Czy AI może wykrywać niektóre choroby, patrząc na zdjęcia twarzy ?

Obecne systemy AI mogą wyodrębniać sugestywne sygnały z fotografii twarzy — zmiany w teksturze, asymetrii, pigmentacji i subtelne obrzęki — które korelują z pewnymi zaburzeniami metabolicznymi, sercowymi i hormonalnymi, jednak te wskazówki nie są specyficzne dla konkretnych chorób i często nakładają się na normalne zróżnicowanie lub inne schorzenia. Grupy badawcze donoszą o umiarkowanej dokładności (często 60–80% AUC) w wykrywaniu chorób takich jak cukrzyca, przewlekła choroba nerek czy choroba wieńcowa, opierając się na dużych zbiorach danych i modelach głębokiego uczenia trenowanych na dziesiątkach tysięcy oznaczonych obrazów. Ponieważ biomarkery twarzy są pośrednie i podlegają wpływowi wieku, płci, oświetlenia i pochodzenia etnicznego, technologia pozostaje eksperymentalna i nie jest zatwierdzona do diagnostyki klinicznej. Obecnie jest używana głównie w badaniach naukowych oraz jako uzupełniające narzędzie przesiewowe, a nie standard diagnostyczny.

— Wzbogacono 13 maja 2026 · Źródło: Nature Medicine

Badacze eksplorują zastosowanie sztucznej inteligencji do wykrywania niektórych chorób poprzez analizę obrazów twarzy, dziedzina znana jako fenotypowanie twarzy. Podejście to opiera się na idei, że niektóre choroby mogą powodować subtelne zmiany w rysach twarzy, które można wykryć za pomocą algorytmów komputerowego widzenia. Na przykład, niektóre badania wykazały, że AI może być używana do wykrywania zaburzeń genetycznych, takich jak zespół Downa i zespół DiGeorge’a, poprzez analizę obrazów twarzy. Inne choroby, takie jak choroba Parkinsona i choroba Alzheimera, również były przedmiotem badań nad fenotypowaniem twarzy. Zastosowanie technik głębokiego uczenia, takich jak konwolucyjne sieci neuronowe, poprawiło dokładność systemów fenotypowania twarzy. Jednak rozwój tych systemów jest nadal we wczesnej fazie, a potrzebne są dalsze badania, aby w pełni wykorzystać ich potencjał. Fenotypowanie twarzy ma potencjał, aby zapewnić nieinwazyjną i tanią metodę wykrywania chorób, co mogłoby być szczególnie przydatne w miejscach o ograniczonych zasobach. Technika ta nie jest jeszcze szeroko stosowana w praktyce klinicznej, ale wykazała obiecujące wyniki w badaniach naukowych.

— Wzbogacono 13 maja 2026 · Źródło: National Institutes of Health