Yapay zekânın sağlık alanındaki kullanımına ilişkin dikkat çekici bir araştırma yayımlandı.
ABD’deki Mass General Brigham araştırmacıları, tek bir yüz fotoğrafından kişinin biyolojik yaşını tahmin edebilen ve kanser hastalarının sağkalım riski hakkında bilgi sağlayabilen yeni bir yapay zekâ modeli geliştirdi.
FAHR-Face adı verilen temel yapay zekâ modeli 40 milyondan fazla yüz fotoğrafıyla eğitildi.
Araştırmacılar daha sonra bu modeli iki farklı sağlık değerlendirme aracı geliştirmek için kullandı.
İki farklı yapay zekâ modeli
İlk sistem olan FAHR-FaceAge, kişinin kronolojik yaşından bağımsız olarak biyolojik yaşını tahmin ediyor.
İkinci sistem FAHR-FaceSurvival ise kanser tanısı almış hastaların yüz fotoğraflarını analiz ederek sağkalım riskine ilişkin tahminde bulunuyor.
Araştırmacılar, iki sistemin yüzün farklı bölgelerindeki özelliklere odaklandığını belirledi.
FaceAge ağız çevresi, alın ve şakaklardaki özelliklere daha fazla önem verirken FaceSurvival’ın özellikle gözlerin altındaki bölge ile burun kökü çevresinden bilgi çıkardığı görüldü.
34 binden fazla kanser hastasının fotoğrafıyla eğitildi
FAHR-FaceSurvival sistemi 34 bin 363 kanser hastasının fotoğrafıyla özel olarak eğitildi ve daha sonra bağımsız hasta gruplarında test edildi.
Araştırmanın sonuçlarına göre yapay zekânın en yüksek risk grubunda değerlendirdiği hastaların ölüm riski, en düşük risk grubundakilerin üç katından fazla çıktı.
Biyolojik yaş değerlendirmesinde de dikkat çekici bir bağlantı bulundu.
Yüz görünümüne göre biyolojik yaşı gerçek yaşından en az beş yıl daha yüksek tahmin edilen kanser hastalarında ölüm riskinin daha yüksek olduğu görüldü.
Doktorun yerini almayacak
Araştırmacılar teknolojinin tek başına tanı koymak veya hastanın yaşam süresini kesin biçimde belirlemek amacıyla geliştirilmediğinin altını çiziyor.
Amaç, özellikle radyoterapi, ameliyat veya sistemik tedavi gibi yoğun tedaviler öncesinde hastanın fiziksel dayanıklılığı ve genel sağlık durumunun değerlendirilmesine yardımcı olacak ek bir araç oluşturmak.
Mass General Brigham Kanser Enstitüsü’nden Dr. Raymond Mak, yüz fotoğrafına dayalı sağlık değerlendirmesinin doktor kararının yerine geçmesi değil, kişiye özel tedavi kararlarını desteklemesi için geliştirildiğini belirtti.
Araştırmacılara göre sistemin klinik uygulamalarda yaygın biçimde kullanılabilmesi için daha geniş hasta gruplarında doğrulanması gerekiyor.
Kaynak: Mass General Brigham, The Lancet Digital Health
