O algoritmo de previsão do risco de mortalidade e o algoritmo de estimativa da idade analisam diferentes partes do rosto para efetuar as suas avaliações
Uma simples selfie pode conter pistas surpreendentes sobre a sua saúde geral e longevidade, especialmente entre pessoas com cancro.
Investigadores do Mass General Brigham, em Boston, desenvolveram modelos de inteligência artificial que, afirmam, conseguem prever a idade biológica de um doente com cancro e as hipóteses que tem de sobrevivência utilizando nada mais do que uma única fotografia do seu rosto.
A investigação, publicada na segunda-feira na revista The Lancet Digital Health, sugere que a análise facial poderá tornar-se uma ferramenta adicional a ter em conta pelos médicos ao avaliarem as hipóteses de sobrevivência de um doente e ao decidirem quais as abordagens terapêuticas que podem funcionar melhor para os seus doentes com cancro.
“Fiquei bastante surpreendido ao descobrir que conseguíamos detetar sinais de risco de mortalidade a partir de apenas uma fotografia facial”, afirma o autor do estudo, Raymond Mak, oncologista radioterapeuta no Mass General Brigham Cancer Institute e membro do corpo docente do programa de Inteligência Artificial em Medicina do Mass General Brigham.
Os modelos de IA - treinados com mais de 40 milhões de imagens faciais - avaliam especificamente diferentes aspetos do rosto para determinar a saúde geral e a idade biológica de um doente com cancro. Ao contrário da idade cronológica, que mede o número de anos que uma pessoa viveu, a idade biológica reflete o grau de envelhecimento do corpo a nível celular e físico.
“O algoritmo de estimativa da idade analisa a área à volta das têmporas, a área da testa, acima dos olhos e, depois, o que chamamos de sulco nasolabial, a linha que liga o nariz ao canto da boca”, explica Mak sobre as partes do rosto que os modelos de IA têm em conta ao avaliar a idade biológica.
«Em contrapartida, o algoritmo de previsão do risco de mortalidade analisa uma parte totalmente diferente do rosto», afirmou Raymond Mak. “Analisa a ponte do nariz e a área sob os olhos”.
Curiosamente, as regiões do rosto que o modelo de IA avalia para prever a idade biológica e a sobrevivência são as mesmas partes a que o médico e filósofo grego Hipócrates se referiu no Livro dos Prognósticos, escrito por volta de 400 a.C., quando descreveu “o nariz afilado, os olhos encovados, as têmporas encovadas” como sinais de atrofia muscular e risco de mortalidade.
“Pensar que os nossos algoritmos poderiam estar a replicar essa sabedoria de Hipócrates de há milénios foi alucinante para nós”, diz o investigador.
Os algoritmos de IA não tinham conhecimento dos textos antigos de Hipócrates, porque, explica Raymond Mak “os nossos algoritmos são treinados exclusivamente com fotografias faciais e, posteriormente, com a informação de se alguém morreu ou não, ou com a sua idade”.
“Não tem em conta o texto, o conhecimento ou a sabedoria que se acumulam na Internet”, acrescenta. “Por isso, ouvir Hipócrates a ecoar ao longo de milénios nos nossos algoritmos foi muito inquietante”.
Raymond Mak e os colegas criaram inicialmente um modelo robusto de IA chamado Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition-Face (FAHR-Face), que foi treinado com mais de 40 milhões de imagens faciais abrangendo diversas idades e origens étnicas.
O modelo foi então aperfeiçoado e utilizado como base para construir dois outros modelos capazes de realizar tarefas específicas: o modelo FAHR-FaceAge estima a idade biológica de uma pessoa com base numa única fotografia, e o modelo FAHR-FaceSurvival prevê as hipóteses de sobrevivência de um doente com cancro, combinando características faciais com outras informações clínicas.
Com o modelo FAHR-FaceSurvival, os investigadores descobriram que, entre os 122 doentes com cancro que o modelo indicou como apresentando um risco elevado de morte, mais de metade - 52,5% - faleceu no prazo de 90 dias após a avaliação, tal como previsto. Em comparação, apenas cerca de 2% dos 975 doentes do grupo de menor risco do FAHR-FaceSurvival faleceram no prazo de 90 dias.
