ИИ научили диагностировать рак по селфи

Машинное обучение обещает совершить переворот в диагностике заболеваний, многие из которых выявляются на поздней стадии, когда лечение затруднено или даже невозможно. Прежде всего речь идёт об онкологических заболеваниях. Как правило, они обнаруживаются случайно, когда эффект от лечения снижается. Также сложно предсказать течение болезни и влияние терапии, что в идеале можно будет поручить ИИ.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews

Машинный алгоритм для довольно простого диагностирования онкологии создали в одной из больниц медицинской сети Brigham and Women’s Hospital в Бостоне, штат Массачусетс. Методика была опробована на пациентах и рекомендована для испытаний в других медицинских учреждениях. О массовом клиническом применении речи пока не идёт. Как и новые лекарства, методики диагностики и протоколы лечения должны проходить всестороннюю проверку и сертификацию у регулятора.

Идея методики опирается на хорошо известный принцип: человек выглядит на свои годы и даже моложе, если он здоров. Искусственный интеллект по фотографии может определить, на сколько лет выглядит человек, и сравнить это с его хронологическим возрастом и медицинским контекстом. После обучения ИИ на 58 851 фотографии предположительно здоровых людей модель FaceAge протестировали на группе из 6196 онкологических больных из двух центров. Для этого использовались снимки, обычно сделанные в начале курса лучевой терапии.

Результаты показали, что пациенты с онкологическими заболеваниями выглядят значительно старше, чем здоровые люди того же возраста. Оценка возраста с помощью FaceAge в среднем даёт примерно на пять лет больше хронологического: пациенты выглядят старше, чем есть на самом деле. И чем сильнее расходятся эти показатели, тем ниже прогноз краткосрочной выживаемости пациентов. Врачи и раньше замечали подобную связь, но программа даёт более точные, не зависящие от субъективной оценки прогнозы.

Предложенная методика также позволяет давать качественную оценку эффективности терапии, что открывает путь к коррекции курса лечения ещё до его завершения. Более того, метод может быть использован для диагностики других заболеваний.

Пример работы алгоритма: пациент выглядит на 66, тогда как ему за 90. Источник изображения: Brigham and Women's Hospital

«Мы можем использовать искусственный интеллект (ИИ) для оценки биологического возраста человека по фотографиям лица, и наше исследование показывает, что эта информация может иметь клиническое значение, — сказал соавтор исследования Хьюго Аертс (Hugo Aerts), директор программы «Искусственный интеллект в медицине» (AIM) в Массачусетской больнице общего профиля Бригама. — Эта работа демонстрирует, что фотография, например, простое селфи, содержит важную информацию, которая может помочь в принятии клинических решений и составлении планов лечения для пациентов и врачей. То, как человек выглядит по сравнению со своим хронологическим возрастом, действительно имеет значение: люди, у которых показатель FaceAge ниже хронологического возраста, значительно лучше переносят лечение рака».