Yapay Zekanın Kanser Teşhisinde Kullanımına Dair Son Gelişmeler
Yapay zeka, yakın gelecek doktorların en önemli yardımcılarından biri olabilir. Gelin, yapay zekanın kanserde hangi alanlarda kullanılabileceğini ve son gelişmeleri inceleyelim.
- Almanya, Fransa ve Amerika Birleşik Devletleri’nden araştırmacılarla geliştirilen yapay zeka sistemi, deri kanserini dermatologlardan daha iyi başarı oranları ile tanımayı başardı. Çalışmada, çok katmalı yapay sinir ağları adı verilen yapay zeka sistemi, cilt lezyonlarının fotoğrafları üzerinden, deri kanserini yüzde 95 başarıyla teşhis etti. 58 dermatoloğun başarı oranı ise yüzde 87'de kaldı.
- İlginizi Çekebilir: B3 vitamini ve cilt kanseri
- Teksas Üniversitesi'nden araştırmacılar baş ve boyun tümörlerinin doğru bir şekilde tespit edilen yazılım geliştirdi. Bu yazılım, radyoterapi uzmanlarına tümör hacmi hakkında doğru bilgiler vererek, daha doğru ve güvenli tedavi yapılmasını sağlıyor.
- Kalın bağırsak kanserinin erken teşhis edilmesi tedavide başarıyı artıran önemli bir etkendir. Japonya'da bulunan Yokohama Üniversitesi'nden araştırmacılar, kalın bağırsak kanserini erken evrelerde yüzde 86 kesinlikte teşhis edebilen bir yazılım geliştirdi.
- İlginizi Çekebilir: Kolon ve rektum kanseri tarama yaşı, neden 45'e çekilmeli?
- Londra'dan araştırmacılar DeepMind Health şirketiyle ortak çalışarak yapay zeka tabanlı teknikler geliştirerek meme kanseri taramalarının doğruluğunu artırmaya çalışıyor. Yaklaşık 7500 mamografı verisi kullanılararak yapılan çalışmada hatalı teşhisin önüne geçilmesi planlanıyor.
- İlginizi Çekebilir: İlk mamografi öncesi her kadının bilmesi gereken 12 şey
Bununla birlikte yapay zeka ve uygulamaları birçok alanda hayatımıza çokta girdi bile. Sosyal medya yüz tanıma sistemleri, bankaların çağrı merkezlerinde sık kullanılan ses tanıma sistemleri, otonom araçlar, Siri veya Cotrana gibi kişisel dijital asistanlar gibi. Örneğin gelecekte, tıbbi kayıtları hekimler veya sekreterleri tutmayacak, sağlık için geliştirilmiş bir dijital asistan, hastanın muayene sırasında aktardığı bilgileri bilgisayara kaydedecektir. Bu noktada tıbbi verilerin güvenliği ve oluşan çok büyük verinin işlenmesi için de farklı önlemler ve yaklaşımlar gerekecektir. Şu an için e-ticaret ve sosyal sanal dünya için kullanılan bu yapay zeka araçları, öncelikle tanısal araçlar ve sonra nesnelerin interneti ile tıbbın da kullanımına girecektir.
1. Carlos E. Cardenas, Rachel E. McCarroll, BS, Laurence E. Court ve ark.
Deep Learning Algorithm for Auto-Delineation of High-Risk Oropharyngeal Clinical Target Volumes With Built-In Dice Similarity Coefficient Parameter Optimization Function.
Int J Radiat Oncol Biol Phys - June 1, 2018.
2. by Ryan O'Hare
Research collaboration aims to improve breast cancer diagnosis using AI
imperial.ac.uk - 24 November 2017
