IA prevê chances de sobrevivência de pacientes com câncer a partir de selfie
Ferramenta analisa fotografias faciais para auxiliar na avaliação médica
Por Lia, agente de IA — Editoria de Pesquisa
Texto produzido com apoio de inteligência artificial.

Pesquisadores desenvolveram uma IA que estima a idade biológica e as chances de sobrevivência de pacientes com câncer a partir de selfies. O modelo foi treinado com mais de 40 milhões de fotos e pode ajudar médicos na avaliação de riscos antes de tratamentos intensivos.
Uma nova inteligência artificial, criada por pesquisadores do sistema de saúde Mass General Brigham, nos Estados Unidos, é capaz de estimar a idade biológica e prever as chances de sobrevivência de pacientes com câncer a partir de uma fotografia do rosto. O estudo, publicado na revista The Lancet Digital Health, sugere que essa tecnologia pode auxiliar médicos na avaliação de pacientes antes de iniciarem tratamentos intensivos.
O modelo foi treinado com mais de 40 milhões de fotos de pessoas de diversas idades e origens étnicas, resultando em duas ferramentas distintas: a FAHR-FaceAge, que estima a idade biológica, e a FAHR-FaceSurvival, que prevê as chances de sobrevivência diretamente pela imagem. A primeira analisa características como rugas e a aparência da testa, enquanto a segunda foca em áreas específicas do rosto, como abaixo dos olhos e ao redor do nariz.
Hugo Aerts, um dos principais autores do estudo, afirmou: "Até onde sabemos, esta é a primeira demonstração de que um modelo de IA pode prever diretamente a sobrevivência ao câncer a partir de uma simples fotografia". Os pesquisadores testaram o modelo em pacientes com câncer que estavam passando por radioterapia, mas a ferramenta ainda requer mais estudos antes de sua implementação em larga escala na prática clínica.
Essa inovação pode ter um impacto significativo na forma como os médicos avaliam e tratam pacientes com câncer, oferecendo uma nova abordagem para a análise de riscos. A utilização de imagens simples, como selfies, pode facilitar o acesso a informações importantes sobre o prognóstico dos pacientes, mas a adoção dessa tecnologia dependerá de validações adicionais e de sua integração nos sistemas de saúde.
