Từ một bức ảnh đến dự báo rủi ro
AI dự đoán ung thư qua ảnh khuôn mặt là cách dùng mô hình máy tính phân tích những dấu hiệu lão hóa trên gương mặt để ước tính tuổi sinh học và liên hệ chúng với khả năng sống sót của bệnh nhân, chứ không phải chẩn đoán ung thư bằng ảnh. Các nhà khoa học tại Mass General Brigham ở bang Massachusetts đã phát triển công cụ này; kết quả được công bố trên tạp chí The Lancet Digital Health. Mô hình nền được xây dựng từ hơn 40 triệu ảnh khuôn mặt thuộc nhiều độ tuổi và nhóm dân tộc. Quy mô dữ liệu lớn tạo nền tảng đáng chú ý, nhưng tự nó chưa chứng minh dự báo đúng cho mọi bệnh nhân. Điểm cần nhìn nhận thận trọng là thuật toán nhận ra tương quan trong hình ảnh, không đọc trực tiếp khối u, mức độ lan rộng hay phản ứng của cơ thể với điều trị.
Hai công cụ, hai cách suy đoán
Nghiên cứu mô tả hai công cụ bổ trợ nhau. FAHR-FaceAge ước tính tuổi sinh học từ những đặc điểm khuôn mặt rồi dùng chỉ số đó để dự báo khả năng sống sót. Tuổi sinh học ở đây là mức độ lão hóa mà AI suy ra qua ảnh, không phải tuổi thật hay một phép đo trực tiếp sức khỏe. FAHR-FaceSurvival đi theo đường khác: dự đoán trực tiếp khả năng sống sót từ ảnh, không lấy tuổi sinh học làm bước trung gian. Theo mô tả nghiên cứu, FaceAge chú ý đến nếp nhăn từ cánh mũi xuống khóe miệng, trán phía trên hốc mắt và thái dương; FaceSurvival tập trung hơn vào vùng dưới mắt và quanh sống mũi. Những vùng được mô hình chú ý không nên bị hiểu thành dấu hiệu lâm sàng mà người bệnh có thể tự nhìn để kết luận.
Con số cho thấy tương quan, không phải lời tiên đoán cá nhân
Kết quả được nêu ở nhóm bệnh nhân ung thư tại Mỹ đang điều trị bằng xạ trị. Trong thời gian theo dõi trung bình bốn năm, nhóm có tuổi sinh học do FAHR-FaceAge ước tính cao hơn tuổi thật ít nhất năm năm có nguy cơ tử vong cao hơn 21% so với những người còn lại; nhóm có tuổi ước tính thấp hơn tuổi thật ít nhất năm năm có nguy cơ thấp hơn 17%. Đây là các mức chênh lệch nguy cơ ghi nhận giữa những nhóm trong nghiên cứu, không phải tỷ lệ sống của một cá nhân, cũng không cho biết chính xác một người còn sống bao lâu. Vì vậy, tiêu đề về AI dự đoán ung thư dễ gây ấn tượng quá mức nếu khiến độc giả nghĩ một bức ảnh đã đủ để xác định tiên lượng. Kết quả hiện có gợi ý mối liên hệ, nhưng chưa thay thế được đánh giá lâm sàng.
Cần kiểm chứng trước khi đưa vào quyết định điều trị
Nghiên cứu đặt ra câu hỏi hữu ích: liệu diện mạo có thể bổ sung thông tin về thể trạng và mức độ suy yếu trước những điều trị nặng như xạ trị, phẫu thuật hay điều trị toàn thân? Bác sĩ xạ trị Raymond Mak cho rằng dân số già hóa khiến việc đánh giá khả năng thể chất và mức độ suy yếu trước điều trị ngày càng cần thiết. Tuy nhiên, dữ liệu được mô tả tập trung vào bệnh nhân ung thư điều trị bằng xạ trị tại Mỹ; không thể mặc nhiên áp dụng kết quả cho mọi loại ung thư, phương pháp điều trị hay nhóm dân số. Các chuyên gia nói công nghệ chưa sẵn sàng dùng rộng rãi và cần nghiên cứu, kiểm chứng thêm trước khi hỗ trợ quyết định điều trị quan trọng. Cần làm rõ độ chính xác trên các nhóm bệnh nhân khác nhau và xác nhận kết quả trong những bối cảnh lâm sàng độc lập.
Ảnh khuôn mặt có thể trở thành một nguồn thông tin phụ trợ, nhưng không thay thế xét nghiệm, chẩn đoán, tiên lượng cá nhân hay tư vấn của bác sĩ. Công cụ được kỳ vọng hỗ trợ cá nhân hóa điều trị, không thay thế đánh giá chuyên môn; các con số nghiên cứu cũng không xác định thời gian sống của từng người. Nếu công nghệ được kiểm chứng tốt hơn, giá trị của nó sẽ nằm ở việc bổ sung một tín hiệu dễ thu thập cho bác sĩ, không phải biến diện mạo thành bản án sức khỏe. Với người bệnh và gia đình, kết luận hợp lý lúc này là xem kết quả từ ảnh như một hướng nghiên cứu đáng theo dõi, không phải căn cứ để tự thay đổi điều trị.
