A menudo es un momento impresionante para los pacientes cuando escuchan el pronóstico de su médico que tienen cáncer.
Para el cáncer en una etapa avanzada, en particular, la pregunta que a menudo surge es: “¿Cuánto tiempo debo vivir?”
Los médicos generalmente confían en la experiencia y las pruebas médicas para hacer la suposición mejor educada. Según la predicción, una serie de tratamientos se recomiendan.
Sin embargo, los investigadores del hospital afiliados a Escuela de Medicina de Harvard Retire la conjetura de este pronóstico crucial.
Ellos desarrollan Rostroun sistema de inteligencia artificial que analiza una fotografía Para estimar con mayor precisión el biológico de un paciente en lugar de la edad cronológica. Por ejemplo, una persona sana de 75 años puede tener características fisiológicas de alrededor de 60 años.
“Hemos encontrado que en promedio, los pacientes con cáncer parecen aproximadamente cinco años mayores que su edad cronológica y tienen una cara estadísticamente más alta en comparación con las cohortes clínicas de pacientes sin cáncer que son tratados Para condiciones benignas o precancerosas ”, escribieron investigadores en su papelcual ha sido publicado en Lancet’s Digital Health.
Evaluando correctamente el cuerpo VERDADERO La edad, las predicciones de supervivencia se vuelven más precisas, lo que determina los tratamientos que se administrarán a los pacientes, entre otras medidas de atención médica.
“Hemos demostrado que el rendimiento de predicción de supervivencia de los médicos ha mejorado cuando Se hicieron predicciones del modelo de riesgo facial Disponible “, dijo el periódico.
Faceage, quien ha sido desarrollado El uso de técnicas de aprendizaje en profundidad ha demostrado que los pacientes que parecen más antiguos que su edad real tienen más probabilidades de tener menos buenos resultados, incluso después de controlar los factores de riesgo clínicos tradicionales.
“La investigación anterior se correlacionó con la peor supervivencia global …”, según los autores, que incluían investigadores canadienses y europeos.
Para los pacientes, la cara representa un futuro en el que una fotografía podría proporcionar información personalizada sobre decisiones de salud, riesgo y procesamiento que pueden apoyar las pruebas de laboratorio y los análisis médicos.
Para proveedores de atención médica, El Faceage puede complementar su juicio clínico, que es particularmente crucial durante el tratamiento de pacientes gravemente enfermos.
Este es particularmente relevante para el cáncer, donde la ventana de supervivencia estrecha a menudo requiere que los médicos tomen decisiones difíciles con respecto a los tratamientos agresivos de acuerdo con su propio pronóstico.
Mientras que la IA es cada vez más utilizarse En los círculos médicos, no puede reemplazar el papel crucial desempeñado por los médicos y otros cuidadores, dijeron expertos en salud en PYMNT.
Sin embargo, las herramientas de IA pueden ser un importante Complementar para garantizar que el paciente adquiera una experiencia digital transparente, de acuerdo con el informe de inteligencia de Pymnts “La brecha digital de atención médica: racionalización del viaje del paciente. “
¿Cómo funciona la cara?
Se formó el modelo de facilancia de IA En casi 59,000 imágenes de individuos sanos de 60 años de edad y ha probado 6,200 pacientes con cáncer de los Estados Unidos y los Países Bajos. Utilizando un sistema de red neuronal de dos pasos, el algoritmo detecta una cara en una foto, extrae las características clave y genera una edad biológica estimada, según el documento.
La herramienta era mejor predecir la duración de la supervivencia que observar la edad cronológica de los pacientes entre tres grupos: aquellos que reciben radioterapia curativa, aquellos con cánceres torácicos y aquellos que reciben cuidados paliativos para enfermedades metastásicas.
Los pacientes con cáncer tenían una cara que era cinco años mayor que su edad real, una brecha estadísticamente significativa.
Enfrente también mejoró los pronósticos de supervivencia para pacientes terminales. Cuando se usa junto con el modelo clínico Teachh, una herramienta utilizada para estimar la esperanza de vida en pacientes sometidos a radioterapia paliativa, Faceage ha fortalecido la precisión del modelo en las predicciones, dijo el periódico.
Los médicos también han tenido un mejor desempeño para predecir la supervivencia de seis meses cuando son ayudados por la cara.Según el periódico. Este podría tener un importante Impacto en las decisiones de tratamiento, ayudando a los médicos a sopesar las ventajas y desventajas de la terapia en pacientes finales de vida.
A pesar de su promesa, el sistema aumenta importante Consideraciones éticas. Los investigadores han reconocido los riesgos, incluido el uso potencial inadecuado de aseguradoras o anunciantes y sesgos raciales o socioeconómicos en el modelo.
Aunque la cara ha demostrado un sesgo mínimo entre los grupos étnicos en las pruebas preliminares, los investigadores han pedido una mayor validación en profundidad utilizando conjuntos de datos más diversos y un monitoreo regulatorio meticuloso, afirmando en el artículo que “más en las evaluaciones profundas de sesgos en el rendimiento entre diferentes poblaciones serán esenciales”.
Aunque el Faceage aún no está listo para el uso clínico rutinario, su éxito marca un paso hacia la integración de biomarcadores basados en la IA en la atención médica. Esto sugiere que algo tan simple como la cara de un paciente pronto podría mantener la clave para más precisos y más humanos y personalizado cuidado.
En el futuroLos investigadores han declarado en el documento que las pruebas con grupos más grandes y la investigación adicional son necesarias para “determinar si los resultados se extienden a los pacientes con otras enfermedades”.
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