Ao avaliar o modelo FAHR-FaceAge, os investigadores constataram que 21% dos 1 060 doentes cuja idade biológica era mais de 20 anos superior à idade cronológica faleceram no prazo de 90 dias. Em comparação, cerca de 6% dos 4 195 doentes com idades biológicas pelo menos 10 anos mais jovens do que à idade cronológica faleceram no prazo de 90 dias.
Os investigadores constataram que as alterações estéticas no rosto - tais como cirurgia, injeções como o Botox ou maquilhagem - não afetaram o desempenho dos modelos de IA.
“Uma prova de conceito promissora”
Os autores do estudo salientam que os modelos de IA que criaram não se destinam a substituir os médicos nem as avaliações clínicas existentes. Em vez disso, descrevem a tecnologia como uma ferramenta emergente que poderá, um dia, ajudar a orientar a avaliação que um médico faz da saúde de um doente ou a tomada de decisões relativamente às opções de tratamento.
“Se conseguirmos detetar precocemente um envelhecimento acelerado ou índices de mortalidade mais elevados, poderemos ser capazes de rastrear esses casos ou identificar mais cedo os doentes que possam beneficiar de exames adicionais para detetar doenças graves”, afirma Raymond Mak.
E embora o novo estudo tenha sido realizado apenas com doentes oncológicos, o investigador afirma que mais investigação poderá revelar se resultados semelhantes podem surgir em pessoas, de resto saudáveis, que possam estar interessadas na sua longevidade.
A utilização da tecnologia de IA neste estudo é fascinante, mas ainda precisa de ser avaliada clinicamente, considera Wilbur Lam, catedrático de investigação e professor de pediatria e engenharia biomédica na Universidade de Emory.
“Trata-se de um estudo extremamente convincente, que decorre de um vasto conjunto de dados, e as suas associações entre imagens faciais e idade biológica, bem como o risco de sobrevivência ao cancro, parecem ser robustas. A sua verdadeira utilidade clínica, no entanto, terá de ser demonstrada prospectivamente”, afirma o especialista, que não esteve envolvido no estudo, em declarações através de e-mail.
“Além disso, tal como os próprios autores referem, continua a ser uma questão em aberto se esta ferramenta pode ser utilizada com precisão em subpopulações específicas”, afirma. “Por exemplo, a intensidade dos efeitos em pessoas com características faciais específicas, cor de pele ou faixas etárias específicas também terá de ser testada prospectivamente para que a tecnologia possa ser implementada clinicamente”.
O estudo fornece “evidências convincentes” de uma ligação estatística entre a aparência facial e a sobrevivência em doentes oncológicos submetidos a radioterapia, afirma Miroslaw Bober, professor de processamento de vídeo e inteligência artificial na Universidade de Surrey, num comunicado divulgado pelo Science Media Centre, com sede no Reino Unido.
Mas “prever um resultado não é o mesmo que explicá-lo. Apesar das referências à ‘idade biológica’, a IA estima a idade a partir da aparência facial, em vez de medir diretamente qualquer processo de envelhecimento biológico subjacente”, afirma Miroslaw Bober, que também não esteve envolvido no estudo.
Os autores associam as regiões faciais em que a IA se baseia à “aparência de quem está a morrer” descrita pelos médicos.
“No entanto, o estudo não testou se a IA reconhece algo que um médico não reconheceria”, sublinha Miroslaw Bober.
“Não ficou demonstrado que estas previsões acrescentem informação clinicamente útil para além das avaliações dos médicos sobre a saúde geral e a condição física de um doente, que não foram medidas no estudo”, afirma. “Trata-se de uma prova de conceito promissora, mas ainda não está pronta para utilização clínica. A ferramenta ainda precisa de ser testada em comparação com o próprio julgamento dos médicos e em diferentes hospitais e grupos de doentes”.
