Uma selfie comum pode esconder pistas surpreendentes sobre a saúde geral e a longevidade de uma pessoa, sobretudo entre pacientes com câncer.
Pesquisadores do Mass General Brigham, em Boston, criaram modelos de inteligência artificial que, de acordo com eles, conseguem prever a idade biológica e as chances de sobrevivência de um paciente oncológico usando apenas uma única fotografia do rosto.
O estudo, publicado no periódico The Lancet Digital Health, indica que a análise facial pode vir a ser uma ferramenta adicional para os médicos considerarem na avaliação das chances de sobrevivência ao tratamento de câncer e na escolha das abordagens terapêuticas que podem funcionar melhor para cada paciente.
“Fiquei bastante surpreso ao constatar que era possível identificar sinais de risco de mortalidade apenas com uma fotografia facial”, afirmou o autor do estudo, Dr. Raymond Mak, radiooncologista do Mass General Brigham Cancer Institute e membro do corpo docente do programa de Inteligência Artificial em Medicina do Mass General Brigham.
O que a face revela à inteligência artificial
Os modelos de IA — treinados com mais de 40 milhões de imagens faciais — analisam aspectos específicos do rosto para medir a saúde geral e a idade biológica de um paciente com câncer. Diferentemente da idade cronológica, que corresponde ao número de anos vividos, a idade biológica expressa o quanto o corpo envelheceu no nível celular e físico.
“O algoritmo de estimativa de idade observa a região ao redor das têmporas, a área da testa, acima dos olhos, e o que chamamos de sulco nasolabial, a linha que vai do nariz ao canto da boca”, explicou Mak sobre as partes do rosto consideradas pelos modelos de IA na avaliação da idade biológica.
“Já o algoritmo de previsão de risco de mortalidade analisa uma parte totalmente diferente do rosto”, disse Mak. “Ele observa a ponte do nariz e a área abaixo dos olhos.”
Uma conexão com Hipócrates
Curiosamente, as mesmas regiões faciais usadas pelo modelo de IA para prever idade biológica e sobrevivência são as que o médico e filósofo grego Hipócrates mencionou no Livro dos Prognósticos, escrito por volta de 400 a.C., quando descreveu “o nariz afilado, os olhos fundos, as têmporas caídas” como sinais de atrofia muscular e risco de mortalidade.
“Pensar que nossos algoritmos poderiam estar reproduzindo a sabedoria de Hipócrates de milênios atrás foi algo impressionante para nós”, disse Mak.
Os algoritmos de IA não tiveram acesso aos textos antigos de Hipócrates, porque “nossos algoritmos são treinados puramente com fotografias de rostos e, depois, com a informação sobre se alguém morreu ou não, ou sobre sua idade”, disse Mak.
“Não leva em consideração o texto, o conhecimento ou a sabedoria reunidos na internet”, acrescentou. “Então, ouvir Hipócrates ecoando através dos milênios em nossos algoritmos foi muito estranho.”
Como funcionam os modelos FAHR-Face
Mak e seus colegas construíram originalmente um modelo robusto de IA chamado Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition-Face (FAHR-Face), treinado com mais de 40 milhões de imagens faciais de diversas idades e origens étnicas.
O modelo foi então ajustado e usado como base para construir outros dois modelos capazes de executar tarefas específicas: o FAHR-FaceAge estima a idade biológica de uma pessoa com base em uma única foto, enquanto o FAHR-FaceSurvival prevê as chances de sobrevivência de um paciente com câncer, combinando características faciais com outras informações clínicas.
Resultados e limites da ferramenta
Com o FAHR-FaceSurvival, os pesquisadores descobriram que, entre 122 pacientes com câncer que, segundo o modelo, apresentavam alto risco de morte, mais da metade — 52,5% — faleceu em até 90 dias após a avaliação, conforme previsto. Em comparação, apenas cerca de 2% dos 975 pacientes do grupo de menor risco do FAHR-FaceSurvival morreram em até 90 dias.
Ao avaliar o FAHR-FaceAge, os pesquisadores verificaram que 21% dos 1.060 pacientes cuja idade biológica era mais de 20 anos superior à idade cronológica morreram em 90 dias. Em comparação, cerca de 6% dos 4.195 pacientes com idade biológica pelo menos 10 anos inferior à cronológica morreram em 90 dias.
Os pesquisadores descobriram que alterações estéticas no rosto — como cirurgias, injeções como Botox ou maquiagem — não afetaram o desempenho dos modelos de IA.
Os autores do estudo enfatizam que seus modelos de IA não têm a intenção de substituir médicos ou avaliações clínicas já existentes. Em vez disso, descrevem a tecnologia como uma ferramenta emergente que poderá, um dia, auxiliar o médico na avaliação da saúde de um paciente ou na tomada de decisões sobre opções de tratamento.
“Se conseguirmos detectar precocemente o envelhecimento acelerado ou índices de mortalidade mais elevados, poderemos rastrear esses problemas ou identificar pacientes que possam se beneficiar de exames adicionais para doenças graves em um estágio inicial”, disse Mak.
Embora o novo estudo tenha sido realizado apenas com pacientes com câncer, Mak afirmou que mais pesquisas poderão revelar se resultados semelhantes podem surgir em pessoas saudáveis interessadas em sua longevidade.
Avaliação independente e próximos passos
O uso da tecnologia de IA no estudo é fascinante, mas ainda precisa ser avaliado clinicamente, disse o Dr. Wilbur Lam, presidente de pesquisa e professor de pediatria e engenharia biomédica da Universidade Emory.
“Este é um estudo extremamente convincente, que deriva de um grande conjunto de dados, e suas associações entre imagens faciais e idade biológica, bem como risco de sobrevivência ao câncer, parecem robustas. Sua verdadeira utilidade clínica, no entanto, precisará ser demonstrada prospectivamente”, disse Lam, que não participou do estudo, em um e-mail.
“Além disso, como os próprios autores mencionam, resta saber se essa ferramenta pode ser usada com precisão em subpopulações específicas”, disse ele. “Por exemplo, a intensidade dos efeitos em pessoas com características faciais específicas, cor da pele e faixas etárias também precisará ser testada prospectivamente para que a tecnologia possa ser implementada clinicamente.”
O estudo fornece “evidências convincentes” de uma ligação estatística entre a aparência facial e a sobrevida em pacientes com câncer submetidos à radioterapia, afirmou Miroslaw Bober, professor de processamento de vídeo e inteligência artificial da Universidade de Surrey, em um comunicado divulgado pelo Science Media Centre, com sede no Reino Unido.
Mas “prever um resultado não é o mesmo que explicá-lo. Apesar das referências à ‘idade biológica’, a IA estima a idade com base na aparência facial, em vez de medir diretamente qualquer processo biológico subjacente de envelhecimento”, disse Bober, que não participou do estudo.
“Os autores relacionam as regiões faciais nas quais a IA se baseia à ‘aparência de quem está morrendo’ descrita pelos médicos. No entanto, o estudo não testou se a IA reconhece algo que um médico não reconheceria”, disse Bober.
“O estudo não demonstrou que essas previsões adicionam informações clinicamente úteis além das avaliações dos médicos sobre a saúde e o condicionamento físico geral do paciente, que não foram mensurados”, afirmou. “Esta é uma prova de conceito promissora, mas ainda não está pronta para uso clínico. A ferramenta ainda precisa ser testada em comparação com o julgamento clínico dos médicos e em diferentes hospitais e grupos de pacientes.”
