Một bức ảnh, hai loại dự đoán
AI phân tích khuôn mặt để ước tính tuổi sinh học và dự đoán khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư là công cụ hỗ trợ đánh giá nguy cơ, không phải phương pháp chẩn đoán bệnh hay xác định thời gian sống của từng người. Các nhà khoa học tại Mass General Brigham phát triển hệ thống này; nghiên cứu được công bố trên tạp chí The Lancet Digital Health. Mô hình được huấn luyện trên hơn 40 triệu ảnh khuôn mặt thuộc nhiều độ tuổi và dân tộc. Hai công cụ mang tên FAHR-FaceAge và FAHR-FaceSurvival đảm nhiệm những việc khác nhau: công cụ thứ nhất ước tính tuổi sinh học rồi dùng thông tin đó để dự đoán, còn công cụ thứ hai đưa ra dự đoán trực tiếp từ ảnh. Điểm đáng quan tâm không phải lời hứa rằng một khuôn mặt tiết lộ số phận, mà là khả năng tìm thêm tín hiệu sức khỏe từ dữ liệu vốn dễ thu thập.
Tuổi sinh học trong nghiên cứu là mức độ lão hóa ước tính qua hình ảnh, không phải tuổi thật trên giấy tờ. Theo mô tả, FAHR-FaceAge chú ý đến nếp nhăn quanh miệng, trán và thái dương; FAHR-FaceSurvival tập trung nhiều hơn vào vùng dưới mắt và quanh sống mũi. Đây là các dấu hiệu mà mô hình nhận ra trong ảnh, chứ không phải bằng chứng cho thấy những vùng đó tự chúng gây ra nguy cơ tử vong. Vì vậy, cụm từ “AI dự đoán ung thư” dễ gây hiểu nhầm: công cụ được nghiên cứu để ước tính nguy cơ sống sót ở người đã mắc ung thư, không phải phát hiện ung thư ở người khỏe mạnh.
Các con số có ý nghĩa, nhưng không phải lời tiên tri
Trong nhóm bệnh nhân ung thư tại Mỹ được điều trị bằng xạ trị, những người có tuổi sinh học do FAHR-FaceAge ước tính cao hơn tuổi thật ít nhất 5 năm có nguy cơ tử vong cao hơn 21% so với những người còn lại trong thời gian theo dõi trung bình 4 năm. Nhóm có tuổi sinh học ước tính thấp hơn tuổi thật ít nhất 5 năm có nguy cơ thấp hơn 17%. Đây là các mối liên hệ ở một nhóm nghiên cứu, không chứng minh khuôn mặt gây ra khác biệt về kết quả điều trị, cũng không cho biết chính xác một cá nhân sẽ sống bao lâu.
Ý nghĩa lâm sàng hợp lý nhất là dùng kết quả như một dấu hiệu bổ sung khi đánh giá thể trạng và mức độ suy yếu trước các liệu pháp chuyên sâu. Trong bối cảnh dân số già đi, bác sĩ cần thêm cách ước tính khả năng chịu đựng xạ trị, phẫu thuật hoặc điều trị toàn thân. Nhưng dự đoán chỉ có giá trị nếu giúp mở ra cuộc trao đổi tốt hơn giữa bác sĩ và bệnh nhân, không phải nếu biến một con số thành phán quyết. Ảnh khuôn mặt có thể chứa tín hiệu về sức khỏe; nó không thể thay thế hồ sơ bệnh án, thăm khám hay cân nhắc mục tiêu điều trị của từng người.
Cần kiểm chứng trước khi đưa vào phòng khám
Một điểm cần được nói rõ là độ chính xác: các nguồn mô tả kết quả và mối liên hệ, nhưng không nêu một chỉ số chính xác tổng thể để người đọc hiểu mô hình dự đoán đúng đến mức nào. Hơn 40 triệu ảnh dùng để huấn luyện cũng không đồng nghĩa công cụ đã được kiểm chứng trên mọi nhóm bệnh nhân hoặc trong mọi cơ sở y tế. Kết quả được nêu tập trung vào bệnh nhân ung thư điều trị bằng xạ trị tại Mỹ; không nên tự động áp dụng chúng cho mọi loại ung thư, phương pháp điều trị hay dân số khác.
Trước khi có thể hỗ trợ quyết định điều trị quan trọng, mô hình cần được kiểm chứng thêm, trong đó phải làm rõ hiệu quả trên các nhóm bệnh nhân khác nhau và cách dự đoán được đánh giá. Các nhà nghiên cứu cũng cho biết công nghệ chưa sẵn sàng để sử dụng rộng rãi trong thực hành y tế. Vì thế, giá trị trước mắt của công cụ nằm ở tiềm năng bổ sung thông tin, không phải thay thế chẩn đoán hay tiên lượng của bác sĩ. Một ảnh khuôn mặt có thể gợi ra câu hỏi đáng nghiên cứu; câu trả lời lâm sàng vẫn cần dựa trên toàn bộ tình trạng của bệnh nhân.
