Tek bir yüz fotoğrafıyla ölüm riskini hesaplayan yapay zekâ geliştirildi

Tıp araştırmacıları, kanser hastalarının tek bir yüz fotoğrafı üzerinden ölüm riskini ve hayatta kalma olasılığını hesaplayabilen yeni bir yapay zekâ algoritması geliştirdi. Yakın zamanlı bir tıp dergisinde yayımlanan çalışma, yüzün belirli bölgelerindeki hücresel yıpranma izlerinin hastaların ağır onkolojik tedavilere dayanıklılığını doğrudan yansıttığını ortaya koyuyor.

Yapay zekâ yüzün hangi bölgelerine odaklanıyor?

Araştırmacıların geliştirdiği sistem, yüz taramasında iki farklı analiz katmanı kullanıyor. Biyolojik yaş tespiti yapan modül alın, şakaklar ve burun kenarından ağız köşelerine inen çizgileri incelerken; kanser hastalarının sağkalım süresini hesaplayan modül ise göz altları ile burun köprüsündeki mikro değişimlere odaklanıyor.

Yüzün bu iki farklı bölgesinde beliren dokusal işaretler, vücudun genel yıpranma düzeyi ile kanserin yarattığı fiziksel yükün birbirinden bağımsız sinyaller verdiğini gösteriyor.

Biyolojik yaş farkı ölüm riskini nasıl etkiliyor?

Dört yıllık klinik takip verilerini içeren analizler, takvim yaşı ile biyolojik yaş arasındaki farkın kritik bir hayatta kalma göstergesi olduğunu belgeledi:

• Biyolojik yaşı gerçek yaşından en az beş yıl daha büyük çıkan kanser hastalarında ölüm riskinin yüzde 21 daha yüksek olduğu belirlendi.
• Biyolojik yaşı takvim yaşından en az beş yıl daha genç hesaplanan hastalarda ölüm riskinin yüzde 17 oranında azaldığı tespit edildi.
• Tütün ürünleri, aşırı alkol tüketimi ve zararlı madde alışkanlıklarının yüzün biyolojik yaşlanma katsayısını doğrudan artırdığı kayıtlara geçti.

40 milyon görselle eğitilen ikili sistem modeli

FAHR-Face adı verilen temel yapay zekâ mimarisi, farklı etnik köken ve yaş gruplarından toplanan 40 milyondan fazla yüz fotoğrafıyla eğitildi. Bu altyapı üzerinden iki ayrı analiz motoru üretildi:

• FAHR-FaceAge — Biyolojik yaşı ölçen modül
• FAHR-FaceSurvival — Sağkalım süresini modelleyen modül

Laboratuvar testleri, algoritmanın ortam ışığı değişimlerinden, mimik hareketlerinden, makyajdan ve fotoğraf çekim açılarından etkilenmeden tutarlı sonuçlar üretebildiğini ortaya koydu.

Hekimlerin karar destek aracı olacak

Yüz taramasından elde edilen veriler, kemoterapi, radyoterapi ve ağır cerrahi müdahaleler öncesinde hastanın mevcut fiziki rezervini ölçmede yardımcı bir araç olarak konumlandırılıyor. Tıp uzmanları, bu teknolojinin hekim kararlarının yerine geçmeyeceğini, tam tersine kişiselleştirilmiş tedavi dozu belirlemesine veri desteği sunacağını vurguluyor.

Sistemin hastanelerdeki rutin klinik uygulamalara dahil edilebilmesi için daha geniş ve farklı hasta grupları üzerinde yürütülecek doğrulama testlerinin tamamlanması bekleniyor.