FaceAge: ИИ предсказывает выживаемость при раке по вашему лицу

Исследователи Mass General Brigham представили FaceAge, инструмент ИИ, который оценивает биологический возраст человека по одной фотографии лица — и это может помочь врачам лучше предсказывать результаты выживаемости при раке.

Что такое FaceAge?

FaceAge — это система глубокого обучения, обученная на более чем 58,000 изображения лиц здоровых людей старше 60 лет. Она переводит тонкие особенности, такие как текстура кожи и тонус мышц, в биологический возраст — более информативную меру здоровья, чем хронологический возраст.

В исследовании, проведенном на более чем 6,000 пациентов с раком, исследователи выяснили, что пациенты, в среднем, выглядели примерно на 5 лет старше биологически, чем их фактический возраст. У тех, кто имел более высокие баллы FaceAge, результаты выживаемости были значительно хуже, даже после корректировки по полу, типу рака и другим клиническим переменным.

Почему это важно

В тестировании врачей баллы риска FaceAge улучшили точность прогнозов выживаемости на 6 месяцев — с 74% до 80% — при добавлении к стандартным клиническим данным.

Еще более поразительно: баллы FaceAge коррелировали с экспрессией гена, связанного с клеточным старением, что предполагает, что они захватывают биологические процессы, которые выходят за рамки поверхностных признаков или календарных лет.

"Эта работа демонстрирует, что фотография, как простое селфи, содержит важную информацию, которая может помочь в принятии клинических решений," сказал доктор Хьюго Эрц, соправедущий автор.

Что дальше?

Хотя это многообещающе, исследователи отмечают, что данные обучения могут еще не отражать глобальное разнообразие в возрасте и этничности. Необходима дополнительная валидация для подтверждения работы FaceAge в различных популяциях и болезнях.

Тем не менее, FaceAge представляет собой увлекательный рубеж: превращение чего-то такого обыденного, как селфи, в клинически значимый биомаркер. Оказывается, лицо действительно может быть окном в ваш биологический часы.

🧠 Прочитайте полное исследование в The Lancet Digital Health: https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(25)00042-1/fulltext