(CNN) -- قد تحمل صورة سيلفي بسيطة مؤشرات مفاجئة حول الصحة العامة ومتوسّط العمر المتوقّع، خصوصًا لدى مرضى السرطان.طوّر باحثون في مؤسسة ماس جنرال بريغهام بمدينة بوسطن الأمريكية نماذج للذكاء الاصطناعي يمكنها التنبؤ بالعمر البيولوجي لمريض السرطان وفرص بقائه على قيد الحياة، اعتمادًا على صورة واحدة لوجهه.وتشير الدراسة، التي نُشرت في مجلة The Lancet Digital Health الإثنين، إلى أن تحليل الوجه قد يشكّل أداة إضافية تساعد الأطباء على تقييم فرص بقاء المرضى على قيد الحياة، واختيار العلاجات الأنسب لحالتهم.وقال الباحث الرئيسي في الدراسة، الدكتور ريموند ماك، اختصاصي علاج الأورام بالإشعاع في معهد ماس جنرال بريغهام للسرطان وعضو هيئة التدريس ببرنامج الذكاء الاصطناعي في الطب بالمؤسسة: "لقد فوجئت إلى حد كبير بإمكانية رصد مؤشرات على خطر الوفاة من مجرد صورة للوجه".دُرّبت نماذج الذكاء الاصطناعي على أكثر من 40 مليون صورة للوجوه، وهي تحلّل سمات مختلفة للوجه لتقدير الحالة الصحية العامة لمريض السرطان وعمره البيولوجي.بخلاف العمر الزمني، الذي يُقاس بعدد السنوات التي عاشها الشخص، يعكس العمر البيولوجي مدى تقدم الجسم في السن على المستوى الخلوي والجسدي. وقال ماك إن خوارزمية تقدير العمر تحلّل مناطق الصدغين والجبهة والمنطقة فوق العينين، إضافة إلى ما يُعرف بالطية الأنفية الشفوية، وهي الخط الممتد من الأنف إلى زاوية الفم، لتقدير العمر البيولوجي.وأضاف أنه في المقابل تعتمد خوارزمية التنبؤ بخطر الوفاة على مناطق مختلفة تمامًا، تشمل جسر الأنف والمنطقة أسفل العينين.اللافت أن المناطق نفسها التي يحلّلها الذكاء الاصطناعي لتقدير العمر البيولوجي وفرص البقاء على قيد الحياة، أشار إليها الطبيب والفيلسوف اليوناني أبقراط في كتابه "كتاب التكهنات"، الذي يعود إلى نحو 400 عام قبل الميلاد. فقد وصف "الأنف الحاد والعينين الغائرتين والصدغين المنخسفين" بأنها علامات على هزال العضلات وارتفاع خطر الوفاة.قال ماك: "كان من المذهل أن نفكر في أن خوارزمياتنا قد تعيد إنتاج حكمة أبقراط التي تعود إلى آلاف السنين".وأوضح أن الخوارزميات لم تكن على دراية بنصوص أبقراط القديمة، إذ دُرّبت فقط على صور الوجوه وبيانات عن وفاة الأشخاص أو أعمارهم.وأضاف أنها "لا تأخذ في الحسبان النصوص أو المعارف أو الحكم المتراكمة على الإنترنت. لذلك، كان من الغريب حقًا أن نسمع صدى أفكار أبقراط يتردد عبر آلاف السنين في خوارزمياتنا".كان ماك وزملاؤه قد طوّروا بداية نموذجًا متقدمًا للذكاء الاصطناعي أطلقوا عليه اسم FAHR-Face، وهو اختصار لـ Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition-Face، ودُرّب على أكثر من 40 مليون صورة لوجوه أشخاص من أعمار وخلفيات عرقية متنوعة. ثم حسّن الباحثون النموذج الأساسي واستخدموه لتطوير نموذجين يؤدي كل منهما مهمة محددة. يقدّر نموذج FAHR-FaceAge العمر البيولوجي للشخص استنادًا إلى صورة واحدة، بينما يتنبأ نموذج FAHR-FaceSurvival بفرص بقاء مريض السرطان على قيد الحياة، من خلال الجمع بين سمات الوجه ومعلومات سريرية أخرى.باستخدام نموذج FAHR-FaceSurvival، وجد الباحثون أن 52.5% من أصل 122 مريضًا صُنّفوا ضمن الفئة الأكثر عرضة للوفاة، توفوا خلال 90 يومًا من التقييم، بما يتوافق مع توقعات النموذج. في المقابل، لم تتجاوز نسبة الوفيات خلال الفترة عينها 2% بين 975 مريضًا صُنّفوا ضمن الفئة الأقل عرضة للخطر.عند تقييم نموذج FAHR-FaceAge، وجد الباحثون أنّ 21% من.....
لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه
هذا المحتوى مقدم من سي ان ان بالعربية
