Yapay zekâ destekli FaceAge sistemi, yüz görüntülerinden biyolojik yaş ve yaşlanma hızını analiz ederek kanser hastalarının tedavi süreci ile yaşam olasılıklarını öngörebiliyor.
Sağlık teknolojilerinde yapay zekânın kullanımı giderek genişlerken, teşhis ve tedavi planlamasında geliştirilen modeller doktorlara önemli destek sağlıyor. Bu alandaki dikkat çekici uygulamalardan biri FaceAge olarak öne çıkıyor.
İlk olarak tek bir fotoğraftan biyolojik yaş tahmini yapabilen bir sistem olarak tanıtılan FaceAge, zamanla kanser hastalarının takibinde de kullanılabileceği yönünde araştırmalarla gündeme geldi. Yeni çalışmalar, sistemin tedavi sürecini analiz etmede de etkili olabileceğini gösterdi.
YÜZ YAŞLANMA HIZIYLA TAHMİN MODELİ
Araştırmalarda 2.279 kanser hastasının yıllar içinde çekilen yüz fotoğrafları incelendi. “Face Aging Rate” (FAR) adı verilen metrikle biyolojik yaşlanma hızı hesaplandı. Bu yöntem, iki farklı zaman arasındaki yaş farkının süreye oranlanmasıyla elde edildi.
Sonuçlar, hastaların yüz yaşlanma hızının kronolojik yaşlanmadan ortalama yüzde 40 daha yüksek olduğunu ortaya koydu. Daha hızlı biyolojik yaşlanan hastalarda yaşam süresinin daha kısa olduğu belirlendi.
FARKLI METRİKLER KULLANILDI
Araştırmada ayrıca FaceAge Deviation (FAD) ölçümü de uygulandı. Bu yöntem, biyolojik yaş ile gerçek yaş arasındaki farkı değerlendiriyor. Her iki ölçüm de düşük yaşam olasılığıyla ilişkilendirildi, ancak FAR’ın zaman içindeki değişimi daha güvenilir bulundu.
GENİŞ ÖLÇEKLİ TEST SONUÇLARI
60 yaş üzeri 24.500 hastayı kapsayan başka bir çalışmada, katılımcıların yüzde 65’inde biyolojik yaşın kronolojik yaştan yüksek olduğu görüldü. Yaşı 10 yıl daha yüksek çıkan hastalarda hayatta kalma oranlarının düştüğü tespit edildi.
Araştırmacılar, FaceAge’in gelecekte kanser tedavisinde karar destek sistemi olarak kullanılabileceğini, ancak klinik kullanım öncesi ek doğrulama çalışmalarına ihtiyaç olduğunu belirtiyor.
News
