Yüz Fotoğrafından Hastaların Kırılganlığını Tahmin Eden Yapay Zekâ

Hastanın yüz fotoğrafından biyolojik yaşını tahmin edip kanser tedavisinin sonucunu öngören bir yapay zekâ sistemi. Klinik ve etik açıdan olası uygulamalar ve alınması gereken önlemler.

The Lancet Digital Health’te, alanının önde gelen araştırmacılarının imzasıyla yayımlanmış olmasaydı, bu başlık bilimsel bir dergide ciddiye alınmayacak bir abartı gibi görünebilirdi. Oysa birkaç yıl önce akla bile gelmeyecek bir yazılımı gerçekten geliştirmiş durumdayız. Amerika’daki Mass General Brigham ve Harvard Medical School’dan bir ekip, FaceAge adlı bir yapay zekâ aracı geliştirdi; bu araç hastanın yalnızca yüz fotoğrafını analiz ederek biyolojik yaşını tahmin ediyor ve klinisyenlere o kişiye en uygun tedaviyi seçmede destek oluyor.

Yüz Analizinden Kırılganlık Değeri

Bu projenin çıkış noktası, bir kişinin “gösterdiği” yaşla nüfus kaydındaki yaşının çoğu zaman örtüşmemesi ve bu farkın sağlık durumuyla ilgili ipuçları İçermesi. FaceAge, kamuya açık veritabanlarından alınmış, muhtemelen sağlıklı 58.851 kişinin fotoğrafıyla eğitildi. Ardından yaşları ve klinik sonuçları bilinen 6.196 kanser hastası üzerinde denendi; fotoğraflar hastaların radyoterapiye başlamadan önce çekilmişti.

Algoritma, kanser hastalarında FaceAge ile tahmin edilen yaşın kronolojik yaşlarından ortalama beş yıl daha büyük olduğunu gösterdi. Ayrıca, daha yaşlı görünmenin çeşitli kanser türlerinde daha kötü sonuçlarla ilişkili olduğunu saptadı.

Bu da, kronolojik yaşına göre daha kırılgan olan hastaların bedenlerinin tolere edebileceği ölçüde daha hafif tedavilere ihtiyaç duyabileceğini, buna karşılık nüfus kaydında yaşı yüksek ancak FaceAge puanı düşük kişilerin daha agresif yaklaşımları kaldırabileceğini gösteriyor.

İnsan Tahminleriyle Karşılaştırma

Çalışmanın en ilginç yönlerinden biri, palyatif bakımdaki hastaların kısa vadeli yaşam beklentisinin tahminiyle ilgili. Çalışmaya katılan hekimlerden 100 hasta için yalnızca yüz fotoğrafı ve bazı klinik bilgilerle yaşam süresini tahmin etmeleri istendi; tahminleri, yazı-tura atışından biraz daha isabetli çıktı. Ancak FaceAge verisi de sunulduğunda, klinisyenlerin öngörüleri belirgin biçimde iyileşti.

Onkolojinin Ötesine Geçen Potansiyel

Ekip, şu anda çalışmayı genişletiyor; daha fazla hastaneyi dahil ediyor, hastalığın farklı evrelerindeki hastaları analize katıyor ve aracı estetik cerrahi ile makyaj temalı veri setlerinde test ederek gerçek dünyadaki sağlamlığını ölçüyor.

Harvard’da radyasyon onkolojisi profesörü ve çalışmanın ortak yazarı Raymond Mak, “Bu teknoloji, fotoğraflardan çıkarılabilecek yeni nesil biyobelirteçlerin kapısını açıyor ve potansiyeli onkoloji alanının ötesine uzanıyor” diyor. “Pek çok kronik hastalığın yaşlanmayla bağlantılı olduğu bir dünyada, bir kişinin biyolojik yaşlanma yolculuğunu doğru öngörebilmek giderek önem kazanıyor. Amacımız, sağlam bir yasal-etik çerçevede, birden çok klinik senaryoda erken tespit imkânı sağlayacak bir sistem geliştirmek ve böylece gerçek anlamda hayat kurtarmaya katkı sunmak.”

Bilimsel ve Etik Yansımalar

FaceAge gibi bir aracın günlük klinik pratiğe girmesinden önce büyük bir temkin gerekiyor.

• Geniş ölçekli doğrulama: Şimdiye kadarki güçlü çalışmalar farklı klinik ortamlarda; yaş, etnik köken, cinsiyet ve sosyoekonomik durum açısından heterojen topluluklarda yinelenmeli ki algoritma herkes için güvenilir çalışsın.
• Önyargı riski: Pek çok yapay zekâ teknolojisinde olduğu gibi, eğitim verilerindeki önyargılar araca da yansıyabilir. Düzeltilemezse temsil oranı düşük gruplarda hatalı veya adaletsiz tahminler doğabilir.
• Etik sorular: Yüzün biyobelirteç olarak kullanılması, “Bu bilgilere kim erişebilir?” ve “Sigorta şirketleri veya işverenler kötüye kullanırsa ne olur?” gibi ciddi soruları gündeme getirir. Kötüye kullanımı önlemek ve hasta mahremiyetini korumak için net ve sıkı bir düzenleme şart.
• Hekim-hasta ilişkisi: Biyolojik yaş bilgisinin klinik iletişimi nasıl etkileyeceği de önemlidir; kaygı, yanlış beklenti ya da sağlık algısında bozulma yaratabilir. Dolayısıyla FaceAge günlük kullanıma girerse hassasiyetle ele alınmalı, klinik yargının yerini değil yalnızca yardımcısı olmalıdır.

Güçlü bir teknoloji; ancak etkili ve adil olabilmesi, bilinçli ve düzenlemelere bağlı bir kullanımına bağlıdır.

İçeriğin detaylarına buradan erişebilirsiniz.