Modelo de IA analisa selfies para prever sobrevivência de pacientes com câncer

Pesquisadores do Mass General Brigham, uma instituição de saúde em Massachusetts, desenvolveram um modelo de inteligência artificial chamado FAHR-Face, que analisa selfies para prever a sobrevivência de pacientes com câncer. Este modelo é treinado com mais de 40 milhões de imagens faciais e visa avaliar a idade biológica e a probabilidade de sobrevivência de indivíduos diagnosticados com a doença.

O FAHR-Face é composto por duas partes: FAHR-FaceAge, que estima a idade a partir de características faciais como rugas e a forma do rosto, e FAHR-FaceSurvival, que se concentra em áreas específicas do rosto, como abaixo dos olhos e o nariz, que estão associadas ao risco de mortalidade. Segundo Dr. Raymond Mak, um dos autores do estudo, essas regiões faciais foram mencionadas por Hipócrates como indicadores de desgaste muscular e risco de morte.

Embora a ideia de usar selfies para prever a saúde pareça inovadora, especialistas expressam ceticismo sobre a eficácia do modelo. A análise de características faciais é uma prática antiga na medicina, mas a aplicação de IA para prever resultados individuais ainda levanta questões sobre sua precisão e confiabilidade. Profissionais de saúde alertam que muitos fatores que influenciam a saúde de um paciente podem não ser capturados apenas por uma imagem.

A pesquisa representa um avanço no uso de IA na medicina, mas também destaca a necessidade de cautela ao interpretar os resultados. A capacidade da IA de identificar padrões em grandes volumes de dados médicos é promissora, mas a aplicação prática em situações clínicas requer mais validação e consideração de variáveis adicionais que podem impactar a saúde dos pacientes.