Tim dokter dari Mass General di Mass General Brigham, Massachusetts, Amerika Serikat, berhasil mengembangkan sistem kecerdasan buatan (AI) yang mampu memprediksi usia biologis dan peluang bertahan hidup pasien kanker hanya dari sebuah swafoto. Terobosan ini menjadi salah satu peragaan paling menyeluruh mengenai pemanfaatan analisis wajah berbasis AI dalam memandu tindakan medis.
Dua Alat Analisis Wajah Berbasis AI
Sistem AI yang telah dipublikasikan dalam jurnal The Lancet Digital Health ini dilatih menggunakan lebih dari 40 juta foto wajah dari beragam rentang usia dan kelompok etnis. Berdasarkan model dasar tersebut, para peneliti merancang dua alat terpisah yang saling melengkapi, yaitu FAHR-FaceAge dan FAHR-FaceSurvival.
FAHR-FaceAge bertugas mengestimasi usia biologis pasien—yakni usia yang dinilai dari penampilan wajah—serta memprediksi tingkat kelangsungan hidup mereka. Sementara itu, FAHR-FaceSurvival memprediksi risiko kematian pasien kanker secara langsung dari foto wajah tanpa harus menyimpulkan usia biologis terlebih dahulu.
Kedua alat tersebut mengandalkan algoritma yang mengevaluasi area wajah berbeda. FAHR-FaceAge berfokus pada lipatan wajah antara hidung dan sudut mulut, area dahi di atas rongga mata, serta pelipis. Sebaliknya, FAHR-FaceSurvival meneliti area di bawah mata dan di sekitar pangkal hidung.
Dampak Penampilan Wajah terhadap Risiko Kematian
Dalam pengujian pada pasien kanker yang menjalani terapi radiasi di Amerika Serikat, pasien yang terlihat lima tahun atau lebih tua dari usia sebenarnya memiliki risiko kematian 21 persen lebih tinggi selama rata-rata masa pemantauan empat tahun. Sebaliknya, kelompok pasien yang tampak lima tahun lebih muda memiliki risiko kematian 17 persen lebih rendah.
Salah satu penulis senior studi tersebut, Hugo Aerts, menuturkan bahwa pendekatan model dasar ini memberikan metode terukur untuk mengembangkan berbagai penanda biologis kesehatan wajah tanpa perlu melatih setiap sistem dari awal.
Ahli onkologi radiasi di Mass General Brigham, Raymond Mak, menjelaskan bahwa teknologi ini dapat membantu tim medis menilai daya tahan fisik dan kerentanan tubuh pasien sebelum merekomendasikan pengobatan berat seperti radioterapi, pembedahan, atau kemoterapi.
Mak menegaskan bahwa tujuan utama pengembangan alat ini adalah menyediakan penilaian kesehatan berbasis foto wajah yang konsisten dan kuantitatif guna mendukung keputusan perawatan yang dipersonalisasi, bukan untuk menggantikan pertimbangan klinis dokter. Meski menawarkan metode yang mudah dan efisien, para peneliti mengingatkan bahwa studi lanjutan masih diperlukan sebelum sistem AI ini dapat diterapkan secara luas dalam layanan kesehatan publik.
