Mass General Brigham enstitüsündeki araştırmacılar, yapay zekâ temelli yeni araçlar geliştirerek kanser hastalarının tedavi süreçlerine katkı sağlamayı hedefliyor. 40 milyondan fazla yüz fotoğrafıyla eğitilen FAHR-Face modeli, hastaların biyolojik yaşını ve hayatta kalma riskini tahmin etme potansiyeline sahip.
Araştırmanın Detayları
The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan araştırmaya göre, geliştirilen sistem iki ana bileşenden oluşuyor. FAHR-FaceAge, hastanın yüz görünümünden yola çıkarak biyolojik yaşını tahmin ederken, FAHR-FaceSurvival ise hastaların hayatta kalma riskini değerlendiriyor. Bu yenilikçi yaklaşım, kanser tedavisi gören hastaların durumunu daha iyi anlamaya yardımcı olmayı amaçlıyor.
Radyoterapi Üzerine İncelemeler
Yapılan incelemelerde, radyoterapi gören hastalar üzerinde dikkat çekici sonuçlara ulaşıldı. Yapay zekânın biyolojik yaşını gerçek yaşından en az beş yıl daha büyük tahmin ettiği kişilerin dört yıllık takip sürecindeki ölüm riskinin diğer hastalara kıyasla yüzde 21 daha yüksek olduğu belirlendi. Aynı zamanda, biyolojik yaşını en az beş yıl daha genç tahmin ettiği hastaların riskinin ise yüzde 17 daha düşük olduğu saptandı.
Klinik Uygulama ve Sınırlamalar
Araştırmacılar, bu teknolojinin özellikle ameliyat, radyoterapi veya diğer yoğun kanser tedavileri öncesinde hastaların fiziksel dayanıklılığını değerlendirmede hekimlere yardımcı olabileceğini vurguluyor. Ancak uzmanlar, yüz fotoğrafından elde edilen tahminlerin tek başına klinik karar vermek için yeterli olmadığını belirtiyor. Bu nedenle, yapay zekâ ile elde edilen verilerin diğer klinik bulgularla birlikte değerlendirilmesi gerektiği ifade ediliyor.
