Khám phá mới: Sử dụng hình ảnh khuôn mặt để ước tính tuổi sinh học và dự đoán nguy cơ tử vong

Nghiên cứu công bố trên tạp chí Nature Communications đã đề xuất một cách tiếp cận đơn giản hơn: sử dụng hình ảnh khuôn mặt để ước tính tuổi sinh học thông qua trí tuệ nhân tạo. Công cụ có tên FaceAge phân tích các đặc điểm như cấu trúc da, độ đàn hồi, thể tích mô mềm và các dấu hiệu lão hóa để đưa ra "tuổi khuôn mặt". Khi tuổi này cao hơn tuổi thật, đó có thể là dấu hiệu cơ thể đang lão hóa nhanh hơn bình thường. Trước đó, mô hình AI quy mô lớn FAHR-FaceAge đã được huấn luyện trên hơn 40 triệu hình ảnh khuôn mặt nhằm nhận diện các tín hiệu sức khỏe. Kết quả cho thấy những bệnh nhân có "tuổi khuôn mặt" cao hơn tuổi thật từ 5 năm trở lên có nguy cơ tử vong cao hơn khoảng 21%. Kết quả cho thấy một xu hướng rõ ràng: tốc độ lão hóa khuôn mặt càng nhanh, khả năng sống sót càng thấp. Đáng chú ý, chỉ số này còn cho thấy giá trị dự báo mạnh hơn so với việc chỉ nhìn vào "tuổi khuôn mặt" tại một thời điểm. Nói cách khác, tốc độ lão hóa phản ánh chính xác hơn diễn tiến bệnh và phản ứng với điều trị.

Ở bệnh nhân ung thư, nhiều yếu tố có thể thúc đẩy lão hóa nhanh hơn, bao gồm tổn thương DNA, viêm mạn tính, suy giảm miễn dịch hoặc tác dụng phụ của xạ trị và hóa trị. Những thay đổi này không chỉ xảy ra bên trong cơ thể mà còn biểu hiện ra bên ngoài, đặc biệt trên khuôn mặt, nơi dễ quan sát các dấu hiệu như sụt cân, teo mô, da kém đàn hồi hoặc thay đổi sắc tố.

Nếu được xác nhận thêm, chỉ số FAR có thể được tích hợp vào hệ thống đánh giá tiên lượng hiện tại để: giúp xác định bệnh nhân có nguy cơ cao, điều chỉnh cường độ điều trị, hoặc lựa chọn chiến lược chăm sóc phù hợp hơn, đặc biệt trong các giai đoạn bệnh tiến triển. Dù mang lại nhiều triển vọng, nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế. Mẫu nghiên cứu chủ yếu là người da trắng và lớn tuổi, do đó chưa thể khái quát cho toàn bộ dân số. Ngoài ra chưa thể khẳng định mối quan hệ nhân quả giữatốc độ lão hóakhuôn mặt và nguy cơ tử vong. Các yếu tố khác như tình trạng suy kiệt do ung thư hay tác dụng phụ của điều trị cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả.

Bên cạnh đó, việc sử dụng dữ liệu khuôn mặt trong y tế đặt ra những vấn đề về quyền riêng tư, đạo đức và nguy cơ sai lệch thuật toán, những yếu tố cần được giải quyết trước khi ứng dụng rộng rãi. Các nhà khoa học cho rằng cần thêm các nghiên cứu tiền cứu, đa trung tâm và đa dạng dân số để xác nhận kết quả. Đồng thời việc kết hợp chỉ số FAR với các dấu ấn sinh học khác có thể giúp nâng cao độ chính xác trong dự báo.

Nếu được phát triển đúng hướng, công nghệ này có thể trở thành một công cụ hỗ trợ quan trọng trong y học chính xác, nơi mỗi bệnh nhân được điều trị dựa trên đặc điểm riêng của cơ thể, thay vì chỉ dựa vào chẩn đoán chung.

Trong nghiên cứu, các nhà khoa học đã phát hiện ra rằng tốc độ lão hóa khuôn mặt có liên quan chặt chẽ với sức khỏe tổng thể. Các dấu hiệu như sẹo, nếp nhăn và thay đổi sắc tố da đều được xem xét để ước tính "tuổi khuôn mặt". Điều này cho thấy việc theo dõi sự thay đổi trên khuôn mặt không chỉ giúp đánh giá tình trạng lão hóa mà còn có thể dự đoán các biến cố y tế trong tương lai.

Ngoài ra, nghiên cứu đã chỉ ra rằng tốc độ lão hóa nhanh hơn thường đi kèm với nguy cơ mắc bệnh tim mạch và đột quỵ cao hơn. Các nhà khoa học cho biết, việc sử dụng hình ảnh khuôn mặt để ước tính tuổi sinh học có thể giúp phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe tiềm tàng, từ đó cải thiện hiệu quả điều trị.

Tuy nhiên, nghiên cứu này cũng đặt ra một số thách thức cần giải quyết. Một trong những vấn đề chính là việc xác định độ chính xác của "tuổi khuôn mặt". Các nhà khoa học đang cố gắng cải tiến thuật toán để giảm thiểu sai lệch và tăng cường độ tin cậy của kết quả.

Ngoài ra, việc thu thập dữ liệu từ nhiều mẫu người khác nhau cũng rất quan trọng. Hiện tại, nghiên cứu chủ yếu tập trung vào người da trắng và lớn tuổi, điều này có thể gây hạn chế trong việc áp dụng rộng rãi công nghệ này cho toàn bộ dân số. Các nhà khoa học đang cố gắng mở rộng phạm vi nghiên cứu để bao gồm nhiều nhóm đối tượng khác nhau.

Cuối cùng, việc ứng dụng công nghệ này vào thực tế y tế cũng cần xem xét kỹ lưỡng các vấn đề về quyền riêng tư và đạo đức. Việc sử dụng hình ảnh khuôn mặt trong chẩn đoán có thể gây ra lo ngại về bảo mật thông tin cá nhân. Do đó, cần có quy định rõ ràng để đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập và xử lý một cách an toàn.

Tổng kết, công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo để ước tính tuổi sinh học từ hình ảnh khuôn mặt là một bước tiến quan trọng trong việc phát triển y học chính xác. Tuy nhiên, trước khi ứng dụng rộng rãi, cần tiếp tục nghiên cứu và giải quyết các thách thức hiện tại.

Theo bài viết của XU HƯỚNG 24 (PHẠM VĂN QUỲNH)