ABD'de geliştirilen yeni bir yapay zekâ sistemi, kanser hastalarının yüz fotoğraflarını inceleyerek ölüm riskine ilişkin tahminler oluşturabiliyor. Mass General Brigham araştırmacılarının 40 milyondan fazla görüntüyle eğittiği model, kişinin yüzünden tahmini biyolojik yaşını da hesaplıyor. The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan çalışma, yapay zekânın kanser tedavisinde hekimlerin değerlendirmelerine yardımcı olabilecek yeni bir kullanım alanını ortaya koydu. Ancak uzmanlar, sistemin henüz bireysel yaşam süresini güvenilir biçimde belirleyemediğini vurguluyor.
40 MİLYONDAN FAZLA YÜZ FOTOĞRAFIYLA EĞİTİLDİ
Mass General Brigham bünyesindeki bilim insanları, FAHR-Face adını verdikleri yapay zekâ modelini 40 milyondan fazla yüz fotoğrafıyla geliştirdi. Araştırmacılar, bu temel sistemden iki farklı araç oluşturdu. FAHR-FaceAge, yüzün görünümünden hareketle kişinin tahmini biyolojik yaşını hesaplıyor. FAHR-FaceSurvival ise kanser hastalarının yüz görüntülerinden ölüm riskine ilişkin istatistiksel tahminler üretiyor.
Araştırmanın teknik verilerine göre yaş tahmini yapan sistem yaklaşık 750 bin görüntüyle, hayatta kalma riskini değerlendiren model ise kanser hastalarına ait 34 binden fazla fotoğrafla ek eğitimden geçirildi. İki sistem aynı yapay zekâ altyapısını kullansa da farklı sağlık göstergelerine odaklanıyor. Araştırmacılar, bu iki ölçümün birlikte değerlendirilmesinin risk tahminlerini iyileştirebildiğini bildirdi.
YÜZÜ DAHA YAŞLI GÖRÜNEN HASTALARDA ÖLÜM RİSKİ ARTTI
Araştırmanın dikkat çeken sonuçlarından biri, hastaların gerçek yaşları ile yüzlerinden tahmin edilen yaşları arasındaki fark oldu. ABD'de radyoterapi gören kanser hastalarının incelendiği değerlendirmelerde, yüz yaşı gerçek yaşından en az beş yıl büyük tahmin edilen kişilerde ölüm riskinin yüzde 21 daha yüksek olduğu belirlendi.
Yüz yaşı gerçek yaşından en az beş yıl küçük hesaplanan hastalarda ise ölüm riski yüzde 17 daha düşük bulundu. Bu oranlar, ortalama dört yıllık takip sürecinde hasta grupları arasında gözlenen göreli risk farklılıklarını gösteriyor.Araştırmacılar, sonuçların kişinin dış görünüşü ile genel sağlık durumu arasında bağlantı bulunabileceğine işaret ettiğini belirtti. Ancak yüzün daha yaşlı görünmesi, tek başına bir hastanın yaşam süresini belirlemiyor. Elde edilen bulgular, ölüm riskine ilişkin istatistiksel ilişkileri ortaya koyuyor.
YAPAY ZEKÂ YÜZÜN HANGİ BÖLGELERİNİ İNCELİYOR?
Çalışmada geliştirilen iki modelin yüzün farklı bölgelerinden yararlandığı tespit edildi. FAHR-FaceAge, özellikle burun ve ağız çevresindeki çizgiler, alın bölgesi ve şakaklara odaklanıyor. FAHR-FaceSurvival ise göz altları ve burun köprüsü çevresindeki özellikleri değerlendiriyor. Araştırmacılar, bu farklılığın modellerin birbirini tamamlayan bilgiler ürettiğini gösterdiğini ifade etti.
Çalışmanın teknik sonuçlarına göre en yüksek risk grubunda bulunan hastaların ölüm riski, en düşük risk grubundakilere kıyasla üç katın üzerinde hesaplandı. Bulgular, Hollanda'da yaklaşık 5 bin kanser hastasını kapsayan bağımsız bir hasta grubunda da değerlendirildi.
SİGARA VE ALKOL KULLANIMIYLA BAĞLANTI BULUNDU
Araştırma, yaşam alışkanlıkları ile yüzün tahmini yaşı arasındaki ilişkiyi de ele aldı. Sigara içme, yoğun alkol tüketimi ve uyuşturucu kullanımının yüzün daha yaşlı görünmesiyle bağlantılı olduğu görüldü. Sigara kullanımında daha belirgin bir farklılık tespit edildi. Hâlen sigara kullananların yüz yaşı, sigarayı bırakanlara göre daha yüksek tahmin edildi. Hiç sigara kullanmayanlarda ise daha düşük değerler hesaplandı.
