นักวิจัยพัฒนา AI วิเคราะห์ภาพถ่ายใบหน้า คาดการณ์ความเสี่ยงเสียชีวิตในผู้ป่วยมะเร็ง

ผลการศึกษา พบความแตกต่างของความเสี่ยงเสียชีวิตภายใน 90 วัน

ข้อมูลจากการศึกษารายงานว่า ในกลุ่มผู้ป่วยที่โมเดล FAHR-FaceSurvival ประเมินว่ามีความเสี่ยงเสียชีวิตสูง จำนวน 122 ราย พบว่า 52.5% เสียชีวิตภายใน 90 วันหลังการประเมิน ขณะที่กลุ่มผู้ป่วยที่โมเดลประเมินว่ามีความเสี่ยงต่ำ จำนวน 975 ราย พบผู้เสียชีวิตภายในช่วงเวลาเดียวกัน 2%

ส่วนการประเมินอายุทางชีวภาพด้วย FAHR-FaceAge พบว่า ผู้ป่วยที่มีอายุทางชีวภาพสูงกว่าอายุจริงมากกว่า 20 ปี จำนวน 1,060 ราย มีอัตราการเสียชีวิตภายใน 90 วันอยู่ที่ 21% ขณะที่ผู้ป่วยที่มีอายุทางชีวภาพอ่อนกว่าอายุจริงอย่างน้อย 10 ปี จำนวน 4,195 ราย มีอัตราการเสียชีวิตในช่วงเวลาเดียวกัน 6%

ผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่า กลุ่มผู้ป่วยที่ AI ประเมินว่ามีอายุทางชีวภาพสูงหรือมีความเสี่ยงสูง มีอัตราการเสียชีวิตภายใน 90 วันมากกว่ากลุ่มที่ได้รับการประเมินความเสี่ยงต่ำ อย่างไรก็ตาม ตัวเลขดังกล่าวเป็นความสัมพันธ์ที่พบในกลุ่มตัวอย่าง ไม่ได้หมายความว่า AI สามารถระบุชะตากรรมของผู้ป่วยแต่ละรายได้อย่างแน่นอน

ใบหน้ากับสัญญาณสุขภาพ สิ่งที่ AI คาดการณ์ได้และยังตอบไม่ได้

ข้อค้นพบที่น่าสนใจคือ บริเวณใบหน้าที่โมเดลใช้ประเมินอายุทางชีวภาพและความเสี่ยงต่อการเสียชีวิต มีบางส่วนสอดคล้องกับคำบรรยายทางการแพทย์ในอดีต โดยฮิปโปเครตีส แพทย์ชาวกรีกโบราณ เคยกล่าวถึงลักษณะใบหน้าของผู้ป่วยที่อยู่ในภาวะวิกฤต เช่น จมูกคม ดวงตาลึก และขมับตอบ ซึ่งอาจสัมพันธ์กับภาวะร่างกายทรุดโทรมและการสูญเสียมวลกล้ามเนื้อ

อย่างไรก็ตาม ความสอดคล้องดังกล่าวไม่ได้ยืนยันว่า AI สามารถตรวจพบสาเหตุของความผิดปกติได้โดยตรง และไม่ควรตีความว่าระบบสามารถวินิจฉัยภาวะใกล้เสียชีวิตจากรูปลักษณ์ภายนอกเพียงอย่างเดียว

ผู้เชี่ยวชาญอิสระยังตั้งข้อสังเกตว่า แม้ผลการศึกษาจะมีศักยภาพ แต่จำเป็นต้องทดสอบเพิ่มเติมในประชากรที่มีความหลากหลาย ทั้งด้านสีผิว ลักษณะใบหน้า และช่วงอายุ รวมถึงการศึกษาแบบไปข้างหน้า (Prospective Clinical Trials) เพื่อยืนยันว่าโมเดลมีความแม่นยำและสามารถนำไปใช้ในสถานการณ์จริงได้

นอกจากนี้ การคาดการณ์ผลลัพธ์ไม่เท่ากับการอธิบายสาเหตุ เพราะลักษณะใบหน้าอาจสัมพันธ์กับอายุ ภาวะโภชนาการ มวลกล้ามเนื้อ หรือสุขภาพโดยรวม แต่ยังไม่สามารถยืนยันได้ว่า AI ให้ข้อมูลที่เหนือกว่าการประเมินของแพทย์ด้วยวิธีมาตรฐานมากน้อยเพียงใด

อนาคตของ AI กับการวางแผนรักษามะเร็ง

งานวิจัยนี้เป็นหลักฐานเบื้องต้นที่แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการนำข้อมูลจากภาพถ่ายใบหน้ามาประกอบการประเมินความเสี่ยงทางการแพทย์ หากได้รับการตรวจสอบและยืนยันผลเพิ่มเติม เทคโนโลยีดังกล่าวอาจช่วยให้แพทย์มองเห็นข้อมูลประกอบการตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้น และนำไปใช้ร่วมกับข้อมูลสุขภาพ ผลตรวจทางห้องปฏิบัติการ และปัจจัยทางคลินิกอื่น ๆ เพื่อวางแผนการรักษาให้เหมาะสมกับผู้ป่วยแต่ละราย

อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันยังไม่ควรนำ AI ลักษณะนี้มาใช้ตัดสินใจเลือกหรือยุติการรักษามะเร็งโดยลำพัง และไม่ควรใช้ภาพถ่ายใบหน้าทำนายอายุขัยของบุคคลทั่วไปโดยไม่มีหลักฐานรองรับเพิ่มเติม

หัวใจสำคัญจึงไม่ใช่การให้ AI ตัดสินว่าผู้ป่วยจะมีชีวิตอยู่ได้นานเพียงใด แต่เป็นการศึกษาว่าเทคโนโลยีนี้จะช่วยเพิ่มข้อมูลที่เป็นประโยชน์ให้แพทย์ประเมินความเสี่ยงได้ดีขึ้น และช่วยให้ผู้ป่วยได้รับการดูแลที่เหมาะสมยิ่งขึ้นได้หรือไม่