Yüz fotoğrafından biyolojik yaş ve kanser sağkalımını tahmin eden yapay zeka geliştirildi

ABD'nin Massachusetts eyaletinde görev yapan Mass General Brigham araştırmacıları, kişilerin yüz fotoğraflarını analiz ederek biyolojik yaşlarını ve kanser hastalarının hayatta kalma olasılıklarını tahmin edebilen bir yapay zeka sistemi geliştirdi. The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan çalışmaya göre, 40 milyondan fazla yüz fotoğrafı kullanılarak eğitilen FAHR-Face adlı temel model üzerinden iki farklı algoritma oluşturuldu.

Geliştirilen araçlardan 'FAHR-FaceAge', kişinin takvim yaşından bağımsız olarak yüz hatları üzerinden biyolojik yaşını saptamaya odaklanıyor. 'FAHR-FaceSurvival' ise biyolojik yaş tahminine başvurmadan, doğrudan yüz morfolojisini ve mikromorfolojik değişimleri inceleyerek sağkalım oranlarını öngörüyor. İki algoritmanın tahmin yaparken yüzün farklı bölgelerine odaklandığı belirtildi; FAHR-FaceAge şakak, alın ve ağız köşelerindeki kırışıklıkları incelerken, FAHR-FaceSurvival göz altı ve burun köprüsü çevresindeki değişimleri mercek altına alıyor.

Radyoterapi gören hastalar üzerinde yapılan klinik incelemelerde, yapay zekanın biyolojik yaşı gerçek yaşından en az beş yıl daha büyük tahmin ettiği kişilerin, dört yıllık takip sürecindeki ölüm riskinin diğer hastalara kıyasla yüzde 21 daha yüksek olduğu saptandı. Buna karşın, biyolojik yaşın gerçek yaşından en az beş yıl daha genç tahmin edildiği vakalarda ölüm riskinin yüzde 17 daha düşük olduğu gözlemlendi.

Araştırmacılar, bu teknolojinin özellikle ameliyat, radyoterapi veya diğer yoğun kanser tedavileri öncesinde hastaların fiziksel dayanıklılığını değerlendirmeye yardımcı olabileceğini ifade ediyor. Çalışmanın baş yazarlarından Hugo Aerts, bir yapay zeka modelinin basit bir fotoğrafa dayanarak kanserden hayatta kalma oranını doğrudan tahmin edebildiğini gösteren ilk örneklerden birini sunduklarını belirtti.

Uzmanlar, yüz görünümü ile hayatta kalma riski arasında istatistiksel bir ilişki bulunduğunu kabul etmekle birlikte, elde edilen tahminlerin tek başına klinik karar vermek için yeterli olmadığını vurguluyor. Teknolojinin tedavi süreçlerine katkı sağlayabileceği ancak klinik kullanıma geçilmeden önce daha fazla araştırma yapılması gerektiği kaydedildi.