Araştırma: Kanseri erken teşhis edebilen yapay zeka modeli geliştirildi
KanserDünya çapında önde gelen ölüm nedenlerinden biri. Dünya Sağlık Örgütü‘Ne ( DSÖ Her yıl yaklaşık 10 milyon insan kanserden ölüyor. Bununla birlikte, çoğu durumda, hastalık erken teşhis ve hızlı tedavi ile tedavi edilebilir.
İngiltere’deki uzmanlar tarafından geliştirilen yapay zeka aracı, bilgisayarlı tomografi( BT) taramalarda bulunan olağandışı büyümelerin kanserli olup olmadığını belirleyebileceği düşünülmektedir.
https://twitter.com/guardian/status/1652700284135563267
Lancet’in eBioMedicine dergisinde yayınlanan araştırmaya göre yapay zeka aracındaki algoritma, mevcut yöntemlerden daha verimli ve etkili çalışıyor.
Royal Marsden’den Dr. Benjamin Hunter, “Yapay zekanın gelecekte erken teşhisi iyileştireceğini ve yüksek riskli hastaların belirlenmesine yardımcı olarak kanser tedavisini daha başarılı hale getireceğini umuyoruz.”söz konusu.
Araştırmaya katılan grup, büyük akciğer nodülleri olan yaklaşık 500 hastanın BT taramalarını kullanarak radyomik kullanarak bir yapay zeka algoritması geliştirdi. Bu teknik, insan gözünün kolayca algılayamadığı tıbbi görüntülerden hayati bilgiler çıkarabilir.
“Ön sonuçlara göre, modelimiz büyük kanserli akciğer nodüllerini doğru bir şekilde tanımlıyor gibi görünüyor”dedi 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.”ekledi.
‘Sınırları zorlamayı umuyoruz’
Baş araştırmacılardan biri olan Dr. If Richard Lee “Bu çalışma sayesinde, yapay zeka gibi yenilikçi teknolojileri kullanarak hastalık tespitini hızlandırmak için sınırları zorlamayı umuyoruz.”ifadeleri kullandı.
Lee, “Erken evrede akciğer kanseri teşhisi konan kişilerin 5 yıl boyunca hayatta kalma olasılığı, geç teşhis edilenlere göre çok daha fazladır.”değerlendirmesini yaptı.
AI modelinin ayrıca doktorların olağan dışı büyümeleri olan hastalar hakkında daha hızlı karar vermesine yardımcı olacağı düşünülüyor. Ancak modelin sağlık sistemlerine girmesi için daha fazla test yapılması gerekecek.