İnsanların yüzlerindeki ısı örüntülerindeki küçük değişiklikler, kaç yaşında olduklarını gösterebilir ve yüksek tansiyon ve diyabet gibi tıbbi durumları işaret edebilir. Çin'in Pekin kentindeki Pekin Üniversitesi'nden Jing-Dong Han ve meslektaşları, 2020-2022 yılları arasında Jidong'da yıllık sağlık kontrolleri sırasında 2800'den fazla Han Çinli gönüllünün yüz ısı okumalarını ve 2D görüntülerini yakalamak için ticari, elde tutulan bir termal kamera kullandı. Yaşları 21 ila 88 arasında değişen ve kadın ve erkeklerin oldukça eşit bir karışımını içeren katılımcılar, görüntüleme için sıcaklık kontrollü bir odada sakin bir şekilde poz verdi.
Araştırmacılar daha sonra, her bir kişi için bir termal yüz görüntüsü oluşturmak üzere 2D görüntüleri ısı haritalarıyla birleştiren bir yazılım oluşturdular. Han ve meslektaşları, yaşlanmayla ilgili net ısı dağılımı modelleri buldular. Örneğin, burun sıcaklığı kadınlarda yaklaşık 50, erkeklerde ise yaklaşık 60 yaşından itibaren düşerken, göz çevresindeki bölgenin sıcaklığı artıyor.
Ekip bu örüntüleri tanımak için bir yapay zeka modelini eğitti ve daha sonra bilinen hiçbir sağlık sorunu olmayan 75 gönüllü üzerinde test etti. Sadece yüzdeki ısı kalıplarını kullanarak yaşları beş yıl içinde tahmin edildi.
Yaşları 25 ila 78 arasında değişen 75 gönüllü üzerinde daha çalışılması ve kan örneği analizlerinin de dahil edilmesi, göz çevresindeki sıcaklık artışı ile iltihaplanma ile ortaya çıkabilen hücresel aktivite arasında bir bağlantı olduğunu ortaya koydu.
Burun ısısı kadınlarda yaklaşık 50, erkeklerde ise yaklaşık 60 yaşından itibaren düşmektedir.
Han ve meslektaşları daha sonra AI'ı metabolizma ile ilgili çeşitli sorunları olan kişiler üzerinde test etmiş ve diyabet, kadınlarda yüksek tansiyon ve yağlı karaciğer hastalığı gibi bazı durumların yaşlanmanın bir sonucu olarak görülen yüz ısısı değişikliklerinin hızlanmasına yol açtığını bulmuşlardır.
Aslında AI, diyabetli kişilerin ortalama 6,3 yaş daha yaşlı olan etkilenmemiş kişilerle tutarlı termal modellere sahip olduğunu keşfetti (Cel Metabolism, doi.org/m6m4). Ayrıca bu kişilerde, onları sadece daha yaşlı olan kişilerden ayıran, yanaklarda daha yüksek sıcaklık gibi hastalığa özgü termal değişiklikler vardı.
Han, sistemin diğer etnik kökenlerden insanlarda da doğrulanması gerektiğini söylüyor, ancak işe yararsa, yüz ısı haritalarını kullanarak metabolik koşulları tespit etmek için bir AI'ın kullanılması "oldukça hızlı ve basit olacaktır.