FaceAge: AI Przewiduje Przeżycie Raka na Podstawie Twojej Twarzy

Naukowcy z Mass General Brigham wprowadzili FaceAge, narzędzie AI, które szacuje biologiczny wiek osoby na podstawie pojedynczego zdjęcia twarzy—i może pomóc lekarzom lepiej przewidywać wyniki przeżycia w raku.

Czym jest FaceAge?

FaceAge to system głębokiego uczenia, przeszkolony na ponad 58,000 zdjęciach twarzy zdrowych osób w wieku 60+. Przekłada subtelne cechy, takie jak tekstura skóry i tonus mięśniowy, na wiek biologiczny—bardziej wnikliwy miernik zdrowia niż wiek kalendarzowy.

W badaniu przeprowadzonym na ponad 6,000 pacjentów onkologicznych naukowcy stwierdzili, że pacjenci wydawali się średnio około 5 lat starsi biologicznie niż ich rzeczywisty wiek. Osoby z wyższymi wynikami FaceAge miały znacząco gorsze wyniki przeżycia, nawet po uwzględnieniu płci, rodzaju raka i innych zmiennych klinicznych.

Dlaczego to ważne

W testach lekarzy wyniki ryzyka FaceAge poprawiły dokładność prognoz przeżycia na 6 miesięcy—z 74% do 80%—gdy były dodawane do standardowych danych klinicznych.

Jeszcze bardziej uderzające: wyniki FaceAge korelowały z ekspresją genu związanego z starzeniem się komórek, sugerując, że uchwyca procesy biologiczne, które wykraczają poza zewnętrzny wygląd czy lata kalendarzowe.

"Ta praca pokazuje, że zdjęcie, takie jak prosta selfie, zawiera istotne informacje, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji klinicznych," powiedział dr Hugo Aerts, współautor.

Co dalej?

Choć obiecujące, naukowcy zauważają, że dane szkoleniowe mogą jeszcze nie odzwierciedlać globalnej różnorodności pod względem wieku i etniczności. Dodatkowa walidacja jest potrzebna, aby potwierdzić wydajność FaceAge w różnych populacjach i chorobach.

Niemniej jednak, FaceAge reprezentuje fascynującą granicę: przekształcanie czegoś tak zwyczajnego jak selfie w klinicznie użyteczny biomarker. Okazuje się, że twarz może być naprawdę oknem do twojego biologicznego zegara.

🧠 Przeczytaj pełne badanie w The Lancet Digital Health: https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(25)00042-1/fulltext