Yapay zekanın sağlık alanındaki rolü giderek artarken, teşhis ve tedavi süreçlerinde yenilikçi modeller doktorlara önemli avantajlar sunuyor. Bu alanda dikkat çeken projelerden biri olan FaceAge, başlangıçta yalnızca bir fotoğraf aracılığıyla biyolojik yaş tahmini yapabilen bir sistem olarak tanıtıldı. Ancak, zamanla kanser hastalarının takibinde de kullanımı üzerine yapılan araştırmalar dikkat çekti. Yeni bulgular, FaceAge’in tedavi süreçlerini analiz etmede etkin olabileceğini gösteriyor.
YÜZ YAŞLANMA HIZI ÜZERİNDEN TAHMİN
Çeşitli araştırmalarda 2.279 kanser hastasının yıllar içinde çekilmiş yüz fotoğrafları detaylı bir şekilde incelendi. “Face Aging Rate” (FAR) adı verilen bir metrik kullanılarak biyolojik yaşlanma hızı hesaplandı. Bu metoda göre, iki farklı zaman dilimindeki yaş farkı süreye oranlandı. Elde edilen sonuçlar, hastaların yüz yaşlanma hızlarının kronolojik yaşlanmadan ortalama yüzde 40 daha fazla olduğunu ortaya koydu. Daha hızlı biyolojik yaşlanan hastaların yaşam süresinin, genel olarak daha kısa olduğu belirlendi.
FARKLI DEĞERLENDİRME METODLARI
Araştırmalarda ek olarak FaceAge Deviation (FAD) ölçümü de uygulandı. Bu ölçüm, biyolojik yaş ile gerçek yaş arasındaki farkı değerlendirirken, her iki ölçüm de düşük yaşam olasılığı ile ilişkilendirildi. Ancak, FAR’ın zaman içerisindeki değişimlerinin daha güvenilir sonuçlar sağladığı görüldü.
GENİŞ KAPSAMLI TEST BAŞARILARI
60 yaş üstü 24.500 hastayı kapsayan diğer bir çalışmada ise katılımcıların yüzde 65’inin biyolojik yaşının kronolojik yaştan yüksek olduğu belirlendi. Yaşları 10 yıl daha fazla çıkan hastalarda hayatta kalma oranlarının düştüğü tespit edildi. Araştırma ekibi, FaceAge’in gelecekte kanser tedavisinde bir karar destek sistemi olarak işlev görebileceğini ifade ediyor. Ancak, klinik uygulama öncesinde ek doğrulama çalışmalarına ihtiyaç duyulduğunu vurguluyor.