Yapay Zeka Destegi Ile Meme Kanserinde Yüksek Tani Mümkün
Kadinlarda en sik görülen kanser türlerinden olan meme kanserinin gelistirilen yeni uygulamalar ile teshis ve tanisinin kolaylastigini belirten Dr. Ögr. Üyesi Sevinç Özgür, “Yapilan arastirmalar radyolojide kullanilacak yapay zekanin gelistirilmis karar destek sistemi ile daha yüksek bir tani performansina sahip oldugunu gösteriyor” dedi.
Yapay zekanin radyolojiyi diger tibbi alanlardan daha hizli bir sekilde etkileyecegini kaydeden Dr. Ögr. Üyesi Sevinç Özgür, “Sadece son birkaç yilda meme görüntülemesi gibi belirli görüntü tanima görevlerinde insan performansina erisen ve hatta bunlari asan çesitli uygulamalar gelistirildi. Bu uygulamalarin gerekli onay ve hukuki yapinin tamamlanmasi ile günlük rutinde yerini alacaktir” dedi.
Yapay zeka kullaniminin özellikle radyolojide is verimliligini arttiracagini söyleyen Dr. Ögr. Üyesi Sevinç Özgür, “Gelecekte derin ögrenme temelli yapay zeka sistemleri meme radyologunun günlük rutin islerindeki verimliligi ve güven seviyesini artirarak, radyologlarin hastanin klinigine daha çok yönelmesine olanak saglayacak zamani radyologlara kazandiracaktir. Radyologlar gözlerini imajlardan, yapay zeka uygulamalari ile gelistirilmis karar destek sistemleri yardimi ile hastaya çevireceklerdir” diye konustu.
“Bilgisayar destekli birçok yazilim gelistirildi”
Baslica tip ve hükümet kuruluslarinin 40 ila 50 yaslari arasindaki tüm kadinlar için tarama yapilmasini önerdiklerini belirten Dr. Ögr. Üyesi Özgür, eski uygulamalarla görüntüleme analizinde kanserin tani ve teshisinin zor oldugunu söyleyerek, “Mamografinin yaygin olarak benimsenmesine ragmen, bu görüntülerin yorumlanmasi hala zordur. Kanser saptamada uzmanlar tarafindan elde edilen dogruluk orani büyük ölçüde degisiklik gösterir ve en iyi doktorlarin bile performansi bazi durumlarda yetersiz kalabilir. Yanlis pozitifler; hasta kaygisi, gereksiz takip ve invaziv tani prosedürlerine yol açabilir. Tarama sirasinda gözden kaçirilan kanserler, daha gelismis ve tedaviye daha az yanit verecek duruma gelene kadar tanimlanamayabilir. Radyologlarin meme filmlerini okumadaki verimliligi ve dogrulugunu arttirmak için bilgisayar destekli birçok yazilim gelistirilmistir” seklinde konustu.
Radyolojide görüntü analizinde yüksek basari elde edildigini kaydeden Özgür, “Mamogramlarda meme kanserinin yakalanmasi için olan yazilimlarin gelistirilmesi son yillarda katlanarak artmistir. Derin ögrenmenin diger makine ögrenme sistemlerine en temel üstünlügü sistemin etiketlenmis imajlar yardimi ile kendi kendine ögrenebilmesidir. Yani derin ögrenme ile bilgisayarlarin görüntü özelliklerini kendilerinin ögrenmesi asamasina geçilmistir” ifadelerinde bulundu.
Yapay zeka destekli kanser tanisi
Bilgisayar destekli tani (Computer Aided Detection-CAD) yazilimlarinin 1990’larin baslarinda mamografide meme kanseri tespiti için gelistirildigini belirten Dr. Ögr. Üyesi Sevinç Özgür, “CAD sistemleri mamografide gözden kaçan veya yanlis yorumlanan lezyonlarin azaltilmasi için önemlidir. Yeni nesil derin ögrenmeyi kullanan CAD sistemleri meme kanseri tarama programlarinin hassasiyetinin artirilmasina yardimci olmaktadir. Arastirmalar meme radyologlarinin, tek basina mamografi okumaya kiyasla, yapay zeka ile gelistirilmis karar destek sistemi yardimi ile daha yüksek bir tani performansina sahip oldugunu göstermektedir” diyerek sözlerini sonlandirdi.