Ferramenta de IA usa selfies para prever idade biológica e sobrevivência ao câncer / foto: © AFP/Arquivos
Ferramenta de IA usa selfies para prever idade biológica e sobrevivência ao câncer
Um algoritmo de aprendizagem profunda foi apresentado na quinta-feira (8) na revista The Lancet Digital Health: FaceAge, que converte uma simples foto em primeiro plano em um número que reflete com mais precisão a idade biológica de uma pessoa, em vez da data de nascimento em seus registros médicos.
Treinado em dezenas de milhares de fotos, ele determinou que os pacientes com câncer eram, em média, cinco anos mais velhos biologicamente do que seus pares saudáveis.
Os autores do estudo afirmam que isso poderia ajudar os médicos a decidir quem pode tolerar com segurança tratamentos severos e quem se sairia melhor com um mais suave.
"Nossa hipótese é que o FaceAge pode ser usado como um biomarcador no tratamento do câncer para medir a idade biológica do paciente e ajudar o médico a tomar estas difíceis decisões", disse Raymond Mak, co-autor do estudo e oncologista da Mass Brigham Health, um sistema de saúde afiliado a Harvard em Boston.
No caso hipotético de dois pacientes, um que aos 75 anos é ágil e apresenta uma idade biológica de 65 e outro mais frágil, de 60 anos com idade biológica de 70, uma radioterapia agressiva pode ser mais apropriada para o primeiro, mas perigosa para o segundo.
A mesma lógica pode ser aplicada a decisões relacionadas a operações de coração, substituições de quadril ou cuidados paliativos.
- Maior precisão -
Há cada vez mais evidência de que os humanos envelhecem em ritmos diferentes, de acordo com a sua genética, estresse, prática de exercícios e hábitos como fumar ou ingerir bebidas alcoólicas.
Enquanto os caros testes genéticos podem revelar como o DNA se degrada com o tempo, o FaceAge promete entrar no corpo com apenas uma selfie.
O modelo foi treinado com 58.851 retratos de adultos presumivelmente saudáveis com mais de 60 anos de idade, extraídos de bancos de dados públicos.
Em seguida, foi testado em 6.196 pacientes que estavam recebendo tratamento nos EUA e nos Países Baixos, com fotos tiradas antes da radioterapia. Os pacientes com tumores malignos pareciam, em média, 4,79 anos mais velhos biologicamente do que suas idades cronológicas.
Entre os pacientes com câncer, uma pontuação mais alta no FaceAge previa uma sobrevida pior, mesmo depois de se considerar a idade, o sexo e o tipo de tumor. As chances caíram drasticamente para aqueles cuja idade biológica era superior a 85 anos.
O FaceAge determina os sinais de envelhecimento de forma diferente de como é feito geralmente pelas pessoas. Por exemplo, cabelos brancos e calvície importam menos do que mudanças sutis na musculatura facial.
Foi pedido que seis médicos examinassem fotos dos rostos de pacientes com câncer terminal e determinassem qual deles morreriam nos próximos seis meses. Com os dados do FaceAge em mãos, suas previsões melhoraram consideravelmente.
O modelo também confirmou um meme agora famoso na Internet, quando estimou a idade biológica do jovial ator americano Paul Rudd em 43 anos em uma foto tirada quando ele tinha 50 anos.
- Preconceitos e dilemas éticos -
As ferramentas de IA foram examinadas por não prestarem atenção suficiente às pessoas não brancas.
Mak disse que as verificações preliminares não revelaram preconceitos raciais significativos nas previsões do FaceAge; no entanto, o grupo está treinando um modelo de segunda geração com 20.000 pacientes.
Eles também testam como fatores como maquiagem, cirurgias estéticas e variações na iluminação podem enganar o sistema.
Os debates éticos são evidentes: uma IA que consegue ler a idade biológica a partir de uma selfie pode ser uma vantagem para os médicos, mas também uma tentação para as seguradoras de vida ou empresas que buscam medir o risco.
O fato de saber que o corpo é biologicamente mais velho do que se pensava anteriormente pode motivar mudanças positivas na saúde ou semear a ansiedade, outro dilema na mesa.
Os pesquisadores planejam abrir um portal FaceAge acessível ao público, no qual as pessoas podem carregar seus retratos para participar de um estudo de pesquisa para validar o algoritmo. Versões comerciais para médicos virão em seguida, mas somente após validação adicional.
S.Rocha--TFWP
