ABD'deki Mass General Brigham araştırmacıları, 21 Ekim 2026 tarihinde yayımlanan çalışmada, kanser hastalarının yüz fotoğraflarını inceleyerek hastalığın seyri ve hayatta kalma süresine ilişkin tahminler üretebilen yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. The Lancet Digital Health dergisinde yayımlanan araştırmada, FAHR-Face adı verilen yapay zeka modelinin oluşturulması için 40 milyondan fazla yüz fotoğrafından yararlanıldı.
FAHR-FaceSurvival adı verilen alt sistem, 34 bin 363 kanser hastasının yüz fotoğrafıyla eğitildi. Sistem, yalnızca yüz özelliklerini inceleyerek hastaların hayatta kalma sonuçlarıyla ilişkili örüntüleri belirlemeye çalıştı. Model, farklı kanser türleri ve hastalığın çeşitli evrelerindeki hastalar üzerinde değerlendirildi.
Yapılan incelemelerde, FAHR-FaceSurvival sisteminin tahminlerinde özellikle göz altı ve burun köprüsü çevresindeki özelliklerin belirleyici olduğu görüldü. Araştırmacılar, modelin hangi yüz bölgelerinden yararlandığını ısı haritalarıyla inceledi. Ancak bu bulgu, göz çevresine bakarak bir kişinin kanser olup olmadığının anlaşılabileceği anlamına gelmiyor.
Araştırmanın diğer önemli ayağını oluşturan FAHR-FaceAge sistemi ise kişinin takvim yaşından farklı olarak yüz özellikleriyle ilişkili biyolojik yaşlanma göstergelerini tahmin etmeyi amaçlıyor. Özellikle alın, şakaklar ve burun ile ağız arasındaki çizgiler modelin değerlendirmelerinde öne çıktı. Araştırmacılar, sigara kullanımı, yoğun alkol tüketimi ve uyuşturucu kullanımının yüzün biyolojik olarak daha yaşlı görünmesiyle ilişkili olduğunu belirledi.
Araştırmada görev alan radyasyon onkoloğu Dr. Raymond Mak, özellikle ileri yaştaki hastaların fiziksel dayanıklılığını ve kırılganlığını değerlendirmenin tedavi kararları açısından önemli olduğunu belirtti. Bilim insanları, teknolojinin henüz rutin klinik kullanım için hazır olmadığını ve doktorların klinik değerlendirmesinin yerini almaması gerektiğini vurguluyor.
