SULAWESI BARAT — Sistem AI bernama FAHR-Face dikembangkan dokter Mass General Brigham, Massachusetts, untuk memprediksi peluang hidup pasien kanker hanya dari satu swafoto. Model dilatih dengan lebih dari 40 juta foto wajah beragam etnis dan usia, hasilnya dipublikasikan di jurnal The Lancet Digital Health. Teknologi ini disebut berpotensi membantu dokter mengambil keputusan perawatan yang lebih personal.
Dua alat turunan model tersebut, FAHR-FaceAge dan FAHR-FaceSurvival, punya fungsi berbeda meski dilatih dari basis data yang sama. FAHR-FaceAge memperkirakan usia biologis pasien, sementara FAHR-FaceSurvival memprediksi kelangsungan hidup langsung dari foto wajah tanpa lewat perhitungan usia.
Apa yang Dilakukan FAHR-FaceAge dan FAHR-FaceSurvival
Kedua alat menangkap informasi yang saling melengkapi. FAHR-FaceAge membaca lipatan wajah dari sisi hidung ke sudut mulut, area dahi di atas rongga mata, dan pelipis. FAHR-FaceSurvival mengevaluasi area bawah mata dan sekitar pangkal hidung.
Algoritma keduanya juga berbeda dalam memprediksi usia dan risiko kematian. Pendekatan ini disebut lebih terukur dibanding melatih model baru untuk setiap biomarker kesehatan wajah.
Hasil Uji pada Pasien Radioterapi
Pada pasien kanker yang menjalani radioterapi di Amerika Serikat, mereka yang tampak lima tahun atau lebih tua dari usia sebenarnya punya risiko kematian 21 persen lebih tinggi selama masa tindak lanjut rata-rata empat tahun. Sebaliknya, pasien yang tampak lima tahun lebih muda memiliki risiko 17 persen lebih rendah.
Perkiraan usia biologis berkaitan erat dengan kondisi fisik pasien dan mencerminkan kemampuan tubuh bertahan dari perawatan tertentu. Temuan ini membuka jalan bagi analisis wajah berbasis AI untuk membantu dokter memilih opsi pengobatan terbaik.
Mengapa Dokter Membutuhkannya
Ahli onkologi radiasi Mass General Brigham, Raymond Mak, menyebut populasi yang menua membuat dokter butuh cara lebih baik memperkirakan daya tahan fisik pasien. Penilaian itu krusial sebelum menyarankan radiasi, operasi, atau kemoterapi yang berat.
"Tujuan kami adalah membuat penilaian kesehatan berbasis foto wajah menjadi lebih kuantitatif, konsisten dan terukur sehingga dapat mendukung keputusan perawatan yang dipersonalisasi, bukan menggantikan pertimbangan dokter," kata Mak.
Keterbatasan dan Langkah Berikutnya
Hugo Aerts, penulis senior studi, menyebut kemajuan teknis utama FAHR-Face terletak pada representasi umum wajah dari lebih dari 40 juta gambar yang bisa diadaptasi ke berbagai hasil kesehatan. Pendekatan model dasar ini memberi cara terukur untuk mengembangkan biomarker kesehatan wajah tanpa melatih setiap model dari awal.
Meski satu swafoto menawarkan cara murah dan mudah mendukung keputusan perawatan personal, para dokter menegaskan penelitian lanjutan tetap diperlukan sebelum alat ini dipakai luas. Alat ini juga diharapkan membantu memprediksi risiko kematian atau komplikasi setelah operasi besar.
