Yaklaşık 35 bin kanser hastasının fotoğrafından yararlanılan araştırmada göz altı ve burun çevresinin önemli göstergeler olduğu belirlendi. Ancak uzmanlar, sistemin henüz klinik kullanıma hazır olmadığını vurguluyor.
Yapay zekânın sağlık alanındaki kullanımına ilişkin yeni bir araştırma, kanser hastalarının yüz özelliklerinden hastalığın seyrine yönelik tahminler yapılabileceğini ortaya koydu.
ABD'li bilim insanları tarafından geliştirilen FaceSurvival adlı yapay zekâ modeli, hastaların yüz fotoğraflarını inceleyerek sağkalım sürelerine ilişkin istatistiksel tahminler oluşturuyor.
The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan ön bulgulara göre sistem, milyonlarca sağlıklı insanın yüz görüntüsünün yanı sıra yaklaşık 35 bin kanser hastasının fotoğrafından yararlanılarak eğitildi.
Göz Altı ve Burun Çevresi Öne Çıktı
Araştırmada yapay zekânın sağkalım tahminleri açısından en fazla dikkate aldığı bölgelerin göz altı ve burun kemeri çevresi olduğu belirlendi.
Bu bölgelerdeki yüz özelliklerinin, farklı türlerde ve farklı ağırlık düzeylerindeki kanser hastalarında da tahminlerle ilişkili olduğu görüldü.
Araştırmanın, kemiklere veya beyne yayılmış kanser türlerini de kapsadığı belirtildi.
Çalışmada kullanılan hasta verilerinin büyük bölümü ABD ve Hollanda'dan elde edildi. Hastaların çoğu 50'li ve 60'lı yaşlarında olmakla birlikte araştırmada çocuklar ve 90'lı yaşlardaki hastalar da yer aldı.
Kanser Tedavisinde Doktorlara Yardımcı Olabilir
BBC'nin aktardığına göre araştırmanın başındaki Mass General Brigham'dan Dr. Raymond Mak, özellikle yaşlanan nüfusla birlikte hastaların fiziksel dayanıklılığını değerlendirecek daha etkili yöntemlere ihtiyaç duyulduğunu belirtti.
Mak, radyoterapi, ameliyat ve ilaç tedavisi gibi yoğun tedavi seçenekleri değerlendirilirken hastaların kırılganlık düzeyinin belirlenmesinin önemine dikkat çekti.
Araştırmacılar, geliştirilen modelin gelecekte hekimlere tedavi planlamasında ek bilgi sağlayabileceğini değerlendiriyor.
Ancak sistemin ürettiği sonuçlar, bir hastanın kesin olarak ne kadar yaşayacağını gösteren bir ölçüm niteliği taşımıyor.
Yapay Zekâ Biyolojik Yaşı da Tahmin Ediyor
Araştırma ekibi, FaceSurvival modelinin yanı sıra FaceAge adlı başka bir yapay zekâ aracını da değerlendiriyor.
FaceAge, kişinin takvim yaşından farklı olarak yüzündeki yaşlanma belirtilerini inceleyerek biyolojik yaşına ilişkin tahmin oluşturmayı amaçlıyor.
Bu değerlendirmede alın kırışıklıkları, göz kenarındaki çizgiler, yanaklar ve burun çevresindeki yüz özellikleri öne çıkıyor.
Burun Estetiği Sonuçları Etkileyebiliyor
Araştırmacılar, yapay zekâ modelinin farklı ışık koşulları, yüz ifadeleri, fotoğraf açıları ve makyaj değişikliklerine rağmen tutarlı sonuçlar verebildiğini bildirdi.
Dr. Raymond Mak, incelenen estetik müdahalelerin çoğunda sonuçların önemli ölçüde değişmediğini ancak burun estetiği sonrasında küçük farklılıklar görüldüğünü aktardı.
Bu bulgu, yüz özelliklerinden yapılan tahminlerin hangi koşullarda değişebileceğinin araştırılması açısından önem taşıyor.
Henüz Hastanelerde Kullanıma Hazır Değil
Araştırmacılar, FaceSurvival ve FaceAge sistemlerinin geliştirme aşamasında olduğunu ve özellikle farklı etnik gruplardan daha kapsamlı verilere ihtiyaç duyulduğunu belirtti.
Surrey Üniversitesinden Prof. Miroslaw Bober da araştırmayı umut verici bir kavram kanıtı olarak değerlendirdi.
Bober, sistemin henüz klinik kullanıma hazır olmadığını ve bir sonucu tahmin etmenin, o sonucun neden ortaya çıktığını açıklamak anlamına gelmediğini vurguladı.
Hatay'daki Hastalar İçin Ne Anlama Geliyor?
Kanser tedavilerinde hastaların genel sağlık durumunun değerlendirilmesine yönelik araştırmalar, Hatay dahil Türkiye'deki sağlık hizmetleri açısından da gelecekte önem taşıyabilir.
Ancak FaceSurvival'ın Hatay'daki hastanelerde kullanıldığına, Türkiye'de klinik uygulamaya alındığına veya yerel hastalar üzerinde doğrulandığına ilişkin kaynakta herhangi bir bilgi bulunmuyor.
Uzmanların açıklamalarına göre bu teknoloji, mevcut aşamada doktor muayenesinin, tıbbi tetkiklerin veya kanser tedavisinde kullanılan değerlendirme yöntemlerinin yerini alabilecek durumda değil.
