ABD'deki Mass General Brigham araştırmacıları, yapay zekanın sağlık alanında yeni bir kullanımını ortaya koydu. The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan çalışmadaki FAHR-Face modeli, 40 milyondan fazla yüz fotoğrafı kullanılarak geliştirildi. Bu model, kanser hastalarının yüz fotoğraflarını inceleyerek hastalığın seyri ve hayatta kalma sürelerine ilişkin tahminlerde bulunabiliyor. Ancak teknoloji, şu anda rutin klinik kullanım için hazır değil. Model, 34 bin 363 kanser hastasının yüz fotoğraflarıyla ekstra eğitildi. Sistem, yalnızca yüz özelliklerini inceleyerek hastaların hayatta kalma sonuçlarıyla ilişkili örüntüleri belirlemeye çalışıyor. Model, iki bağımsız kanser hastası veri grubunda da değerlendirildi. Sistem, farklı kanser türleri ve hastalığın çeşitli evrelerindeki hastalara ait veriler üzerinde de değerlendirildi. Araştırmada kanserin kemiklere veya beyne yayıldığı vakaların da yer aldığı aktarıldı.
Araştırmada dikkat çekici bir bulgu, yapay zekanın hangi yüz bölgelerine odaklandığıydı. FAHR-FaceSurvival sisteminin tahminlerinde özellikle göz altı ve burun köprüsü çevresindeki özelliklerin belirleyici olduğu görüldü. Araştırmacılar, modelin hangi yüz bölgelerinden yararlandığını ısı haritalarıyla inceledi. Ancak bu bulgu, hastanın kanser olup olmadığını anlaşılamayacağını gösteriyor. Sistem, zaten kanser tanısı almış hastaların risk değerlendirmesi için geliştirildi. Yüz fotoğrafından biyolojik yaş da tahmin ediliyor. FAHR-FaceAge sistemi, kişinin takvim yaşından farklı olarak yüz özellikleriyle ilişkili biyolojik yaşlanma göstergelerini tahmin ediyor. Özellikle alın, şakaklar ve burun ile ağız arasındaki çizgiler modelin değerlendirmelerinde öne çıkıyor.
Araştırmada görev alan radyasyon onkoloğu Dr. Raymond Mak, özellikle ileri yaştaki hastaların fiziksel dayanıklılığını ve kırılganlığını değerlendirmenin tedavi kararları açısından önemli olduğunu belirtti. Mak a göre radyoterapi, ameliyat veya sistemik tedavi gibi yoğun uygulamalar öncesinde hastanın genel durumuna ilişkin daha tutarlı değerlendirmelere ihtiyaç duyuluyor. Araştırmacılar, yüz fotoğrafına dayalı analizlerin gelecekte kişiye özel tedavi planlarını destekleyebileceğini ancak doktorların klinik değerlendirmesinin yerini almaması gerektiğini vurguluyor.