Yapay zekâ araçları, sağlık teknolojilerinde de giderek daha kritik bir rol üstlenmeye başladı. Özellikle hastalıkların teşhisinde ve tedavi süreçlerinin planlanmasında kullanılan AI modelleri, doktorlara destek sunan önemli araçlara dönüşüyor. Bu alanda şu ana kadar çıkan en dikkat çekici AI araçlarından biri ise FaceAge adlı uygulama. İlk olarak geçtiğimiz yıl haberlerini almaya başladığımı FaceAge, o dönemde tek bir fotoğraftan kişilerin biyolojik yaşını çıkarabilen bir uygulama olarak tanıtılmıştı. Araştırmacılar, bu uygulamayı tanıtırken FaceAge’in ileride kanser hastalarının takibine de yardımcı olabileceğini öne sürmüştü. Aradan geçen sürede bu konu üzerinde yeni çalışmalar da yapan araştırmacılar, FaceAge’in kanser hastalarının tedavi sürecindeki ilerlemelerini analiz eden bir araç olarak da faydalı olabileceğini ortaya koydu.
Haberi okuduğunuz için teşekkürler, bizi takip etmeyi unutmayın!
Yapay Zeka, Yüzdeki Yaşlanma Hızından Hayatta Kalma Olasılığını Tahmin Edebiliyor
Araştırmacılar, on yılı aşkın süredir devam eden araştırmada 2.279 kanser hastasının yüz fotoğraflarını analiz etti. Bu fotoğraflar, hastaların tedavi süreçlerinin farklı aşamalarında rutin olarak çekilmiş görüntülerden oluşuyor. Çalışmada “Face Aging Rate” (Yüz Yaşlanma Hızı) adı verilen bir metrik kullanıldı. FAR, fotoğrafların çekildiği iki farklı zaman noktasındaki FaceAge değerleri arasındaki farkın, bu iki fotoğraf arasındaki süreye bölünmesiyle hesaplanıyor. Bu sayede bir kişinin biyolojik olarak ne kadar hızlı yaşlandığı ölçülebiliyor.
Elde edilen sonuçlar, dikkat çekici bir tablo ortaya koyuyor. Hastaların yüz yaşlanma hızının, kronolojik yaşlanma hızından ortalama %40 daha yüksek olduğu görüldü. Daha da önemlisi, biyolojik yaşlanması daha hızlı olan hastalarda hayatta kalma oranlarının belirgin şekilde daha düşük olduğu tespit edildi. Bu etkinin özellikle fotoğraflar arasındaki sürenin iki yıl veya daha fazla olduğu durumlarda daha güçlü olduğu vurgulanıyor.
Araştırmada ayrıca “FaceAge Deviation (FAD)” adı verilen bir başka ölçüm de kullanıldı. Bu metrik, bir kişinin biyolojik yaşının kronolojik yaşına kıyasla ne kadar sapma gösterdiğini ortaya koyuyor. Bulgular, hem FAR hem de FAD değerleri yüksek olan hastaların, diğerlerine kıyasla çok daha düşük yaşam olasılığına sahip olduğunu gösteriyor. Ancak araştırmacılar, zaman içindeki değişimi ölçen FAR’ın, tek bir fotoğrafa dayanan FAD’a kıyasla daha güvenilir sonuçlar sunduğunu belirtiyor.
Dinamik Ölçümler Daha da Güvenilir Olabilir
Çalışmanın ortaya koyduğu en önemli noktalardan biri, biyolojik yaşın tek bir anlık ölçüm yerine zaman içindeki değişimiyle birlikte değerlendirilmesinin çok daha anlamlı sonuçlar verebileceği. Araştırmacılara göre FAR ile FAD’in birlikte kullanılması, hastaların sağlık durumunun daha kapsamlı bir şekilde analiz edilmesini sağlayabilir.
Öte yandan, daha geniş çaplı bir başka çalışmada FaceAge sistemi 60 yaş üzerindeki 24.500’den fazla kanser hastası üzerinde test edildi. Bu analizde, hastaların %65’inde FaceAge değerinin kronolojik yaştan daha yüksek olduğu görüldü. Ayrıca biyolojik yaşı, gerçek yaşından en az 10 yıl daha yüksek çıkan hastaların hayatta kalma oranlarının ciddi şekilde düştüğü; buna karşılık biyolojik yaşı gerçek yaşına yakın ya da daha düşük olan hastaların daha iyi sonuçlar elde ettiği tespit edildi.
Araştırmacılar, FaceAge gibi araçların gelecekte kanser tedavisinde karar destek sistemi olarak kullanılabileceğini düşünüyor. Özellikle invaziv olmayan (yani vücuda müdahale gerektirmeyen) bir biyobelirteç sunması, bu tür teknolojileri daha da cazip hâle getiriyor. Tabii bu sistemlerin klinik kullanıma girmesi için daha fazla doğrulama çalışmasına ihtiyaç duyuluyor.
