ABD’deki Mass General Brigham enstitüsünden araştırmacılar, kanser hastalarının tedavi süreçlerine ışık tutabilecek yapay zekâ temelli yeni araçlar geliştirdi. 40 milyondan fazla yüz fotoğrafıyla eğitilen FAHR-Face modelinden türetilen bu araçlar, hastaların biyolojik yaşını ve hayatta kalma riskini tahmin etme potansiyeli taşıyor.
BİYOLOJİK YAŞ VE HAYATTA KALMA RİSKİ TAHMİNİ
The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan araştırmaya göre, geliştirilen sistem iki ana bileşenden oluşuyor. FAHR-FaceAge yüz görünümünden yola çıkarak hastanın biyolojik yaşını tahmin ederken, FAHR-FaceSurvival ise hastaların hayatta kalma riskini değerlendiriyor.
Radyoterapi gören hastalar üzerinde yapılan incelemelerde dikkat çekici sonuçlara ulaşıldı. Yapay zekânın biyolojik yaşını gerçek yaşından en az beş yıl daha büyük tahmin ettiği kişilerin dört yıllık takip sürecindeki ölüm riskinin diğer hastalara kıyasla yüzde 21 daha yüksek olduğu belirlendi. Buna karşılık, biyolojik yaşını en az beş yıl daha genç tahmin ettiği kişilerin riskinin ise yüzde 17 daha düşük olduğu saptandı.
KLİNİK KULLANIM İÇİN HENÜZ ERKEN
Araştırmacılar, bu teknolojinin özellikle ameliyat, radyoterapi veya diğer yoğun kanser tedavileri öncesinde hastaların fiziksel dayanıklılığını değerlendirmede hekimlere yardımcı olabileceğini belirtiyor. Ancak uzmanlar, yüz fotoğrafından elde edilen tahminlerin tek başına klinik karar vermek için yeterli olmadığının altını çiziyor.
Surrey Üniversitesi’nden yapay zekâ uzmanı Miroslaw Bober, çalışmanın önemli bir bilimsel ilerleme olduğunu ancak aracın henüz klinik kullanıma hazır olmadığını vurguladı. Bober, modelin hekimlerin değerlendirmelerine ne ölçüde katkı sağladığının ve farklı hasta gruplarında ne kadar güvenilir sonuçlar verdiğinin detaylıca araştırılması gerektiğini ifade etti. Araştırmacılar, sistemin doktorların yerini almak yerine kişiye özel tedavi kararlarını desteklemesini hedeflerken, güvenli kullanım için bağımsız doğrulama çalışmalarına ihtiyaç duyulduğunu kaydetti.
KAYNAK: The Guardian
