Kanser tedavisinde yeni dönem mi? Yapay zeka yüz fotoğraflarını analiz ediyor

YAYIN TARİHİ, 25 Ekim 2026 21:37 GÜNCELLEME, 25 Ekim 2026 21:42

ABD'li araştırmacılar, yalnızca yüz fotoğrafını analiz ederek kanser hastalarının hayatta kalma olasılığına ilişkin tahminler yapabilen bir yapay zeka aracı geliştirdi. Araştırmacılar, aracın henüz klinik kullanım için hazır olmadığını vurguluyor.

Yapay zeka, sağlık alanındaki kullanım alanlarını genişletirken ABD'li araştırmacılar, kanser hastalarının sağlık durumunu değerlendirmeye yardımcı olabilecek yeni bir araç üzerinde çalışıyor.

FaceSurvival adı verilen yapay zeka sistemi, tek bir yüz fotoğrafından hareketle hastaların hayatta kalma olasılıklarına ilişkin tahminler üretebiliyor.

Araştırmacılara göre milyonlarca sağlıklı yüz görüntüsü ve 35 bin kanser hastasına ait fotoğrafla eğitilen sistem, özellikle göz altı ve burun köprüsü çevresindeki yüz özelliklerine odaklanıyor.

BBC'de yer alan habere göre bulgular, The Lancet Digital Health dergisinde yayımlandı.

Yüzün hangi bölgeleri inceleniyor?

Araştırmacılar, göz altı ve burun köprüsü çevresindeki özelliklerin yaşam süresine ilişkin tahminlerde öne çıktığını belirtiyor.

Sistemin farklı kanser türlerinde ve hastalığın farklı şiddet seviyelerinde de değerlendirmeler yapabildiği ifade ediliyor.

Araştırmada, kanserin kemiklere veya beyne yayıldığı vakalar da yer aldı. ABD ve Hollanda'dan hastaların fotoğraflarının kullanıldığı çalışmada katılımcıların çoğu 50'li ve 60'lı yaşlarındayken çocuklar ve 90'lı yaşlarındaki kişiler de araştırmaya dahil edildi.

Doktorlar, hastaların sağlık durumunu ve tedaviye uygunluğunu belirlemek için hâlihazırda kapsamlı muayeneler ve çeşitli testlerden yararlanıyor. FaceSurvival'ın ise bu değerlendirmelere destek olması hedefleniyor.

Amaç doktorların kararlarını desteklemek

Boston'daki Mass General Brigham bünyesinde çalışan araştırmanın başındaki isim Dr. Raymond Mak, nüfusun yaşlanmasıyla birlikte yoğun tedaviler öncesinde hastaların fiziksel dayanıklılığını ve kırılganlığını daha iyi ölçebilecek yöntemlere ihtiyaç duyulduğunu belirtti.

Mak ve ekibinin amacı, yüz fotoğraflarından elde edilen sağlık değerlendirmelerini daha ölçülebilir, tutarlı ve geniş ölçekte uygulanabilir hale getirmek. Böylece radyoterapi, cerrahi veya sistemik tedavi gibi yoğun tedaviler planlanırken kişiye özel kararların desteklenmesi amaçlanıyor.

Araştırmacılar, yapay zekanın doktorların yerini almasını değil, klinik karar süreçlerine yardımcı olmasını hedefliyor. Sistemin hastanelerde kullanılabilecek düzeye gelmesi içinse daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyuluyor.

Yapay zeka biyolojik yaşı da tahmin ediyor

Araştırma ekibi, FaceSurvival'ın yanı sıra FaceAge adlı başka bir yapay zeka aracını da değerlendiriyor. Bu sistem, kişinin doğum tarihine göre yaşından farklı olarak yüz görünümünden biyolojik yaşına ilişkin tahminde bulunmayı amaçlıyor.

FaceAge analizlerinde burun altı ve ağız çevresindeki çizgiler, alın çizgileri, şakaklar ve yanaklar gibi bölgelerin öne çıktığı belirtiliyor.

Araştırmacılara göre yoğun alkol tüketimi, uyuşturucu kullanımı ve sigara içmek gibi bazı alışkanlıklar yaşlanma sürecini hızlandırabiliyor.

Araştırmanın başındaki Mak, aracın farklı pozlar, ışık koşulları, yüz ifadeleri ve makyaj gibi değişkenlere rağmen gerçek yaşamda çekilen fotoğraflarda tutarlı sonuçlar verdiğini ifade etti. Burun estetiği ameliyatı sonrasında ise tahminlerde sınırlı bir değişim gözlendiği aktarıldı.

Uzmanlardan temkinli yaklaşım çağrısı

Araştırmacılar, sistemlerin güvenilirliğini değerlendirmek için özellikle farklı etnik gruplardan daha fazla yüz fotoğrafına ihtiyaç duyulduğunu vurguluyor. Araçlar henüz geliştirme aşamasında bulunuyor.

İngiltere'deki Surrey Üniversitesi'nden video işleme ve makine öğrenmesi uzmanı Prof. Miroslaw Bober da çalışmayı umut verici bir kavram kanıtı olarak değerlendirmekle birlikte, klinik kullanıma hazır olmadığını belirtti.

Bober'a göre sistemin farklı hastanelerde ve hasta gruplarında test edilmesi, sonuçlarının doktorların değerlendirmeleriyle karşılaştırılması gerekiyor. Uzman ayrıca bir sonucu tahmin etmenin, o sonucun nedenini açıklamakla aynı şey olmadığına dikkat çekti.