ABD’deki Mass General Brigham araştırmacıları, kanser yaşam süresi tahmini alanında yeni bir yapay zekâ yaklaşımı geliştirdi. 40 milyondan fazla yüz fotoğrafıyla eğitilen FAHR-Face modelinden türetilen iki araç, kanser hastalarının biyolojik yaşını ve hayatta kalma riskini öngörmeyi amaçlıyor.
Saygın bir tıp dergisinde yayımlanan çalışmaya göre FAHR-FaceAge, yüz görünümüne bakarak kişinin biyolojik yaşını hesaplıyor. FAHR-FaceSurvival ise hastaların hayatta kalma riskini değerlendiriyor.
Radyoterapi gören hastalar üzerinde yapılan incelemede dikkat çekici sonuçlar elde edildi. Yapay zekânın biyolojik yaşını gerçek yaşından en az beş yıl daha büyük bulduğu kişilerde, dört yıllık takip süresince ölüm riski diğer hastalara göre yüzde 21 daha yüksekti. Biyolojik yaşı gerçek yaşından en az beş yıl daha genç tahmin edilen hastalarda ise risk yüzde 17 daha düşük saptandı.
Doktorların tedavi kararlarına yardımcı olabilir
Araştırmacılara göre bu teknoloji, özellikle ameliyat, radyoterapi ve diğer yoğun kanser tedavileri öncesinde hastaların fiziksel dayanıklılığını değerlendirmede hekimlere destek olabilir.
Uzmanlar ise yüz fotoğrafından elde edilen tahminlerin klinik karar vermek için tek başına yeterli olmadığının altını çiziyor.
Çalışmanın bulguları, yüz görünümü ile hayatta kalma riski arasında istatistiksel bir ilişki bulunduğunu ortaya koyuyor. Yapay zekânın bu sonuçlara hangi dayanaklarla ulaştığı ise henüz açıklanabilmiş değil.
Surrey Üniversitesi’nden yapay zekâ uzmanı Miroslaw Bober, çalışmayı önemli bir ilerleme olarak değerlendirirken aracın klinik kullanıma hazır olmadığını vurguladı.
Bober, modelin hekimlerin değerlendirmelerine ne ölçüde katkı sağladığının ve farklı hasta gruplarında ne kadar güvenilir sonuçlar verdiğinin ayrıca araştırılması gerektiğini ifade etti.
Araştırma ekibi, teknolojinin hekimlerin yerini alması yerine kişiye özel tedavi kararlarını desteklemesini hedefliyor. Aracın klinik uygulamalarda güvenle kullanılabilmesi için daha fazla bağımsız doğrulama çalışması yapılması gerekiyor.