Yüz Fotoğrafından Kanser Tahmini Yapan Yapay Zeka: FaceAge ile Biyolojik Yaş ve Hayatta Kalma Riski Ölçülüyor
Bilim insanları, yüz fotoğrafından kanser tahmini yapabilen yeni bir yapay zeka modelini tıp dünyasına kazandırdı. Mass General Brigham çatısı altında geliştirilen “FaceAge” adlı bu araç, sıradan bir portre fotoğrafına bakarak kişinin hücresel düzeydeki yıpranma oranını hesaplıyor. Bu sayede, özellikle onkoloji alanında tedavi süreçlerinin çok daha kişiselleştirilmiş bir zemine oturtulması hedefleniyor.
Sadece Bir Fotoğraf Değil, Zamanın Akışı da Önemli
Teknolojinin en çarpıcı yanı, anlık bir kareyi yorumlamanın ötesine geçebilmesinde saklı. Araştırma ekibi, hastaların klinik takipleri sırasında farklı tarihlerde çekilmiş fotoğraflarını analiz ederek Yüz Yaşlanma Hızı (FAR) isimli yeni bir metrik tanımladı. Bu yöntem, vücuda herhangi bir müdahale gerektirmeyen ve tamamen görüntü işlemeye dayalı bir biyobelirteç olarak literatüre girdi. Dr. Raymond Mak liderliğindeki ekip, 2012-2023 arasında radyoterapi gören 2.279 hastanın verilerini inceledi. Sonuçlar, yüzü kronolojik yaşıtlarına göre daha hızlı yaşlanan hastaların hayatta kalma olasılığının anlamlı derecede düştüğünü ortaya koydu.
Kanser Hastalarında Yaşlanma Hızı Yüzde 40 Daha Fazla
Nature Communications’da yayımlanan araştırmanın belki de en dikkat çekici bulgusu, kanserle mücadele eden bireylerin yaşlanma hızına dair. Verilere göre, onkoloji hastalarının yüzlerindeki biyolojik yaşlanma, takvim yaşının ilerleme hızından ortalama yüzde 40 daha süratli gerçekleşiyor. Hele ki iki fotoğraf arasındaki süre iki yıldan fazlaysa, FAR değerinin hayatta kalma üzerindeki öngörü gücü katlanarak artıyor. Bu da demek oluyor ki, basit bir vesikalık fotoğrafın bile düzenli aralıklarla çekilmesi, hastalığın gidişatı hakkında pahalı ve karmaşık testlere gerek kalmadan fikir verebiliyor.
FaceAge Teknolojisi Rakiplerinden Neden Ayrılıyor?
Piyasada biyolojik yaş hesaplamaya yönelik farklı teknolojiler mevcut. Deep Longevity gibi platformlar kan tahlilleri üzerinden, Google Health ise retina taramalarıyla benzer sonuçlar elde etmeye çalışıyor. Apple’ın sağlık ekosistemi ise daha çok kalp ritmi ve hareket kabiliyeti gibi yaşam tarzı verilerine odaklanıyor. FaceAge‘i asıl farklı kılan nokta, son derece düşük maliyetli ve erişilebilir olması. Herhangi bir laboratuvar ortamına, kan örneğine ya da pahalı bir donanıma ihtiyaç duymuyor; standart bir akıllı telefon kamerası bile bu analiz için yeterli. Bu da onkolojideki takip randevularının sıklığını belirlemekten, uygulanan kemoterapi veya radyoterapinin vücuttaki yansımalarını gözlemlemeye kadar pek çok alanda çığır açabilir.
FAD ve FAR Arasındaki Kritik Fark
Araştırmacılar, tek bir kareye dayalı anlık tahminlerle (FAD – Yüz Yaşlanma Sapması), zamana yayılmış değişimi (FAR) birbirinden ayırıyor. Anlık bir selfie, o günkü yorgunluğunuz, stres seviyeniz veya ışık koşullarından etkilenebiliyor. Oysa FAR, aynı kişinin uzun bir periyoda yayılan birkaç fotoğrafını kıyasladığı için çok daha stabil ve güvenilir bir veri havuzu sunuyor. Sistem, bu uzun vadeli değişimleri okuyarak vücuttaki kronik enflamasyonun, tedaviye verilen yanıtın ya da olası nükslerin erken sinyallerini yakalayabiliyor.
60 Yaş Üstü Hastalar İçin Hayati Önem Taşıyor
FaceAge’in yetenekleri, JNCI dergisinde yayımlanan başka bir büyük çalışmayla da tescil edildi. 60 yaşın üzerindeki 24.500’den fazla kanser hastası üzerinde yapılan testlerde, biyolojik yaşı takvim yaşından 10 yıl veya daha ileri görünenlerin hayatta kalma şansının ciddi oranda azaldığı doğrulandı. Buna karşılık, biyolojik ve kronolojik yaş arasındaki fark 5 yılın altında olan hastaların tedaviye çok daha olumlu yanıt verdiği gözlemlendi. Bu bulgu, özellikle ileri yaş grubundaki hastalar için tedavi planlamasında ezberleri bozacak nitelikte.
FaceAge Veri Tabanına Siz de Katkıda Bulunabilirsiniz
Mass General Brigham ekibi, teknolojiyi küresel ölçekte geliştirmek için bir web portalını da erişime açtı. Gönüllü katılımcılar, faceage.bwh.harvard.edu adresi üzerinden kendi fotoğraflarını yükleyerek hem anlık bir FaceAge değerlendirmesi alabiliyor hem de modelin daha geniş demografik verilerle eğitilmesine katkı sağlıyor. Elbette bu portalın tıbbi bir tanı aracı olmadığını, yalnızca eğitim ve araştırma amaçlı kullanıldığını unutmamak gerekiyor. Araştırmacılar, gelecekte bu sistemin rutin check-up süreçlerinin ayrılmaz bir parçası hâline gelmesini ve yalnızca kanserin değil, diyabet ya da kalp-damar rahatsızlıkları gibi diğer kronik hastalıkların da önceden tespit edilmesine yardımcı olmasını umuyor. hedefbilgitoplumu.com
