Trong nhóm 122 bệnh nhân mà AI xếp vào diện nguy cơ cao, 52,5% qua đời trong vòng 90 ngày sau đánh giá. Ở nhóm 975 bệnh nhân nguy cơ thấp nhất, tỷ lệ này khoảng 2%. Nghiên cứu đăng trên tạp chí The Lancet Digital Health ngày 19/10, theo CNN.
Nhóm tác giả xây dựng một mô hình nền tảng mang tên FAHR-Face, huấn luyện từ hơn 40 triệu ảnh khuôn mặt thuộc nhiều độ tuổi và sắc tộc. Từ nền tảng này, họ phát triển hai công cụ chuyên biệt. FAHR-FaceAge ước tính tuổi sinh học - mức độ lão hóa thực của cơ thể, khác với số năm đã sống. FAHR-FaceSurvival dự báo khả năng sống sót bằng cách kết hợp đặc điểm khuôn mặt với dữ liệu lâm sàng.
Thuật toán dự đoán nguy cơ tử vong và thuật toán ước tính tuổi tác phân tích các vùng khác nhau trên khuôn mặt để đưa ra kết quả đánh giá. Ảnh: Mass General Brigham
Hai thuật toán soi vào những vùng khác nhau trên gương mặt. Thuật toán ước tính tuổi sinh học tập trung ở thái dương, trán, vùng trên mắt và nếp mũi má. Thuật toán dự báo nguy cơ tử vong lại đọc sống mũi và vùng dưới mắt.
Theo bác sĩ Raymond Mak, chuyên gia xạ trị ung thư tại Viện Ung thư Mass General Brigham, những vùng này phản ánh tình trạng suy mòn (cachexia) và teo cơ (sarcopenia) - dấu hiệu suy kiệt thường gặp ở bệnh nhân ung thư nặng. "Tôi khá bất ngờ khi phát hiện ta có thể nhận ra dấu hiệu cảnh báo nguy cơ tử vong chỉ từ một bức ảnh", ông nói.
Kết quả ở mô hình tuổi sinh học củng cố xu hướng này. Trong 1.060 bệnh nhân có tuổi sinh học vượt tuổi thực hơn 20 năm, 21% qua đời trong vòng 90 ngày. Ngược lại, 4.195 bệnh nhân trông trẻ hơn tuổi thực ít nhất 10 năm chỉ ghi nhận tỷ lệ tử vong khoảng 6%.
Bác sĩ Mak lưu ý thuật toán không hề biết đến y văn cổ, mà chỉ học từ ảnh khuôn mặt cùng thông tin tuổi tác và tình trạng sống – mất. Dù vậy, các vùng mà AI chú ý gợi nhớ mô tả của danh y Hy Lạp Hippocrates trong Tập Tiên lượng viết khoảng năm 400 trước Công nguyên, khi ông ghi nhận "mũi nhọn, mắt hốc hác, thái dương hóp" là dấu hiệu suy kiệt và cận kề cái chết. Đây là một liên hệ thú vị về mặt quan sát, không phải bằng chứng cho thấy AI "tái hiện" tri thức cổ.
Nhóm nghiên cứu cho biết các can thiệp thẩm mỹ như phẫu thuật, tiêm botox hay trang điểm ít ảnh hưởng đến kết quả, vì chúng tác động lớp bề mặt, trong khi dấu hiệu suy kiệt nằm ở cấu trúc sâu như hõm thái dương và teo cơ mặt. Tuy nhiên, điểm này cần thêm kiểm chứng trên nhiều nhóm bệnh nhân.
Giới chuyên môn độc lập nhìn nhận thận trọng về công trình trên. Giáo sư Miroslaw Bober, chuyên gia thị giác máy tính tại Đại học Surrey (Anh), đánh giá nghiên cứu đưa ra "bằng chứng thuyết phục" về mối liên hệ thống kê giữa diện mạo khuôn mặt và khả năng sống sót ở bệnh nhân đang xạ trị. Song ông nhấn mạnh dự đoán một kết quả không đồng nghĩa với giải thích được cơ chế.
"AI thực chất ước tính tuổi dựa trên diện mạo, chứ chưa trực tiếp đo tiến trình lão hóa sinh học bên trong", ông nói, xem đây là thử nghiệm minh chứng khái niệm chưa sẵn sàng cho lâm sàng.
Bác sĩ Wilbur Lam, giáo sư Nhi khoa và Kỹ thuật Sinh học tại Đại học Emory, cũng cho rằng ứng dụng này hấp dẫn nhưng còn chờ kiểm chứng.
Nhóm tác giả khẳng định công cụ không thay thế bác sĩ mà hỗ trợ tầm soát sớm và định hướng xét nghiệm chuyên sâu, đồng thời mở hướng nghiên cứu cho cả người khỏe mạnh quan tâm đến tuổi thọ. Trước khi vào thực tế, công nghệ vẫn cần thử nghiệm diện rộng tại nhiều bệnh viện và trên nhiều nhóm dân số.
Bình Minh (Theo CNN)