Yapay zeka aracı, biyolojik yaşı ve kanserden sağ kalma oranını tahmin etmek için özçekimleri kullanıyor
Derin öğrenme algoritması Perşembe günü (8) The Lancet Digital Health: FaceAge dergisinde sunuldu. Bu algoritma, basit bir ön plan fotoğrafını, tıbbi kayıtlardaki doğum tarihinden ziyade kişinin biyolojik yaşını daha doğru yansıtan bir sayıya dönüştürüyor.
On binlerce fotoğraf üzerinde yapılan eğitim sonucunda, kanser hastalarının sağlıklı akranlarından biyolojik olarak ortalama beş yıl daha yaşlı olduğu belirlendi.
Çalışmanın yazarları, bunun doktorların sert tedavileri kimlerin güvenle tolere edebileceğine ve kimlerin daha nazik tedavilerle daha iyi sonuç alacağına karar vermesine yardımcı olabileceğini söylüyor.
Boston'daki Harvard'a bağlı bir sağlık sistemi olan Mass Brigham Health'te onkolog ve çalışmanın ortak yazarı Raymond Mak, "Hipotezimiz, FaceAge'in kanser tedavisinde hastanın biyolojik yaşını ölçmek ve hekimin bu zor kararları almasına yardımcı olmak için bir biyobelirteç olarak kullanılabileceğidir" dedi.
75 yaşında olup çevik olan ve biyolojik yaşı 65 olan biri ile 60 yaşında olup biyolojik yaşı 70 olan daha kırılgan diğeri olmak üzere iki hastanın varsayımsal durumunda, birincisi için agresif radyoterapi daha uygun olabilirken, ikincisi için tehlikeli olabilir.
Aynı mantık kalp ameliyatları, kalça protezleri veya palyatif bakımla ilgili kararlara da uygulanabilir.
İnsanların genetik, stres, egzersiz alışkanlıkları, sigara veya alkol gibi alışkanlıklarına bağlı olarak farklı hızlarda yaşlandığına dair giderek artan kanıtlar bulunmaktadır.
Pahalı genetik testler DNA'nın zamanla nasıl bozulduğunu ortaya koyabilirken, FaceAge sadece bir selfie ile vücudunuzun içine girmeyi vaat ediyor.
Model, kamuya açık veri tabanlarından çıkarılan 60 yaş üstü, muhtemelen sağlıklı 58.851 yetişkin portresi üzerinde eğitildi.
Daha sonra radyoterapi öncesi fotoğrafları çekilen, ABD ve Hollanda'da tedavi gören 6.196 hasta üzerinde test yapıldı. Kötü huylu tümörlü hastaların ortalama olarak kronolojik yaşlarından biyolojik olarak 4,79 yıl daha büyük göründükleri görüldü.
Kanser hastalarında, yaş, cinsiyet ve tümör tipi hesaba katıldığında bile daha yüksek FaceAge skorunun daha kötü sağ kalımı öngördüğü görüldü. Biyolojik yaşı 85'in üzerinde olanlarda ise bu oran önemli ölçüde düştü.
FaceAge, yaşlanma belirtilerini normalden farklı şekilde tespit ediyor. Örneğin, gri saç ve kellik, yüz kaslarındaki ufak değişikliklerden daha az önemlidir.
Altı doktordan, son dönem kanser hastalarının yüz fotoğraflarını incelemeleri ve hangilerinin önümüzdeki altı ay içinde öleceğini belirlemeleri istendi. FaceAge verileri ellerine geçince tahminleri önemli ölçüde iyileşti.
Model ayrıca, 50 yaşındayken çekilmiş bir fotoğrafından yola çıkarak Amerikalı aktör Paul Rudd'un biyolojik yaşını 43 olarak tahmin ederek artık ünlü olan bir internet fenomenini de doğruladı.
Yapay zeka araçlarının renkli insanlara yeterince dikkat etmediği eleştirisi yapılıyor.
Mak, FaceAge'in tahminlerinde ön kontrollerin önemli bir ırksal önyargı ortaya koymadığını söyledi; Ancak grup, 20 bin hastayla ikinci nesil bir model eğitiyor.
Ayrıca makyaj, estetik ameliyatlar ve ışıklandırmadaki farklılıklar gibi faktörlerin sistemi nasıl kandırabildiğini de test ediyorlar.
Etik tartışmalar ortada: Bir özçekimden biyolojik yaşı okuyabilen bir yapay zeka doktorlar için bir nimet olabilir, ancak aynı zamanda hayat sigortacıları veya riski ölçmek isteyen şirketler için de cazip bir fırsat olabilir.
Vücudun biyolojik olarak daha önce düşünüldüğünden daha yaşlı olduğunu bilmek, sağlıkta olumlu değişikliklere yol açabileceği gibi, masada olan bir diğer ikilem olan kaygıya da yol açabilir.
Araştırmacılar, insanların algoritmayı doğrulamak için bir araştırma çalışmasına katılmak üzere portrelerini yükleyebilecekleri, herkesin erişimine açık bir FaceAge portalı açmayı planlıyor. Hekimler için ticari versiyonları da daha ileri doğrulamaların ardından piyasaya sürülecek.
ia/arp/atm/nn/mel/jmo/aa
IstoÉ
