Подписаться
Опубликовано

ИИ определяет биологический возраст по лицу

Автор
  • Имя
    Нейрократия
    Telegram

ИИ определяет биологический возраст по лицу

Наше лицо — в буквальном смысле зеркало состояния организма. Все мы знаем таких персонажей, которые выглядят молодо, несмотря на возраст в паспорте. Но что если взглянуть на это с помощью нейросетей?

Команда из Mass General Brigham и Гарвардской медицинской школы недавно представила FaceAge — систему глубокого обучения, предсказывающую не только биологический возраст человека по фотографии, но и вероятную продолжительность жизни онкологических пациентов. (Презентационный ролик

.)

И нет, это не тест из интернета «Сколько мне жить осталось».

Хронологический возраст не всегда соответствует реальному состоянию здоровья. Биологический возраст отражает комбинацию генетики, образа жизни и экологии. Он намного точнее показывает, как работает организм и насколько долго проживёт человек, особенно при тяжёлых диагнозах.

Хьюго Аэртс, руководитель программы Artificial Intelligence in Medicine в Массачусетском медцентре и профессор Гарвардской медицинской школы, объясняет: «Общеизвестно, что люди стареют по-разному. У нас появилась идея, что визуальные признаки на лице напрямую связаны с биологическим возрастом — а значит, и с реальным состоянием здоровья».

Исследователи обучили алгоритм на 58 тысячах фото здоровых людей и более чем на 6 тысячах фотографий пациентов с диагностированными онкозаболеваниями, по которым была известна клиническая картина и продолжительность жизни.

ИИ определил, что пациенты-онкобольные в среднем выглядят на 5 лет старше своего паспортного возраста. При этом чем старше выглядел пациент, тем ниже была вероятность улучшения его состояния и выше риск короткой выживаемости.

Интересно, что традиционный «визуальный тест» врачей («eyeball test» — как шутливо назвали его авторы исследования) оказался, мягко говоря, не очень точным инструментом. Группа специалистов, включая онкологов и исследователей, пыталась спрогнозировать продолжительность жизни 100 онкологических пациентов только по фотографиям. Результаты почти ничем не отличались от случайного угадывания.

Однако ситуация менялась, когда врачам давали сведения, предсказанные FaceAge. Качество прогнозов заметно возрастало.

Рэймонд Мак из Гарвардской медшколы приводит красноречивый пример 86-летнего пациента с раком лёгких, который выглядел гораздо моложе паспортного возраста. Врач выбрал достаточно агрессивный подход лечения, и мужчине сейчас уже 90 лет, он жив и чувствует себя хорошо. Позже ретроспективный анализ фотографии пациента при помощи FaceAge определил этому человеку на 10 лет меньше паспортного возраста.

А бывает и наоборот: пациенты, которые биологически старше своего хронологического возраста, могут не выдержать активного лечения. Иными словами, алгоритм помогает подобрать персональные схемы терапии, ориентируясь именно на состояние организма, а не возраст из паспорта.

По задумке исследователей, FaceAge станет помощником для врачей, позволив вовремя замечать ухудшение состояния пациентов, контролировать динамику во время терапии, а также точнее оценивать риски осложнений после хирургических вмешательств или тяжёлой химиотерапии. Сейчас идут дополнительные тесты, чтобы проверить работу системы на самых разных группах пациентов.

Естественно, это не инструмент окончательного решения, а важный вспомогательный элемент. Система улавливает тонкие детали, которые медики могли бы пропустить — морщины, изменения цвета кожи, седину и даже степень облысения.

Перед массовым внедрением технологии в клиники исследователям предстоит провести ещё множество проверок и продемонстрировать эффективность на разных этнических и возрастных группах.

Однако визуальные признаки старения перестают быть лишь эстетическим вопросом, превращаясь в паре с ИИ в объективный медицинский прогноз, и вот это уже интересно.

/ Не запрещена в РФ

Нейрократия
582 подписчика
231 пост
Про технологическое будущее без шума. Автор — @vlad_arbatov. https://arbatov.dev

Из подборки #объясняю

Опубликовано

Как ИИ создаёт видео: разбираем технологию

Как ИИ создает видео: технология генерации видео из текста, диффузионные трансформеры и латентное пространство
Опубликовано

Что такое эмбеддинги — фундамент современных LLM

Что такое эмбеддинги в современных LLM и как они работают
Опубликовано

Почему китайские ИИ захватили лидерство 🇨🇳

Почему китайские ИИ лидируют в открытом коде: анализ рынка и структурных факторов
Опубликовано

нейросеть в баре может ли ИИ шутить

может ли ИИ шутить как человек, примеры AI юмора и ограничения
Опубликовано

Прогноз обновлён. Нейросетью

Прогноз погоды нейросетью: как ИИ ускоряет и улучшает метеорологию

Свежие посты

Опубликовано

Внутренности Клода

Подробный разбор архитектуры Claude Code: входные точки, поток данных, модули, инструменты и интеграция, основанный на анализе 1 884 файлов TypeScript.
Опубликовано

Как меняется устройство мысли

Умственное устройство меняется, когда внешнее ИИ‑рассуждение становится инфраструктурой, заменяя часть мышления и вызывая когнитивную капитуляцию.
Опубликовано

Google ускоряет LLM в 8 раз

TurboQuant — метод Google, ускоряющий LLM‑ы в 8 раз за счёт экстремального сжатия KV‑cache и векторного поиска без потери качества.
Опубликовано

Архив, эпизоды и граф: память агента изнутри

Память AI‑агента «Волна» состоит из постоянных блоков, архивной, эпизодического лога и графа связей, обеспечивая быстрый доступ к фактам и структурам.
Опубликовано

Я делаю personal-first ассистента. Вот зачем

Как работает personal-first AI ассистент Volna: память, тайминг, интеграции и health‑трекинг
Опубликовано

Нейросети будут платить налоги

как нейросети будут платить налоги и какие правила регулирования ИИ
Опубликовано

AI 2025: агенты, ролплей, китайская экспансия

Отчет OpenRouter о трендах AI 2025: рольплей, китайские модели, AI‑агенты, рост reasoning и изменение рынка