Los ojos pueden ser una ventana del alma, pero la edad biológica de una persona refleja las características de su rostro. Los investigadores de Mass General Bergham desarrollaron un algoritmo de aprendizaje profundo llamado Fayyaj, que utiliza la imagen facial de una persona para predecir los resultados de la edad biológica y la supervivencia para los pacientes con cáncer. Descubrieron que los pacientes con cáncer tienen un promedio de caras, más que aquellos que son cinco años mayores que su edad histórica. Las viejas predicciones faciales se asociaron con los resultados de los resultados generales de supervivencia en los peores tipos de cáncer. También encontraron que los aspectos mejoraron los médicos de acidez en la predicción de las expectativas de pacientes con radioterapia de accidente cerebrovascular. Han aparecido en sus resultados Salud digital lancet.
“Podemos usar la inteligencia artificial (IA) para evaluar la edad biológica de una persona con imágenes faciales”, dijo Hugo Aerus, director del programa Madison (AIM) en el general masivo Bergham. “Este trabajo muestra que una imagen selfie simple contiene información importante que puede ayudar a los pacientes y los médicos a informarles sobre la toma de decisiones y los planes de atención médicos. ¿Cuántos años tiene más antigua que su edad histórica es realmente importante?
Cuando los pacientes entran en las salas de examen, su apariencia puede estar indicada sobre su salud general y diarrea. Junto con la edad histórica del paciente, pueden ayudar a determinar el mejor plan de estudios, además de muchas otras medidas biológicas, además de muchas otras medidas biológicas. Sin embargo, como cualquier persona, como los médicos, puede haber prejuicios sobre la edad de una persona que puede afectarlos y promueve la necesidad de predicciones, medidas predecibles para conocer las decisiones de atención.
Teniendo en cuenta este objetivo, los investigadores del general de Mass Berghyam aprovecharon las tecnologías de aprendizaje profundo e identificación facial para que pudieran capacitar aspectos. El dispositivo fue capacitado a 58.851 fotos de personas sanas que pertenecen a los datos públicos. El equipo probó el algoritmo en un grupo de 6,196 pacientes con cáncer de dos centros, utilizando imágenes habituales tomadas al comienzo del tratamiento con radioterapia.
Los resultados muestran que los pacientes con cáncer se ven significativamente más grandes que los pacientes con cáncer, y su cara, en promedio, era aproximadamente cinco años mayor que su edad histórica. En la armonía del paciente con cáncer, la cara vieja se asoció con los resultados de la peor supervivencia, especialmente en individuos que aparecen mayores de 85 años, incluso después de ajustar la edad histórica, el género y el tipo de cáncer.
Es difícil estimar las estimaciones de supervivencia al final de la vida, pero la atención del cáncer son las principales implicaciones del tratamiento. El equipo solicitó a 10 médicos e investigadores que predecieran la expectativa de una vida a corto plazo de 100 imágenes de pacientes que recibieron radioterapia de accidente cerebrovascular. Si bien su desempeño fue una amplia gama, en general, las predicciones de los terapeutas fueron mucho mejores que la moneda, a pesar de que se les dio un contexto médico, como la edad histórica y el cáncer del paciente. Sin embargo, cuando los médicos también recibieron información sobre la cara del paciente, sus predicciones mejoraron significativamente.
Antes de que esta tecnología se pueda considerar en un orden clínico del mundo real, se necesita más investigación antes. El equipo de investigación está examinando esta tecnología para enfermedades, estado de salud general y pronósticos de edad. Los estudios de seguimiento incluyen aumentar este trabajo en varios hospitales, observar a los pacientes en varias etapas de cáncer, mantener las estimaciones faciales con el tiempo y examinar su precisión contra la cirugía plástica y los conjuntos de datos de maquillaje.
“Esto abre la puerta a un círculo completamente nuevo del descubrimiento de Bio -Marker a partir de fotos”, dijo Ray Mac, autor de CO -Senior del programa AIM de MD General Bergham, y su capacidad es mucho más que la edad del cuidado o predicción del cáncer. “” Cuando pensamos en varias enfermedades crónicas como enfermedades que envejecen, se vuelve aún más importante poder predecir adecuadamente la velocidad de un individuo.
