Исследователи из системы здравоохранения Mass General Brigham представили нейросетевую модель FAHR-Face, обученную на более чем 40 миллионах фотографий лиц. Технология состоит из двух алгоритмов: FAHR-FaceAge оценивает биологический возраст по маркерам старения в зонах лба, висков и носогубных складок, а FAHR-FaceSurvival напрямую прогнозирует выживаемость, фокусируясь на области под глазами и переносице. Ключевое достижение — использование базовой модели, которая извлекает общее представление о лице и адаптируется под разные показатели здоровья без обучения каждой модели с нуля, что делает систему масштабируемой.
Исследование на онкологических больных показало: пациенты, чей биологический возраст по ИИ превышал паспортный на пять и более лет, имели на 21% более высокий риск смерти в течение четырёх лет, а выглядевшие моложе — на 17% более низкий. Модель стабильно работает при разном освещении, макияже и после пластических операций, фиксирует ускоренное старение у курильщиков и злоупотребляющих алкоголем. В перспективе анализ селфи может стать стандартным этапом диагностики — для отсеивания пациентов с высоким риском осложнений, корректировки дозировок химиотерапии и выявления групп риска. Однако, как отмечают специалисты, для широкого распространения метода требуются дополнительные исследования.