普通の自撮り写真が、医療の意思決定の重要な基準となる可能性がある。アメリカの最新研究によると、AIアルゴリズムで顔画像を分析することにより、その人の「生物学的年齢」を推定できるだけでなく、がん患者の治療に対する耐性や生存可能性をさらに判断でき、従来の医学が医師の直感に頼る「目視解読」に挑戦している。
アメリカのマサチューセッツ州の医療機関であるMass General Brighamのチームが開発したAIツール「FaceAge」は、ディープラーニングモデルを組み合わせ、まず58,851枚の健康な個体の写真で研究し、その後、6,196人のがん患者の顔画像を用いてテストを行った。
Mass General BrighamのチームはThe Lancetで研究報告を発表し、がん患者の「FaceAge」は実際の年齢より平均約5歳高いことを示し、年齢・性別・がんの種類などの変数を調整しても、生物学的年齢が高いほど生存率が低くなる傾向が明確であると指摘している。
イギリスの PAニュースエージェンシー、『フィナンシャル・タイムズ』が報じたところによると、「FaceAge」の核心能力は、単一の顔画像から老化に関連する深層特徴を識別し、患者の身体状態の輪郭を構築することにある。これは目で見えるシワや肌色を依拠するのではなく、アルゴリズムによって導き出される老化信号で生理機能の退化程度を反映している。
Mass General Brighamの研究チームは、この「画像即データ」という思考は、生物学的年齢を定量化可能な予測指標にするものであると指摘している。
がん末期患者を対象としたテストで、研究チームは10人の臨床医師と研究者に、患者が姑息的放射線療法を受けてから6ヶ月以内に生存しているかどうかの予測を求めた。肉眼で患者の写真を観察した場合、判断の正確率は61%であるが、「FaceAge」の演算結果を加えると、正確率は80%に大幅に向上した。
Mass General Brighamの医療AI責任者で「FaceAge」共同開発者のヒューゴ・エールツ氏は、「FaceAge」が低コストの優位性を持ち、将来、個人の生理的な変化を数ヶ月から数十年にわたって追跡することができると述べている。この技術は、「一枚の自撮り写真に隠された健康情報が、これまでの想像以上に多い」ことを実証している。
しかし、Mass General Brighamのチームは、「FaceAge」技術に対して過度に楽観的ではなく、The Lancetでの研究報告で、「FaceAge」が依存する大量の顔データが、収集やモデリングの過程で集団偏向やモデルの不正確さなどのリスクを伴う可能性があると指摘している。より具体的には、AIが医師を取って代わるものではなく、従来の診断では量化しにくい部分を補完するものである。
ニューカッスル大学AI専門家のハウメ・バカルディ氏は、『フィナンシャル・タイムズ』への分析で、「FaceAge」の評価方式が「非常に包括的」であり、彼が過去に年齢感知研究に用いた技術原理と類似していると述べている。しかし、彼はまた、同様のAIツールが臨床に本格的に導入されるためには、アルゴリズムの背後にある動作ロジックを明確にし、潜在的な誤認識リスクを避ける必要があると強調している。
現在、Mass General Brighamのチーム研究は他の疾患や患者集団に広がりを見せており、「FaceAge」の病気、全体的な健康状態や寿命の予測精度を評価中である。モデル自体の継続的な最適化だけでなく、美容医療介入などの外的変数がアルゴリズム結果に及ぼす潜在的影響への対応も、今後の応用に向けた課題となっている。
編集：佐野華美
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