האם תמונת סלפי אחת תוכל בעתיד לסייע לרופאים להעריך את סיכויי ההישרדות של חולי סרטן? חוקרים אמריקנים פיתחו מודלים של בינה מלאכותית שמסוגלים, לדבריהם, לזהות בתצלומי פנים סימנים הקשורים לגיל הביולוגי של המטופל ולסיכון לתמותה. הממצאים עשויים לסלול את הדרך לשימוש בכלי נוסף שיסייע לרופאים להעריך את מצבם של חולים ולהתאים להם טיפול.
המחקר, שפורסם ביום שני בכתב העת המדעי The Lancet Digital Health, נערך בידי חוקרים מרשת בתי החולים Mass General Brigham בבוסטון. החוקרים מצאו כי ניתוח ממוחשב של תווי הפנים מאפשר לזהות דפוסים הקשורים לסיכויי ההישרדות של חולי סרטן, גם כאשר הם אינם גלויים לעין.
ניתוח תמונת פנים באמצעות אלגוריתם להערכת גיל ביולוגי, אילוסטרציה | צילום: שאטרסטוק
"הופתעתי מאוד לגלות שאפשר לזהות סימנים לסיכון לתמותה מתצלום פנים בלבד", אמר ל־CNN ד"ר ריימונד מק, אונקולוג קרינתי במכון הסרטן של Mass General Brigham וחבר בתוכנית לבינה מלאכותית ברפואה של הרשת.
הכי מעניין
המערכת שפותחה מבוססת על מודל בינה מלאכותית בשם FAHR-Face, שאומן על יותר מ־40 מיליון תמונות פנים של בני אדם בגילים שונים וממגוון מוצאים אתניים. באמצעות המידע הזה פיתחו החוקרים שני מודלים ייעודיים: FAHR-FaceAge, המעריך את גילו הביולוגי של אדם מתוך תצלום פנים, ו־FAHR-FaceSurvival, המעריך את סיכון התמותה של חולי סרטן על סמך תווי פניהם, בשילוב מידע קליני.
בניגוד לגיל הכרונולוגי, המציין את מספר השנים שחלפו מאז לידתו של אדם, הגיל הביולוגי משקף את מצב ההזדקנות של גופו. החוקרים מבקשים להשתמש במראה הפנים כאינדיקציה לתהליכים הקשורים להזדקנות ולמצב הבריאותי הכללי.
מעניין לגלות ששני המודלים מתמקדים באזורים שונים בפנים. לדברי מק, המודל להערכת הגיל בוחן בעיקר את אזור הרקות, המצח שמעל העיניים והקפלים שבין האף לזוויות הפה. לעומתו, המודל להערכת סיכון התמותה מתמקד בגשר האף ובאזור שמתחת לעיניים.
מה ידע היפוקרטס לפני 2,400 שנה?
אחד ההיבטים המסקרנים של המחקר הוא הדמיון בין האזורים שבהם מתמקדת הבינה המלאכותית לבין תיאור רפואי שנכתב לפני יותר מאלפיים שנה.
בכתבה שפורסמה ב־CNN הוזכר כי היפוקרטס, הרופא והפילוסוף היווני הנחשב לאחד מאבות הרפואה המערבית, תיאר בספרו "פרוגנוסטיקה", שנכתב בסביבות שנת 400 לפני הספירה, סימנים חיצוניים המעידים על הידרדרות חמורה במצבו של אדם. בין היתר הוא הזכיר אף מחודד, עיניים שקועות ורקות שקועות.
אלגוריתם, אילוסטרציה | צילום: שאטרסטוק
"המחשבה שהאלגוריתמים שלנו אולי משחזרים את החוכמה של היפוקרטס מלפני אלפי שנים הייתה מדהימה בעינינו", אמר מק.
לדבריו, האלגוריתמים כלל לא נחשפו לכתביו של היפוקרטס. הם אומנו על תמונות פנים ועל נתונים הנוגעים לגילם של המצולמים ולשאלה אם מתו במהלך תקופת המעקב. "הם לא מביאים בחשבון את הטקסט, הידע או החוכמה שנצברו ברשת", הסביר. "לכן לשמוע את היפוקרטס מהדהד לאורך אלפי שנים באלגוריתמים שלנו היה מצמרר".
יותר ממחצית החולים בקבוצת הסיכון הגבוהה מתו בתוך 90 יום
הנתונים שהציגו החוקרים מצביעים על קשר משמעותי בין הערכות הבינה המלאכותית לבין שיעורי התמותה בפועל.
בבדיקת המודל FAHR-FaceSurvival נמצא כי מבין 122 חולי סרטן שסווגו בקבוצת סיכון גבוהה במיוחד, 52.5 אחוזים מתו בתוך 90 יום ממועד ההערכה. לעומתם, מבין 975 חולים שסווגו בקבוצת הסיכון הנמוכה ביותר, רק כשני אחוזים מתו באותה תקופה.
