Un model de AI estimează vârsta biologică și riscul de supraviețuire a pacienților cu cancer dintr-o singură fotografie

Un nou model de inteligență artificială (AI), denumit Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition-Face (FAHR-Face), poate ajuta medicii să estimeze vârsta biologică a unei persoane și riscul de supraviețuire în cazul pacienților cu cancer, utilizând doar fotografii ale feței. Studiul a fost publicat în revista The Lancet Digital Health în 2026, după ce modelul a fost antrenat pe un set de date masiv de peste 40 de milioane de fotografii faciale.

Din cadrul modelului de bază, cercetătorii au dezvoltat două instrumente specifice: FAHR-FaceAge, care estimează vârsta biologică (măsura modului în care corpul a îmbătrânit, indiferent de vârsta cronologică), și FAHR-FaceSurvival, conceput pentru a prezice probabilitatea de supraviețuire a pacienților cu cancer. Pentru sarcina de predicție a supraviețuirii, modelul FAHR-FaceSurvival a fost antrenat pe fotografii ale 34.363 de pacienți oncologici.

Rezultatele indică o corelație semnificativă între analiza facială și riscul de mortalitate. Pacienții clasificați în grupul cu cel mai ridicat risc au fost de peste trei ori mai expuși riscului de deces față de cei din grupul cu risc minim, chiar și după ajustarea pentru caracteristici clinice și demografice. De asemenea, printre pacienții a căror vârstă biologică depășea vârsta cronologică cu mai mult de 20 de ani, 21% au decedat în termen de 90 de zile, comparativ cu aproximativ 6% dintre cei estimați a fi cu cel puțin 10 ani mai tineri decât vârsta lor reală.

Cele două instrumente analizează regiuni diferite ale feței. Modelul de vârstă se concentrează pe tâmple, fruntea de deasupra ochilor și pliurile nasogeniene, în timp ce modelul de supraviețuire examinează podul nasului și zona de sub ochi. Autorul studiului, Raymond Mak, oncolog radiaționist la Mass General Brigham Cancer Institute, a observat că aceste zone coincid cu semnele de wasting muscular și risc de mortalitate descrise de Hipocrate în jurul anului 400 î.Hr., precizând că algoritmii au replicat această înțelepciune antică fără a avea acces la textele vechi.

Studiul a demonstrat că estimările vârstei biologice rămân stabile în ciuda variațiilor de poziție, iluminare, expresie facială, machiaj sau majoritatea procedurilor de chirurgie plastică, cu excepția rinoplastiei, unde s-au observat mici modificări. Totodată, fumatul a fost identificat ca având cea mai puternică asociere cu aspectul unei vârste biologice mai avansate.

Deși considerat un „proof of concept” promițător, experții avertizează că tehnologia nu este încă gata pentru utilizarea clinică de rutină. Dr. Mandeep Singh Malhotra, director de oncologie chirurgicală la Spitalul CK Birla din Delhi, a subliniat necesitatea validării modelului pe populația din India, având în vedere trăsăturile faciale diverse și profilul epidemiologic specific. De asemenea, au fost ridicate preocupări privind potențiale prejudecăți rasiale, deoarece orice antrenament bazat pe imagini faciale include implicit rasa pacientului.

Cercetătorii au precizat că instrumentele nu sunt menite să înlocuiască medicii, ci să îi sprijine în stratificarea riscului și în personalizarea tratamentelor atunci când biomarkerele tradiționale nu sunt disponibile. Pentru a valida instrumentul, Mass General Brigham a lansat studiul online FaceAge, în care publicul poate încărca fotografii proprii pentru a primi o evaluare a vârstei faciale.