Yapay Zekâ El Fotoğraflarını Kullanarak Yaşam Süresini Kısaltan Hastalığı Tespit Etti

Mahremiyeti Koruyan Dijital Teşhis

Japonya’daki Kobe Üniversitesi araştırmacıları, tıpta erken teşhis açısından çığır açabilecek bir yapay zekâ sistemi geliştirdi. Sistem, bir kişinin elinin üst kısmı ve yumruk halindeki fotoğrafını analiz ederek nadir görülen bir endokrin hastalığı tespit edebiliyor. Üstelik bunu yaparken yüz görüntülerine ihtiyaç duymuyor.

Araştırma ekibi, mahremiyet kaygılarını en aza indirmek amacıyla özellikle yüz fotoğraflarını devre dışı bıraktı. Geliştirilen modelin, hastaların doğru uzmanlara daha hızlı yönlendirilmesine katkı sağlaması ve sağlık hizmetlerine erişimdeki eşitsizlikleri azaltması hedefleniyor.

Sinsi İlerleyen Hastalık: Akromegali

Yapay zekanın tespit ettiği hastalık, “akromegali” olarak bilinen nadir bir hormon bozukluğu. Genellikle orta yaşta ortaya çıkan bu hastalık, büyüme hormonunun aşırı salgılanması sonucu gelişiyor. Eller ve ayaklarda büyüme, yüzde belirgin değişimler, kemiklerde ve iç organlarda anormal büyüme gibi belirtilerle kendini gösteriyor.

Akromegali yıllar içinde yavaş yavaş ilerlediği için erken evrede fark edilmesi oldukça zor. Tedavi edilmediğinde ise ciddi komplikasyonlara yol açabiliyor ve yaşam beklentisini ortalama 10 yıl kısaltabiliyor.

Araştırmanın başındaki endokrinolog Hidenori Fukuoka, hastalığın nadir ve sinsi seyri nedeniyle tanının çoğu zaman geciktiğini belirtiyor. Uzmanlara göre bazı hastalarda kesin teşhisin konulması 10 yılı bulabiliyor. Bu gecikme, hem hastalığın ilerlemesine hem de geri dönüşü zor hasarlara yol açabiliyor.

Yüz Yerine El: Mahremiyet Öncelikli Yaklaşım

Daha önceki yapay zekâ çalışmalarının büyük bölümü yüz fotoğraflarına dayanıyordu. Ancak yüz verileri, kimlik tespiti açısından yüksek hassasiyet içerdiği için mahremiyet tartışmalarını da beraberinde getiriyordu.

Kobe Üniversitesi ekibi bu sorunu aşmak için farklı bir yol izledi. Klinik muayenelerde zaten incelenen bir bölge olan elleri merkeze alan araştırmacılar, yalnızca elin üst kısmı ve sıkılmış yumruk görüntülerini kullandı. Avuç içi çizgilerinin kişiye özgü olması nedeniyle özellikle bu bölge veri setine dahil edilmedi.

Bu yaklaşım sayesinde geniş katılım sağlandı. Japonya genelinde 15 farklı tıp merkezinden toplam 725 hasta çalışmaya dahil edildi. Araştırmacılar, 11 binden fazla el fotoğrafını kullanarak yapay zekâ modelini eğitti ve test etti.

Uzmanları Geride Bırakan Performans

Çalışmanın sonuçları 27 Şubat 2026’da The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism dergisinde yayımlandı. Bulgulara göre yapay zeka modeli, akromegalinin tespitinde oldukça yüksek duyarlılık ve özgüllük oranlarına ulaştı.

Aynı fotoğraflar üzerinden yapılan karşılaştırmalarda sistemin, deneyimli endokrinologlardan daha başarılı sonuç verdiği bildirildi. Araştırmacılar, yalnızca elin üst kısmı ve yumruk görüntüleri kullanılarak bu düzeyde doğruluk elde edilmesinin şaşırtıcı olduğunu ifade ediyor.

Yüksek performansın yüz verisi olmadan sağlanmış olması ise sistemi tarama amaçlı kullanımlar için daha uygulanabilir kılıyor. Böylece hem kimlik gizliliği korunuyor hem de erken teşhis imkânı genişliyor.

Sadece Bir Başlangıç

Araştırma ekibi, sistemi yalnızca akromegaliyle sınırlı tutmayı planlamıyor. Ellerde belirgin fiziksel değişikliklere yol açan başka hastalıklar için de modelin uyarlanması hedefleniyor. Bunlar arasında romatoid artrit, anemi ve parmak uçlarında çomaklaşma gibi durumlar bulunuyor.

Bilim insanları, el görüntülerinin tıbbi yapay zeka uygulamalarında yeni bir kapı aralayabileceğini düşünüyor. Görüntü tabanlı tarama sistemlerinin, özellikle uzman hekim sayısının sınırlı olduğu bölgelerde önemli bir destek aracı olabileceği belirtiliyor.

Doktorların Yerine Geçmeyecek

Uzmanlar, yapay zekanın tek başına teşhis koyan bir araç olarak değerlendirilmemesi gerektiğinin altını çiziyor. Klinik uygulamada doktorlar; hastanın tıbbi öyküsü, laboratuvar sonuçları ve diğer fiziksel bulguları birlikte değerlendiriyor.

Kobe Üniversitesi ekibi de geliştirdikleri sistemin doktorların yerini almak yerine onları destekleyecek bir yardımcı araç olarak tasarlandığını vurguluyor. Araştırmacılara göre sistem, klinik gözden kaçmaları azaltabilir ve erken müdahale şansını artırabilir.

Özellikle kapsamlı sağlık taramalarında şüpheli vakaların otomatik olarak işaretlenmesi, hastaların ilgili uzmanlara yönlendirilmesini hızlandırabilir. Bu durum, kırsal bölgelerde görev yapan ve endokrinoloji uzmanına erişimi sınırlı olan hekimler için önemli bir avantaj sağlayabilir.

Sağlıkta Eşitsizliklere Karşı Teknoloji

Araştırma, Hyogo Foundation for Science Technology tarafından finanse edildi. Çalışmaya Fukuoka University, Nagoya University, Hokkaido University ve Okayama University gibi Japonya’nın önde gelen kurumlarından araştırmacılar da katkı sundu.

Bilim insanları, teknolojinin daha da geliştirilmesi halinde kapsamlı sağlık kontrollerinde entegre bir altyapı oluşturulabileceğini düşünüyor. Böylece el ile ilişkili hastalıklarda şüpheli görülen vakalar doğrudan uzmanlara yönlendirilebilecek.

Yapay zekanın sağlık alanındaki yükselişi sürerken, bu çalışma mahremiyet ile yüksek doğruluk arasında denge kuran bir model sunması açısından dikkat çekiyor. Sadece bir el fotoğrafıyla, yaşam süresini kısaltabilen bir hastalığın erken yakalanabilmesi; tıpta erken teşhisin geleceğine dair güçlü bir işaret olarak değerlendiriliyor.

Uzmanlara göre bu teknoloji, özellikle tarama programlarında ve birinci basamak sağlık hizmetlerinde oyunun kurallarını değiştirebilir. Erken teşhis edilen her vaka ise hastalar için daha uzun ve sağlıklı bir yaşam anlamına gelebilir.