Yapay zeka teknolojisi insana ömür biçmeye başladı

Japon bilim insanları, bir kişinin biyolojik yaşını belirlemek için göğüs röntgenlerini okuyabilen bir yapay zeka (AI) modeli geliştirdi. The Lancet Healthy Longevity dergisinde yayımlanan yeni bir çalışmada, Japonya’daki Osaka Metropolitan Üniversitesi’nden araştırmacılar, bir kişinin gerçek yaşına kıyasla yapay zeka tarafından tahmin edilen yaş ne kadar yüksekse, bireylerin kronik bir hastalığa sahip olma olasılığının o kadar yüksek olduğunu buldular. Yüksek lisans öğrencisi ve çalışmanın yazarı Yasuhito Mitsuyama “Sonuçlarımız, göğüs radyografisine dayalı görünen yaşın, kronolojik yaşın ötesinde sağlık koşullarını doğru bir şekilde yansıtabileceğini göstermektedir” dedi.

Mitsuyama, kronik hastalıkların ciddiyetini, beklenen yaşam süresini ve olası cerrahi komplikasyonları tahmin etmek için uygulamayı daha da geliştireceklerini söyledi. Araştırmacılar, göğüs radyografilerini veya röntgenlerini okuyabilen yapay zeka modeli oluşturmak için, sağlıklı bireylerden elde edilen 67 bin göğüs radyografisini kullandı. Sağlıklı bireyler için, yapa zeka tarafından tahmin edilen yaş ile kişinin kronolojik yaşı arasında güçlü bir korelasyon sonucuna varıldı.

Araştırmacılar ayrıca bilinen hastalıkları olan hastalardan alınan 34 binden fazla göğüs radyografisini de test etti. Yapay zeka tarafından tahmin edilen bu uygulamada, hipertansiyon, kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH), karaciğer hastalığı, akciğer hastalığı ve kronik böbrek yetmezliği gibi belirli kronik hastalıklar için kişinin gerçek yaşına kıyasla daha yüksek bir yaş verdiği belirlendi. Bununla birlikte, zatürre gibi akut hastalıklar için elde edilen korelasyon daha düşük düzeyde oldu.

Çalışmanın yazarları “Bu sonuç, yapay zekanın göğüs radyografisindeki akut değişikliklerden ziyade kronik değişiklikleri yakaladığı anlamına geliyor ki bu da makul çünkü yaşlanma zaman içinde biriken kronik değişikliklerden kaynaklanıyor” açıklamasını yaptı.

Çalışmanın öncülerine göre bu yapay zeka modeli, yaşa bağlı hastalıklar için bir gösterge görevi görebilir ve erken teşhis ile müdahaleye yardımcı olabilir. Araştırmacılar çalışmada elde edilen sonuçların nedenselliğini doğrulamak, yapay zeka modelini diğer biyolojik yaş belirtileriyle karşılaştırmak ve diğer etnik grupları incelemek için daha fazla araştırma yapılması çağrısında bulundu.