طوّر باحثون في مؤسسة "ماس جنرال بريجهام" بولاية ماساتشوستس الأمريكية أداة للذكاء الاصطناعي يمكنها التنبؤ بفرص نجاة مرضى السرطان اعتمادًا على صورة واحدة لوجوههم "سيلفي".
وتهدف التقنية، التي طورها خبراء في المؤسسة، وهي منظومة أكاديمية متكاملة للرعاية الصحية غير ربحية، إلى تقدير العمر البيولوجي للأشخاص، إلى جانب التنبؤ المباشر بمآلات المرض لدى المصابين بالسرطان، وفق صحيفة "ذا جارديان" البريطانية.
ونُشرت تفاصيل الدراسة في مجلة "لانسيت ديجيتال هيلث"، وتعد من أبرز التطبيقات البحثية التي تستكشف قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل صور الوجه لتقييم الحالة الصحية، وإمكانية توظيف هذه التقنية مستقبلًا في توجيه الرعاية الطبية.
واعتمد الباحثون على نموذج للذكاء الاصطناعي دُرّب باستخدام بيانات تضم أكثر من 40 مليون صورة للوجوه، لأشخاص من أعمار وخلفيات عرقية متنوعة، وطوّروا منه أداتين متكاملتين تحملان اسمي FAHR-FaceAge وFAHR-FaceSurvival.
وتعمل الأداة الأولى، FAHR-FaceAge، على تقدير العمر البيولوجي للمريض، أي العمر الذي يبدو عليه الشخص وفقًا لمظهره، وليس عمره الزمني الفعلي، كما تستخدم هذا التقدير للتنبؤ بفرص النجاة من السرطان.
أما الأداة الثانية، FAHR-FaceSurvival، فتتنبأ بفرص البقاء على قيد الحياة مباشرة من صورة الوجه، دون الاعتماد على تقدير العمر البيولوجي وسيطًا للوصول إلى النتيجة.
ورغم أن الأداتين تنطلقان من النموذج نفسه، فإن كلًا منهما تستخلص معلومات مختلفة ومتكاملة عن الحالة الصحية للمريض.
كما أظهرت النتائج أن الخوارزميتين تعتمدان على مناطق مختلفة من الوجه في إجراء التوقعات؛ إذ تركز أداة FAHR-FaceAge على التجاعيد الممتدة من جانبي الأنف إلى زاويتي الفم، والمنطقة الواقعة أعلى محجري العينين، والصدغين. في المقابل، تحلل أداةFAHR-FaceSurvival المنطقة أسفل العينين والمنطقة المحيطة بجسر الأنف.
وقال هوجو إيرتس، أحد كبار الباحثين المشاركين في الدراسة، إن أداةFAHR-FaceSurvival تمثل تقدمًا في مجال استخدام الذكاء الاصطناعي للتعرف على المؤشرات الصحية من الوجه، من خلال تعلم التنبؤ بمخاطر الوفاة مباشرة من صور مرضى السرطان، مضيفًا أن الدراسة، بحسب علم الباحثين، تقدم أول إثبات على قدرة نموذج للذكاء الاصطناعي على التنبؤ مباشرة بفرص النجاة من السرطان باستخدام صورة فوتوغرافية عادية.
وشملت النتائج مرضى سرطان في الولايات المتحدة تلقوا العلاج الإشعاعي، وأظهرت أن المرضى الذين قدّرت أداة FAHR-FaceAge أن أعمارهم البيولوجية تزيد بخمس سنوات أو أكثر على أعمارهم الفعلية، واجهوا خطر وفاة أعلى بنسبة 21% مقارنة ببقية المجموعة، خلال فترة متابعة بلغ متوسطها أربع سنوات.
في المقابل، ارتبط ظهور المرضى بأعمار تقل بخمس سنوات أو أكثر عن أعمارهم الحقيقية بانخفاض خطر الوفاة بنسبة 17% مقارنة ببقية المجموعة.
وأوضح إيرتس أن التطور التقني الأساسي يتمثل في قدرة نموذجFAHR-Face على استخلاص تمثيل عام لملامح الوجه من أكثر من 40 مليون صورة، ثم تكييف هذا التمثيل لتقييم مؤشرات صحية مختلفة، مثل العمر البيولوجي وفرص البقاء على قيد الحياة.
وأضاف أن هذا النهج يوفر أساسًا قابلًا للتوسع لتطوير مؤشرات حيوية متعددة مستخلصة من الوجه، بدلًا من تدريب نموذج مستقل من البداية لكل مؤشر صحي.
وتشير نتائج الدراسة إلى وجود ارتباط وثيق بين تقديرات العمر البيولوجي المستخلصة من الوجه والحالة الصحية الجسدية، وهو ما قد يعكس قدرة المريض على تحمّل بعض العلاجات.