در عصر حاضر، فناوریهای هوش مصنوعی با سرعتی چشمگیر در حال پیشرفتاند؛ تا جایی که ارزیابی وضعیت سلامت افراد دیگر محدود به آزمایشهای سنتی پزشکی نیست. تحقیقات جدید نشان میدهد که یک عکس ساده سلفی میتواند کلیدهایی برای برآورد سن بیولوژیکی فرد و پیشبینی شانس زندهماندن او از بیماریهای خطرناکی مانند سرطان را در خود داشته باشد.FaceAge
FaceAge و استفاده از تکنیکهای هوش مصنوعی برای تخمین سن بیولوژیکی
FaceAge یک مدل پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی است که توسط پژوهشگران مرکز پزشکی «ماس جنرال بریگهام» توسعه یافته است. این ابزار با استفاده از تکنیکهای یادگیری عمیق، ویژگیهای چهره را تحلیل کرده و سن بیولوژیکی فرد را تخمین میزند — سن بیولوژیکی معیاری است که سلامت کلی بدن را بازتاب میدهد، نه صرفاً تعداد سالهایی که فرد زندگی کرده است.
آموزش FaceAge با تکنیکهای هوش مصنوعی و آزمون روی بیماران سرطانی
FaceAge با بیش از ۵۸۰۰۰ تصویر از افراد فرضاً سالم آموزش دید و سپس بر روی بیش از ۶۰۰۰ بیمار سرطانی مورد آزمایش قرار گرفت. نتایج نشان داد بیمارانی که ظاهرشان مسنتر از سن واقعیشان بود، احتمال مرگ بالاتری داشتند — بدون در نظر گرفتن نوع سرطان یا جنسیت آنها.
قدرت پیشبینی FaceAge در مقایسه با پزشکان
در یک آزمایش قابل توجه، از ده پزشک و متخصص خواسته شد که تنها با نگاه به تصاویر بیماران، شانس زندهماندن آنها طی شش ماه آینده را تخمین بزنند. دقت پیشبینی آنها حدود ۶۱٪ بود. اما زمانی که از FaceAge استفاده شد، دقت به ۸۰٪ رسید — نشاندهنده توان بالقوهی تکنیکهای هوش مصنوعی در فراتر رفتن از ارزیابیهای انسانی در برخی موارد.
چالشهای FaceAge: شفافیت و سوگیری در دادهها
با وجود نتایج امیدوارکننده، FaceAge با چالشهایی روبروست؛ از جمله سوگیری در دادههایی که برای آموزش استفاده شدهاند و نیاز به شفافیت بیشتر در روند تصمیمگیری. پژوهشگران تأکید دارند که این ابزار باید بهعنوان مکملی برای ارزیابیهای پزشکی انسانی استفاده شود، نه جایگزینی برای آن.
آینده FaceAge و نقش تکنیکهای هوش مصنوعی در انقلاب پزشکی پیشگیرانه
دانشمندان امیدوارند استفاده از FaceAge را به حوزههای گستردهتری گسترش دهند — از جمله ارزیابی سلامت کلی افراد و پیشبینی ریسک ابتلا به بیماریهای مزمن. چنین پیشرفتی میتواند انقلابی در حوزه پزشکی پیشگیرانه به وجود آورد و نقش پررنگتری برای هوش مصنوعی در حفظ سلامت ایفا کند.