Kanseri erken teşhis edebilen yapay zeka modeli geliştirildi

BEĞENDİM

ABONE OL

News

Bilim insanları, kanseri doğru bir şekilde teşhis edebilen bir yapay zeka modeli geliştirdi

Kanser dünya çapında önde gelen ölüm nedenlerinden biri. Dünya Sağlık Örgütü’ne (DSÖ) göre yılda yaklaşık 10 milyon kişi kanserden yaşamını yitiriyor. Bununla birlikte, çoğu durumda erken teşhis ve hızlı tedaviyle hastalık iyileştirilebilir.

İngiltere’de uzmanlar tarafından geliştirilen yapay zeka aracının, bilgisayarlı tomografi (BT) taramalarında bulunan anormal büyümelerin kanserli olup olmadığını belirleyebileceği düşünülüyor.

Lancet’in eBioMedicine dergisinde yayınlan araştırmaya göre, yapay zeka aracındaki algoritma, mevcut yöntemlerden daha verimli ve etkili bir şekilde çalışıyor.

Royal Marsden’dan Dr. Benjamin Hunter, “Yapay zekanın gelecekte erken teşhisi iyileştireceğini ve yüksek riskli hastaları belirlemede yardımcı olarak kanser tedavisini daha başarılı hale getireceğini umuyoruz” dedi.

Araştırmada yer alan ekip, radyomik kullanarak bir yapay zeka algoritması geliştirmek için büyük akciğer nodülleri olan yaklaşık 500 hastanın BT taramalarını kullandı. Teknik, insan gözünün kolayca tespit edemediği tıbbi görüntülerden hayati bilgiler çıkarabiliyor.

“İlk sonuçlara göre, modelimiz kanserli büyük akciğer nodüllerini doğru bir şekilde tanımlıyor gibi görünüyor” diyen Haunter, “Daha sonra, modelin akciğer kanseri riskini doğru bir şekilde tahmin edip edemeyeceğini görmek için teknolojiyi klinikte büyük akciğer nodülleri olan hastalar üzerinde test etmeyi planlıyoruz” diye ekledi.

‘Sınırları zorlamayı umuyoruz’

Baş araştırmacılardan Dr. Richard Lee ise “Bu çalışma sayesinde, yapay zeka gibi yenilikçi teknolojiler kullanarak hastalığın tespitini hızlandırmak için sınırları zorlamayı umuyoruz” ifadelerini kullandı.

Lee, “Akciğer kanserine erken evrede teşhis konulan kişilerin, kansere geç yakalananlara kıyasla 5 yıl boyunca hayatta kalma olasılıkları çok daha yüksek” değerlendirmesinde bulundu.

Yapay zeka modelinin, doktorların anormal büyümeleri olan hastalar hakkında daha hızlı karar vermesine de yardımcı olabileceği düşünülüyor. Fakat modelin sağlık sistemlerine girmesi için daha fazla test yapılması gerekecek.