Yapay zeka tek bir yüz fotoğrafından yaşam süresini tahmin ediyor! Göz çevresindeki detaylar dikkat çekti
ABD'deki Mass General Brigham araştırmacıları, yapay zekanın sağlık alanındaki kullanımında çığır açabilecek yeni bir çalışmaya imza attı. The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan araştırmada, geliştirilen modelin kanser hastalarının yüz fotoğraflarını inceleyerek hastalığın seyri ve hayatta kalma sürelerine ilişkin tahminlerde bulunabildiği ortaya kondu. Ancak bilim insanları, teknolojinin henüz rutin klinik kullanım için hazır olmadığı konusunda uyarıyor.
Araştırmacılar, FAHR-Face adı verilen yapay zeka modelini geliştirmek için 40 milyondan fazla yüz fotoğrafından yararlandı. Ardından bu temel model, biyolojik yaş tahmini ve kanser hastalarının hayatta kalma riskinin değerlendirilmesi için iki ayrı sisteme uyarlandı.
Bunlardan FAHR-FaceSurvival, 34 bin 363 kanser hastasının yüz fotoğrafıyla ayrıca eğitildi. Sistem, yalnızca yüz özelliklerini inceleyerek hastaların hayatta kalma sonuçlarıyla ilişkili örüntüleri belirlemeye çalışıyor.
Model, geliştirildikten sonra iki bağımsız kanser hastası veri grubunda da değerlendirildi.
Sistem, farklı kanser türleri ve hastalığın çeşitli evrelerindeki hastalara ait veriler üzerinde de değerlendirildi. Araştırmada kanserin kemiklere veya beyne yayıldığı vakaların da yer aldığı aktarıldı.
Araştırmanın en dikkat çekici bulgularından biri, yapay zekanın yüzün hangi bölgelerine odaklandığı oldu.
FAHR-FaceSurvival sisteminin tahminlerinde özellikle göz altı ve burun köprüsü çevresindeki özelliklerin belirleyici olduğu görüldü. Araştırmacılar, modelin hangi yüz bölgelerinden yararlandığını ısı haritalarıyla inceledi.
Ancak bu bulgu, göz çevresine bakarak bir kişinin kanser olup olmadığının anlaşılabileceği anlamına gelmiyor. Sistem, zaten kanser tanısı almış hastaların risk değerlendirmesi için geliştirildi.
Araştırmada hastalar, yapay zekanın oluşturduğu risk puanlarına göre karşılaştırıldı. En yüksek riskli grupta bulunan hastaların ölüm riskinin, en düşük riskli gruba kıyasla belirgin biçimde daha yüksek olduğu belirlendi.
Bilim insanları, bu bulgunun yüz özellikleriyle hastaların sağlık durumları arasında istatistiksel bir ilişki kurulabileceğini gösterdiğini belirtiyor.
Bununla birlikte model, bir hastanın tam olarak ne kadar yaşayacağını veya hastalığının nasıl sonuçlanacağını kesin biçimde söylemiyor. Üretilen değerlendirmeler, mevcut tıbbi verileri destekleyebilecek risk tahminleri niteliği taşıyor.
Araştırmanın diğer önemli ayağını FAHR-FaceAge adlı sistem oluşturuyor. Bu model, kişinin takvim yaşından farklı olarak yüz özellikleriyle ilişkili biyolojik yaşlanma göstergelerini tahmin etmeyi amaçlıyor.
Özellikle alın, şakaklar ve burun ile ağız arasındaki çizgiler modelin değerlendirmelerinde öne çıkıyor.
Araştırmacılar, sigara kullanımı, yoğun alkol tüketimi ve uyuşturucu kullanımının yüzün biyolojik olarak daha yaşlı görünmesiyle ilişkili olduğunu da belirledi.
Üstelik modelin farklı ışık koşullarında, yüz ifadelerinde ve makyajlı fotoğraflarda da benzer sonuçlar verdiği açıklandı.
Araştırmada görev alan radyasyon onkoloğu Dr. Raymond Mak, özellikle ileri yaştaki hastaların fiziksel dayanıklılığını ve kırılganlığını değerlendirmenin tedavi kararları açısından önemli olduğunu belirtti.
Mak'a göre radyoterapi, ameliyat veya sistemik tedavi gibi yoğun uygulamalar öncesinde hastanın genel durumuna ilişkin daha tutarlı değerlendirmelere ihtiyaç duyuluyor.
Araştırmacılar, yüz fotoğrafına dayalı analizlerin gelecekte kişiye özel tedavi planlarını destekleyebileceğini ancak doktorların klinik değerlendirmesinin yerini almaması gerektiğini vurguluyor.
Çalışmanın sonuçları umut verici olsa da yüz fotoğrafından kanser teşhisi yapılabildiğini göstermiyor. Teknolojinin gerçek hastane koşullarında ne kadar güvenilir sonuç vereceğinin daha kapsamlı araştırmalarla değerlendirilmesi gerekiyor.
İngiltere'deki Surrey Üniversitesinden Profesör Miroslaw Bober de yaklaşımın umut verici olduğunu ancak klinik kullanıma geçilmeden önce farklı hasta gruplarında daha kapsamlı testlerden geçirilmesi gerektiğini belirtti. Bober, yapay zekanın ürettiği tahminlerin kesin tıbbi sonuçlar olarak değerlendirilmemesi gerektiğini vurguladı.
