Cancro, studio su Lancet: un selfie e l'Ia per stimare le probabilità di sopravvivenza

Come funziona l’Intelligenza artificiale

I ricercatori hanno messo a punto un modello di Intelligenza artificiale chiamato FAHR-Face (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition-Face), addestrato su oltre 40 milioni di immagini di volti di persone di età e origini etniche diverse. A partire da questo sistema sono stati realizzati due modelli con funzioni differenti: FAHR-FaceAge, progettato per stimare l'età biologica attraverso una fotografia, e FAHR-FaceSurvival, che combina l'analisi dei tratti del viso con altre informazioni cliniche per valutare le probabilità di sopravvivenza dei pazienti oncologici. "L'algoritmo per la stima dell'età prende in esame l'area attorno alle tempie, la fronte, la zona sopra gli occhi e le linee che collegano il naso agli angoli della bocca", ha spiegato alla Cnn l’autore dello studio Raymond Mak. "Al contrario, l'algoritmo che valuta il rischio di mortalità si concentra su zone del volto completamente diverse: il ponte nasale e l'area sotto gli occhi".

I risultati dello studio sui pazienti oncologici

Per valutare l'affidabilità del modello FAHR-FaceSurvival, i ricercatori hanno confrontato le stime del rischio di mortalità elaborate dall’Intelligenza artificiale con i dati clinici dei pazienti oncologici, verificando quanti fossero effettivamente deceduti nei 90 giorni successivi alla valutazione. Dalla comparazione è emerso che, tra i 122 pazienti per i quali il sistema aveva indicato un rischio di mortalità elevato, oltre la metà, pari al 52,5%, è deceduta entro 90 giorni. Tra i 975 pazienti classificati nella fascia di rischio più bassa, la percentuale di decessi nello stesso periodo è stata di circa il 2%. Il team di ricerca ha esaminato anche i risultati del modello FAHR-FaceAge. Tra i 1.060 pazienti ai quali il sistema aveva attribuito un'età biologica superiore di oltre 20 anni rispetto a quella anagrafica, il 21% è deceduto entro 90 giorni. La percentuale è stata invece di circa il 6% tra i 4.195 pazienti con un'età biologica stimata inferiore di almeno 10 anni rispetto a quella anagrafica.

Applicazioni e limiti dello studio

Come spiegato dagli autori, il prossimo passo sarà verificare se l'analisi del volto possa diventare uno strumento aggiuntivo per individuare precocemente i pazienti che potrebbero necessitare di ulteriori accertamenti e aiutare gli specialisti nelle decisioni terapeutiche. “Se riuscissimo a individuare precocemente segni di invecchiamento accelerato potremmo utilizzare tali dati per lo screening o per identificare pazienti che trarrebbero beneficio da ulteriori accertamenti per patologie gravi”, ha precisato Mak. La tecnologia necessita però di ulteriori verifiche prima di un eventuale utilizzo nella pratica medica. “Si tratta di uno studio estremamente interessante, basato su un ampio set di dati. Le correlazioni individuate tra i tratti del volto, l’età biologica e il rischio di sopravvivenza al cancro appaiono solide. Tuttavia, la sua reale utilità clinica dovrà essere dimostrata attraverso studi prospettici”, ha dichiarato Wilbur Lam, docente di pediatria e ingegneria biomedica presso la Emory University, che non ha partecipato allo studio. Anche Miroslaw Bober, professore dell'Università del Surrey, ha invitato alla cautela. “Gli autori collegano le regioni del volto utilizzate dall’Intelligenza artificiale a quello che i medici definiscono l’‘aspetto di chi è in fin di vita’. Lo studio, però, non ha verificato se l’Intelligenza artificiale sia in grado di rilevare elementi che sfuggirebbero a un medico”, ha osservato Bober.