AI-modellen schatten overleving bij kanker in op basis van gezichtsbeelden, maar zijn nog experimenteel

Onderzoekers hebben AI-hulpmiddelen ontwikkeld die op basis van een foto van iemands gezicht de biologische leeftijd schatten en de overlevingskansen van kankerpatiënten voorspellen. Maar het systeem is nog in ontwikkeling en nog niet klaar voor gebruik in ziekenhuizen, zeggen de onderzoekers.

Het model, ontwikkeld door onderzoekers van de Amerikaanse zorggroep Mass General Brigham, is getraind op meer dan 40 miljoen gezichtsbeelden. Het leverde twee hulpmiddelen op: FAHR-FaceAge, dat schat hoeveel ouder of jonger iemand eruitziet dan diens werkelijke leeftijd, en FAHR-FaceSurvival, dat de overlevingskans bij kanker rechtstreeks voorspelt op basis van een gezichtsopname. [1] [2]

De modellen gebruiken verschillende gezichtskenmerken. FaceAge richt zich onder meer op het voorhoofd, de slapen en de plooien naast neus en mond; FaceSurvival hecht volgens de onderzoekers meer gewicht aan het gebied onder de ogen en rond de neusbrug. Hun schattingen vertoonden slechts een zwakke samenhang, en door ze te combineren sloot een overlevingsmodel beter aan bij een externe validatiegroep, aldus Mass General Brigham. [1]

De BBC meldt dat het onderzoek 35.000 foto’s van kankerpatiënten omvatte. Volgens de omroep kwamen de patiënten uit de VS en Nederland en hadden ze verschillende soorten kanker en leeftijden. Onder Amerikaanse patiënten die radiotherapie kregen, hadden degenen van wie werd geschat dat ze er minstens vijf jaar ouder uitzagen dan ze in werkelijkheid waren, tijdens een gemiddelde follow-up van vier jaar 21% meer kans om te overlijden dan de rest van de groep; degenen van wie werd geschat dat ze er minstens vijf jaar jonger uitzagen, hadden 17% minder kans, meldt The Guardian. [2] [3]

Deze bevindingen wijzen op een verband tussen de leeftijdsschattingen van het model en overleving in de onderzochte groepen. Ze tonen niet aan dat een gezichtsopname iemands prognose kan verklaren of de klinische controles kan vervangen die artsen al gebruiken.

Raymond Mak, hoofdonderzoeker van de studie, zei dat het doel was om beoordelingen van gezondheid op basis van gezichtsbeelden consistenter en schaalbaarder te maken ter ondersteuning van behandelbeslissingen, “rather than replace physician judgment”.