Yüz Fotoğrafıyla Kanser Riskini Tahmin Eden Yapay Zeka Geliştirildi
Bilim dünyası, yaşlanma belirtilerini estetik kaygılardan çıkarıp, hayati sağlık göstergeleri haline getiriyor. Mass General Brigham araştırmacılarının geliştirdiği FaceAge adlı yapay zeka aracı, tek bir fotoğraf karesinden kişinin biyolojik yaşını tahmin edebiliyor.
Nature Communications dergisinde yayımlanan yeni bir çalışma, bu teknolojiyi bir adım öteye taşıyor. Zaman içinde çekilen birden fazla fotoğrafın analizi, özellikle kanser hastalarının tedavi süreçlerini öngörmede kritik bir rol oynuyor. Yüz Yaşlanma Hızı (FAR) olarak adlandırılan bu yeni metrik, invazif olmayan bir biyobelirteç olarak tıp literatürüne girdi.
Kanser Tedavisinde Görsel Biyobelirteç Dönemi
Araştırma ekibi, 2012 ile 2023 yılları arasında radyoterapi alan 2.279 kanser hastasının tedavi süreçleri boyunca çekilen fotoğraflarını inceledi. Elde edilen veriler çarpıcı; biyolojik yaşlanma hızı (FAR) yüksek olan hastaların hayatta kalma olasılıklarının anlamlı derecede düştüğü gözlemleniyor. Medyan sonuçlara göre, kanser hastalarının yüz yaşlanma hızı, kronolojik yaşlanmalarından yüzde 40 daha hızlı ilerliyor.
Radyasyon onkoloğu Dr. Raymond Mak, rutin klinik iş akışı sırasında çekilen basit fotoğrafların, bir bireyin sağlık durumunu neredeyse gerçek zamanlı olarak takip etmeye olanak tanıdığını belirtiyor. Bu durum, onkoloji alanında kişiselleştirilmiş tedavi planlarının geliştirilmesine, hasta danışmanlığının iyileştirilmesine ve takip randevularının yoğunluğunun belirlenmesine yardımcı oluyor.
FaceAge Nasıl Çalışıyor ve Rakiplerinden Nasıl Ayrılıyor?
FaceAge, derin öğrenme teknolojileri kullanarak bir kişinin yüz fotoğrafından biyolojik yaşını hesaplıyor. Ön çalışmalarda, kanser hastalarının biyolojik olarak kronolojik yaşlarından yaklaşık 5 yaş daha yaşlı göründüğü saptanmıştı.
Yeni çalışma, “Yüz Yaşlanma Sapması” (FAD) ile “Yüz Yaşlanma Hızı” (FAR) arasındaki farkı ortaya koyuyor. Tek bir fotoğraf (FAD) anlık bir durum verirken, zaman içindeki değişim (FAR) çok daha stabil ve güvenilir bir hayatta kalma öngörüsü sunuyor.
Bu alanda FaceAge yalnız değil. Google Health ve çeşitli biyoteknoloji girişimleri de retina taramaları veya akıllı saat verileri üzerinden biyolojik yaş tahmini yapan modeller üzerinde çalışıyor.
Örneğin, Deep longevity gibi platformlar kan tahlilleri üzerinden biyolojik yaş hesaplarken, FaceAge’in en büyük avantajı tamamen masrafsız, hızlı ve sadece standart bir kamera ile uygulanabilir olmasıdır. Apple’ın sağlık ekosistemi içinde sunduğu yaşlanma hızı takipleri genellikle hareket ve kalp ritmi verilerine dayanırken, FaceAge doğrudan dış görünüşteki hücresel yansımalara odaklanıyor.
Gelecekte Bizi Neler Bekliyor?
Araştırmacılar, FaceAge’in sadece kanser değil, diğer kronik hastalıkların ve sağlıklı bireylerin genel sağlık durumunun takibinde de kullanılabileceğini umuyor. Şu anda 60 yaş üstü 24.500’den fazla kanser hastası üzerinde yapılan testlerde, biyolojik yaşı kronolojik yaşından 10 yaş veya daha fazla olanların hayatta kalma şansının ciddi oranda düşük olduğu doğrulandı.
Teknolojinin daha geniş popülasyonlarda test edilmesi için bir web portalı da yayına alındı. Bu portal üzerinden genel halk, kendi fotoğraflarını göndererek hem FaceAge değerlendirmesi alabiliyor hem de araştırmalara veri sağlayarak katkıda bulunabiliyor. Gelecekte bu sistemin, rutin check-up süreçlerinin ayrılmaz bir parçası haline gelmesi ve erken teşhis mekanizmalarını güçlendirmesi bekleniyor.
