كشف باحثون عن نموذج جديد للذكاء الاصطناعي، أطلقوا عليه اسم “FaceAge”، قادر على التنبؤ بالعمر البيولوجي للشخص – أي الحالة الفعلية لجسده وكيفية تقدمه في السن – بمجرد تحليل صورة شخصية (سيلفي). ويهدف هذا النموذج إلى تقدير مدى تطابق مظهر الشخص مع عمره الزمني، وهو عدد السنوات التي مرت منذ ولادته.
ويأمل مطورو الأداة أن تساهم في مساعدة الأطباء على اتخاذ قرارات علاجية أفضل لأمراض مثل السرطان، غير أن خبيرًا مستقلاً أشار في حديث لموقع “لايف ساينس” إلى ضرورة وجود بيانات متابعة تُثبت فعاليتها الفعلية في تحسين نتائج العلاج أو جودة الحياة قبل اعتمادها على نطاق واسع.
أوضح هوغو آرتس، مدير برنامج الذكاء الاصطناعي في الطب بمستشفى ماس جنرال بريغهام، أنه “عندما يعالج الطبيب مريض سرطان، فإن من أولى الخطوات التي يتخذها هي محاولة تقييم الحالة العامة للمريض”.
وأضاف أن “هذا التقييم غالبًا ما يكون ذاتيًا للغاية، ولكنه قد يؤثر بشكل كبير على العديد من القرارات المستقبلية” المتعلقة بخطة العلاج، بما في ذلك مدى شدة أو كثافة العلاج المقترح. فعلى سبيل المثال، قد يرى الأطباء أن المريض الذي يبدو أصغر سنًا وأكثر لياقة بالنسبة لعمره قد يتحمل علاجًا أكثر شدة ويعيش لفترة أطول مقارنة بمريض آخر يبدو أكبر سنًا وأكثر ضعفًا، حتى لو كان كلاهما بنفس العمر الزمني.
وذكر مؤلفو الدراسة، التي نُشرت في مجلة “لانسيت ديجيتال هيلث”، أن نموذج “FaceAge” يمكن أن يسهل هذه العملية عبر تحويل التقديرات الذاتية للأطباء إلى مقياس كمي. فمن خلال تحديد العمر البيولوجي كميًا، يمكن للنموذج أن يوفر نقطة بيانات إضافية تساعد الأطباء في تحديد العلاج الأنسب.
وقام آرتس وزملاؤه بتدريب النموذج باستخدام أكثر من 58 ألف صورة لأشخاص تبلغ أعمارهم 60 عامًا فما فوق، افتُرض أنهم يتمتعون بصحة متوسطة بالنسبة لأعمارهم وقت التقاط الصور.
وخلال مرحلة التدريب هذه، جعل الباحثون النموذج يقدّر الأعمار الزمنية مفترضين أن الأعمار البيولوجية للأشخاص كانت مشابهة، مع إقرارهم بأن هذا الافتراض لا ينطبق على جميع الحالات.
بعد ذلك، استخدم الفريق نموذج “FaceAge” للتنبؤ بأعمار أكثر من 6000 شخص مصاب بالسرطان. ووجد الفريق أن مرضى السرطان بدوا، في المتوسط، أكبر بخمس سنوات تقريبًا من أعمارهم الزمنية.
كما ارتبطت تقديرات “FaceAge” بمعدلات البقاء على قيد الحياة بعد العلاج؛ فكلما بدا الشخص أكبر سنًا، بغض النظر عن عمره الزمني، انخفضت فرص بقائه على قيد الحياة لفترة أطول. وعلى النقيض من ذلك، وجد الفريق أن العمر الزمني لم يكن مؤشرًا جيدًا على معدلات البقاء على قيد الحياة لدى مرضى السرطان.
ومع ذلك، فإن “FaceAge” ليس جاهزًا بعد للاستخدام في المستشفيات أو عيادات الأطباء. فمن ناحية، استُخلصت مجموعة البيانات المستخدمة لتدريب النموذج من موقعي IMDb وويكيبيديا، وهي مصادر قد لا تمثل عموم السكان، وقد لا تأخذ في الاعتبار عوامل مثل الجراحات التجميلية، أو الاختلافات في نمط الحياة، أو الصور التي تم تعديلها رقميًا.
وأشار المؤلفون إلى الحاجة لإجراء دراسات مستقبلية باستخدام مجموعات بيانات تدريب أكبر وأكثر تمثيلاً لفهم تأثير هذه العوامل على تقديرات النموذج.
ويواصل الباحثون تحسين الخوارزمية ببيانات تدريب إضافية واختبار فعاليتها في حالات أخرى غير السرطان.
كما أنهم يبحثون في العوامل التي يعتمد عليها النموذج في إصدار توقعاته. ولكن بمجرد الانتهاء من تطويره، يمكن لـ”FaceAge”، على سبيل المثال، مساعدة الأطباء في تكييف شدة علاجات السرطان مثل العلاج الإشعاعي والكيميائي لتناسب مرضى معينين، وفقًا لما ذكره الدكتور راي ماك، المؤلف المشارك في الدراسة وأخصائي علاج الأورام بالإشعاع في مستشفى ماس جنرال بريغهام. وأضاف ماك أن تجربة سريرية لمرضى السرطان، تقارن “FaceAge” بالمقاييس التقليدية لضعف المريض، ستبدأ قريبًا.
وشدد الباحثون على ضرورة وضع مبادئ توجيهية أخلاقية تحكم كيفية استخدام معلومات “FaceAge”، مثل ما إذا كان بإمكان مقدمي خدمات التأمين الصحي أو التأمين على الحياة الوصول إلى تقديرات النموذج لاتخاذ قرارات تتعلق بالتغطية التأمينية، وذلك قبل طرح النموذج على نطاق واسع.
وقال آرتس في الإفادة: “إنه بالتأكيد أمر يحتاج إلى اهتمام، لضمان استخدام هذه التقنيات لصالح المريض فقط”.
ومن جانبها، قالت نيكولا وايت، باحثة في مجال الرعاية التلطيفية بكلية لندن الجامعية والتي لم تشارك في الدراسة، إنه سيتعين على الأطباء أيضًا التفكير مليًا في متى وكيف يستخدمون “FaceAge” في البيئات السريرية.
وقالت لموقع “لايف ساينس”: “عندما تتعامل مع الأشخاص، يكون الأمر مختلفًا تمامًا عن التعامل مع الإحصائيات”. وأضافت أن هناك حاجة لدراسة طويلة الأمد لتقييم ما إذا كان إشراك “FaceAge” في قرارات العلاج قد حسّن من جودة حياة المرضى.
وأشار الباحثون إلى أن أداة الذكاء الاصطناعي هذه لن تتخذ قرارات العلاج بمفردها. وقال ماك: “إنه ليس بديلاً عن حكم الطبيب”. ولكنه قد يصبح جزءًا من مجموعة أدوات الطبيب لتخصيص خطة علاجية، “بمثابة الحصول على نقطة بيانات إضافية كإحدى العلامات الحيوية”.