Bilim insanları ayrıca fotoğrafın çekim açısı, ışık, yüz ifadesi ve makyaj gibi unsurların sonuçlara etkisini araştırdı. Modelin farklı fotoğraf koşullarında genel olarak tutarlı sonuçlar verdiği belirtilirken, bu değişkenlerin tahminleri tamamen etkilemediği sonucuna ulaşılmadı.
UZMANLAR UYARDI: HENÜZ KLİNİK KULLANIMA HAZIR DEĞİL
Araştırma sonuçları bağımsız bilim insanları tarafından da değerlendirildi. Surrey Üniversitesinden Profesör Miroslaw Bober, çalışmanın farklı hasta gruplarında test edilmesini önemli buldu. Ancak yapay zekânın hastaları ölüm riskine göre sınıflandırabilmesinin, her hasta için güvenilir bir yaşam süresi hesaplayabildiği anlamına gelmediğini belirtti. Bober, modelin biyolojik yaşlanmayı hücresel düzeyde doğrudan ölçmediğine de dikkat çekti. Sistemin yaptığı değerlendirme, yüzün dış görünüşünden elde edilen yaş tahminine dayanıyor.
Uzman değerlendirmesinde, gülümseme veya aydınlatma değişikliklerinin yaş tahminini ortalama iki yıl kadar değiştirebildiği, bazı görüntülerde ise farkın daha büyük olabildiği aktarıldı. Araştırmanın bir diğer sınırlılığı da yapay zekâ sonuçlarının hekimlerin mevcut hasta değerlendirmelerine ne ölçüde ek fayda sağladığının henüz yeterince gösterilmemiş olması. Bu nedenle teknolojinin farklı hastanelerde, daha geniş hasta gruplarında ve mevcut klinik yöntemlerle karşılaştırılarak test edilmesi gerekiyor.
KANSER TEDAVİSİNDE NASIL KULLANILABİLİR?
Araştırmacılar, geliştirilen sistemin gelecekte kanser hastalarının genel sağlık durumunu değerlendirmeye yardımcı olabileceğini düşünüyor. Özellikle radyoterapi, cerrahi müdahale ve diğer yoğun tedaviler öncesinde hastanın fiziksel dayanıklılığının belirlenmesi, tedavi planlamasında önemli rol oynuyor. Mass General Brigham Kanser Enstitüsünden radyasyon onkoloğu Raymond Mak, çalışmalarının hekim kararlarının yerine geçecek bir teknoloji geliştirmeyi amaçlamadığını belirtti.
Mak'a göre yüz fotoğraflarından elde edilen sağlık göstergelerinin daha tutarlı ve ölçülebilir hâle getirilmesi, kişiye özel tedavi kararlarını destekleyebilir. Araştırmacılar, yüz görüntülerinin kolay elde edilmesi ve düşük maliyetli olması nedeniyle yöntemin gelecekte sağlık hizmetlerinde kullanılma potansiyeli taşıdığını ifade ediyor.
YÜZ FOTOĞRAFIYLA KANSER TESTİ YAPILABİLİR Mİ?
Geliştirilen yapay zekâ sistemi, kanser tanısı koymak amacıyla tasarlanmadı. Araştırma, kanser hastalarının ölüm riskine ilişkin tahminler üretmeye odaklanıyor. Dolayısıyla bir kişinin yüz fotoğrafını sisteme yüklemesi, kanser olup olmadığını veya ne kadar yaşayacağını öğrenebileceği anlamına gelmiyor.
Araştırma ekibi, yüz yaşlanmasına ilişkin yapay zekâ ölçümlerini geliştirmek amacıyla FaceAge Research Study adlı bir çalışma da yürütüyor. Gönüllüler, araştırma kapsamında yüz fotoğraflarını paylaşarak yaş tahminine ilişkin sonuç alabiliyor.Ancak bu uygulama, doktor muayenesinin veya tıbbi testlerin yerine geçmiyor.
Bilim insanları, yapay zekânın kanser tedavisinde kullanılabilmesi için daha kapsamlı araştırmalar yapılması gerektiğini vurguluyor. Mevcut bulgular umut verici olsa da sistemin rutin hasta bakımında kullanılmasına yönelik yeterli klinik kanıt henüz bulunmuyor.
