Bioloji yaşın xəstəlik nəticələrini proqnozlaşdırmaqda obyektiv göstərici ola biləcəyi fikrindən çıxış edən tədqiqatçılar süni intellektin üztanıma imkanlarını istifadə ediblər. ABŞ-dakı “Mass General Brigham” xəstəxanasının professoru Hüqo Erts və həmkarları “FaceAge” adlandırılan alqoritmi sayəsində xərçəng xəstələrinin bioloji yaşını və sağ qalma ehtimallarını adi üz fotosu əsasında proqnozlaşdıra biliblər.
Aztibb.az “Science Daily” portalına istinadla xəbər verir ki, araşdırma çərçivəsində ictimai məlumat bazalarından sağlam fərdlərə aid 58 851 üz fotosu istifadə edilərək “FaceAge” alətinə yerləşdirilib. Sonra bu alqoritm radioterapiya müalicəsi qabağı fotoları çəkilmiş 6196 xərçəng xəstəsi üzərində sınaqdan keçirilib. Alqoritm xərçəng xəstələrinin sağlam insanlarla müqayisədə orta hesabla beş yaş daha yaşlı göründüyünü aşkar edib və bu fərq ümumi sağ qalma ehtimalları ilə sıx əlaqəli olub.
Xərçəng xəstələri arasında daha yaşlıları cins, xronoloji yaş və xərçəng növü kimi dəyişənlərə düzəliş edildikdən sonra daha pis sağ qalma nəticələri göstəriblər. Ən diqqətçəkən müşahidələrdən biri “FaceAge”in palliativ radioterapiya alan xəstələrin ömür proqnozlarında daha dəqiq nəticələr göstərməsi olub. Klinik kontekstə baxmayaraq, mütəxəssislərin proqnozları yalnız təsadüfi ehtimaldan bir qədər üstün olub. Lakin “FaceAge” məlumatları təqdim edildikdə onların təxminləri əhəmiyyətli şəkildə yaxşılaşıb. “FaceAge” alətinin gələcəkdə müxtəlif xəstəxanalarda, xərçəngin müxtəlif mərhələlərində və plastik cərrahiyyə və makiyaj kimi təsirlər mövcud olduğu hallarda da etibarlılığının sınaqdan keçirilməsi planlaşdırılır.
Aparıcı müəlliflərdən Rey Mak qeyd edir ki, bu texnologiya yalnız xərçəngin nəticələrinin proqnozlaşdırılması ilə məhdudlaşmır: “Bu yanaşma yeni imkanlar açır. İnsanların qocalma trayektoriyasını daha dəqiq izləmək və müxtəlif xroniki xəstəliklərin erkən aşkarlanması üçün bu texnologiyanın etik və tənzimlənən çərçivədə tətbiqi həyat qurtaran rol oynaya bilər”.
Tədqiqat süni intellektin tibb sahəsində innovativ və potensial olaraq həyat dəyişdirən tətbiqlərinin nümunəsi kimi çıxış edir. Bu araşdırma gələcəkdə daha fərdi və dəqiq tibbi yanaşmalara yol aça bilər.
