Bostondagi tadqiqotchilar bemorning yuzini tahlil qila oladigan va uning yashash xavfi boʻyicha tasniflashga qodir sunʼiy intellekt modelini ishlab chiqdilar, bu jarayon uchun skanerlash, qon tahlili yoki shifoxona uskunalari talab etilmaydi.
Tizim Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition-Face, yaʼni FAHR-Face deb nomlandi va ushbu modelni ishlab chiqish va tasdiqlash boʻyicha yangi tadqiqotda The Lancet Digital Health nashrida taqdim etildi. Bu asosiy model turli etnik guruhlar va yosh toifalarni qamrab oluvchi 40 milliondan ortiq yuz rasmlari asosida oʻqitilgan. Ushbu model asosida ikkita vosita yaratildi.
FAHR-FaceAge vositasi insonning biologik yoshini, yaʼni tugʻilish sanasiga emas, balki u qanday koʻrinishini baholash uchun moʻljallangan. U shuningdek, bevosita yuz surati boʻyicha oʻlim xavfini bashorat qila oladi. Yashash xavfini baholash vazifasini bajarish uchun tadqiqotchilar modelni 34 363 ta saratonli bemor fotosuratlari yordamida takomillashtirdilar va uni ikki mustaqil bemor maʼlumotlar toʻplami ustida sinovdan oʻtkazdilar. Shu bilan birga, ularning tahlili faqat yuzga tayanmasdan, belgilangan klinik prognoz omillarini hisobga oldi.
Natijalar sezilarli boʻldi: FAHR-FaceSurvivalda eng yuqori xavf toʻrtinchi choragiga kiritilgan bemorlar, xavf nisbati (hazard ratio) 3.23 ga koʻra, eng past xavf toʻrtinchi choragiga kirganlarga qaraganda uch barobar ortiq oʻlimga uchradilar. Yosh va yashash xavfi modellarini birlashtirish natijasida yanada yuqori prognoz aniqligi erishildi, chunki ikkala tizim ham turli maʼlumotlarni qayd etdi.
The Guardian xabar berishicha, oʻzining kronologik yoshidan besh yil katta koʻrinadigan odamlarda oʻrtacha toʻrtta yillik kuzatuv davri ichida oʻlim xavfi 21% ga yuqori edi. Aksincha, besh yil kichikroq koʻrinadiganlar 17% kamroq xavf koʻrsatdilar. Biroq, mualliflar bu ilova insonning umr muddatini selfi orqali aniqlay olishi degani emasligini taʼkidlaydilar. Model individual hayot yakunlanish sanasini berish oʻrniga statistik xavfni guruhlarda reytinglaydi va tadqiqotchilar muntazam klinik qoʻllashdan oldin qoʻshimcha ish talab qilinishini taʼkidladilar.
Mass General Brighamdagi radioonkolog va tadqiqot mualliflaridan biri boʻlgan Dr. Raymond Mac shifokorlarga keksalarga radioterapiya, jarrohlik yoki tizimli terapiyani tavsiya qilishdan oldin bemorlarning zaifligini baholash uchun yanada ilgʻor usullar kerakligini aytdi. Mac quyidagicha taʼkidladi: «Bizning maqsadimiz – sogʻliqni baholashni yuz rasmlari asosida yanada miqdoriy, izchil va kengaytiriladigan qilishdir, toki u shifokorning hukmronligini almashtirmasdan, shaxsiy davolanish qarorlarini qoʻllab-quvvatlashi mumkin boʻlsin».
Biologik yosh modeli pozani oʻzgartirish, yoritish, yuz ifodasi va makiyaj bilan oʻzgarishi holatlarida yetarli barqarorlikni namoyish etdi va ommaviy maʼlumotlar toʻplamlarida oʻrtacha mutlaq yosh xatosi 5.1 yilni koʻrsatdi. Ikkala vosita ham yuzning turli hududlarini tahlil qildi: FaceAge ogʻiz, peshonaning va quloqchalar hududiga eʼtibor qaratgan boʻlsa, FaceSurvival koʻz osti va burun koʻprikining atrofiga eʼtibor qaratdi.
Tadqiqot shuningdek, ogʻir spirtli ichimliklar, narkotiklar va chekishni koʻproq yuz yoshi bilan bogʻlashni aniqladi, bu model yuz xususiyatlarida koʻrinadigan toʻplangan zaiflik va sogʻliq shikastlanishlarini aniqlashi mumkinligini taxmin qilish imkonini beradi. Klinik istiqbollardan tashqari, tijorat qiziqishlari ham mavjud: Mass General Brigham keyingi avlod yuz sogʻligʻi algoritmlari uchun AQSh patentini roʻyxatdan oʻtkazish arizasini topshirgan, va oʻz tadqiqoti Yevropa tadqiqot kengashi tomonidan moliyalashtirildi.
Boshqa muallif Hugo Eerts buni AI ning oddiy surat orqali saratonga yashash xavfini bevosita bashorat qila olishining birinchi namoyon etilishi deb nomladi. Shifoxona sharoitlarida aniqlikni saqlab qolishni isbotlash murakkab vazifa boʻlib qoladi.
>