GÜNEY KORE'DE GELİŞTİRİLEN YAPAY ZEKÂ RETİNA GÖRÜNTÜLERİNDEN BİYOLOJİK YAŞI TAHMİN EDİYOR

Yaklaşık 30 Bin Retina Taramasıyla Eğitilen Sistem

GeroScience dergisinde yayımlanan çalışma, "retinal yaş farkı" (RAG) yaklaşımına dayanıyor. Araştırmacılar, önceki modellerden farklı olarak sistemi yalnızca sağlıklı gözlerle değil, retina ve optik sinir hastalığı olan kişilerin verileriyle de besledi. Toplamda 7 bin 535 kişiden alınan 29 bin 530 retina taramasıyla eğitilen yapay zekâ, daha sonra 7 bin 416 farklı kişinin 14 bin 832 görüntüsü üzerinde doğrulandı. Sistem, tahmin edilen retinal yaş ile kişinin gerçek kronolojik yaşı arasındaki farkı hesaplayarak biyolojik yaşlanma hızını ortaya koyuyor.

Diyabet ve Sigara Kullanımı Retinal Yaş Farkını Büyütüyor

Araştırma sonuçları, biyolojik yaşlanma ile çeşitli kronik hastalıklar ve yaşam tarzı faktörleri arasında doğrudan bir bağlantı olduğunu gösterdi. Diyabet hastalarında retinal yaş farkı 2,52 yıl daha yüksek çıkarken, aktif sigara içenlerde 0,5 yıl, kataraktı olanlarda 1,86 yıl ve makula dejenerasyonu bulunanlarda 0,6 yıllık ek yaşlanma farkı saptandı. Ayrıca modelin yaş ve cinsiyeti aynı anda değerlendiren "çok görevli öğrenme" yapısı, cinsiyete bağlı sapmaları en aza indirdi.

Klinik Kullanım İçin Henüz Erken

Geliştirilen teknoloji henüz diğer tescilli biyolojik yaş ölçüm yöntemleriyle doğrudan karşılaştırılmadığı için şu aşamada bireysel risk sınıflandırmasından ziyade toplum düzeyindeki değerlendirmeler için uygun görülüyor. Araştırmacılar, sistemin kliniklerde bireysel bir erken uyarı aracı olarak kullanılabilmesi için hastaların zaman içindeki değişimlerinin takip edileceği uzun süreli çalışmalara ihtiyaç duyulduğunu belirtiyor.