Yapay zeka hastanın yüzüne bakıyor: Tek fotoğraftan ölüm riski tahmini

ABD'nin Boston kentindeki Mass General Brigham bünyesinde çalışan araştırmacılar, tek bir yüz fotoğrafından kanser hastalarının biyolojik yaşını ve hayatta kalma olasılığını tahmin edebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan çalışmada "FAHR-Face" adı verilen model, 40 milyondan fazla yüz fotoğrafıyla eğitildi.

Model iki ayrı araca ayrıldı: FAHR-FaceAge, kişinin takvim yaşından bağımsız olarak vücudunun hücresel ve fiziksel düzeyde ne kadar yaşlandığını gösteren biyolojik yaşı tahmin ediyor. FAHR-FaceSurvival ise doğrudan kanser hastalarının hayatta kalma riskini öngörüyor. Hayatta kalma modeli 34 bin 363 kanser hastasının fotoğrafıyla eğitildi, 3 bin 820 hasta üzerinde test edildi ve Hollanda'daki 4 bin 892 hastalık bağımsız bir veri setiyle doğrulandı.

Araştırmanın dikkat çeken bulgularına göre, en yüksek risk grubunda sınıflandırılan hastaların ölüm riski, klinik faktörler hesaba katıldıktan sonra bile en düşük risk grubundakilerin üç katından fazla çıktı. Yüzü gerçek yaşından en az beş yaş büyük görünen hastalarda ölüm riski yüzde 21 daha yüksek, beş yaş genç görünenlerde ise yüzde 17 daha düşük hesaplandı. İki modelin birlikte kullanılması tahmin doğruluğunu daha da artırdı.

Çalışmanın yazarlarından Dr. Raymond Mak, "Sadece bir yüz fotoğrafından ölüm riski belirtilerini tespit edebildiğimizi öğrenmek beni oldukça şaşırttı" dedi. Mak'ın aktardığına göre yaş tahmini algoritması şakaklar, alın, göz üstü ve nazolabial kıvrım gibi bölgelere odaklanırken, ölüm riski algoritması burun kemeri ve göz altı bölgesini inceliyor.

Uzman değerlendirmesi: Çalışma, yüz analizinin onkolojide tedavi kararlarını destekleyen ek bir araç haline gelebileceğini göstermesi bakımından önemli. Bununla birlikte araştırmacılar da teknolojinin klinik kullanım için henüz erken olduğunu vurguluyor. Veri gizliliği, algoritmik önyargı ve farklı toplumlarda doğrulama ihtiyacı, bu tür modellerin hastane pratiğine girmeden önce aşması gereken temel engeller olarak öne çıkıyor.