IA pode prever a ‘idade biológica’ a partir de uma selfie — e querem usá-la para orientar o tratamento do câncer

Um novo modelo de IA pode deduzir a idade biológica de uma pessoa usando uma selfie. Poderia ser usado para orientar decisões sobre tratamento do câncer?

Com informações de Live Science.

Um novo modelo de inteligência artificial (IA) pode prever a idade biológica de uma pessoa — o estado do seu corpo e como ela está envelhecendo — a partir de uma selfie.

O modelo, batizado de FaceAge, estima a idade aparentada por uma pessoa em comparação com sua idade cronológica, ou seja, o tempo decorrido desde o seu nascimento. Os criadores do FaceAge afirmam que a ferramenta pode ajudar médicos a decidir sobre o melhor tratamento para doenças como o câncer. Mas um especialista externo disse à Live Science que, antes de ser usado dessa forma, os dados de acompanhamento precisam mostrar que o modelo realmente melhora os resultados do tratamento ou a qualidade de vida.

Quando um médico trata um paciente com câncer, “uma das primeiras coisas que faz é tentar avaliar o desempenho do indivíduo”, disse Hugo Aerts, diretor do Programa de IA em Medicina do Mass General Brigham, em uma coletiva de imprensa em 7 de maio. “Essa avaliação costuma ser muito subjetiva, mas pode influenciar muitas decisões futuras” sobre o tratamento, incluindo o quão agressivo ou intenso deve ser o plano de tratamento, acrescentou. Por exemplo, os médicos podem decidir que um paciente que parece mais jovem e mais em forma para sua idade pode tolerar melhor um tratamento agressivo e, eventualmente, viver mais do que um paciente que parece mais velho e mais frágil, mesmo que ambos tenham a mesma idade cronológica.

O FaceAge poderia facilitar essa decisão, transformando as estimativas subjetivas dos médicos em uma medida quantitativa, escreveram os autores do estudo publicado em 8 de maio na revista Lancet Digital Health.Ao quantificar a idade biológica, o modelo poderia oferecer mais um ponto de dados para ajudar os médicos a decidir qual tratamento recomendar.

Aerts e seus colegas treinaram o modelo com mais de 58.000 fotos de pessoas com 60 anos ou mais, que se supunha terem saúde mediana para sua idade no momento em que a foto foi tirada. Nesse conjunto de treinamento, os pesquisadores fizeram o modelo estimar as idades cronológicas e presumiram que as idades biológicas das pessoas eram semelhantes, embora os cientistas tenham notado que essa suposição não se aplica a todos os casos.

A equipe então usou o FaceAge para prever a idade de mais de 6.000 pessoas com câncer. Pacientes com câncer pareciam, em média, cinco anos mais velhos do que suas idades cronológicas, constatou a equipe. As estimativas do FaceAge também se correlacionaram com a sobrevida após o tratamento: quanto mais velha uma pessoa aparentava, independentemente de sua idade cronológica, menores eram suas chances de viver mais. Em contraste, a idade cronológica não foi um bom preditor de sobrevida em pacientes com câncer, constatou a equipe.

O FaceAge ainda não está pronto para hospitais ou consultórios médicos. Por exemplo, o conjunto de dados usado para treinar o modelo foi extraído do IMDb e da Wikipédia — o que pode não representar a população em geral e também pode não levar em conta fatores como cirurgia plástica, diferenças de estilo de vida ou imagens retocadas digitalmente. Mais estudos com conjuntos de treinamento maiores e mais representativos são necessários para entender como esses fatores impactam as estimativas do FaceAge, disseram os autores.

Diretrizes éticas sobre como as informações do FaceAge podem ser usadas, como a possibilidade de provedores de planos de saúde ou de seguro de vida acessarem as estimativas do FaceAge para tomar decisões de cobertura, devem ser estabelecidas antes da implementação do modelo, disseram os pesquisadores. “É certamente algo que precisa de atenção, para garantir que essas tecnologias sejam usadas apenas em benefício do paciente”, disse Aerts no briefing.

Os médicos também precisariam considerar cuidadosamente quando e como usar o FaceAge em ambientes clínicos, disse Nicola White, pesquisadora de cuidados paliativos do University College London, que não participou do estudo. “Lidar com pessoas é muito diferente de lidar com estatísticas”, disse White à Live Science. Ela afirmou que é necessário um estudo de longo prazo para avaliar se o uso do FaceAge nas decisões de tratamento melhora a qualidade de vida dos pacientes.

Os pesquisadores observaram que a ferramenta de IA não tomaria decisões sobre o tratamento por conta própria. “Não substitui o julgamento clínico”, disse Mak. Mas o FaceAge poderia se tornar parte do kit de ferramentas do médico para personalizar um plano de tratamento, “como ter mais um ponto de dados de sinais vitais”.

---

---