Meme kanseri riskini 1 saniyeden kısa sürede tespit eden yapay zeka

Doku yoğunluğunu analiz ediyor
Uzmanlarla benzer sonuçlara ulaştı
Yorumlar

En sık rastlanan kanser türlerinden olan meme kanseri, her sekiz kadından birini etkiliyor. Görülme sıklığı oldukça yüksek olan bu kanser türünde de erken tespit ve tedavi, hastaların sağlığı için son derece önemli. Geçtiğimiz günlerde Google, meme kanserinin tespitine odaklanan ve yüzde 99 doğruluk oranıyla çalışan yapay zeka uygulamasını tanıtmıştı. MIT(Massachusetts Teknoloji Enstitüsü)'deki araştırmacılar ise meme kanserinde en büyük risk faktörlerinden birini yapay zekayla tespit etmeyi amaçlıyor.

Doku yoğunluğunu analiz ediyor

Meme kanserinin en büyük etkeni olarak değerlendirilen meme dokusundaki yoğunluk, meme kanserinin adeta habercisi durumunda. Buna karşılık dokudaki yoğunluk nedeniyle mamografi çekimleri esnasında kanser hücreleri(ya da kanserin tespitini sağlayacak bulgular) detaylı bir şekilde gözlemlenemiyor. Bu da doku yoğunluğunu çok daha tehlikeli bir faktör haline getiriyor.

Mevcut doku yoğunluğu analizi yöntemleri doktor muayenelerine ve birtakım hesaplamalara dayanıyor. Öznel çabalara dayanan bu muayenelerin sonucunda farklı sonuçlara ulaşılması da mümkün oluyor. MIT'nin geliştirdiği yapay zeka ise uzun muayene sürecinin aksine çok daha kısa ve daha nesnel bir sonuç ortaya koyabilir.

2009-2011 yıllarında doktorları tarafından düzenli olarak takip edilen 39 binden fazla kadına ait 58 binin üzerinde meme röntgeninin yer aldığı veri seti yapay zekanın eğitilmesi için kullanıldı. Farklı türden dokuların yer aldığı bu set ile yapay zeka yağlı dokudan yoğun dokuya kadar farklı doku türlerini ayırabilir hale geldi. Veri setindeki 41 bin röntgen eğitim için kullanılırken 8 bin röntgen ise eğitim sonrasında yapay zekanın test edilmesi için kullanıldı. Ayrıca eğitim sürecinde uzman doktorların görüşleri de yapay zekaya destek oldu.

Uzmanlarla benzer sonuçlara ulaştı

Yapay zekanın test sonuçları kanserin erken tespiti adına umut vadediyor. Ekip testlerde kappa katsayısı olarak bilinen yöntemi kullandı. Bu yöntemde iki farklı kaynağın aynı konuda bildirdiği görüş aynı ise 1 puan veriliyor. Görüşlerdeki benzerlik azaldıkça puan 1'den 0'a doğru azalıyor. Yapay zekanın ulaştığı sonuçları uzman doktor ve radyologların görüşleriyle karşılaştıran araştırmacılar, kilinik testlerde yapay zekanın 0.85 puana ulaştığını belirtiyor. Bu yüksek doğruluk oranını benzer uygulamalarla kıyaslamakta fayda var. Halihazırda doku yoğunluğu analizi için kullanılan bazı uygulamalar sadece 0.6 puana ulaşabilmiş durumda.

Daha fazla veriyle eğitildikçe yapay zekanın daha başarılı hale geleceğini belirten ekip şimdi yapay zekayı hastanelerde nasıl kullanabileceklerini ve başka hastalıklarda kullanılmak üzere nasıl değiştirebileceklerini araştırıyor.