IA prevê chances de sobrevivência de pacientes com câncer a partir de uma foto do rosto

Um grupo de médicos do Mass General Brigham, sistema acadêmico de saúde sem fins lucrativos sediado em Massachusetts, nos Estados Unidos, desenvolveu uma ferramenta de inteligência artificial capaz de estimar as chances de sobrevivência de pacientes com câncer a partir de uma única fotografia do rosto.

O sistema, treinado com dados de mais de 40 milhões de imagens faciais de pessoas de diferentes etnias e idades, representa um dos avanços mais abrangentes até o momento no uso da análise facial por IA para avaliar a saúde de pacientes e auxiliar na orientação de tratamentos médicos. Os detalhes do estudo foram publicados na revista The Lancet Digital Health.

🚗 Bomba de ar para pneu com 55% OFF: 150 PSI e sem fio – confira

Como funcionam as duas ferramentas

Com base na mesma tecnologia, os pesquisadores desenvolveram duas ferramentas complementares. A primeira, denominada FAHR-FaceAge, estima a idade biológica de um paciente — ou seja, quanto ele aparenta ter com base em seu rosto — e utiliza essa informação para prever sua sobrevivência diante do câncer. A segunda, FAHR-FaceSurvival, estima diretamente as chances de sobrevivência a partir da fotografia facial, sem calcular previamente a idade biológica.

Embora os dois algoritmos derivem do mesmo modelo-base, eles identificam informações distintas e complementares sobre o estado de saúde do paciente. Cada ferramenta também analisa regiões diferentes do rosto para fazer suas previsões.

A FAHR-FaceAge concentra-se nos sulcos que vão das laterais do nariz até os cantos da boca, na região da testa logo acima dos olhos e nas têmporas. Já a FAHR-FaceSurvival avalia a área abaixo dos olhos e ao redor da ponte nasal.

“FAHR-FaceSurvival avança um passo no campo do reconhecimento facial de saúde por IA, ao aprender o risco de sobrevivência diretamente de fotografias faciais de pacientes com câncer”, explicou Hugo Aerts, coautor principal do estudo, em declaração citada pelo The Guardian. “Até onde sabemos, esta é a primeira demonstração de que um modelo de IA pode prever diretamente a sobrevivência ao câncer a partir de uma simples fotografia”, acrescentou.

Pacientes que aparentam mais idade enfrentam maior risco

Entre os pacientes com câncer submetidos à radioterapia nos Estados Unidos, aqueles que, segundo a FAHR-FaceAge, aparentavam ter cinco anos ou mais do que sua idade real apresentaram um risco de morte 21% maior durante o período de acompanhamento, que durou, em média, quatro anos.

No sentido oposto, os pacientes que aparentavam ter cinco anos ou mais a menos do que sua idade real apresentaram um risco de mortalidade 17% menor.

Segundo Aerts, o principal avanço técnico do sistema está na capacidade de a FAHR-Face aprender características gerais do rosto a partir de mais de 40 milhões de imagens e, posteriormente, adaptar esse conhecimento a diferentes indicadores de saúde, como idade biológica e sobrevivência.

“Essa abordagem de modelo fundacional nos dá uma forma escalável de desenvolver múltiplos biomarcadores faciais de saúde, em vez de treinar cada modelo do zero”, afirmou o pesquisador.

Os resultados sugerem que as estimativas de idade biológica feitas pela IA estão relacionadas ao estado físico dos pacientes, o que pode ajudar a avaliar sua capacidade de tolerar determinados tratamentos.

Fatores de estilo de vida

Os pesquisadores também identificaram associações entre determinados hábitos e uma aparência facial biologicamente mais envelhecida, segundo a análise da IA. O consumo elevado de álcool, o uso de drogas e o tabagismo foram relacionados a sinais de maior envelhecimento nas fotografias analisadas.

Raymond Mak, oncologista radioterápico do Mass General Brigham, destacou que, com o envelhecimento da população, os médicos precisam de métodos mais eficazes para avaliar a reserva física e a fragilidade dos pacientes antes de recomendar tratamentos intensivos, como radioterapia, cirurgia ou terapia sistêmica.

“Nosso objetivo é tornar a avaliação de saúde baseada em fotografias faciais mais quantitativa, consistente e escalável, de modo que possa respaldar decisões de tratamento personalizadas, sem substituir o critério médico”, afirmou.

Mak também destacou uma descoberta inesperada: a estabilidade da FAHR-FaceAge diante de variações comuns em fotografias, como pose, iluminação, expressão facial e maquiagem. O sistema manteve resultados consistentes mesmo após a maioria dos procedimentos de cirurgia plástica avaliados, com exceção de uma pequena alteração observada após rinoplastia.

A ferramenta poderá auxiliar os médicos na escolha de tratamentos oncológicos e na estimativa dos riscos de morte ou de complicações após cirurgias de grande porte e outros procedimentos contra o câncer.