Ne kadar yaşayacağınız bir selfie'de mi gizli? Bilim insanları ipuçlarını yapay zekayla araştırdı

ABD’de geliştirilen yeni bir yapay zeka sistemi, tek bir yüz fotoğrafından kanser hastalarının sağlık durumuna ilişkin önemli tahminlerde bulunabiliyor. Araştırmacılara göre bu yöntem, gelecekte tedavi kararlarına da yardımcı olabilir.

Haberlerimizi Google’da Takip Edin

Gelişmelerden anında haberdar olun.

Google’da tercih edilen
kaynak olarak ekleyin

Haberin Devamı

ABD'deki Mass General Brigham sağlık kuruluşunda görev yapan araştırmacılar, kanser hastalarının hayatta kalma olasılıklarını tek bir yüz fotoğrafından değerlendirebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi.

BBC’nin The Lancet Digital Health dergisinden aktardığı yeni araştırma, yüz hatlarının yalnızca yaşlanmaya değil, kişinin genel sağlık durumuna ilişkin de önemli bilgiler taşıyabileceğini ortaya koydu.

Bilim insanlarına göre bu teknoloji, özellikle ağır tedaviler öncesinde hastaların fiziksel durumunun değerlendirilmesine yardımcı olabilir.

40 MİLYONDAN FAZLA FOTOĞRAFLA EĞİTİLDİ

Araştırmacılar, FAHR-Face adı verilen yapay zeka modelini farklı yaş gruplarından ve etnik kökenlerden kişilere ait 40 milyondan fazla yüz fotoğrafıyla eğitti. Bu modelden hareketle iki ayrı sistem oluşturuldu.

Haberin Devamı

FAHR-FaceAge adı verilen ilk araç, kişinin yüzündeki yaşlanma belirtilerini inceleyerek biyolojik yaşını tahmin ediyor. FAHR-FaceSurvival isimli ikinci araç ise kanser hastalarının hayatta kalma olasılıklarını doğrudan yüz fotoğrafından değerlendiriyor.

Mass General Brigham/Lancet Digital Health

Biyolojik yaş, kişinin doğum tarihine göre hesaplanan yaşından farklı olarak vücudunun yaşlanma durumunu ifade ediyor. Araştırmacılar, bu iki sistemin birlikte kullanılmasının hastaların sağlık durumuna ilişkin daha kapsamlı değerlendirmeler yapılmasını sağlayabileceğini belirtiyor.

YAPAY ZEKA YÜZÜN HANGİ BÖLGELERİNİ İNCELİYOR?

Araştırmanın dikkat çeken sonuçlarından biri, geliştirilen iki sistemin yüzün farklı bölgelerine odaklanması oldu.

Biyolojik yaşı hesaplayan yapay zeka; alın, şakaklar ve burun kenarlarından ağız köşelerine uzanan çizgilerdeki değişimleri inceliyor.

Kanser hastalarının hayatta kalma olasılıklarını değerlendiren diğer sistem ise özellikle göz altları ve burun köprüsü çevresindeki ayrıntıları analiz ediyor. Bu farklılık, yüzün belirli bölgelerinin yaşlanma ve hastalıkların vücut üzerindeki etkilerine ilişkin farklı bilgiler taşıyabileceğini düşündürüyor.

Haberin Devamı

YAŞINDAN BÜYÜK GÖRÜNENLERDE ÖLÜM RİSKİ DAHA YÜKSEK

Araştırmada, hastaların gerçek yaşları ile yapay zekanın hesapladığı biyolojik yaşları arasındaki fark da değerlendirildi.

Ortalama dört yıllık takip sürecinde, biyolojik yaşı gerçek yaşından en az beş yıl daha büyük hesaplanan kanser hastalarının ölüm riskinin yüzde 21 daha yüksek olduğu belirlendi.

Buna karşılık biyolojik yaşı gerçek yaşından en az beş yıl daha küçük hesaplanan hastalarda ölüm riskinin yüzde 17 daha düşük olduğu tespit edildi.

Bu sonuçlar, yüz görünümüne dayalı biyolojik yaş tahminleri ile kanser hastalarının hayatta kalma olasılıkları arasında bir ilişki bulunduğunu gösterdi. 

Haberin Devamı

ZARARLI ALIŞKANLIKLAR YÜZÜN BİYOLOJİK YAŞINI ETKİLİYOR

Araştırmacılar, yaşam tarzı alışkanlıklarının yüzün biyolojik yaşına ilişkin tahminlerle bağlantısını da inceledi.

Sigara kullanımı, aşırı alkol tüketimi ve uyuşturucu kullanımının daha yüksek biyolojik yaş tahminleriyle ilişkili olduğu görüldü.

Öte yandan sistemin farklı ışık koşulları, makyaj, yüz ifadeleri ve fotoğrafın çekim açılarındaki değişimlerden büyük ölçüde etkilenmediği belirlendi.

Araştırmacılar, bu özelliklerin modelin farklı koşullarda kullanılabilmesi açısından önemli olduğunu ancak güvenilirliğinin daha geniş hasta gruplarında değerlendirilmesi gerektiğini vurguladı.

KANSER TEDAVİSİNDE NASIL KULLANILABİLİR?

Haberin Devamı

Kanser tedavisinde hastanın yaşı kadar genel sağlık durumu ve uygulanacak tedaviye dayanıklılığı da önem taşıyor. Özellikle radyoterapi, ameliyat ve ilaç tedavisi gibi yoğun uygulamalar öncesinde hastanın fiziksel kapasitesinin doğru değerlendirilmesi gerekiyor.

Araştırmacılara göre yüz fotoğrafından elde edilen veriler, doktorların hastanın fiziksel dayanıklılığını değerlendirmesine ve tedaviyi kişinin sağlık durumuna göre planlamasına yardımcı olabilir.

Mass General Brigham Kanser Enstitüsü'nden Radyasyon Onkoloğu Dr. Raymond Mak, amaçlarının hekimlerin kararlarının yerine geçen bir sistem geliştirmek olmadığını, tedavi planlamasında kullanılabilecek ek bilgiler sağlamak istediklerini belirtti.

Haberin Devamı

HENÜZ HASTANELERDE KULLANIMA HAZIR DEĞİL

Araştırmanın sonuçları dikkat çekici olsa da geliştirilen yapay zeka sisteminin hastanelerde kullanılabilmesi için daha fazla bilimsel çalışmaya ihtiyaç bulunuyor. Uzmanlar, farklı hasta gruplarında yapılacak yeni araştırmalarla sistemin doğruluğunun ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi gerektiğini belirtiyor.

Araştırmacıların hedefi, yüz fotoğraflarından elde edilen bilgileri mevcut tıbbi değerlendirmelere ekleyerek kanser hastalarına yönelik daha kişiselleştirilmiş tedavi planlarının hazırlanmasına katkı sağlamak.