Kanserde selfie ile hayatta kalma tahmini: FAHR-Face AI modeli

Mass General Brigham sağlık kuruluşunda görev yapan araştırmacılar, tek bir yüz fotoğrafından kanser hastalarının biyolojik yaşını ve hayatta kalma olasılığını değerlendiren bir yapay zeka modeli geliştirdi. Kanserde selfie ile hayatta kalma tahminini mümkün kılan FAHR-Face adlı sistem, 40 milyondan fazla yüz görüntüsüyle eğitildi ve The Lancet Digital Health dergisinde yayımlandı.

Kanserde selfie ile hayatta kalma tahmini nasıl çalışıyor?

FAHR-Face (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition), iki tamamlayıcı araç içeriyor. FAHR-FaceAge hastanın biyolojik yaşını tahmin ederken, FAHR-FaceSurvival doğrudan kanser hastalarının hayatta kalma olasılığını yüz fotoğrafından değerlendiriyor. Biyolojik yaş, kişinin doğum tarihine göre hesaplanan gerçek yaşından farklı olarak vücudunun yaşlanma durumunu ifade ediyor.

Çalışmada, biyolojik yaşı gerçek yaşından en az beş yıl daha büyük çıkan kanser hastalarının ölüm riskinin yüzde 21 daha yüksek olduğu belirlendi. Buna karşılık daha genç görünen hastalarda ölüm riski yüzde 17 daha düşüktü. En yüksek riskli gruptaki hastaların ölüm oranı, en düşük riskli gruba göre üç kat fazlaydı.

Yüzün Hangi Bölgeleri İnceleniyor?

İki araç yüzün farklı bölgelerine odaklanıyor. FAHR-FaceAge, burun kenarından ağız köşesine uzanan çizgileri (nazolabial kıvrımlar), alın ve şakakları analiz ediyor. FAHR-FaceSurvival ise göz altları ve burun köprüsü çevresindeki ayrıntılara bakıyor. Sistem; farklı ışık koşulları, makyaj, yüz ifadeleri ve çekim açılarından etkilenmeden tutarlı sonuçlar verdi. Sigara, aşırı alkol ve uyuşturucu kullanımı ise daha yüksek biyolojik yaş tahminleriyle bağlantılı çıktı.

“Amacımız hekimlerin kararlarının yerine geçen bir sistem geliştirmek değil; tedavi planlamasında kullanılabilecek ek bilgiler sağlamaktır.”

Bu Araştırma Kanser Tedavisini Nasıl Etkiliyor?

Radyoterapi, cerrahi veya sistemik tedavi gibi yoğun uygulamalar öncesinde hastanın fiziksel dayanıklılığının doğru değerlendirilmesi önem taşıyor. Yüz fotoğrafından elde edilen veriler, doktorların tedaviyi kişinin sağlık durumuna göre planlamasına yardımcı olabilir. Çalışma 28 kanser türünün 18’inde anlamlı sonuçlar verdi; ancak siyahi hastalarda ve bazı kanser kategorilerinde daha fazla doğrulama gerekiyor.

Sık Sorulan Sorular

Bu yapay zeka aracı doktorların yerini alacak mı? Hayır. Araştırmacılar FAHR-Face’in hekim kararlarını desteklemek için tasarlandığını, yerine geçmek için olmadığını vurguluyor.

Hangi kanser türlerinde işe yarıyor? Çalışma 28 kanser kategorisinin 18’inde anlamlı sonuç verdi. Bazı türlerde ve siyahi hastalarda daha geniş testler gerekiyor.

Hastanede kullanıma hazır mı? Henüz değil. Farklı hasta gruplarında ve hastanelerde daha geniş doğrulama çalışmaları yapılması gerekiyor.

Sonuç

FAHR-Face, düşük maliyetli ve kolayca edinilebilen bir yüz fotoğrafından kanser hastalarının fiziksel durumunu değerlendirmeyi mümkün kılan ilk yapay zeka modeli oldu. Klinik rutine girmesi için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulsa da, kişiselleştirilmiş kanser tedavisinde yeni bir araç olma potansiyeli taşıyor.