Retina görüntüleri kişinin yaşlanma hızını ortaya çıkarıyor
Güney Kore’de geliştirilen yapay zeka modeli, retina görüntülerinden kişinin yaşını ortalama 2,5-2,7 yıllık hata payıyla tahmin ederek biyolojik yaşlanmayı inceliyor.
Güney Kore’deki Seul Ulusal Üniversitesi’nde yürütülen araştırma, retina görüntülerinin biyolojik yaşlanmayı değerlendirmede kullanılabileceğini ortaya koydu. Araştırmacılar tarafından geliştirilen yapay zeka modeli, gözün arka bölümünden alınan görüntüler üzerinden kişinin yaşını tahmin edebiliyor.
Çalışmanın temelini, “retinal yaş farkı” olarak tanımlanan RAG yaklaşımı oluşturuyor. Sistem, retina görüntülerinden hesapladığı tahmini yaş ile kişinin kronolojik yaşı arasındaki farkı belirliyor. Bilim insanları, aynı yaşta olan kişilerin biyolojik olarak aynı hızda yaşlanmayabileceğini; genetik yapı, çevresel etkenler ve yaşam biçiminin bu süreçte rol oynayabileceğini belirtiyor.
Model binlerce retina görüntüsüyle eğitildi
Araştırmada 7 bin 535 kişiden elde edilen 29 bin 530 retina görüntüsü yapay zekanın eğitimi için kullanıldı. Modelin performansı ise 7 bin 416 kişiye ait 14 bin 832 farklı görüntüyle sınandı.
Yapay zeka, kişilerin kronolojik yaşını ortalama 2,5 ila 2,7 yıllık hata payıyla tahmin etti. Araştırmacılar, elde edilen sonucun daha önce geliştirilen benzer retina yaş modelleriyle karşılaştırıldığında başarılı olduğunu ifade etti.
Çalışmada yalnızca sağlıklı gözlere ait veriler değil, retina veya optik sinir hastalığı bulunan kişilerin görüntüleri de yer aldı. Bu yönüyle araştırmanın, farklı göz sağlığı durumlarını kapsayan bir veri setine dayandığı belirtildi.
Retina yaş farkı bazı hastalıklarla ilişkilendirildi
Sonuçlar, yüksek retina yaş farkının bazı sağlık sorunları ve yaşam tarzı özellikleriyle bağlantılı olabileceğine işaret etti. Diyabetin retina yaş farkında 2,52 yıllık artışla ilişkili olduğu belirlendi. Bu fark aktif sigara kullananlarda 0,50 yıl, geçmişte sigara içenlerde ise 0,46 yıl olarak hesaplandı.
Makula dejenerasyonu 0,60 yıllık, katarakt ise 1,86 yıllık retina yaş farkıyla ilişkilendirildi. Bununla birlikte araştırmacılar, söz konusu bulguların hastalıklarla retina yaşlanması arasında doğrudan bir neden-sonuç ilişkisi kanıtlamadığının altını çizdi.
Özellikle kataraktla bağlantının, gözde oluşan bulanıklığın retina görüntülerinin kalitesini düşürmesinden kaynaklanabileceği değerlendirildi.
Yöntem henüz bireysel sağlık testi olarak kullanılmıyor
Bilim insanları, bu teknolojinin ileride rutin göz muayeneleri sırasında fark edilmeyen bazı sağlık sorunlarının belirlenmesine katkı sağlayabileceğini düşünüyor. Ancak yöntemin klinik kullanımına geçilebilmesi için daha uzun süreli araştırmalara ihtiyaç bulunuyor.
Araştırmacılara göre sistem, mevcut haliyle bireylerin sağlık riskini kesin biçimde belirlemekten çok toplum genelindeki yaşlanma eğilimlerini incelemeye daha elverişli.
Retina görüntülerinin biyolojik yaşlanmayı gerçekten yansıtıp yansıtmadığının anlaşılması için kişilerin yıllar boyunca izlenmesi ve sonuçların diğer biyolojik yaşlanma göstergeleriyle karşılaştırılması gerekiyor.
