Tech / Nauka
Tomasz Wiśniewski
Redaktor technologiczny. Interesuje się sztuczną inteligencją, startupami i nowymi mediami, a także odkryciami naukowymi. Wielbiciel science fiction i gier planszowych.
Zespół z Mass General Brigham w Massachusetts zbudował model sztucznej inteligencji FAHR-Face, wytrenowany na ponad 40 milionach zdjęć twarzy. Narzędzie ma oceniać wiek biologiczny i przewidywać, jak długo będą żyć pacjenci z nowotworami. Wyniki ukazały się w czasopiśmie The Lancet Digital Health, a w swoim komentarzu dla „Guardiana” opisała je Devi Sridhar.
Do pomiaru wieku biologicznego służy model FAHR-FaceAge, który szacuje go na podstawie wybranych cech twarzy, czyli czoła, zmarszczek między nosem a ustami oraz skroni. Z kolei FAHR-FaceSurvival wytrenowano na prawie 35 tysiącach zdjęć chorych na raka. Ten model patrzy przede wszystkim na okolicę pod oczami i grzbiet nosa, czyli miejsca, które w badaniu określono jako związane z umieraniem. Jeden z autorów pracy, dr Raymond Mak, przypomniał, że właśnie te części twarzy opisywał Hipokrates około 400 roku przed naszą erą jako oznaki zaniku mięśni i ryzyka śmierci: nos ostry, oczy zapadnięte, skronie wklęsłe.
Wyniki są intrygujące, ale dalekie od rozstrzygających. Okazało się, że wiek twarzy oszacowany przez sztuczną inteligencję był istotnie związany z przeżyciem w 18 z 28 kategorii nowotworów. Działa więc w przypadku części chorób, a w innych zawodzi. Profesor Miroslaw Bober zauważył, że narzędzie wciąż wymaga sprawdzenia wobec ocen samych lekarzy oraz w różnych szpitalach i grupach pacjentów. Wskazał też, że po uwzględnieniu innych czynników miara wieku twarzy nie była istotnie związana z przeżyciem u pacjentów czarnoskórych. To dokłada się do rosnących obaw, że modele sztucznej inteligencji powielają uprzedzenia rasowe obecne w danych treningowych. Podobne zjawisko pokazano wcześniej przy analizie rezonansów magnetycznych serca.
Autorka komentarza zwraca uwagę, na czym opiera się badanie. Mowa o danych retrospektywnych i statystycznych zależnościach policzonych na tysiącach pacjentów. Przejście od takiej analizy do trafnego przewidywania przyszłości konkretnej osoby to duży skok. Do tego dochodzi zawodność selfie, bo wynik zmienia się zależnie od światła, kąta kamery, mimiki, a nawet pory dnia. Botoks, wypełniacze, liftingi i leki z grupy GLP-1 zmieniają tłuszcz i kształt twarzy. Badacze zapewniają, że testowali model pod kątem oświetlenia, wyrazu twarzy i operacji plastycznych.
Sridhar przyznaje, że lekarze od dawna czytają stan zdrowia z twarzy. Jej koleżanka klinicystka przypomniała, że w dokumentacji pojawiają się określenia typu „wygląda na swój wiek” albo „wygląda starzej, niż podaje”. Narzędzie mogłoby ograniczyć zgadywanie w takich ocenach. Jest jednak haczyk. Strona projektu publicznego informuje w formularzach zgody, że wgranie selfie oznacza włączenie do badania. Twarz jest nie tylko oceniana, ale też zasila dane, na których technologia będzie rozwijana. Na razie narzędzie podaje wyłącznie wiek biologiczny. Wśród trzech czynników, które najbardziej postarzały twarze uczestników badania, znalazły się alkohol, narkotyki i palenie.