ABD'de gerçekleştirilen yeni bir araştırma, bir hastanın yüz fotoğrafından yola çıkarak hastalığın ne kadar ilerlediğini ve hayatta kalma süresini tahmin edebilen yapay zeka destekli bir sistem geliştirdi. Araştırmanın ön bulguları, dünyaca tanınan tıp dergisi Lancet Digital Health'te yayımlandı. Bilim insanları, sistemin henüz hastanelerde kullanıma hazır olmadığını belirtirken, asıl amacın hekimlere doğru tedavi kararlarında destek sağlamak olduğunu vurguladı.
FaceSurvival Nedir, Nasıl Çalışır?
Sistem, FaceSurvival adını taşıyor ve patent başvurusu hâlâ beklemede. Milyonlarca sağlıklı bireyin yüz fotoğrafının yanı sıra 35.000 kanser hastasına ait görüntülerle eğitilen bu yapay zeka, yüzdeki belirli bölgelere odaklanarak hayatta kalma olasılığını değerlendiriyor. Sistemin en kritik bulgu noktaları olarak göz altları ve burun köprüsü çevresi öne çıkıyor; araştırmacılara göre bu bölgeler, tahminler üzerinde en belirleyici etkiye sahip.
Teknoloji, doktorlara yardımcı bir araç olarak konumlandırılıyor; hekimin klinik yargısının yerini almak için değil, onu desteklemek amacıyla tasarlandı. Araştırmacılar, sistemin kemiklere ya da beyne yayılmış kanserler de dahil olmak üzere farklı evre ve türlerdeki kanserlere uygulandığını belirtti. Araştırmaya katılan hastaların büyük çoğunluğu Amerikalı ve Hollandalıydı; yaş aralığı oldukça genişti: 50'li ve 60'lı yaşlardaki yetişkinlerin yanı sıra çocuklar ve 90'lı yaşlarındaki hastalar da çalışmaya dahil edildi.
Araştırmanın Direktöründen Açıklama
Çalışmanın direktörü, Boston'daki Mass General Brigham Hastanesi'nden Dr. Raymond Mak, sistemin amacını şu sözlerle özetledi: "Hastaların yaşı ilerledikçe, hekimlerin radyasyon, cerrahi veya sistemik terapi gibi yoğun tedaviler önermeden önce fiziksel kırılganlığı belirlemek için daha iyi yöntemlere ihtiyaçları var."
Mak, hedeflerinin hekimin yerine geçmek olmadığını da vurguladı: "Amacımız, yüz fotoğrafına dayalı sağlık değerlendirmesini daha niceliksel, tutarlı ve ölçeklenebilir hale getirmek. Hekimin yargısının yerini almak yerine kişiselleştirilmiş tedavi kararlarını destekleyebilmesini sağlamaktır." Mevcut tıbbi takip sürecinde hastaların durumu muayeneler, kapsamlı kontroller ve testlerle değerlendirilmeye devam ediyor; FaceSurvival bu sürecin yanında ek bir bilgi kaynağı sunmayı hedefliyor.
İkinci Sistem: FaceAge ile Biyolojik Yaş Tahmini
Mak ve ekibi yalnızca FaceSurvival üzerinde çalışmıyor. Araştırmacılar, bir kişinin takvim yaşına kıyasla biyolojik yaşını, yani göründüğü yaşı tahmin etmeye yönelik ikinci bir yapay zeka sistemi olan FaceAge'i de geliştiriyor.
Bu sistem, yüzün farklı bölgelerinin yaşlanma hızını temel alıyor. Burun altındaki ve ağız yakınındaki cilt kıvrımları (nazalolabial kıvrımlar ve kukla çizgileri), alındaki kaş çatma çizgileri, şakaklardaki kaz ayağı izleri ve yanaklar, ne kadar hızlı yaşlandığımızın göstergesi olarak kabul ediliyor. Araştırmacılar ayrıca aşırı alkol tüketimi, uyuşturucu kullanımı ve sigara içme gibi bazı alışkanlıkların bu süreci hızlandırabileceğini de belirtiyor.
Mak, FaceAge'in makyajsız fotoğraflarda şaşırtıcı derecede tutarlı sonuçlar verdiğini ifade etti. Estetik cerrahi geçirmiş bireylerde de sistemin büyük ölçüde istikrarlı kaldığını, yalnızca rinoplasti yani burun estetiği sonrasında küçük bir değişiklik gözlemlendiğini aktardı.
Eksiklikler ve Uzman Uyarıları
Araştırmacılar, sistemlerin güvenilirliğini tam anlamıyla değerlendirmek için özellikle farklı etnik gruplardan çok daha fazla veriye ve yüz fotoğrafına ihtiyaç duyduklarını açıkça kabul ediyor. Her iki sistem de hâlâ geliştirme aşamasında. Ekip ayrıca toplumu, yüz fotoğraflarını yükleyerek kişiselleştirilmiş biyolojik yaş tahmini alma fırsatını değerlendirmeye davet etti.
İngiltere'deki Surrey Üniversitesi'nden video işleme ve yapay zeka sistemleri uzmanı Profesör Miroslaw Bober ise bu konuda ihtiyatlı bir tutum sergiledi. Bober, sistemin gelecekteki kapasitesi hakkında konuşmanın henüz erken olduğunu vurgulayarak şunları söyledi: "Bu umut vadeden bir düşünce, ancak klinik kullanım için henüz hazır değil." Sistemin doktorlar tarafından farklı hasta gruplarında test edilmesi gerektiğini de belirten Bober, önemli bir kavramsal uyarıyı da dile getirdi: "Bir sonucu tahmin etmek, onu tanımlamakla aynı şey değildir."
Sıkça Sorulan Sorular
FaceSurvival sistemi nasıl eğitildi?
Sistem, milyonlarca sağlıklı bireyin yüz fotoğrafının yanı sıra 35.000 kanser hastasına ait görüntülerle eğitildi.
Sistem yüzün hangi bölgelerine odaklanıyor?
FaceSurvival, hayatta kalma tahminlerinde göz altları ve burun köprüsü çevresini en kritik bölgeler olarak değerlendiriyor. FaceAge ise nazalolabial kıvrımlar, kaş çatma çizgileri, kaz ayağı izleri ve yanakları baz alıyor.
Bu teknoloji hangi kanser türlerine uygulandı?
Araştırmada sistem, kemiklere veya beyne yayılmış kanserler de dahil olmak üzere farklı evre ve türlerdeki kanserlere uygulandı.
FaceSurvival şu an klinik olarak kullanılıyor mu?
Hayır. Araştırmacılar ve bağımsız uzmanlar, sistemin klinik kullanıma henüz hazır olmadığını belirtiyor. Patent başvurusu beklemede olan sistem, hâlâ geliştirme aşamasında ve doktor yargısını desteklemek amacıyla tasarlanıyor.
Araştırmanın bulguları nerede yayımlandı?
Araştırmanın ön bulguları, Lancet Digital Health dergisinde yayımlandı. Çalışma, Boston'daki Mass General Brigham Hastanesi'nden Dr. Raymond Mak liderliğinde yürütüldü.
