Mokėsi iš 40 mln. veidų
 
Kad algoritmas išmoktų „skaityti“ veido bruožus, prireikė milžiniškos pavyzdžių bazės. Kaip rašo „The Guardian“, Bostono „Mass General Brigham“ ligoninių tinklo mokslininkai iš pradžių sukūrė bazinį modelį, kurį apmokė naudodami daugiau nei 40 mln. įvairaus amžiaus bei tautybių žmonių nuotraukas. Jo pagrindu mokslininkai sukūrė du specializuotus įrankius.
 
Pirmasis, „FAHR-FaceAge“, pagal veido senėjimo požymius nustato biologinį amžių. Jei žmogus atrodo gerokai vyresnis, nei yra iš tiesų, tai gali rodyti, kad jo organizmas sensta sparčiau.
 
Antrasis įrankis, „FAHR-FaceSurvival“, amžiaus neskaičiuoja. Pagal veido nuotrauką jis iš karto nuspėja, kurie pacientai turi didesnę mirties riziką. Šį įrankį tyrėjai apmokė maždaug 34 tūkst. vėžiu sirgusių žmonių, kurių likimą jau žinojo, nuotraukomis.
 
Abu algoritmai analizuoja skirtingas veido vietas. „FAHR-FaceAge“ amžių vertina pagal raukšles nuo nosies iki lūpų kampučių, kaktą ir smilkinius, o „FAHR-FaceSurvival“ riziką – pagal paakius ir nosies tiltelį. Sujungę abiejų įrankių vertinimus, tyrėjai pacientų riziką nustatė tiksliau.
 
Prabilo Hipokrato žodžiais
 
Tirdami algoritmo pasirinktas veido sritis, mokslininkai aptiko netikėtą paralelę su senovės medicina. Įdubusias akis, įkritusius smilkinius ir aštrią nosį dar prieš 2 400 metų artėjančios mirties ženklais vadino graikų gydytojas Hipokratas. Algoritmas šias zonas atsirinko pats – vien iš nuotraukų ir mirtingumo duomenų.
 
„Išgirsti, kaip mūsų algoritmuose per tūkstantmečius atsiliepia Hipokratas, buvo tiesiog kraupu“, – prisipažįsta tyrimo autorius, „Mass General Brigham“ vėžio instituto onkologas Raymondas Makas. Pasak jo, iš pradžių komanda ir pati nesitikėjo, kad vien iš veido nuotraukos įmanoma įžvelgti mirties rizikos ženklų.
 
Kūrėjus nustebino ir tai, kad įrankis veikė stabiliai, nepaisant galvos padėties, apšvietimo, veido išraiškos ar makiažo. Įvertinimo nepakeitė ir dauguma plastinių operacijų. Nedidelis skirtumas užfiksuotas tik po nosies korekcijos.
 
Atskyrė didžiausios rizikos pacientus
 
Algoritmus tyrėjai išbandė su amerikiečiais, kuriems buvo taikoma spindulinė terapija, o rezultatus dar kartą patikrino nepriklausomoje beveik 5 tūkst. vėžiu sergančių žmonių grupėje Nyderlanduose. Rizikos grupės aiškiai skyrėsi. JAV pacientų grupėje „FAHR-FaceSurvival“ didžiausios rizikos grupei priskyrė 122 žmones, ir daugiau nei pusė jų (52,5 proc.) mirė per tris mėnesius. Tuo metu mažiausios rizikos grupėje, kurią sudarė 975 pacientai, per tris mėnesius mirė vos apie 2 proc.
 
Panašų ryšį atskleidė ir amžiaus įrankis. Pacientų, kurie algoritmui atrodė bent penkeriais metais vyresni nei iš tikrųjų, mirties rizika per maždaug ketverius stebėjimo metus buvo 21 proc. didesnė. Tų, kurie atrodė bent penkeriais metais jaunesni, rizika buvo 17 proc. mažesnė.
 
Kūrėjų teigimu, tokie vertinimai ateityje galėtų padėti gydytojams nuspręsti, ar silpnas pacientas atlaikys spindulinę terapiją, operaciją ar chemoterapiją.
 
„Visuomenei senstant, gydytojams reikia patikimesnių būdų įvertinti, kiek paciento organizmas turi jėgų ir koks jis trapus“, – pabrėžia R.Makas.
 
Ragina neskubėti
 
Nepriklausomi ekspertai tyrimą vertina palankiai, tačiau ragina neskubėti daryti išvadų. Surėjaus universiteto (JK) profesorius Miroslawas Boberis primena, kad įrankis parodo ryšį tarp veido išvaizdos ir išgyvenamumo, bet nepaaiškina, kodėl šis ryšys egzistuoja. Amžių algoritmas vertina tik pagal išvaizdą, o ne pagal tikruosius organizmo senėjimo procesus. Profesorius atkreipia dėmesį ir į kitas spragas: tyrėjai nepatikrino, ar dirbtinis intelektas pastebi daugiau nei patyręs gydytojas, o juodaodžių pacientų atveju amžiaus įrankis reikšmingo ryšio su mirties rizika neparodė.
 
„Tai daug žadantis koncepcijos įrodymas, tačiau klinikiniam naudojimui jis dar nepasiruošęs“, – reziumuoja M.Boberis.
 
Panašiai mano ir Emory universiteto (JAV) profesorius Wilburas Lamas. Pasak jo, tyrimas remiasi dideliu duomenų kiekiu ir yra įtikinamas, tačiau tikrąją įrankio naudą dar teks įrodyti naujais tyrimais. Be to, reikės patikrinti, kaip algoritmas veikia skirtingos odos spalvos, amžiaus ir veido bruožų žmonėms.
 
Patys autoriai sutinka, kad įrankis turi tik padėti gydytojui priimti sprendimą, o ne užimti jo vietą. Ateityje R.Makas norėtų išsiaiškinti, ar iš veido nuotraukos būtų galima laiku pastebėti, kad ir sveiko žmogaus organizmas ėmė senti greičiau.
 
Tyrimas tęsiamas: specialioje svetainėje kiekvienas gali įkelti savo nuotrauką, sužinoti savo „veido amžių“ ir taip prisidėti prie algoritmo tobulinimo.

lsveikata.lt „Facebook“. Būkime draugai!