نجح فريق من العلماء في تطوير أداة مبتكرة تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، أُطلق عليها اسم FaceSurvival، تهدف إلى تقدير احتمالات البقاء على قيد الحياة لدى مرضى السرطان عبر تحليل دقيق لصور وجوههم. وتأتي هذه الخطوة كتحول نوعي في كيفية تقييم الأطباء للحالة الصحية للمرضى قبل البدء في البروتوكولات العلاجية.
وقد نُشرت نتائج هذه الدراسة في مجلة The Lancet Digital Health، حيث تعتمد الأداة على خوارزميات متطورة تحلل إشارات دقيقة في الوجه، متجاوزةً بذلك تقديرات العمر البيولوجي التقليدية، لتقدم تقييماً سريرياً لمخاطر الوفاة.
You train an AI on 40 million facial photographs, and then it can estimate biological age and directly predict survival outcomes of cancer patients from a single selfie! The general idea is that if a cancer patient looks five or more years older than their actual age, they have a 21% higher risk of dying during the average four-year follow-up than the rest of the group. The patients who look five or more years younger had a 17% lower risk. Each algorithm also relied on distinct parts of the face to make respective predictions of age and mortality risk. FAHR-FaceAge focuses on the creases that run from the sides of the nose down to the corners of the mouth, the forehead area just above the eye sockets, and the temples. FAHR-FaceSurvival, meanwhile, evaluates the region below the eyes and around the nasal bridge. Obviously, it will never be used as a tool to tell patients what to expect before starting a treatment, but then I wonder how it could get deployed in clinical use. The Guardian covered the study: https://t.co/vX2VqvZShh The original study: https://t.co/Iqj9ootmix
— Berci Mesk?, MD, PhD (@Berci) October 20, 2026
آلية العمل والنتائج السريرية
تم تدريب النظام باستخدام قاعدة بيانات ضخمة تضم أكثر من 40 مليون صورة للوجوه، بالإضافة إلى بيانات طبية لأكثر من 34 ألف مريض بالسرطان. وعند اختبار الأداة على مجموعة من 3820 مريضاً، أظهرت النتائج دقة لافتة؛ إذ توفي 64 مريضاً من أصل 122 صُنفوا في الفئة الأعلى خطراً خلال 90 يوماً فقط، مقارنة بـ 20 حالة وفاة فقط من أصل 975 مريضاً في الفئة الأقل خطراً.
وتوضح الدكتورة غريس لي، المؤلفة المشاركة في الدراسة، أن هذه التقنية توفر وسيلة لتوحيد ممارسات التقييم السريري، حيث يستخدم الأطباء حالياً انطباعات بصرية سريعة تُعرف بـ اختبار العين المجردة لتقدير مدى وهن المريض، وهو ما تسعى الأداة الجديدة لتحويله إلى معيار رقمي دقيق.
An AI model can predict whether you’re likely to die of cancer from a single photo of your face, according to new research. https://t.co/i79IbLhhWZ
— Scientific American (@sciam) October 19, 2026
تكامل الأدوات التشخيصية
بالإضافة إلى أداة FaceSurvival، طور الباحثون أداة مكملة تُدعى FAHR-FaceAge، والتي تعمل على تقدير العمر البيولوجي للمريض. وأظهرت الدراسات أن هناك ارتباطاً وثيقاً بين المظهر الخارجي والنتائج الصحية؛ حيث يواجه المرضى الذين تبدو وجوههم أكبر بخمس سنوات من عمرهم الحقيقي مخاطر وفاة أعلى بنسبة 21%، بينما تنخفض هذه المخاطر بنسبة 17% لمن يبدون أصغر سناً.
ورغم هذه النتائج الواعدة، يؤكد العلماء أن التقنية لا تزال في مراحلها التجريبية، وتتطلب مزيداً من الأبحاث والتحقق السريري قبل اعتمادها كأداة رسمية في المستشفيات والمراكز الطبية العالمية.