תוצאות דומות התקבלו גם במודל להערכת הגיל הביולוגי. מבין 1,060 חולים שהמודל העריך כי גילם הביולוגי גבוה ביותר מ־20 שנה מגילם הכרונולוגי, 21 אחוזים מתו בתוך 90 יום. לעומת זאת, בקרב 4,195 חולים שהמודל העריך כי גילם הביולוגי נמוך לפחות בעשר שנים מגילם הכרונולוגי, שיעור התמותה באותה תקופה עמד על כשישה אחוזים בלבד.
עמדת אחיות בבית החולים שערי־צדק. למצולמים אין קשר לנאמר בכתבה | צילום: מאיה משל
החוקרים בדקו גם עד כמה שינויים חיצוניים במראה הפנים משפיעים על התוצאות. לדבריהם, איפור, טיפולים קוסמטיים כגון הזרקות בוטוקס ומרבית הניתוחים הפלסטיים שנבדקו לא שינו באופן משמעותי את ביצועי המודלים.
עם זאת, הנתונים אינם מעידים שהמערכת יכולה לומר לאדם מסוים כמה זמן נותר לו לחיות. בשלב זה היא מאפשרת להבחין בין קבוצות חולים בעלות רמות סיכון שונות, ולא לספק תחזית אישית מדויקת ומאומתת.
"הוכחת היתכנות מבטיחה, אך לא מוכנה לשימוש רפואי"
למרות התוצאות המעודדות, מחברי המחקר מדגישים כי הטכנולוגיה אינה מיועדת להחליף רופאים או הערכות רפואיות מקובלות. לדבריהם, היא עשויה בעתיד לספק מידע נוסף על מצבו הכללי של המטופל, ובכך לסייע לרופאים להחליט אילו בדיקות או טיפולים מתאימים לו.
"אם נצליח לזהות בשלב מוקדם הזדקנות מואצת או ציוני סיכון גבוהים יותר לתמותה, אולי נוכל לזהות מטופלים שעשויים להפיק תועלת מבדיקות נוספות לאיתור מצבים חמורים בשלב מוקדם יותר", אמר מק.
לדבריו, מחקרים עתידיים יוכלו לבחון אם ניתן לזהות דפוסים דומים גם אצל אנשים שאינם חולים בסרטן.
ד"ר וילבר לאם, פרופסור לרפואת ילדים ולהנדסה ביו־רפואית באוניברסיטת אמורי, שלא השתתף במחקר, אמר כי מדובר בממצאים מרשימים, אך הדגיש את הצורך בבדיקות נוספות.
"זהו מחקר משכנע ביותר, שנשען על מאגר נתונים גדול, והקשרים בין תמונות פנים לגיל ביולוגי ולסיכון להישרדות בסרטן נראים איתנים", אמר. "עם זאת, התועלת הקלינית האמיתית שלו תצטרך להיות מוכחת במחקרים שייערכו בהמשך".
סרטן השד, אילוסטרציה | צילום: שאטרסטוק
לאם ציין כי עדיין יש לבחון את רמת הדיוק של המערכת בקבוצות אוכלוסייה שונות, ובהן אנשים בעלי תווי פנים, גוני עור וגילים שונים.
גם פרופ' מירוסלב בובר, מומחה לעיבוד וידאו ולמידת מכונה באוניברסיטת סארי שבבריטניה, סבור כי המחקר מציג ראיות משכנעות לקשר סטטיסטי בין מראה הפנים לבין סיכויי ההישרדות של חולי סרטן המקבלים טיפולי הקרנות. עם זאת, הוא מזהיר מפני מסקנות מרחיקות לכת.
"חיזוי תוצאה אינו זהה להסבר שלה", אמר בובר בהודעה שהופצה באמצעות מרכז המדיה המדעית הבריטי. לדבריו, למרות השימוש במונח "גיל ביולוגי", המערכת למעשה מעריכה גיל מתוך מראה הפנים, ואינה מודדת ישירות את תהליכי ההזדקנות בגוף.
בובר הדגיש כי המחקר גם לא בחן אם הבינה המלאכותית מזהה סימנים שרופאים אינם מסוגלים להבחין בהם בעצמם, ולכן טרם הוכח שהיא מוסיפה מידע רפואי שימושי מעבר להערכות הקיימות של מצב המטופל.
"זו הוכחת היתכנות מבטיחה, אך היא אינה מוכנה לשימוש קליני", סיכם. "הכלי עדיין צריך להיבדק מול שיקול דעתם של הרופאים עצמם, ובבתי חולים ובקבוצות מטופלים שונות".
עוד כתבות בנושא
עוד כתבות בנושא
