Seul Ulusal Üniversitesi'ndeki uzmanlar, göz taramasıyla kişinin gerçek yaşını yaklaşık 2,5 yıllık sapma payıyla öngören bir yapay zeka sistemi geliştirdi.
Güney Kore merkezli Seul Ulusal Üniversitesi'nden bilim insanları, retina taramalarının biyolojik yaşlanmayı değerlendirmek için hem hızlı hem de acısız bir yöntem sunabileceğini ortaya koydu. Bu yenilikçi yaklaşım, invaziv olmayan bir yöntemle sağlık durumunun izlenmesine olanak tanıyor.
Çalışmanın omurgasını 'Retina Yaş Farkı' (RAG) olarak adlandırılan teknoloji oluşturuyor. Geniş ölçekli bir görsel veri tabanıyla eğitilen sistem, göz görüntülerinden yaş tahmini yapıyor ve bu değerin kişinin kronolojik yaşıyla arasındaki sapmayı hesaplıyor. Uzmanlar, aynı takvim yaşına sahip bireylerin biyolojik olarak aynı hızda yaşlanmadığını; genetik yapı, çevresel etkenler ve yaşam alışkanlıklarının bu süreçte belirleyici olduğunu vurguluyor.
Yapay zeka modeli, 7 bin 535 katılımcıdan elde edilen 29 bin 530 retina görüntüsüyle eğitildi. Doğrulama aşamasında ise 7 bin 416 farklı kişiye ait 14 bin 832 görüntü kullanıldı. Test sonuçlarına göre sistem, kronolojik yaşı ortalama 2,5 ile 2,7 yıllık bir hata payıyla tespit edebildi. Bu performans, literatürdeki benzer retina tabanlı yaş tahmin modelleriyle kıyaslandığında oldukça başarılı olarak değerlendiriliyor.
Çalışmanın öne çıkan özelliklerinden biri, hem sağlıklı hem de retina veya optik sinir bozuklukları taşıyan gözlerin görüntülerinin analiz setine dahil edilmesidir. Veriler, yüksek retina yaş farkının çeşitli sağlık göstergeleri ve yaşam tarzı unsurlarıyla korelasyon gösterdiğine işaret ediyor. Örneğin diyabetin 2,52 yıl, aktif sigara kullanımının 0,50 yıl ve kataraktın 1,86 yıl gibi değerlerle ilişkilendirildiği görüldü. Makula dejenerasyonu ve eski sigara içiciliği de sırasıyla 0,60 ve 0,46 yıllık sapmalarla bağlantılı bulundu.
Bilim insanları, bu bulguların doğrudan bir nedensellik ilişkisi kurmadığını özellikle belirtiyor. Katarakt ile gözlenen bağlantının, göz içi bulanıklığın görüntü netliğini düşürmesinden kaynaklanma ihtimali üzerinde duruluyor. Uzmanlar, bu teknolojinin gelecekte rutin göz muayenelerinde fark edilmeyen sağlık risklerinin erken tespiti için kullanılabileceğini düşünse de, bunun için uzun vadeli araştırmalara ihtiyaç duyuluyor. Şu anki aşamada sistemin, bireysel risk analizi yerine toplumsal yaşlanma eğilimlerini izlemek için daha elverişli olduğu ve biyolojik yaşlanmayı kesin olarak doğrulamak için katılımcıların yıllar boyunca takip edilerek diğer biyolojik belirteçlerle karşılaştırılması gerektiği ifade ediliyor.
