Yüz Fotoğraflarıyla Yaşlanma Hızını Anlamanın Yeni Yolu
Bilim dünyasında dikkat çeken bir gelişmeyle, araştırmacılar bireylerin biyolojik yaşlarını tahmin edebilen bir yapay zeka modeli üzerinde çalıştı. Yayımlanan makaleye göre, söz konusu sistem yalnızca doğum tarihine değil, hücresel sağlık durumlarına da ışık tutabiliyor.
The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan çalışmada, uzmanlar yaklaşık 59 bin farklı yüz görselini analiz ederek bu yapay zeka sistemini eğitti. Sonrasında, bu modele "FaceAge" adı verildi ve 6 bin 200 kanser hastası üzerinde test edildi.
Kanser Hastalarında Yüksek FaceAge Değerleri
Elde edilen sonuçlar, kanser hastalarının genellikle kronolojik yaşlarından ortalama beş yıl daha yaşlı göründüğünü ortaya koydu. Araştırma, bu bireylerin sağlıklı kişilere kıyasla daha yüksek FaceAge skorlarına sahip olma eğiliminde olduğunu gösterdi.
Bu sistem, özellikle palyatif bakım altındaki hastalar için yaşam süresi tahminlerini iyileştirmede doktorlara yardımcı oldu. Yapılan karşılaştırmalarda, yalnızca deneyimli doktorların öngörüleriyle kıyaslanabilecek bir doğruluk seviyesi elde edildi.
"Gerçek Yaş Değil, Görünüşle Gelen Bilgi"
ABD'de Mass General Brigham Tıp Merkezi'nde yapay zeka programı yöneticisi olarak görev yapan çalışmanın yazarlarından Hugo Aerts, “Bir kişinin takvim yaşına kıyasla ne kadar yaşlı göründüğü oldukça önemli,” açıklamasında bulundu.
Proje ekibinden kanser uzmanı Dr. Ray Mak ise FaceAge'in ilerleyen dönemlerde, yalnızca yaşam sonu planlamaları için değil, aynı zamanda diğer sağlık sorunlarını önceden tespit etmede de işe yarayabileceğini söyledi.
Mak ayrıca, “Kronik rahatsızlıkları giderek artan şekilde yaşlanma ile ilişkili hastalıklar olarak değerlendiriyoruz. Bu nedenle, bireyin yaşlanma sürecini doğru bir şekilde ölçebilmek artık çok daha kritik,” ifadelerini kullandı.
Henüz Yolun Başında: Sınırlamalar ve Gelecek Planları
Geliştirilen modelin bazı kısıtlamaları da bulunuyor. Örneğin, mevcut versiyon yalnızca beyaz bireylerin görselleri üzerinden eğitildi. Ayrıca aydınlatma koşulları, makyaj gibi yüz görünümünü etkileyebilecek faktörlerin sonuçlara nasıl yansıdığı da tam olarak bilinmiyor.
Bu nedenle ekip, çalışmayı daha geniş hasta gruplarına yaymayı ve farklı kanser evrelerindeki bireyler üzerinde doğruluk testlerine devam etmeyi planlıyor. Ayrıca estetik müdahale görmüş ve makyajlı yüzleri de analiz ederek algoritmanın kapsamını genişletmek hedefleniyor.
Gelecekte Fotoğraflar Sağlık Göstergesi Olabilir
Yapay zeka aracının kliniklerde aktif olarak kullanılabilmesi için zamana ihtiyaç olduğu vurgulanırken, Dr. Mak bu teknolojinin "fotoğraflardan biyobelirteç elde edilmesine yönelik yepyeni bir çağ başlatabileceğini" dile getirdi.
