Không cần xét nghiệm, AI có thể dự đoán khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư qua ảnh chụp?
Một công cụ trí tuệ nhân tạo mới có thể ước tính tuổi sinh học và dự đoán khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư thông qua ảnh chụp khuôn mặt.
Các nhà khoa học tại Mass General Brigham, hệ thống chăm sóc sức khỏe học thuật tích hợp phi lợi nhuận có trụ sở tại bang Massachusetts (Mỹ), đã phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng dự đoán tuổi sinh học và nguy cơ tử vong ở bệnh nhân ung thư chỉ từ một bức ảnh khuôn mặt thông thường.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí The Lancet Digital Health, cho thấy công nghệ phân tích hình ảnh bằng AI có thể cung cấp thêm thông tin về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, qua đó hỗ trợ bác sĩ đánh giá nguy cơ và cân nhắc phương án điều trị phù hợp.
Điểm đáng chú ý của nghiên cứu là mô hình AI được phát triển từ dữ liệu của hơn 40 triệu bức ảnh khuôn mặt thuộc nhiều nhóm dân tộc và độ tuổi khác nhau. Từ nguồn dữ liệu này, các nhà nghiên cứu xây dựng hai công cụ có tên FAHR-FaceAge và FAHR-FaceSurvival, với những chức năng riêng biệt nhưng bổ sung cho nhau.
Công cụ AI mới có thể phân tích ảnh khuôn mặt để ước tính tuổi sinh học và dự đoán khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư (Ảnh: scientificamerican)
Trong đó, FAHR-FaceAge ước tính tuổi sinh học dựa trên những đặc điểm thể hiện trên khuôn mặt, đồng thời sử dụng thông tin này để dự đoán khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư. Tuổi sinh học ở đây phản ánh mức độ lão hóa được ước tính qua hình ảnh, không phải tuổi thực tế của một người.
Trong khi đó, FAHR-FaceSurvival dự đoán trực tiếp khả năng sống sót từ ảnh khuôn mặt, thay vì sử dụng tuổi sinh học làm cơ sở trung gian. Dù cùng được phát triển từ một mô hình nền tảng, hai công cụ này khai thác những đặc điểm hình ảnh khác nhau để đưa ra kết quả dự đoán.
Theo các nhà nghiên cứu, FAHR-FaceAge tập trung vào những vùng như nếp nhăn kéo dài từ hai bên mũi xuống khóe miệng, vùng trán phía trên hốc mắt và thái dương. Trong khi đó, FAHR-FaceSurvival chú ý nhiều hơn đến khu vực dưới mắt và xung quanh sống mũi.
Hugo Aerts, đồng tác giả chính của nghiên cứu, cho biết FAHR-FaceSurvival đánh dấu một bước tiến trong lĩnh vực sử dụng AI để đánh giá sức khỏe thông qua khuôn mặt. Theo ông, đây là lần đầu tiên nhóm nghiên cứu chứng minh được khả năng sử dụng mô hình AI để dự đoán trực tiếp khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư từ một bức ảnh đơn giản.
Kết quả nghiên cứu trên nhóm bệnh nhân ung thư được điều trị bằng xạ trị tại Mỹ cũng cho thấy mối liên hệ giữa tuổi sinh học ước tính qua khuôn mặt và nguy cơ tử vong. Cụ thể, những bệnh nhân được FAHR-FaceAge đánh giá có tuổi sinh học cao hơn tuổi thật ít nhất 5 năm có nguy cơ tử vong cao hơn 21% so với những người còn lại trong nhóm, trong thời gian theo dõi trung bình 4 năm.
Ngược lại, những bệnh nhân có tuổi sinh học ước tính thấp hơn tuổi thật ít nhất 5 năm có nguy cơ tử vong thấp hơn 17%. Những con số này phản ánh mối liên hệ được ghi nhận trong nghiên cứu, không có nghĩa công cụ có thể xác định chính xác thời gian sống của từng bệnh nhân.
Các nhà nghiên cứu cho rằng tuổi sinh học ước tính qua khuôn mặt có thể phản ánh một phần tình trạng thể chất và khả năng chống chịu của cơ thể trước những phương pháp điều trị chuyên sâu. Đây cũng là lý do công nghệ này được kỳ vọng có thể hỗ trợ bác sĩ đánh giá nguy cơ trước khi chỉ định xạ trị, phẫu thuật hoặc các liệu pháp điều trị ung thư khác.
Tiến sĩ Raymond Mak, bác sĩ chuyên khoa xạ trị tại Mass General Brigham, nhận định khi dân số ngày càng già hóa, các bác sĩ cần những phương pháp tốt hơn để đánh giá khả năng dự trữ thể chất và mức độ suy yếu của bệnh nhân trước khi đưa ra quyết định điều trị.
Theo ông, mục tiêu của nhóm nghiên cứu là xây dựng phương pháp đánh giá sức khỏe từ ảnh khuôn mặt có tính định lượng, nhất quán và dễ mở rộng hơn. Công cụ này được kỳ vọng sẽ hỗ trợ việc cá nhân hóa điều trị, chứ không thay thế đánh giá chuyên môn của bác sĩ.
Bên cạnh khả năng dự đoán nguy cơ ở bệnh nhân ung thư, nghiên cứu cũng ghi nhận mối liên hệ giữa một số yếu tố lối sống và tuổi sinh học ước tính qua hình ảnh. Việc lạm dụng rượu bia, sử dụng ma túy và hút thuốc lá có liên quan đến tình trạng khuôn mặt trông già hơn theo đánh giá của AI.
Một điểm khác được nhóm nghiên cứu ghi nhận là FAHR-FaceAge vẫn cho kết quả tương đối nhất quán trước những thay đổi thường gặp của ảnh chụp, chẳng hạn như tư thế, ánh sáng, biểu cảm khuôn mặt và trang điểm. Công cụ cũng duy trì độ ổn định trong hầu hết các thủ thuật phẫu thuật thẩm mỹ được thử nghiệm, dù nhóm nghiên cứu quan sát thấy một thay đổi nhỏ sau phẫu thuật nâng mũi.
Dù vậy, các chuyên gia nhấn mạnh công nghệ này chưa sẵn sàng để sử dụng rộng rãi trong thực hành y tế. Khả năng dự đoán dựa trên ảnh khuôn mặt cần được nghiên cứu và kiểm chứng thêm trước khi có thể trở thành cơ sở hỗ trợ các quyết định điều trị quan trọng.
Nguồn: Theguardian, The straitstimes.