Yüzün basit bir fotoğrafından başlayan bir kişinin biyolojik yaşını tahmin edebilen yapay bir zeka. Akıllı telefonda indirmek için uygulama aracılığıyla bir oyun değil. Ancak sağlık durumu ve onkolojik hastaların hayatta kalması hakkında önemli göstergeler sağlayabilen bilimsel bir araç. Projenin adı Faceage ve yayınlanan bir çalışmada anlatıldı. Lancet Dijital Sağlığı ve Mass General Brigham Center'dan araştırmacılar tarafından yürütülmektedir.
Yüzey Yapay Zekanın Eğitimi
Yüze, 60 veya 60 yaşın üzerindeki muhtemelen sağlıklı insanların yüzlerinin 56.000'den fazla görüntüsü üzerinde eğitildi ve daha sonra Amerika Birleşik Devletleri'nde ve Hollanda'da kanser tanısı olan 6.000'den fazla hastayı test etti. Sistem, onkolojik hastaların kronolojik yaşlarından ortalama beş yaş daha eski görünme eğiliminde olduğunu ve görsel olarak daha yaşlı bir yönün diğer klinik faktörlerden bağımsız olarak daha düşük bir sağkalım oranı ile ilişkili olduğunu ortaya koymuştur.
Palyatif tedavide ileri tümörleri olan hastalarda, öngörücü modellerde yüzün entegrasyonu, hayatta kalma tahmininin doğruluğunu artırdı (AUC 0.74 ila 0.80. Eğri alanı altındaİtalyanca “eğrinin altındaki alanda”, tıp alanındaki bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan istatistiksel bir önlemdir). Sonuç olarak bu, yüzün ortaya çıkmasıyla tahmin edilen biyolojik yaşın, bilimsel dergide yayınlanan çalışmayı okuduğunu, terapötik yolların tanımında yaş hakkında daha yararlı bilgiler sunabileceğini düşündürmektedir.
Yüzden biyolojik yaş ve yaşam beklentisinin bir tahmini
Harvard'daki moleküler metabolizma profesörü William Mair, “Yüzün görünümüne dayanan teknolojiler, hastaların biyolojik sağlığını hızlı ve ekonomik bir şekilde tahmin etmek için olağanüstü bir potansiyele sahip.” Dedi. Yaşlanmanın moleküler belirteçlerini tespit etmek için kan örneklerine veya tükürüklere dayanan mevcut testlerin aksine, yüz sadece bir fotoğraf kullanır.
Sistem – hala Lancet'te okunur – ayrıca bir biyomaratör olarak potansiyel değerini doğrulayan hücresel yaşlanma ile ilgili genlerin aktivasyonu ile önemli bir korelasyon göstermiştir. Bununla birlikte, mevcut model bazı sınırlamalar sunar: esas olarak beyaz bireylerin yüzleri üzerinde eğitilmiştir ve kozmetik cerrahi, yapım, aydınlatma veya yüz açısı gibi faktörler sonuçlarını etkileyebileceği henüz açık değildir.
Makyaj sorunu, kozmetik cerrahi. Ve ırk ayrımcılığınınki
Çalışmanın yazarları gelecekteki klinik kullanım için teknolojiyi patentlemeyi ve geliştirmeyi planlamaktadır. Aynı zamanda, tıp etiği uzmanları, özellikle etnik azınlıklar, kadınlar, engelli insanlar veya diğer savunmasız kategoriler için olası ayrımcılık risklerine karşı uyarırlar.
Onkolog radyoterapist Raymond Mak, çalışmanın yazarları arasında, “Böyle teknolojilerin potansiyel uygunsuz kullanımı konusunda çok endişeliyiz.” Dedi. “Ancak, gerekli kontrollerle, doktorların klinik kararını desteklemek ve değiştirmek için yararlı bir araç haline gelebileceğine inanıyoruz”.
