ABD'deki Mass General Brigham araştırmacıları, kanser hastalarının biyolojik yaşını ve hayatta kalma riskini tahmin etmeye yönelik çığır açıcı bir yapay zeka modeli geliştirdi. FAHR-Face adı verilen bu model, 40 milyondan fazla yüz fotoğrafıyla eğitilerek iki ayrı araç ortaya çıkardı: FAHR-FaceAge, yüz görünümünden biyolojik yaşı öngörürken, FAHR-FaceSurvival ise hastaların hayatta kalma riskini değerlendiriyor. The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan bu yenilikçi çalışma, kanser tedavisinde kişiselleştirilmiş yaklaşımlara yeni bir kapı aralayabilir.
Araştırmanın en dikkat çekici bulgularından biri, radyoterapi gören hastalar üzerinde yapılan incelemede ortaya çıktı. Yapay zeka tarafından biyolojik yaşı gerçek yaşından en az beş yıl daha büyük tahmin edilen kişilerin, dört yıllık takip sürecinde ölüm riskinin diğer hastalara kıyasla yüzde 21 daha yüksek olduğu gözlemlendi. Tam tersine, biyolojik yaşını en az beş yıl daha genç tahmin ettiği kişilerin riskinin ise yüzde 17 daha düşük olduğu belirlendi. Araştırmacılar, bu teknolojinin özellikle ameliyat, radyoterapi veya diğer yoğun kanser tedavileri öncesinde hastaların fiziksel dayanıklılığını değerlendirmede önemli bir yardımcı olabileceğini belirtiyor.
Ancak, bu potansiyelin yanı sıra bazı önemli kısıtlamalar ve gelecek adımlar da vurgulanıyor. Uzmanlar, yüz fotoğrafından elde edilen tahminlerin tek başına klinik karar vermek için yeterli olmadığını net bir şekilde ifade ediyor. Ayrıca, yapay zekanın bu sonuçlara neden ulaştığına dair mekanizmanın henüz tam olarak açıklanamadığı, sadece yüz görünümü ile hayatta kalma riski arasında istatistiksel bir ilişki bulunduğunu gösterdiği belirtiliyor. Surrey Üniversitesi'nden yapay zeka uzmanı Miroslaw Bober, çalışmayı önemli bir ilerleme olarak nitelendirse de, aracın klinik kullanıma hazır olmadığını ve doktorların mevcut değerlendirmelerine ne kadar ek fayda sağladığının ve farklı hasta gruplarında güvenilirliğinin araştırılması gerektiğini vurguladı. Geliştiriciler, bu teknolojinin doktorların yerini almak yerine, kişiye özel tedavi kararlarını desteklemesini hedefliyor ve güvenli klinik uygulamalar için daha fazla bağımsız doğrulama çalışmasının şart olduğunu ekliyor.
Kaynak: TRT Haber (CaddeNews AI Derlemesi)
Yorumlar (0)
İlk yorumu siz yapın.