Yapay zeka gözden kaçan akciğer tümörlerini yakalayabilir
Yapay zekâ, özellikle kanserin hızlı ve doğru teşhis edilmesinde büyük umut vaat etmektedir. Türk Bilim İnsanı Ulaş Bağcı ve ekibi tarafından geliştirilen yapay zeka sistemi, % 95 başarıyla küçük akciğer tümörlerini teşhis etmeyi başardı. Karşılaştırma yapılan radyoloji uzmanlarında bu başarı ise % 65’te kaldı.
Araştırma, Türk Bilim İnsanı Ulaş Bağcı liderliğindeki ekip tarafından Florida Üniversitesi’nde gerçekleştirildi. Araştırmada sistemi yaratmak için beynin çalışması, model olarak kullanıldı. Beynin çalışmasının örnek alındığı bu yapay zeka modelinin adı çok katmanlı yapay sinir ağlarıdır (convolutional neural network); bu aynı zamanda derin öğrenme metodu olarak da bilinmektedir.
Yukarıdaki şekilde, çok kullanılan ve birbirine yakın 3 yeni bilişim terimi yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin tanımlarını ve farklılıklarını görebilirsiniz.
Çok katmanlı yapay sinir ağları ile sistemin, bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerinde neye bakması gerektiği öğretildi. Amerikan Ulusal Araştırma Enstitüsü ve Mayo Klinik’ten alınan 1000’den fazla BT görüntüsü geliştirilen yazılıma girilerek bilgisayarın tümörleri bulması sağlandı ve yazılım % 95 başarıyla tümörleri teşhis etmeyi başardı.
- İlginizi çekebilir: Kanserde kullanılan görüntüleme (radyoloji) testleri nelerdir?
Peki bu çalışma bize neyi ifade ediyor?
• Araştırma, İspanya’da gerçekleştirilen 21. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICAI 2018) kongresinde sunuldu.
• Bu sistem, sosyal medyada görmeye alışık olduğumuz yüz tanıma sistemiyle büyük benzerlik göstermektedir (örneğin Facebook’un resimlerdeki kişileri yüzlerinden tanıyıp etiketlemesi gibi). Çok katmanlı yapay sinir ağları modeline sahip bu yapay zekâ yazılımı, farklı akciğer BT görüntülerini inceleyerek tümörü tanımaya çalışmaktadır.
• Yapay zekâ sistemlerinin, gelecekte kanser teşhisinde yüksek başarı ile kullanılmasına kesin gözüyle bakılmaktadır. Fakat tedavi kararının yapay zeka tarafından alınması için henüz çok yolun başındayız.
*
- Makinelere karşı ilk raund doktorların – IBM Watson’ın tedavi önerileri doğru ve güvenli değil
Naji Khosravan, Ulas Bagci.
S4ND: Single-Shot Single-Scale Lung Nodule Detection.
MICCAI 2018 (21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention), 2018 (accepted)
