبر على مناطق أسفل العينين وحول جسر الأنف.

ويرجح الباحثون أن هذه المناطق قد تحمل إشارات مرتبطة بالهزال أو التغيرات الجسدية المصاحبة للمرض، إلا أنهم أكدوا أن الآلية الدقيقة التي يعتمد عليها النموذج في إصدار توقعاته لا تزال بحاجة إلى مزيد من الدراسة.

ليس بديلًا عن الطبيب

وأكد الباحثون أن التقنية صُممت لدعم قرارات الأطباء وليس لاستبدال التقييم السريري، خصوصًا عند تقدير قدرة المريض على تحمل علاجات مكثفة مثل الجراحة أو العلاج الإشعاعي أو العلاجات الجهازية.

كما شددوا على ضرورة إجراء اختبارات إضافية على مجموعات سكانية أكثر تنوعًا قبل استخدام النموذج بصورة روتينية داخل المستشفيات، مع دراسة احتمالات التحيز المرتبطة بالعمر أو العِرق أو جودة الصور.

ونُشرت نتائج الدراسة في مجلة «The Lancet Digital Health»، فيما يرى الباحثون أن صور الوجه قد تتحول مستقبلًا إلى مصدر منخفض التكلفة لمؤشرات صحية تساعد في تخصيص العلاج ومتابعة المرضى.

Researchers have developed a new artificial intelligence model capable of analyzing a single facial image and estimating survival risks for cancer patients, in a technology that may help doctors in the future assess a patient's health status before making intensive treatment decisions.

Researchers at "Mass General Brigham" in the U.S. developed the "FAHR-Face" model after training it on over 40 million facial images, before using it to develop two separate tools; one for estimating biological age and the other for predicting survival risks in cancer patients.

More than 34,000 images of cancer patients

The "FAHR-FaceSurvival" tool was trained more specifically on over 34,000 images of cancer patients before being tested on independent patient groups to verify its ability to detect survival-related indicators.

The results showed that the higher risk scores assigned by the model were associated with shorter survival periods, even after taking other clinical factors into account.

What does AI see in the face?

Researchers found that the model does not rely on the face in the same way that the age estimation tool does, as "FAHR-FaceSurvival" focuses more on areas below the eyes and around the bridge of the nose.

The researchers suggest that these areas may carry signals related to cachexia or physical changes associated with illness, but they emphasized that the precise mechanism the model relies on to make its predictions still requires further study.

Not a substitute for the doctor

The researchers confirmed that the technology is designed to support doctors' decisions and not to replace clinical assessment, especially when estimating a patient's ability to tolerate intensive treatments such as surgery, radiation therapy, or systemic therapies.

They also stressed the need for additional testing on more diverse population groups before using the model routinely in hospitals, while studying the potential biases related to age, race, or image quality.

The study's results were published in "The Lancet Digital Health," while researchers believe that facial images could potentially become a low-cost source of health indicators that assist in tailoring treatment and monitoring patients in the future.