A ideia de que uma única selfie poderia prever por quanto tempo alguém com câncer viveria soa como uma descoberta incrível. A IA está ficando melhor em identificar padrões em dados médicos, mas ela pode ser usada para prever confiavelmente o que acontecerá a um paciente individual? Perguntei a uma colega clínica o que ela achava das recentes manchetes. Ela considerou isso um desenvolvimento interessante, dado que os médicos sempre usaram a aparência facial para avaliar a saúde do paciente. Por exemplo, ela observou que eles podem escrever 'parece idade declarada' ou 'parece mais velho que a idade declarada' como um substituto para a saúde geral.
Agora, pesquisadores do Mass General Brigham, uma instituição de saúde em Massachusetts, levaram essa ideia adiante. Eles desenvolveram um modelo de IA treinado em mais de 40 milhões de imagens faciais – chamado FAHR-Face – para avaliar a idade biológica e prever a sobrevivência em pacientes com câncer. Para a idade biológica, eles desenvolveram o FAHR-FaceAge, que estima a idade a partir de certas características faciais, como a testa, as rugas entre o nariz e a boca e as têmporas. Para a sobrevivência ao câncer, eles desenvolveram o FAHR-FaceSurvival, treinado usando quase 35.000 fotos de pacientes com câncer. Este modelo focou mais de perto na área abaixo dos olhos e no dorso do nariz – regiões do rosto 'ligadas à morte'. Dr Raymond Mak, um dos autores do estudo, observou que essas partes do rosto são as mesmas referenciadas por Hipócrates em 400 a.C. como sinais de atrofia muscular e risco de mortalidade: "o nariz afiado, os olhos fundos e as têmporas caídas".
Os resultados, publicados no The Lancet Digital Health este mês, são intrigantes – mas longe de conclusivos. Os pesquisadores descobriram que a idade facial estimada por IA estava significativamente associada à sobrevivência em 18 das 28 categorias de câncer. Portanto, basicamente, funciona para alguns tipos de câncer, mas não para outros. Além disso, o Prof. Miroslaw Bober observou: "A ferramenta ainda precisa ser testada contra os próprios julgamentos dos médicos e em diferentes hospitais e grupos de pacientes." Por exemplo, a medida de idade facial não estava significativamente associada à sobrevivência para pacientes negros após ajuste por outros fatores. Essa descoberta soma-se à crescente preocupação de que modelos de IA podem exibir viés racial com base nos dados utilizados para treiná-los e nas suposições subjacentes. Por exemplo, o viés racial já foi demonstrado quando modelos de IA analisam exames de ressonância magnética cardíaca (RMC) – usados para diagnosticar e monitorar doenças cardíacas.
Vamos voltar ao que o estudo publicado diz e não diz. Esses modelos são construídos com base em dados retrospectivos que analisam associações estatísticas entre milhares de pacientes, e é um salto grande para então prever com precisão a futura sobrevivência a partir disso. Uma selfie pode conter pistas sobre a saúde de um paciente, mas isso está muito longe de ser capaz de prever seu futuro – e ainda mais distante de provar que a previsão é útil na prática clínica.
Eu também me preocupo com o quão não confiáveis são as selfies. Pense apenas nos momentos em que você conheceu pessoas na vida real e as comparou com suas fotos de perfil. Quem já tentou uma das ferramentas online de IA 'adivinhe sua idade' sabe o quanto o resultado varia com a iluminação, ângulo da câmera, expressão facial ou mesmo hora do dia. E então temos o bótox, preenchedores, lifting e até medicamentos GLP-1, que alteram a gordura e a forma do rosto. O quanto uma única fotografia pode realmente nos dizer sobre a saúde subjacente de alguém?
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À medida que os tratamentos anti-envelhecimento se tornam comuns, a idade visível e a saúde subjacente tornar-se-ão uma relação cada vez mais complexa. Um rosto em um selfie que parece mais jovem nem sempre é necessariamente mais saudável. Os pesquisadores também observam que testaram seu modelo de idade contra iluminação, expressão e cirurgia plástica – mas se as previsões são baseadas em sinais específicos de envelhecimento em partes do rosto que todos esses fatores afetam, não consigo ver como seria possível evitar um certo grau de erro nas estimativas da IA.
Nenhum disso significa que a pesquisa não seja promissora. Esta nova ferramenta e a equipe de pesquisa por trás dela são impressionantes. Juntamente com outros testes que um médico pode realizar para avaliar a saúde e o prognóstico futuro de um paciente, ela poderia tirar parte do trabalho de adivinhação da 'idade aparente'. Mas a questão é se ela é realmente útil na prática diária além do que os clínicos já fazem ao usar experiência e anos de treinamento.
Se você estiver tentado a ir ao site público do projeto para descobrir sua idade biológica, mesmo apenas para se gabar aos amigos sobre o quão jovem diz que você parece, tenha em mente que, ao fazer o upload da sua selfie, você também fará parte do estudo, conforme indicam seus formulários de consentimento. Seu rosto não está apenas sendo avaliado; ele está contribuindo para os dados usados para desenvolver a tecnologia. Atualmente, a ferramenta dirá apenas sua idade biológica, mas eu seria cético sobre o que isso pode dizer sobre sua saúde geral.
Por fim, um teste rápido (estou no meio do semestre letivo de ensino): quais foram as três principais coisas que os pesquisadores descobriram que fazem o rosto das pessoas envelhecer? Álcool, drogas e tabagismo. Nada de surpreendente ali, mas possivelmente uma explicação para o motivo pelo qual os médicos podem ler amplamente o estado de saúde de alguém a partir do seu rosto. Algo que talvez não precisássemos da varredura por IA de 40 milhões de rostos para nos dizer.
- O professor Devi Sridhar é o presidente da saúde pública global na Universidade de Edimburgo
