Yapay zeka dayanağı ile göğüs kanserinde yüksek teşhis mümkün

Her yaştan bayanı tehdit eden en değerli sıhhat sıkıntılarının başında gelen göğüs kanserinde yapay zekanın kullanılmasının ehemmiyetine dikkat çeken Dr. Öğr. Üyesi Sevinç Özgür, yapay zeka dayanak sistemi ile göğüs kanserinde yapılacak erken teşhisin hayat kurtaracak kıymetli bir gelişme olduğunu belirtti. Yapay zekanın radyolojiyi öteki tıbbi alanlardan daha süratli bir halde etkileyeceğini kaydeden Dr. Öğr. Üyesi Sevinç Özgür, “Sadece son birkaç yılda göğüs görüntülemesi üzere muhakkak imaj tanıma misyonlarında insan performansına erişen ve hatta bunları aşan çeşitli uygulamalar geliştirildi. Bu uygulamaların gerekli onay ve türel yapının tamamlanması ile günlük rutinde yerini alacaktır” dedi.

Yapay zeka kullanımının bilhassa radyolojide iş verimliliğini arttıracağını söyleyen Dr. Öğr. Üyesi Sevinç Özgür, “Gelecekte derin öğrenme temelli yapay zeka sistemleri göğüs radyoloğunun günlük rutin işlerindeki verimliliği ve itimat düzeyini artırarak, radyologların hastanın kliniğine daha çok yönelmesine imkan sağlayacak vakti radyologlara kazandıracaktır. Radyologlar gözlerini imajlardan, yapay zeka uygulamaları ile geliştirilmiş karar takviye sistemleri yardımı ile hastaya çevireceklerdir” diye konuştu.

“Bilgisayar takviyeli birçok yazılım geliştirildi”

En önemli tıp ve hükümet kuruluşlarının 40 ila 50 yaşları ortasındaki tüm bayanlar için tarama yapılmasını önerdiklerini belirten Dr. Öğr. Üyesi Özgür, eski uygulamalarla görüntüleme tahlilinde kanserin teşhis ve teşhisinin sıkıntı olduğunu söyleyerek, “Mamografinin yaygın olarak benimsenmesine karşın, bu imajların yorumlanması hala zordur. Kanser saptamada uzmanlar tarafından elde edilen doğruluk oranı büyük ölçüde değişiklik gösterir ve en güzel hekimlerin bile performansı birtakım durumlarda yetersiz kalabilir. Yanlış olumlular; hasta korkusu, gereksiz takip ve invaziv teşhis prosedürlerine yol açabilir. Tarama sırasında gözden kaçırılan kanserler, daha gelişmiş ve tedaviye daha az cevap verecek duruma gelene kadar tanımlanamayabilir. Radyologların göğüs sinemalarını okumadaki verimliliği ve doğruluğunu arttırmak için bilgisayar takviyeli birçok yazılım geliştirilmiştir” halinde konuştu.

Radyolojide imaj tahlilinde yüksek muvaffakiyet elde edildiğini kaydeden Özgür, “Mamogramlarda göğüs kanserinin yakalanması için olan yazılımların geliştirilmesi son yıllarda katlanarak artmıştır. Derin öğrenmenin öbür makine öğrenme sistemlerine en temel üstünlüğü sistemin etiketlenmiş imajlar yardımı ile kendi kendine öğrenebilmesidir. Yani derin öğrenme ile bilgisayarların imaj özelliklerini kendilerinin öğrenmesi basamağına geçilmiştir” sözlerinde bulundu.

Yapay zeka takviyeli kanser tanısı

Bilgisayar dayanaklı teşhis (Computer Aided Detection-CAD) yazılımlarının 1990’ların başlarında mamografide göğüs kanseri tespiti için geliştirildiğini belirten Dr. Öğr. Üyesi Sevinç Özgür, “CAD sistemleri mamografide gözden kaçan yahut yanlış yorumlanan lezyonların azaltılması için kıymetlidir. Yeni kuşak derin öğrenmeyi kullanan CAD sistemleri göğüs kanseri tarama programlarının hassasiyetinin artırılmasına yardımcı olmaktadır. Araştırmalar göğüs radyologlarının, tek başına mamografi okumaya kıyasla, yapay zeka ile geliştirilmiş karar takviye sistemi yardımı ile daha yüksek bir teşhis performansına sahip olduğunu göstermektedir” diyerek kelamlarını sonlandırdı.