Kanser hastalarında yaşam süresini yüz fotoğrafından öngören yapay zeka geliştirildi

Boston'daki Mass General Brigham Hastanesi'nden araştırmacıların geliştirdiği FaceSurvival sistemi, göz altları ve burun köprüsü çevresini inceleyerek kanser hastalarının hayatta kalma süresini tahmin etmeyi amaçlıyor. Ön bulguları Lancet Digital Health'te yayımlanan çalışmada sistemin 35 bin hasta fotoğrafıyla eğitildiği belirtildi; uzmanlar ise klinik kullanım için henüz erken olduğu uyarısında bulundu.

ABD'de yapılan bir araştırma, yapay zeka kullanılarak, bir hastalığın ne kadar ilerlemiş olduğunun hastanın yüz fotoğrafı üzerinden de değerlendirilebileceğini savundu.Bilim insanları, yapay zeka destekli sistemin milyonlarca sağlıklı yüz ile 35 bin kanser hastasının fotoğrafıyla eğitildiğini açıkladı. Bu sistem, göz çevresindeki özelliklere yakından bakarak hayatta kalma sürelerini tahmin edebiliyor. Araştırmacılar, bu teknolojinin hastanelerde kullanıma uygun hale gelmesine henüz mesafe olduğunu da kaydetti. Amaçlarının, hastalara doğru tedavinin önerilmesine yardımcı olmak olduğunu belirttiler. Araştırmanın ön bulguları ünlü tıp dergisi Lancet Digital Health'te yayımlandı.

GÖZLER HER ŞEYİ ANLATIYOR

Söz konusu sistem 'FaceSurvival' adını taşıyor. Teknoloji, bir kişinin ne kadar ömrü kaldığına ilişkin tahmin yaparken göz altları ve burun köprüsü çevresindeki kısımlara odaklanıyor ve bunların en kritik bölgeler olduğunu öne sürüyor. Bu ölçütler, hastanın kemiklerine veya beynine yayılmış kanserler de dahil, farklı seviyelerdeki birçok kanser türüne uygulandı. Araştırmada yer alan, çoğu Amerikalı ve Hollandalı olan kanser hastaları 50'li veya 60'lı yaşlarındaydı. Aralarında çocuklar ve 90'lı yaşlarında hastalar da vardı. Tedavi altındaki kişilerin ne kadar hasta oldukları ve hastalıklarının seyrinin nasıl olabileceği, halihazırda muayeneler, kapsamlı kontroller ve testlerle takip ediliyordu. Patent başvurusu beklemede olan FaceSurvival, doktorlara yardımcı bir teknoloji olarak geliştiriliyor. Araştırmanın direktörü olan Boston'daki Mass General Brigham Hastanesi'nden Dr. Raymond Mak amaçlarını şöyle anlatıyor: "Hastaların yaşı ilerledikçe, hekimlerin radyasyon, cerrahi veya sistemik terapi gibi yoğun tedaviler önermeden önce fiziksel kırılganlığı belirlemek için daha iyi yöntemlere ihtiyaçları var. Amacımız, yüz fotoğrafına dayalı sağlık değerlendirmesini daha niceliksel, tutarlı ve ölçeklenebilir hale getirmek. Hekimin yargısının yerini almak yerine kişiselleştirilmiş tedavi kararlarını destekleyebilmesini sağlamaktır."

GÖRÜNDÜĞÜNÜZ YAŞI DA HESAPLIYOR

Mak ve meslektaşları ayrıca, bir kişinin doğum yaşına kıyasla biyolojik yaşını, yani göründüğü yaşını tahmin edebilen bir yapay zeka sistemi üzerinde de çalışıyor. 'FaceAge' isimli bu sistem, burun altındaki ve ağız yakınındaki cilt (nazolabial kıvrımlar ve kukla çizgileri olarak da bilinir), alın (kaş çatma çizgileri), şakaklar (kaz ayağı) ve yanakların, ne kadar hızlı yaşlandığımızın iyi bir göstergesi olduğu kabulü üzerinden çalışıyor. Aşırı alkol tüketimi, uyuşturucu kullanımı ve sigara içme gibi bazı alışkanlıklar bu süreci hızlandırabilir. Mak, söz konusu sistemin kişinin makyajsız fotoğraflarında "şaşırtıcı derecede tutarlı" sonuç verdiğini söylüyor: "Ayrıca test edilen çoğu estetik cerrahi işleminde de istikrarlı bir sonuç elde edildi; sadece rinoplasti (burun estetiği) sonrasında küçük bir değişiklik gözlemlendi."

UZMANLAR TEMKİNLİ

Araştırmacılar, araçlarının ne denli iyi çalıştığını belirlemek için özellikle farklı etnik gruplardan çok daha fazla veri ve yüz fotoğrafına ihtiyaç duyduklarını vurguluyor. Bu sistemler halen geliştirme aşamasında. Araştırma ekibi, topluma yüz fotoğraflarını yükleyerek kişiselleştirilmiş biyolojik yaş tahmini alma daveti de yaptı. İngiltere'deki Surrey Üniversitesi'nde video işleme ve yapay zeka sistemleri uzmanı Profesör Miroslaw Bober ise sistemin gelecekte ulaşacağı kapasite konusunda konuşmak için henüz erken olduğuna işaret etti. Bober, "Bu umut vadeden bir düşünce, ancak klinik kullanım için henüz hazır değil" dedi ve sistemin doktorlar tarafından hasta gruplarına göre test edilmesi gerektiğini söyledi. Bober şu uyarıda bulundu: "Bir sonucu tahmin etmek, onu tanımlamakla aynı şey değildir." Orijinali İngilizce olan bu makalenin çevirisinde yapay zekadan yararlandık. Yayınlanmadan önce çeviriyi bir BBC gazetecisi kontrol etti.
Kaynak: BBC
yenibakış gazetesi-kktc son dakika
Benzer Videolar