ABD'nin önde gelen sağlık kuruluşlarından Mass General Brigham bünyesindeki araştırmacılar, tıp dünyasında yankı uyandıracak bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Tek bir yüz fotoğrafından kanser hastalarının hayatta kalma olasılığını değerlendirmeye yarayan bu sistem, The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan bir araştırmayla kamuoyuyla paylaşıldı. Uzmanlar, kendi bilgileri dahilinde bunun basit bir fotoğraftan kanser hastalarının hayatta kalma olasılığını doğrudan tahmin edebilen ilk yapay zeka modeli olduğunu ifade etti.
40 Milyondan Fazla Yüz Fotoğrafıyla Eğitilen Sistem
Araştırmacılar, sistemi oluştururken 40 milyondan fazla yüz fotoğrafından elde edilen verileri kullandı. Bu geniş veri tabanı sayesinde eğitilen yapay zeka, yalnızca kişilerin biyolojik yaşlarını tahmin etmekle kalmıyor; aynı zamanda kanser hastalarının hayatta kalma olasılıklarını da değerlendirebiliyor. Aynı temel modelden hareket eden araştırmacılar, birbirinden farklı iki araç geliştirdi.
Bu araçlardan ilki, kişinin yüzünden biyolojik yaşını tahmin ederek kanser hastalarının hayatta kalma olasılığını değerlendiriyor. İkincisi ise biyolojik yaş tahminine başvurmadan, doğrudan yüz fotoğrafından hayatta kalma olasılığını öngörüyor. İki farklı yaklaşımın aynı temel model üzerine inşa edilmesi, sistemin esnekliğini ve kapsamını genişletiyor.
Yapay Zeka Yüzün Hangi Bölgelerine Odaklanıyor?
Araştırmaya göre her iki sistem, tahminlerini oluştururken yüzün farklı bölgelerini esas alıyor. Biyolojik yaşı inceleyen sistem; burun kenarlarından ağız köşelerine uzanan çizgilere, göz çukurlarının üzerindeki alın bölgesine ve şakaklara odaklanıyor. Biyolojik yaş tahmini yapmayan sistem ise göz altı bölgesini ve burun köprüsünün çevresini değerlendiriyor.
Araştırmacılar, hayatta kalma riskini doğrudan yüz fotoğrafından öğrenebilen bu sistemin yüz analizi alanında yeni bir aşamaya işaret ettiğini vurguladı. Her iki sistemin farklı yüz bölgelerine yönelmesi, sağlıkla ilişkili görsel ipuçlarının birden fazla bölgede kodlanmış olabileceğine işaret ediyor.
Biyolojik Yaş ile Ölüm Riski Arasındaki Bağlantı
Araştırma, ABD'de radyoterapi gören kanser hastalarının incelenmesiyle yürütüldü. Elde edilen bulgular, biyolojik yaş ile ölüm riski arasında anlamlı bir ilişki olduğunu ortaya koydu. Yapay zekanın biyolojik yaşını gerçek yaşından en az 5 yıl daha ileri tahmin ettiği hastalarda, ortalama 4 yıllık takip süresince ölüm riskinin diğer hastalara kıyasla yüzde 21 daha yüksek olduğu görüldü.
Öte yandan biyolojik yaşı gerçek yaşından en az 5 yıl daha genç tahmin edilen hastalarda ise ölüm riski yüzde 17 daha düşük bulundu. Araştırmacılar, bu biyolojik yaş tahminlerinin kişinin fiziksel sağlık durumuyla bağlantılı olabileceğini ve yoğun tedavilere dayanma kapasitesi hakkında önemli bilgiler sağlayabileceğini belirtti.
Tedavi Kararlarında Kullanım Potansiyeli
Araştırmacılara göre sistem, kanser tedavisi öncesinde hastaların ölüm veya komplikasyon risklerinin değerlendirilmesine yardımcı olmak amacıyla kullanılabilir. Teknolojinin özellikle ameliyat, radyoterapi ve diğer yoğun tedaviler öncesinde hastaların fiziksel durumunun daha kapsamlı biçimde değerlendirilmesinde kullanılması hedefleniyor.
Araştırmada ayrıca yaşam tarzı faktörlerinin yapay zekanın analizini nasıl etkilediğine dair önemli bir bulguya yer verildi. Yoğun alkol tüketimi, uyuşturucu kullanımı ve sigara içme gibi alışkanlıkların yapay zeka analizinde daha ileri biyolojik yaş görünümüyle ilişkili olduğu tespit edildi. Bu bulgu, sistemin yalnızca kronolojiyi değil, yaşam biçiminin yüz üzerindeki izlerini de yakaladığına işaret ediyor.
Klinik Kullanım İçin Daha Fazla Araştırma Gerekiyor
Araştırmacılar, yüz fotoğraflarından sağlık değerlendirmesi yapmanın kolay ve düşük maliyetli bir yöntem olabileceğini kabul etti. Ancak sistemin yaygın klinik kullanıma girmesinden önce daha fazla araştırma yapılması gerektiğini de özellikle vurguladılar. Yüz analizi temelli bu yapay zeka yaklaşımının tıbbi pratiğe entegre edilmesi için doğrulama çalışmalarının sürdürülmesi gerektiği anlaşılıyor.
Sıkça Sorulan Sorular
Bu yapay zeka sistemi kim tarafından ve nerede geliştirildi?
Sistem, ABD'deki Mass General Brigham sağlık sisteminde görev yapan araştırmacılar tarafından geliştirildi. Araştırma, The Lancet Digital Health dergisinde yayımlandı.
Sistem kaç yüz fotoğrafıyla eğitildi?
Yapay zeka sistemi, 40 milyondan fazla yüz fotoğrafından elde edilen verilerle eğitildi.
Biyolojik yaşı gerçek yaşından ileri görünen hastalarda ölüm riski ne kadar artıyor?
Yapay zekanın biyolojik yaşını gerçek yaşından en az 5 yıl daha ileri tahmin ettiği hastalarda, ortalama 4 yıllık takip süresince ölüm riski diğer hastalara kıyasla yüzde 21 daha yüksek bulundu.
Sistem hangi tedavi süreçlerinde kullanılması hedefleniyor?
Araştırmacılara göre teknolojinin özellikle ameliyat, radyoterapi ve diğer yoğun tedaviler öncesinde hastaların fiziksel durumunun değerlendirilmesinde kullanılması hedefleniyor.
Sistem klinik kullanıma hazır mı?
Araştırmacılar, sistemin yaygın klinik kullanıma girmesinden önce daha fazla araştırma yapılması gerektiğini belirtti. Yüz fotoğraflarından sağlık değerlendirmesi yapmanın kolay ve düşük maliyetli bir yöntem olabileceği vurgulanmakla birlikte, ek doğrulama çalışmalarına ihtiyaç duyulduğu ifade edildi.
