Cukup Foto Selfie, AI Baru Diklaim Bisa Prediksi Peluang Hidup Pasien Kanker

LONDON – Sebuah foto wajah atau swafoto kini berpotensi membantu dokter memperkirakan peluang hidup pasien kanker. Para peneliti mengembangkan teknologi kecerdasan buatan (AI) yang mampu memperkirakan usia biologis seseorang sekaligus memprediksi kelangsungan hidup pasien kanker hanya dari foto wajah biasa.

Teknologi yang dikembangkan para ahli di Mass General Brigham, sistem layanan kesehatan akademis terintegrasi nirlaba di Massachusetts, Amerika Serikat, ini menjadi salah satu demonstrasi paling komprehensif tentang pemanfaatan analisis wajah berbasis AI untuk menilai kondisi kesehatan seseorang.

Dilansir The Guardian, Senin (19/10), penelitian tersebut menunjukkan bahwa AI tidak hanya dapat memperkirakan seberapa tua seseorang terlihat, tetapi juga mengidentifikasi pola pada wajah yang berkaitan dengan peluang bertahan hidup pasien kanker.

Temuan ini dipublikasikan dalam jurnal The Lancet Digital Health. Para peneliti melatih sistem tersebut menggunakan data lebih dari 40 juta foto wajah dari orang-orang dengan beragam usia dan latar belakang etnis.

Hasilnya membuka kemungkinan penggunaan foto wajah sebagai alat bantu medis yang relatif sederhana dan murah untuk mendukung dokter dalam menentukan strategi perawatan pasien.

Dua Model AI, Dua Cara Membaca Risiko Kesehatan

Para peneliti mengembangkan dua alat yang saling melengkapi dari model AI yang sama, yakni FAHR-FaceAge dan FAHR-FaceSurvival.

FAHR-FaceAge dirancang untuk memperkirakan usia biologis seseorang, yaitu gambaran usia berdasarkan karakteristik tubuh yang tidak selalu sama dengan usia kronologis atau usia sebenarnya. Model ini juga digunakan untuk memprediksi kelangsungan hidup pasien kanker.

Sementara itu, FAHR-FaceSurvival bekerja dengan pendekatan berbeda. Model ini memperkirakan peluang bertahan hidup pasien kanker secara langsung dari foto wajah, bukan melalui perhitungan usia biologis terlebih dahulu.

Meski berasal dari model dasar yang sama, kedua alat tersebut menangkap informasi kesehatan yang berbeda dan saling melengkapi.

Menariknya, masing-masing algoritma juga mengandalkan area wajah yang berbeda untuk menghasilkan prediksi.

FAHR-FaceAge memberikan perhatian pada lipatan yang membentang dari sisi hidung hingga sudut mulut, bagian dahi tepat di atas rongga mata, serta area pelipis.

Adapun FAHR-FaceSurvival lebih banyak mengevaluasi area di bawah mata dan di sekitar pangkal hidung.

Hugo Aerts, salah satu penulis senior penelitian tersebut, mengatakan model ini membawa analisis kesehatan berbasis pengenalan wajah ke tahap yang lebih maju.