Yapay Zeka Yüz Fotoğraflarından Biyolojik Yaşı ve Kanser Riskini Hesaplıyor
2 dk okumashiftdelete
PAYLAS:

Mass General Brigham araştırmacıları tarafından geliştirilen FaceAge adlı yapay zeka modeli, standart yüz fotoğraflarını analiz ederek kişilerin biyolojik yaşlanma hızını hesaplıyor. Nature Communications dergisinde yayımlanan araştırma, bu teknolojinin özellikle kanser hastalarının tedavi süreçlerini ve hayatta kalma olasılıklarını öngörmede kritik bir rol oynayabileceğini gösteriyor.
Bilim insanları, yaşlanma belirtilerini estetik bir kaygı olmaktan çıkarıp hayati bir sağlık göstergesine dönüştürüyor. Geliştirilen yapay zeka aracı FaceAge, zaman içinde çekilen fotoğrafları analiz ederek Yüz Yaşlanma Hızı (FAR) adı verilen yeni bir metrik üretiyor. Bu metrik, vücuda herhangi bir müdahale gerektirmeyen (invaziv olmayan) bir biyobelirteç olarak tıp literatürüne giriş yaptı.
Araştırma ekibi, 2012 ile 2023 yılları arasında radyoterapi alan 2.279 kanser hastasının tedavi süreçleri boyunca çekilen fotoğraflarını inceledi. Elde edilen verilere göre, biyolojik yaşlanma hızı yüksek olan hastaların hayatta kalma olasılıkları anlamlı derecede düşüyor. Medyan sonuçlar, kanser hastalarının yüz yaşlanma hızının, kronolojik yaşlanmalarından yüzde 40 daha hızlı seyrettiğini ortaya koyuyor.
Radyasyon onkoloğu Dr. Raymond Mak, rutin klinik iş akışı sırasında çekilen basit fotoğrafların, hastaların sağlık durumunu neredeyse gerçek zamanlı takip etmeye olanak tanıdığını belirtiyor. Deep learning teknolojilerini kullanan FaceAge, tek bir fotoğrafın sunduğu anlık durumdan ziyade, zaman içindeki değişimi baz alarak çok daha stabil bir öngörü sunuyor. Daha önce yapılan çalışmalarda, kanser hastalarının biyolojik olarak kronolojik yaşlarından yaklaşık 5 yaş daha yaşlı göründüğü saptanmıştı.
Sağlık teknolojileri alanında Google Health, Apple ve Deep Longevity gibi şirketler de retina taramaları, akıllı saat verileri veya kan tahlilleri üzerinden biyolojik yaş tahmini yapan modeller üzerinde çalışıyor. Ancak FaceAge'in en büyük avantajı; tamamen masrafsız, hızlı ve sadece standart bir kamera ile uygulanabilir olması. Sistem, doğrudan dış görünüşteki hücresel yansımalara odaklanarak rakiplerinden ayrışıyor.
Şu ana kadar 60 yaş üstü 24.500'den fazla kanser hastası üzerinde yapılan testler, biyolojik yaşı kronolojik yaşından 10 yaş veya daha fazla olanların hayatta kalma şansının ciddi oranda düşük olduğunu doğruladı. Araştırmacılar, bu teknolojinin sadece onkoloji alanında değil, diğer kronik hastalıkların takibinde de kullanılabileceğini belirtiyor. Teknolojinin daha geniş kitlelerde test edilebilmesi için genel halkın da fotoğraf yükleyerek veri sağlayabileceği bir web portalı yayına alındı.
--- **İlgili Kaynaklar:** yapay zeka haberleri ve kaynakları konusunda [AI Merkezi](https://aimerkezi.com) ile iletişime geçebilirsiniz.Bu teknoloji, Türkiye'deki onkoloji servislerinde ve şehir hastanelerinde maliyetsiz bir ön tarama ve takip aracı olarak kullanılma potansiyeli taşıyor.
Türk hastaneleri ve klinikleri, pahalı ekipmanlara ihtiyaç duymadan hastaların biyolojik yaşlanma ve tedaviye yanıt süreçlerini takip edebilir.
Türkiye'deki sağlık teknolojisi (healthtech) girişimleri, benzer görüntü işleme ve biyobelirteç modelleri geliştirmek için yeni fonlar bulabilir.
Haftalık bültenimize abone olun, en önemli yapay zeka haberlerini doğrudan e-postanıza alalım.



