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

Pesquisadores desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial capaz de estimar as chances de sobrevida de um paciente com câncer a partir de uma única fotografia do rosto. Segundo o The Guardian, o sistema foi criado por especialistas do Mass General Brigham, sistema acadêmico de saúde sem fins lucrativos de Massachusetts, e os detalhes foram publicados na revista Lancet Digital Health.

O modelo foi treinado com dados de mais de 40 milhões de fotos de rosto, de diferentes etnias e faixas etárias. Ele foi usado para criar duas ferramentas complementares. A FAHR-FaceAge estima a idade biológica do paciente, isto é, a idade aparente, e prevê a sobrevida com base nela. A FAHR-FaceSurvival faz a previsão diretamente a partir da foto, sem passar pela idade biológica.

Em pacientes tratados com radioterapia nos Estados Unidos, os que aparentavam ter cinco anos ou mais a mais do que a idade real tiveram risco de morte 21% maior durante o acompanhamento médio de quatro anos, em comparação com o restante do grupo. Já os que aparentavam cinco anos ou mais a menos tiveram risco 17% menor.

Segundo o estudo, cada algoritmo analisa regiões diferentes do rosto. A FAHR-FaceAge se concentra nas rugas que vão das laterais do nariz aos cantos da boca, na área da testa acima das órbitas e nas têmporas. A FAHR-FaceSurvival avalia a região abaixo dos olhos e a ponte do nariz.

Os pesquisadores também associaram fatores de estilo de vida ao envelhecimento facial. Consumo intenso de álcool, uso de drogas e tabagismo foram ligados a uma aparência biologicamente mais velha na análise por IA. Segundo os autores, a ferramenta se manteve estável diante de variações comuns de fotos, como pose, iluminação, expressão facial e maquiagem, e na maioria dos procedimentos estéticos testados. Houve pequena alteração após rinoplastia.

Para o radio-oncologista Raymond Mak, do Mass General Brigham, a avaliação por fotografia pode ajudar médicos a estimar a reserva física e a fragilidade de pacientes antes de tratamentos intensivos, como radioterapia, cirurgia ou terapia sistêmica. Ele afirmou que o objetivo é apoiar decisões de tratamento personalizadas, sem substituir o julgamento médico.

Os médicos ressaltaram que a ferramenta pode oferecer uma forma simples e de baixo custo de apoiar essas decisões, mas que são necessárias mais pesquisas antes de seu uso amplo.