Mass General Brigham Kanser Enstitüsü uzmanları tarafından tıp literatürüne kazandırılan ve The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan yeni bir yapay zeka teknolojisi, sağlık taramalarında kuralları baştan yazıyor. "FAHR-Face" adı verilen sistem, hastaların sadece tek bir yüz fotoğrafına bakarak biyolojik yaşlarını ve yoğun kanser tedavilerindeki hayatta kalma ihtimallerini yüksek doğrulukla hesaplayabiliyor.
42 Milyon Fotoğrafla Eğitilen Derin Öğrenme
Geleneksel yaş tahmin algoritmalarını geride bırakan sistem, öz denetimli öğrenme yöntemiyle 42 milyondan fazla yüz fotoğrafı kullanılarak eğitildi. Araştırma ekibi bu devasa veri tabanından iki spesifik model üretti:
-
FAHR-FaceAge: Kişinin takvim yaşından bağımsız olarak, organların ve bedenin gerçek yıpranma payını (biyolojik yaş) sadece 5,1 yıllık bir hata payıyla ölçüyor.
-
FAHR-FaceSurvival: Radyoterapi gören 34 binden fazla hastanın verisiyle geliştirilen bu model, hastaların ölüm riskini doğrudan fotoğraftan analiz ediyor.
Yüzümüzdeki Çizgiler Sağlığımızın Aynası
Test sonuçları, sistemin "en yüksek riskli" olarak sınıflandırdığı hastaların ölüm oranının, en düşük riskli gruba göre üç kattan daha fazla olduğunu ortaya koydu. Biyolojik yaş ile hayatta kalma süresi arasındaki bağ da netleşti: Yapay zekaya göre kronolojik yaşından 5 yıl daha yaşlı görünen kişilerin ölüm riski yüzde 21 artarken, 5 yıl daha genç görünenlerde hayatta kalma oranı yüzde 17 yükseliyor. Sistem bu analizleri yaparken yüzdeki nazolabial (burun-ağız arası) kıvrımlara, şakaklara ve göz altı bölgelerine odaklanıyor.
Doktorların Yeni Klinik Rehberi
Bilim insanları bu teknolojinin henüz tek başına kesin bir öngörü aracı olmadığını vurguluyor. Ancak yoğun radyoterapi, ağır cerrahi müdahaleler ve sistemik kanser tedavileri öncesinde hastanın fiziksel dayanıklılığını hızlı ve maliyetsiz bir şekilde ölçmek, onkologların kişiselleştirilmiş tedavi kararları almasında hayati bir destek aracı olacak.
