Güney Kore'deki Seul Ulusal Üniversitesi araştırmacıları, gözün arka kısmından alınan retina görüntülerinin biyolojik yaşlanmayı değerlendirmek için hızlı ve girişimsel olmayan bir yöntem sağlayabileceğini belirledi. Geliştirilen yapay zeka modeli, retina görüntülerinden kişinin yaşını yaklaşık 2,5 yıllık hata payıyla tahmin etme yeteneğine sahip.
Yapay Zeka Modelinin Temel Özellikleri Neler?
Araştırma, “retinal yaş farkı” olarak adlandırılan RAG teknolojisine dayanıyor. Bu sistem, geniş bir görüntü veri setinden yararlanarak kişinin gözünden yaşını tahmin ediyor ve bu tahmin ile kişinin gerçek yaşı arasındaki farkı hesaplıyor. Araştırmacılar, aynı kronolojik yaşa sahip insanların biyolojik olarak aynı hızda yaşlanmadığına dikkat çekiyor.
Genetik özellikler, çevresel koşullar ve yaşam tarzı gibi faktörlerin bu farklılıkta rol oynayabileceği belirtiliyor. Bu bağlamda, yapay zeka modelinin sağladığı verilerin, bireylerin yaşlanma süreçlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olabileceği öngörülüyor.
Çalışmanın Yöntemi ve Sonuçları Neler?
Çalışmada 7 bin 535 kişiden alınan 29 bin 530 retina görüntüsü yapay zekanın eğitilmesinde kullanıldı. Model daha sonra 7 bin 416 farklı kişiye ait 14 bin 832 görüntü üzerinde test edildi. Yapay zeka, kişilerin kronolojik yaşını ortalama 2,5 ila 2,7 yıllık hata payıyla tahmin etti. Araştırmacılara göre bu sonuç, daha önce geliştirilen benzer retina yaş modelleriyle karşılaştırıldığında başarılı bir performansa işaret ediyor.
Çalışmanın dikkat çeken yönlerinden biri ise hem sağlıklı gözlere hem de retina veya optik sinir hastalıkları bulunan gözlere ait görüntülerin kullanılması oldu. Bu durum, modelin geniş bir hasta grubunda geçerliliğini artırıyor.
Sağlık Faktörleri ile İlişkisi Nedir?
Araştırmada, daha yüksek retina yaş farkının bazı sağlık ve yaşam tarzı faktörleriyle ilişkili olduğu görüldü. Örneğin, diyabet, retina yaş farkında 2,52 yıllık artışla ilişkilendirildi. Bu değer aktif sigara kullananlarda 0,50 yıl, daha önce sigara içmiş kişilerde ise 0,46 yıl olarak hesaplandı.
Makula dejenerasyonu 0,60 yıl, katarakt ise 1,86 yıllık farkla ilişkilendirildi. Ancak araştırmacılar bu sonuçların neden-sonuç ilişkisi göstermediğini vurguluyor. Özellikle kataraktla kurulan bağlantının, gözdeki bulanıklığın görüntü kalitesini etkilemesinden kaynaklanabileceği belirtiliyor.
Gelecek Perspektifi Nasıldır?
Bilim insanları, teknolojinin gelecekte göz muayeneleri sırasında fark edilmeyen bazı sağlık sorunlarının belirlenmesine yardımcı olabileceğini düşünüyor. Ancak bunun için daha uzun süreli çalışmalar yapılması gerekiyor. Araştırmacılara göre sistem şu aşamada tek tek kişilerin sağlık riskini belirlemekten çok toplum düzeyindeki yaşlanma eğilimlerini incelemek için daha uygun.
Teknolojinin gerçekten biyolojik yaşlanmayı ölçüp ölçmediğinin anlaşılması için kişilerin yıllar boyunca takip edilmesi ve sonuçların diğer biyolojik yaşlanma göstergeleriyle karşılaştırılması gerekiyor.