Uzmanlara göre, klinik alanda yüz gibi araçlar kullanılabilmeden önce daha büyük ve çeşitlendirilmiş kohortlar üzerinde daha fazla çalışmaya ihtiyaç duyulacaktır. Ancak araştırmacılar, daha fazla doğrulama ile yapay zekanın, insanların sağlığını, riskini ve yaşlanmasını değerlendirme şeklimizi dönüştürebileceğine inanıyorlar.
Yüzey Yapay Zekanın Eğitimi
Yüze, 60 veya 60 yaşın üzerindeki muhtemelen sağlıklı insanların yüzlerinin 56.000'den fazla görüntüsü üzerinde eğitildi ve daha sonra Amerika Birleşik Devletleri'nde ve Hollanda'da kanser tanısı olan 6.000'den fazla hastayı test etti. Sistem, onkolojik hastaların kronolojik yaşlarından ortalama beş yaş daha eski görünme eğiliminde olduğunu ve görsel olarak daha yaşlı bir yönün diğer klinik faktörlerden bağımsız olarak daha düşük bir sağkalım oranı ile ilişkili olduğunu ortaya koymuştur.
Palyatif tedavide ileri tümörleri olan hastalarda, öngörücü modellerde yüzün entegrasyonu, hayatta kalma tahmininin doğruluğunu artırdı (AUC 0.74 ila 0.80. Eğri alanı altındaİtalyanca “eğrinin altındaki alanda”, tıp alanındaki bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan istatistiksel bir önlemdir). Sonuç olarak bu, yüzün ortaya çıkmasıyla tahmin edilen biyolojik yaşın, bilimsel dergide yayınlanan çalışmayı okuduğunu, terapötik yolların tanımında yaş hakkında daha yararlı bilgiler sunabileceğini düşündürmektedir.
Yüzden biyolojik yaş ve yaşam beklentisinin bir tahmini
Harvard'daki moleküler metabolizma profesörü William Mair, “Yüzün görünümüne dayanan teknolojiler, hastaların biyolojik sağlığını hızlı ve ekonomik bir şekilde tahmin etmek için olağanüstü bir potansiyele sahip.” Dedi. Yaşlanmanın moleküler belirteçlerini tespit etmek için kan örneklerine veya tükürüklere dayanan mevcut testlerin aksine, yüz sadece bir fotoğraf kullanır.
Sistem – hala Lancet'te okunur – ayrıca bir biyomaratör olarak potansiyel değerini doğrulayan hücresel yaşlanma ile ilgili genlerin aktivasyonu ile önemli bir korelasyon göstermiştir. Bununla birlikte, mevcut model bazı sınırlamalar sunar: esas olarak beyaz bireylerin yüzleri üzerinde eğitilmiştir ve kozmetik cerrahi, yapım, aydınlatma veya yüz açısı gibi faktörler sonuçlarını etkileyebileceği henüz açık değildir.
Makyaj sorunu, kozmetik cerrahi. Ve ırk ayrımcılığınınki
Çalışmanın yazarları gelecekteki klinik kullanım için teknolojiyi patentlemeyi ve geliştirmeyi planlamaktadır. Aynı zamanda, tıp etiği uzmanları, özellikle etnik azınlıklar, kadınlar, engelli insanlar veya diğer savunmasız kategoriler için olası ayrımcılık risklerine karşı uyarırlar.
Onkolog radyoterapist Raymond Mak, çalışmanın yazarları arasında, “Böyle teknolojilerin potansiyel uygunsuz kullanımı konusunda çok endişeliyiz.” Dedi. “Ancak, gerekli kontrollerle, doktorların klinik kararını desteklemek ve değiştirmek için yararlı bir araç haline gelebileceğine inanıyoruz”.
Uzmanlara göre, klinik alanda yüz gibi araçlar kullanılabilmeden önce daha büyük ve çeşitlendirilmiş kohortlar üzerinde daha fazla çalışmaya ihtiyaç duyulacaktır. Ancak araştırmacılar, daha fazla doğrulama ile yapay zekanın, insanların sağlığını, riskini ve yaşlanmasını değerlendirme şeklimizi dönüştürebileceğine inanıyorlar.